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AI는 은행 및 핀테크의 여러 분야로 진출하고 있지만 이미 강력한 기반을 확보하고 있는 분야 중 하나는 금융 범죄 탐지입니다. 그리고 이곳에는 이 AI 기술을 이용해 새롭고 혁신적인 일을 하고 있는 기업들이 있습니다.

Fintech One-on-One 팟캐스트의 다음 손님은 Fintech의 CEO인 Adam Famularo입니다. 워크퓨전. 그의 회사는 은행이나 핀테크 인력에 통합된 AI 디지털 인력을 만들었습니다. 이는 WorkFusion을 통해 구현된 실제 디지털 비서입니다.

이 팟 캐스트에서 배우게되는 내용 :

• Adam이 WorkFusion의 CEO 역할을 맡게 된 이유는 무엇입니까?
• 그가 오늘 회사를 어떻게 설명하는지.
• AI 디지털 인력의 운영 방식과 다양한 직무 역할.
• 디지털 작업자의 사용 사례에 대한 설명입니다.
• 디지털 작업자를 교육한 방법
• 은행이 디지털 인력을 인력으로 보강하는 방법
• AI 모델을 인간화함으로써 어떤 피드백을 받았는지.
• 온보딩 프로세스에는 무엇이 포함됩니까?
• AI 디지털 작업자가 핵심 소프트웨어에 적합한 위치.
• 현재 WorkFusion을 사용하는 일반적인 조직입니다.
• 정도 케이스 연구 소프트웨어를 사용하여 은행에서.
• LLM과 Gen AI에 얼마나 의존하고 있습니까?
• 오류나 환각의 위험을 줄이는 방법.
• 5년 후에는 이 모든 것이 어떤 모습일지.
• 이것이 AI 작업자와 상호 작용하는 인간 작업자에게 어떤 영향을 미칠까요?

아래 대화 내용을 읽어보세요.

피터 렌튼  00:01

핀테크 일대일 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. Fintech Nexus의 회장이자 공동 창업자인 Peter Renton입니다. 저는 2013년부터 이 쇼를 진행해 왔으며, 이로 인해 핀테크 전체에서 가장 오랫동안 진행된 일대일 인터뷰 쇼가 되었습니다. 이번 여행에 함께해주셔서 정말 감사드립니다.

피터 렌튼  00:27

시작하기 전에 Fintech Nexus가 이제 디지털 미디어 회사라는 점을 상기시켜드리고 싶습니다. 우리는 이벤트 사업을 매각했으며 핀테크 분야의 선도적인 디지털 미디어 회사가 되는 데 100% 주력하고 있습니다. 이것이 당신에게 무엇을 의미합니까? 이제 다양한 디지털 제품, 웹 세미나, 심층 백서, 팟캐스트, 이메일 폭발, 광고 등을 통해 200,000명이 넘는 최대 규모의 핀테크 커뮤니티 중 하나에 참여할 수 있습니다. 우리는 귀하에게 꼭 맞는 맞춤형 프로그램을 만들 수 있습니다. 고위 핀테크 고객에게 다가가고 싶다면 지금 fintech nexus.com 영업팀에 문의하세요.

피터 렌튼  01:04

오늘 쇼에서 Adam Famularo를 환영하게 되어 기쁩니다. 그는 WorkFusion의 CEO입니다. 이제 WorkFusion은 매우 흥미로운 회사입니다. 그들은 금융 범죄 분야에 있지만 여기에 접근하는 방식은 AI의 렌즈를 통해 이루어졌습니다. 그리고 이제 그들은 금융 범죄와 싸우기 위해 은행과 핀테크에 가져오는 AI 디지털 비서를 보유하고 있습니다. 그리고 우리는 이것이 무엇을 의미하는지, 그것이 어떻게 작동하는지, AI 디지털 작업자를 어떻게 생성했는지에 대해 분명히 이야기합니다. 그리고 아시다시피 Adam은 현재와 미래에 이러한 디지털 작업자의 역할이 될 것이라고 믿습니다. 그리고 앞으로 나아가는 작품은 거기에서 아담의 생각을 듣는 것이 정말 흥미로웠습니다. 아무튼 흥미로운 토론이었습니다. 쇼를 즐기시기 바랍니다.

