생성적 AI: 환경 탐색 

오늘날의 역동적인 금융 서비스 시장에서 생성적 AI는 기술 발전과 혁신의 최전선에 서서 성장과 효율성을 위한 전례 없는 기회를 제공합니다. AI가 지속적으로 관심을 끌면서 중요한 질문이 직면하게 됩니다.
기업: 기성 AI 솔루션에 투자해야 할까요, 아니면 자체적으로 맞춤형 시스템을 구축해야 할까요? 이 결정에는 단순히 서비스 제공자를 선택하는 것 이상이 포함됩니다. 여기에는 기업이 AI를 다음과 같이 조정하는 방법을 전략적으로 이해하는 것이 포함됩니다.
특정 요구, 목표, 자원 및 제약 조건. AI는 비즈니스 운영의 모든 측면에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 갖고 있으므로 구매와 구축에 대한 논쟁이 더욱 중요하고 시의적절해졌습니다.  

구매해야 할까요, 아니면 구축해야 할까요? 

귀하의 회사에 어떤 경로가 적합한지 평가할 때 고려해야 할 많은 요소가 있습니다. 

사내 건물: 사내에서 생성 AI 솔루션을 구축하려면 금융 투자부터 인재 확보, 인프라 요구 사항 및 기술 비전에 이르기까지 다양한 요소가 필요합니다. 헌신은 개발을 넘어 확장됩니다. 회사
또한 빠르게 진행되는 AI 발전에 대응하여 지속적인 유지 관리, 진화 및 미래 혁신을 고려해야 합니다. 이 경로는 기성 솔루션이 충족할 수 없는 구체적이고 제한적이거나 독점적인 사용 사례나 보안 요구 사항이 있는 조직에 적합할 수 있습니다.
그들의 정확한 요구 사항. 

솔루션 구매: 대조적으로, 기존 AI 솔루션을 선택하는 것은 특히 방대한 리소스가 없거나 완전한 맞춤형 시스템이 필요한 조직의 경우 더욱 실현 가능하고 유연한 옵션이 될 수 있습니다. 이 경로를 통해 기업은
내부 리소스에 대한 부담을 줄이면서 AI 기능을 빠르게 활용하세요. 여기서 중요한 요소는 조직의 비전, 요구 사항 및 업계 요구 사항에 잘 맞는 솔루션을 선택하는 것입니다. 하지만 어떤 솔루션이 적합한지 어떻게 평가할 수 있습니까?
당신 회사? 

AI 솔루션 선택 시 주요 고려 사항 

• 통합 AI 생태계: AI 솔루션은 기존 인프라 및 복잡한 시스템과 원활하게 통합되어야 합니다. 내부 채팅 도구, CRM, 연구 등 중요한 도구 및 애플리케이션에 대한 연결이 사전 구축된 솔루션을 찾으세요.
  시스템, 파일 시스템 및 시장 데이터 제공업체를 통해 AI 솔루션이 운영 중단을 초래하지 않고 현재 워크플로우를 보완하고 향상할 수 있도록 보장합니다. 

• 적응형 및 미래 지향적 AI 아키텍처: 급속한 기술 발전과 변화하는 시장 상황에 적응할 수 있는 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 갖춘 AI 솔루션을 선택하십시오. 이러한 적응성은 장기적으로 매우 중요합니다.
  특히 역동적인 금융 서비스 부문에서 AI 투자의 실행 가능성과 타당성을 확인하세요. 

• 전략적으로 사용자 정의하는 능력: 모든 AI 솔루션은 맞춤화와 유연성을 결합하여 고유한 전략을 지원하고 경쟁 우위를 제공하는 것이 중요합니다. AI 솔루션은 특정 비즈니스 목표와 일치해야 하며 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
  투자자 및 고객 관계, 포트폴리오 모니터링 및 투자, 전사적 생산성 목표 등 우선순위 사용 사례를 다루고 향후 요구 사항에 적응할 수 있습니다. 

• AI 및 시장 역학에 대한 전문성: 외부 AI 솔루션은 특히 AI 기술과 금융 시장 역학 간의 복잡한 상호 작용과 관련하여 내부 전문 지식과의 격차를 해소하는 데 도움이 되어야 합니다. 다음과 같은 솔루션을 찾아보세요.
  목적에 맞게 구축되었으며 AI가 이 공간에서 작동하도록 하여 효과적인 구현과 장기적인 성공을 보장할 수 있습니다.  

• 타협하지 않는 보안 및 규정 준수: 모든 AI 솔루션은 우리 분야의 가장 높은 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수 표준을 충족해야 합니다. LLM 및 AI 기반 기술을 사용할 수 있도록 승인되고 안전한 환경을 조성하는 솔루션을 찾아보세요.
  LLM 상호 작용에 대한 전체 17a-(4) 감사를 포함합니다. SOC2 유형 1 인증을 받았습니다. 사용자 권한에 대해 OAuth2 표준을 완벽하게 활용합니다. 

• LLM- 불가지론: LLM 불가지론 모델을 활용하면 기업은 최적화, 사용자 정의 및 탄력성의 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. 최적화는 사용자가 각 특정 작업에 적합한 모델을 선택할 수 있도록 해주기 때문에 특히 중요합니다.
  강점과 약점을 파악하여 궁극적으로 조직에 더 나은 결과를 가져옵니다. 하나의 LLM에 대한 의존성을 피한다는 것은 해당 LLM에 중단이 발생하는 경우 기업이 심각한 중단이나 성능 없이 신속하게 대안으로 전환할 수 있음을 의미합니다.
  문제.  

저는 구축과 구매를 중시하는 여러 회사에서 경력을 시작하면서 이러한 결정에 따른 비용 지출과 장단점을 직접 확인했습니다. 독점 기술을 활용하여 알파 생성에 초점을 맞춘 도구를 구축한 경우
데이터와 모델을 구축하기로 결정했습니다. 벤더 솔루션이 우리의 요구 사항을 충족할 수 없고 로드맵 계획도 없는 경우 우리는 구축을 해야 했습니다. 생산성 도구를 사용하여 회사의 효율성을 높이는 것과 같은 다른 경우에는
벤더가 우리 팀보다 더 넓고, 더 깊고, 더 빠르게 구축할 것이라는 사실을 인식했습니다. 우리는 다른 비즈니스 우선순위에 시간을 투자해야 했습니다. 

AI 미래 계획하기  

어떤 경로를 선택하든 AI 솔루션은 어지러울 정도로 빠르게 변화하는 AI 환경에 적응할 수 있어야 하며 앞으로 다가올 새로운 규정에 대비할 수 있어야 합니다. 귀하의 조직에 구축할 적절한 리소스가 부족한 경우
전략적 지침과 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공할 수 있는 외부 전문가와 협력할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다.  

AI 솔루션을 구매하거나 구축하는 것은 미묘한 차이가 있으며 모든 결정은 조직의 요구 사항, 역량 및 장기 전략에 대한 철저한 이해를 바탕으로 이루어져야 합니다. 이는 신중한 고려가 필요한 결정이며, 이점의 균형을 유지합니다.
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• 출처: https://www.finextra.com/blogposting/25972/buy-vs-build-how-to-make-informed-decisions-as-you-invest-in-ai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs