의료, 제조, 광고 등과 같은 다른 영역에서의 AI 활용과 금융 영역에서의 AI 활용을 비교해보겠습니다. 먼저 각각의 분야에서의 AI 활용 방식과 차이점을 살펴보고, 금융 도메인에서의 한계를 알아보겠습니다.
AI 활용 방식 비교:
1. 의료:
진단 및 예측:
AI는 의료 영상 데이터를 분석하여 질병을 진단하거나 환자의 건강 상태를 예측하는 데 사용됩니다.
의료 기록 관리:
전자 의료 기록을 분석하여 환자 데이터를 효과적으로 관리하고 의사와 환자 간의 의사소통을 지원합니다.
신약 개발:
AI는 약물 발견과 개발 프로세스에서 활용되어 더 빠르고 효율적인 신약 개발을 돕습니다.
2. 제조:
자동화된 생산:
로봇 및 자동화 기술을 통해 제조 프로세스를 최적화하고 제품 품질을 향상시킵니다.
데이터 분석:
센서 및 IoT 장치를 통해 생성된 데이터를 분석하여 생산량을 예측하고 불량률을 감소시키는 데 활용됩니다.
유지보수 예측:
기계 학습 모델을 사용하여 기계의 고장을 예측하고 예방 정비를 수행합니다.
3. 광고:
타겟 마케팅:
사용자의 행동 및 관심사를 분석하여 개인 맞춤형 광고를 제공합니다.
컨텐츠 생성:
AI는 이미지, 텍스트 등 다양한 형식의 광고 콘텐츠를 생성하고 최적화하는 데 사용됩니다.
캠페인 분석:
광고 캠페인의 성과를 분석하고 예측하여 마케팅 전략을 조정합니다.
4. 금융:
자동화 거래:
자동 거래 알고리즘을 통해 주식 거래 및 투자 결정을 자동화하고 최적화합니다.
신용 평가:
AI는 대출 신청자의 신용 위험을 평가하고 대출 승인 여부를 결정하는 데 활용됩니다.
사기 탐지:
거래 데이터를 분석하여 사기 거래를 감지하고 예방하는 데 도움이 됩니다.
금융 도메인의 AI 활용 한계:
금융 분야에서의 AI 활용은 많은 이점을 제공하지만 몇 가지 한계도 고려해야 합니다.
데이터 개인 정보 보호 및 윤리적 문제:
금융 거래 및 개인 금융 정보는 민감한 정보로서, 이를 안전하게 관리하고 사용해야 합니다. AI의 활용은 데이터 보호 및 윤리적 문제를 유발할 수 있습니다.
데이터 품질과 신뢰성:
AI 모델은 품질 좋은 데이터에 의존합니다. 금융 데이터는 종종 불완전하거나 오류가 발생할 수 있으며, 이로 인해 모델의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
복잡성과 설명 가능성:
AI 모델은 복잡한 구조를 가지고 있어 예측과 의사 결정의 과정을 이해하기 어려울 수 있습니다. 금융 분야에서는 이러한 모델의 결정 과정을 설명하는 것이 중요합니다.
금융 시장의 불확실성:
금융 시장은 경제적, 정치적 요인 등에 의해 큰 변동성을 보일 수 있습니다. 이러한 불확실성은 예측 모델의 정확성에 영향을 줄 수 있습니다.
과도한 의존과 시스템 장애:
과도한 AI 의존은 시스템 장애나 알고리즘의 예측 불일치로 인해 심각한 금융 위험을 초래할 수 있습니다.
인간의 판단 필요성:
금융 분야에서는 때로 사람의 도덕적 판단과 감각이 필요한 경우가 있습니다. AI는 이러한 측면에서 인력의 판단을 필요로 할 수 있습니다.
데이터 편향성:
AI 모델은 훈련 데이터에 내재된 편향성을 학습할 수 있습니다. 금융 분야에서는 이로 인한 공정하지 않은 결과가 나타날 수 있습니다.
금융 분야에서의 AI 활용은 많은 이점을 제공하지만 데이터 보안과 윤리, 데이터 품질, 모델의 설명 가능성, 불확실성 등의 한계와 도전에 직면할 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하려면 철저한 데이터 관리와 모델 개발 과정에서의 주의가 필요합니다.
금융의 본질에 대해 고민하고 살펴본다.
금융의 역할과 금융기관에 대해 설명할 수 있다.
AI가 활용되는 금융 분야를 나눠 설명할 수 있다.
금융에서 활용되는 최신 AI 사례를 소개할 수 있다.
동,서양에서의 금융에 대한 정의에서 알 수 있듯이, 금융은 돈을 빌리고 갚는 행위가 가장 기본이 된다. 즉, 돈의 공급과 관련이 있다. 이 과정에서 신용이라는 개념이 생기고 이 신용을 토대로 채권과 주식 등의 상품이 파생되었다. 또 한 이러한 상품은 자산으로서의 가치를 갖게 된다. 따라서 금융은 우리가 경제생활을 하는데 있어 기본이 된다.
금융 서비스는 금전의 이동을 중심으로 제공되는 무형의 서비스이기 때문에, 디지털화가 다른 분야보다 더 쉽게 구현될 수 있는 분야이다. 실제로 금융서비스는 정보통신기술(ICT) 분야 다음으로 디지털 성숙도가 가장 높은 분야로 손꼽히고 있다. 따라서 AI를 활용하기 용이한 환경을 구축하고 있으며, 해당 영역에서의 인공지능 시장 규모 역시 가파르게 성장하고 있다.
금융에서의 AI활용을 살펴보기 위해 다음과 같이 분류할 것을 제안한다.
첫째는 신용 결정(credit decision)을 위한 신용 리스크 관리 분야이다.
둘째는 사기 거래 검출과 탐지 영역이다.
세 번째는 투자 영역이다.
네 번째는 규정 준수 및 규제(compliance and regulation) 분야이다.
다섯 번째는 고객 서비스 분야이다.
마지막으로 여섯 번째는 프로세스 자동화 영역이다.
금융 회사의 업무 분야에 따라, 인공지능이 수행해야 하는 업무의 특성에 맞게 다른 AI 기술이 요구될 수 있다. 즉, 모든 분야에 활용 가능한 만능 열쇠같은 알고리즘은 존재하지 않으며, 각 업무의 특성에 맞게 인공지능이 개발되어야 한다는 것을 의미한다.
금융 기업과 핀테크 기업은
1)대량의 데이터로부터 인사이트를 도출하고
2)생성성 향상을 위한 프로세스 자동화를 진행하고
3)고객 경험을 개선하고
4) 개인화된 고객 서비스를 제공하고
5) 금융 보안 및 안정성을 강화하고
6) 사기 탐지 및 예방을 실행하고
7) 신용 리스크를 비롯한 여러 리스크를 낮추기 위해 인공지능이 필요하다.