피터 렌튼  02:04

팟캐스트에 오신 것을 환영합니다, Adam.

아담 파물라로  02:06

나를 가져 주셔서 감사합니다, 피터

피터 렌튼  02:07

천만에요. WorkFusion 이전에 경력에서 가장 중요한 점을 언급할 수 있다면 청취자들에게 자신에 대한 약간의 배경 지식을 제공하여 시작하겠습니다.

아담 파물라로  02:19

WorkFusion 이전에는 Erwin이라는 데이터 거버넌스 소프트웨어 회사를 설립했습니다. 그리고 아시다시피 IoT 장치 등 시장에 데이터가 엄청나게 급증하고 해당 산업이나 GDPR과 같은 정부 규정에 따라 사람들이 자신의 상태를 파악해야 했기 때문에 우리는 데이터에 큰 관심을 쏟았습니다. 데이터를 통제하고 관리할 예정입니다. 그래서 우리는 말 그대로 2020년의 마지막 날인 2020년 말에 Quest Software에 인수될 때까지 XNUMX년에 걸쳐 매우 성공적인 회사를 구축했습니다. 그리고 그 전에 저는 몇 년간 Verizon의 임원이었습니다. 그런 다음 CA Technologies에서 클라우드 컴퓨팅, 스토리지, 보안 소프트웨어에 이르기까지 다양한 비즈니스 분야의 총괄 관리자로 경력의 대부분을 보냈습니다.

피터 렌튼  03:14

좋아요, 그렇다면 WorkFusion의 CEO 역할에 매력을 느낀 이유는 무엇입니까? 마치 당신이 회사의 창업자가 아닌 것 같죠?

아담 파물라로  03:20

아니요, 아니요, 저는 창립자가 아닙니다. 나는 회사를 찾는 것이 어떤 것인지 알고 있습니다. 그리고 그것은 쉽지 않습니다. 그리고 저는 창업자에게도 투자하고, 부업으로 기술 투자도 합니다. 그런데 이 회사에서 제가 엄밀히 말하면 잠시 쉬면서 가족들과 즐거운 시간을 보내고 있을 때, 같은 회사에 다니던 좋은 친구이자 동료가 저에게 연락을 해왔습니다. 그리고 그 기술을 살펴보니 정말 놀라웠어요. 그리고 그것은 확실히 Peter가 눈을 크게 뜨고 경험한 것 중 하나였습니다. 이 기술이 시장에서 업계를 실제로 변화시키기 위해 할 수 있는 일은 정말 흥미롭고 자세히 살펴봐야 할 것입니다. 그리고 투자자와 이사회로부터 더 깊이 빠져들고 사람, 직원, 고객을 벗겨낼수록 점점 더 흥분되어 2021년 XNUMX월에 합류하게 되었습니다.

피터 렌튼  03:38

쉬는 시간이 길지 않은 것 같군요.

아담 파물라로  04:15

아니요, 그리 길지는 않습니다. 저는 약 6개월의 시간을 가졌고, 두 회사 간의 모든 통합 작업을 돕는 데 3개월의 추가 시간이 있었습니다.

피터 렌튼  04:24

좋습니다. 그러면 WorkFusion이 정확히 무엇을 하는지 이야기해 보겠습니다. 어떻게 설명하나요?

아담 파물라로  04:30

그래서 제가 WorkFusion을 설명하는 방법은 우리가 IDP 기술을 사용하는 AI 회사의 핵심이라는 것입니다. 그리고 우리는 지능형 문서 처리를 의미하는 IDP라는 분야의 선두주자입니다. 따라서 우리는 모든 종류의 데이터 입력을 읽고 해독할 수 있습니다. 그리고 그 위에 작업을 수행할 수 있는 워크플로우를 추가할 수 있는 AI 엔진이 있습니다. 이것이 기술로서의 우리의 초석입니다. 회사로서 우리가 한 일은 금융 범죄인 특정 사용 사례에 초점을 맞춘 것입니다. 그래서 우리의 목표는 나쁜 놈들을 막는 것입니다. 그리고 그것이 바로 우리가 해왔던 일입니다. 그래서 제가 21년 60월에 합류했을 때 로드쇼에 나가서 약 XNUMX명의 고객을 만났고 우리 기술의 최고의 사용 사례를 발견했습니다. 그리고 그들은 금융 범죄에 관한 딱 맞는 상황에 있었습니다. 그리고 자세히 살펴보면, 우리가 보유한 가장 성공적인 고객은 시간을 들여 우리 소프트웨어를 회사의 일부로 취급하는 고객이었습니다. 그래서 여러분은 그들이 그들에게 일종의 이름과 역할, 책임을 부여했다는 것을 알게 될 것입니다. 그리고 그들은 우리 소프트웨어를 일종의 팀의 일부로 대했습니다. 이것이 바로 우리 기술을 다음 단계로 발전시키겠다는 생각을 갖게 된 계기가 되었습니다. 그리고 우리가 한 일은 실제로 기술을 가져가서 그들에게 금융 범죄에 대한 모든 구체적인 직무와 책임을 부여하고 이름과 얼굴을 부여한 것입니다. 웹사이트에서 볼 수 있듯이 우리는 그들을 연기할 배우를 고용했습니다. 고객이 우리 기술을 더 쉽게 활용하고 금융 범죄 팀의 일원으로 취급할 수 있게 될 것입니다.

피터 렌튼  06:15

권리.

아담 파물라로  06:16

그것이 우리가 한 일입니다. 우리는 2년 2022월 XNUMX일에 이를 출시했습니다. 이것이 바로 디지털 인력 전략의 탄생이었습니다.

피터 렌튼  06:24

맞아 맞아. 그래서 저는 이것에 대해 자세히 알아보고 싶습니다. 왜냐하면 제가 언제 제 팟캐스트에 참여하는 사람들에 대한 많은 제안을 받았는지 알려줘야 하는데, 그들 중 대부분은 컷에 포함되지 않습니다. 하지만 당신의 PR 담당자가 당신의 회사에 대해 저를 소개했을 때 제가 당신의 웹사이트에 가서 AI 디지털 작업자를 보고 '이 사람들이 진짜일까?'라고 생각했습니다. 내 말은, 나는 그것을 알아낼 수 없었다는 것입니다. 왜냐하면 그것은 진짜처럼 보이기 때문입니다. 하지만 그것은 일종의 AI 디지털 비서와 같습니다. 그리고 그들은 인간처럼 보입니다. 그래서 말씀하신 대로 배우를 고용하셨군요. 어쩌면 이것들은 모두 실제 사람들을 기반으로 한 것일 수도 있습니다. 하지만 AI 디지털 작업자가 말하는 모습을 보면 그들은 누구일까요?

아담 파물라로  07:05

정말 좋은 질문이에요, 피터. 그리고 이는 고객에게 매우 흥미로운 일이 됩니다. 왜냐하면 우리의 관점은 귀하가 디지털 작업자를 고용하여 귀하가 업무를 수행할 수 있도록 일하러 오는 것이기 때문입니다. 예를 들어 Tara를 고용한다고 가정하겠습니다. Tara는 거래 심사를 수행합니다. 그래서 그녀는 은행에 들어오는 모든 거래를 살펴보고 어떤 거래가 거짓 긍정이고 어떤 거래가 허용되어야 하는지 알려줄 것입니다. 그것이 그녀의 직업입니다. 그녀는 인간 팀과 함께 일할 것입니다. 그리고 그녀가 막히면 인간에게 손을 뻗어 이렇게 말할 수 있을 것입니다. 들어보세요, John, Jane, 저는 이 문제에 봉착했습니다. 나는 대답이 이것, 이것, 아니면 이것이라고 믿습니다. John이나 Jane이 로그인하면 Tara라고 답하고 Tara는 다시 자신의 일을 합니다. Peter, 그 구조 자체가 우리가 그들에게 이름과 직무 역할, 구체적인 직무 책임을 부여한 이유입니다. 왜냐하면 실제로 그렇습니다. 당신은 은행에 와서 특정 직무를 수행하도록 그들을 고용하고 있습니다. 그리고 그 직무를 벗겨보면 대부분의 인간이 하고 싶어하지 않는 직무입니다. 매우 지루한 작업입니다. 매우 수동적이고 노동 집약적입니다. 그리고 당신에게는 규제 기관이 있습니다. 따라서 오류가 발생하기 쉬운 작업입니다. 이것이 바로 우리가 이러한 특정 사용 사례에 대해 집중적으로 연구한 이유입니다. 그리고 우리는 그들이 회사의 일부로 보이도록 그들에게 페르소나를 부여했습니다.

아담 파물라로  07:06

오른쪽. 배우 같은 사람이 들어와서 이런 일을 한 것을 기반으로 한 것일까요, 아니면 순전히 AI로 생성된 것일까요?

아담 파물라로  08:38

아니요, 그들은 그런 역할을 맡은 배우들입니다.

피터 렌튼  08:44

좋아요, 그럼 그들은 실제 사람들입니다. 하지만 그들과 상호작용할 때, 배우와 상호작용하는 것이 아니라 AI와 상호작용하는 것입니다.

아담 파물라로  08:52

그리고 우리는 그렇게 상호 작용하면서 여러분에게 점점 더 가까워지고 있습니다. 마치 여러분이 알 수 있는 작업을 진행하고 있는 것처럼 Tara가 Teams에서 여러분에게 전화할 수 있고 여러분은 실제로 그녀의 얼굴을 보고 그녀와 대화할 것입니다. 그녀가 겪고 있는 문제에 대해 이야기해 보세요. 그래서 우리는 팀이 Tara가 진정으로 팀의 일부라고 느낄 수 있도록 가능한 한 최선을 다하고 있습니다.

피터 렌튼  09:15

좋아요, 그렇다면 당연히 디지털이고 가능하며 연중무휴 24시간 작동합니다. 맞죠. 고장날 필요가 없습니다. 사람들은 이를 어떻게 사용하고 있나요? 분석해야 할 문서가 백만 개나 있는 곳에서 그런 방식으로 사용하고 있습니까? 내 말은, 그들이 다양한 유형의 디지털 작품을 어떻게 사용하고 있는지에 대한 몇 가지 예를 제공하고, 당신이 가지고 있는 다양한 유형과 그것이 어떻게 사용되고 있는지 설명할 수도 있다는 것입니다.

아담 파물라로  09:38

그리고 이는 각자에게 특정한 직무 역할과 직무 책임을 부여하는 데 있어서 정말 중요한 부분입니다. Peter는 어디를 가든 말 그대로 디지털 작업자와 함께 무엇이든 할 수 있다고 생각하기 때문입니다. 그렇죠? 이제 이 데이터를 읽고 해독하는 데 집중하세요. 그러면 그 뒤에 학습 알고리즘을 만들 수 있습니다. 우리가 한 일은 의도가 있는 것입니다. 그래서 의도를 가지고 우리는 알았습니다, 에블린, 당신은 불리한 미디어에 집중할 것입니다. 그래서 당신은 현재의 나쁜 사람들과 새로운 나쁜 사람들을 모두 찾아 우리가 그들과의 거래를 중단했는지 확인해야 합니다. 그리고 그것이 당신의 특정한 직업이고 Tara는 거래 심사를 하고 있습니다. Kendrick, 모든 고객 ID를 살펴보고 그것이 유효한 ID인지 확인하세요. Darryl, 당신은 KYC 프로세스와 관련된 문서를 읽게 될 것입니다. 따라서 각자에게는 특정한 직무 역할과 책임이 있습니다. 그리고 그들은 바로 그 역할을 수행할 것입니다. 그래서 우리가 발견한 것은 이와 같은 일을 시도한 다른 회사들은 우리가 누구에게나 무엇이든 할 수 있는 좀 더 광범위한 접근 방식을 취하고 있다는 것입니다. 하지만 모든 훈련을 수행하려면 많은 시간과 돈, 노력이 필요합니다. 우리의 가장 큰 차별점은 모델이 사전 훈련되어 있다는 것입니다. 그래서 이것은 이 모델에 적용된 1년, 2년, 때로는 3년의 훈련입니다. 그래서 우리의 관점은 당신이 일하러 올 Tara나 Evelyn을 고용할 때 누군가를 마치 3년 동안 일해 온 것처럼 고용하는 것입니다. 이 사람은 대학을 졸업한 사람이 아니므로 처음부터 훈련시켜야 합니다. 이것이 바로 우리가 그들에게 부여된 이름, 얼굴, 특정 직무 역할 및 책임을 부여한 이유입니다.

피터 렌튼  11:18

그러면 이 보조자들을 어떻게 훈련하셨나요?

아담 파물라로  11:21

따라서 우리는 기존 고객 기반을 통해 우리가 수행한 교육 모델을 가져와서 제품화할 수 있다는 점에 매우 감사하고 있습니다. 그래서 거기에서부터 그것이 초기 발병이었습니다. 거기에서 우리는 실제로 거기에서 작업하고 있는 모든 추가 Taras와 Evelyns를 보유하고 있으며 그들의 피드백은 모델, 미래 모델에 전달되고 모든 모델 개선 사항을 적용하여 새 릴리스에 적용하고 있습니다. 그들을 시장에 내보냅니다. 그래서 그것이 우리가 하는 일입니다. 이제 우리는 귀하가 선택할 수 있는 방법도 가지고 있습니다. 이것은 각 은행에 달려 있으며, 우리가 모델을 변경할 때 Tara 및 Evelyn에 대한 실시간 업데이트를 실제로 얻을 수 있습니다. 그러나 우리가 발견한 것은 대부분의 은행이 비즈니스에 가져오는 변화 뒤에 좀 더 구조화되기를 원한다는 것입니다. 따라서 그런 관점에서 보면 일반적으로 12개월에서 XNUMX개월마다 업그레이드를 수행할 수 있습니다.

피터 렌튼  12:16

오른쪽. 좋아요. 귀하가 함께 일하고 있는 은행도 마찬가지입니다. 분명히 귀하가 언급한 모든 것은 은행이 수십 년 동안 해왔던 일입니다. 지금 당장 이러한 디지털 작업자를 데려오면 기존 팀을 보강하는 것뿐인가요? 은행에서는 이를 어떻게 찾고 있나요?

아담 파물라로  12:34

그게 바로 그 단어입니다. 따라서 팀을 강화하는 것은 실제로 사용하기에 적합한 단어입니다. 저는 지난주에 은행의 CEO와 그의 리더십 팀과 함께 있었습니다. 그리고 그는 같은 단어도 사용했습니다. 즉, 보세요, 이것이 우리 팀 구성원을 강화하고 있습니다. 우리는 사람들을 승진시키고, 훈련시키고, 발전시킬 수 있는 다른 고급 직업을 많이 가지고 있으며, 이는 오늘날 우리가 가지고 있는 인력을 늘리고 있습니다. 그리고 우리는 대부분 이들 은행이 앞으로 다가올 수많은 제재를 처리할 수 있는 능력을 확장하는 데 어려움을 겪고 있다는 것을 알 수 있습니다. 러시아, 우크라이나 전쟁을 보면 제재가 100건 이상 증가했습니다. % 아시다시피 2022년 XNUMX월에 전쟁이 발발했습니다. 그리고 그들은 다른 나라에서 더 많은 제재를 가할 계획을 세우고 있습니다. 그래서 이 일을 거의 하고 싶어하지 않는 현재의 노동력으로 점점 늘어나는 수요를 어떻게 처리할 수 있을까요? 이것이 바로 우리가 참여하는 곳이며, 우리는 오늘날 존재하는 일자리를 늘리고 다른 사람들이 더 복잡한 고급 작업을 수행할 수 있도록 허용하고 있습니다.

피터 렌튼  13:39

맞아 맞아. 그리고 귀하의 고객이 이런 종류의 모델을 구현하는 인간화적인 방식을 뭐라고 부르시는지는 모르겠지만 거기에서 피드백은 어땠나요?

아담 파물라로  13:51

그들은 그것을 좋아합니다. 따라서 우리는 자신만의 변형 작업을 수행해 온 여러 고객을 보유하고 있습니다. 그들이 나에게 묘사하는 것은 우리 소프트웨어를 사용하는 것이 문화를 변화시키는 것이라고 묘사하기 때문입니다. 따라서 문화가 바뀌면 사람들이 더 쉽게 적응할 수 있도록 해야 합니다. 우리가 이 전략을 취하기 전에는 한 회사에서 작은 로봇 인형을 만들고 이름을 짓고 있었습니다. 나는 또 다른 회사에 Sarah라는 이름의 문자 그대로 판지 컷 아웃을 가지고 책상에 앉혔습니다. 그리고 그 사람은 거래 심사를 하고 있던 사람이었습니다. 그래서 저는 온갖 종류의 변화를 겪었습니다. 그래서 그들은 실제로 각자가 어떤 직무를 수행할지 쉽게 이해할 수 있도록 하고, 실제로 팀에 더 쉽게 합류할 수 있도록 특정 이름과 얼굴을 제공한다는 사실을 좋아했습니다. 그리고 그들은 마치 우리가 이제 이 특정 업무를 맡을 Tara를 고용하는 것처럼 문제를 해결할 수 있었습니다. 그리고 오, 존, 당신은 타라가 막혔을 때 그녀를 돕기 위해 함께 일해야 할 거예요. 덕분에 그들이 모든 것을 소화하고 사용할 수 있게 되었고, 이름과 얼굴을 알려주는 것 외에 우리가 한 또 다른 큰 일은 우리가 이러한 모든 파트너십을 구축했다는 것입니다. 그래서 우리는 모든 통합을 구축했습니다. 따라서 예전에는 배포하는 데 6개월이 걸렸던 Tara 또는 Evelyn의 온보딩이 정말 쉬워졌습니다. 이제 몇 주, 3주, 4주 안에 서비스를 개시할 수 있으며, 프로덕션 환경에서 Tara를 사용하여 실행할 수 있습니다.

피터 렌튼  15:19

좋아요, 온보딩 프로세스에 대해 이야기해 보겠습니다. 특히 이전에 한 번도 작업한 적이 없는 새로운 클라이언트를 확보하는 것과 관련하여 그들이 귀하의 소프트웨어를 사내로 가져오고 싶어합니다. 온보딩 프로세스에는 무엇이 포함되나요?

아담 파물라로  15:31

그럼 지금은 말씀드린 대로 통합 부분이 50위죠? 그래서 우리는 Firco나 Clear와 같이 우리가 통합해야 하는 다양한 유형의 회사와 같은 제재 심사와 관련하여 어떤 금융 시스템을 사용하고 있는지 살펴봅니다. 인간이 사용하던 도구, 즉 AI 소프트웨어가 상호 운용되어야 하는 도구를 생각해 보십시오. 그래서 우리는 이러한 모든 도구를 사용하여 모든 파트너십을 구축했으며 즉시 사용 가능한 통합 기능을 구축했습니다. 우리가 통합해야 할 다른 것이 있다면 그렇게 할 수 있습니다. 이는 일종의 온보딩 프로세스의 일부입니다. 그 외에도 우리의 기계 모델은 사용할 준비가 되어 있습니다. 그리고 일반적으로 개념 증명을 수행하는 것부터 자동화 비율은 일반적으로 약 55/60%입니다. 그런 다음 이들을 조직에 연결하면 이제 Tara 또는 Evelyn과 함께 작업할 팀 구성원을 할당합니다. 이제 그 사람은 하루에 한 번, 하루에 두 번 시스템에 로그인하여 업데이트를 수행하거나 Tara 또는 Evelyn이 멈춘 문제를 해결합니다. 그런 다음 거기에서 70%, 80%, XNUMX% 자동화에 도달할 때까지 계속 개선하고 개선하고 개선할 것이며 Tara와 Evelyn은 점점 더 많은 작업을 수행하고 있습니다.

피터 렌튼  16:45

실제로 그 일을 어떻게 하는지 궁금하네요. 내 말은, 귀하의 소프트웨어가 제재 목록과 같아야 하고, 목록이 항상 업데이트되고, 더 많은 악당이 발견된다는 뜻입니다. 내 말은, 그들은 나가서 실시간으로 다른 데이터베이스를 모니터링하고 있습니까? 그들은 이 일을 어떻게 하고 있나요?

아담 파물라로  17:06

네, 그건 에블린처럼 불리한 미디어를 다루는 일 중 하나죠. 그녀는 웹사이트를 사용하여 외부 및 내부의 다양한 데이터베이스를 모두 활용하고 있으며 그것이 어떻게 변화하고 있는지 이해하고 있습니다. 그런 다음 변경 사항이 발생하면 이를 인간 팀에 다시 롤백하여 발견한 내용을 조직 내에서 변경 사항을 구현합니다.

피터 렌튼  17:29

그렇다면 이것이 현재 WorkFusion이 제공하는 기능의 일부일까요? 아니면 이것이 정말로 우리가 지난 15분 동안 이야기했던 것입니까? 이것이 정말로 지금의 제품입니까?

아담 파물라로  17:38

이것이 핵심 기능입니다. 그래서 분류해 보면 Work.ai 플랫폼이라고 부르는 것이 있습니다. 우리 플랫폼은 AI 엔진을 갖춘 업계 최고의 IDP 기술입니다. 이것이 바로 우리 회사의 핵심 구성 요소입니다. 그런 다음 금융 범죄를 저지르는 8명의 디지털 작업자인 인스턴스화를 구축했습니다. 그게 다야. 그리고 우리가 파트너십을 통해 하고 있는 일은 Epic이라는 회사와 파트너십을 체결한 것처럼 Emphasis라는 회사와 또 다른 파트너십을 체결한 것입니다. 하지만 우리는 이들 기업이 다양한 업계를 위한 자체 디지털 인력을 구축하고 개발할 수 있도록 지원하고 있습니다. 우리 혼자서는 결코 법률 업계에 진출할 수 없는 것처럼 말입니다. Epic은 법률 소프트웨어 및 서비스 분야의 선두주자 중 하나입니다. 그래서 우리는 그들이 우리 소프트웨어를 사용하고, 법조계를 위한 디지털 인력을 구축하고, 이를 시장에 출시할 수 있도록 권한을 부여할 것입니다. 그런 다음 우리에게 약간의 로열티만 제공할 것입니다.

피터 렌튼  18:36

흥미롭고 흥미롭습니다. 그러니까 당신은 금융 서비스에 초점을 맞추고 있다는 뜻이죠, 그렇죠?

아담 파물라로  18:41

네.

피터 렌튼  18:41

지금까지 해온 일의 핵심, 목표 시장은 정확히 누구입니까? WorkFusion을 도입하려면 특정 규모가 되어야 합니까? 누구와 함께 일하고 있나요?

아담 파물라로  18:53

네, 좋은 질문이에요. 그래서 우리는 핀테크 기업에서 지역 은행, 대형 은행으로 전환합니다. 우리는 유럽뿐만 아니라 미국부터 캐나다까지 북미 전역의 은행을 대상으로 서비스를 제공합니다. 그것들은 일종의 우리의 주요 시장입니다. 우리가 판매하는 대상, 주로 최고 위험 관리 책임자 또는 최고 규정 준수 책임자에게 판매하는 품목입니다. 따라서 악당으로부터 회사를 찾아 보호하는 책임을 맡은 사람들이 바로 우리의 핵심 사용자이자 우리와 협력하는 사용 사례입니다.

피터 렌튼  19:28

AI 디지털 작업자와 협력하고 있는 은행 중 한두 곳의 사례 연구를 제공해 주실 수 있나요?

아담 파물라로  19:40

네, 이 외에도 우리 PR 책임자인 Jess Casssdy가 인터뷰와 함께 사용할 수 있는 사례 연구를 실제로 제공할 수 있습니다.

피터 렌튼  19:49

알았어.

아담 파물라로  19:50

우리 웹사이트에도 우리가 사용할 수 있는 것들이 있습니다. 많은 은행들이 그들의 이름이 사용되는 것을 원하지 않고 그들의 발가락을 밟는 것을 좋아하지 않기 때문에 저는 항상 약간 조심해야 합니다. 그러나 우리는 확실히 여러분에게 여러 가지를 제공할 수 있습니다…

피터 렌튼  20:03

그거 좋을 것 같아요. 팟캐스트를 게시할 때 해당 정보를 제공해 주시면 쇼 노트에 링크해 드리겠습니다.

아담 파물라로  20:07

완전히하십시오.

피터 렌튼  20:08

그럼 잠시 제너레이티브 AI에 대해 이야기해보겠습니다. Open AI와 ChatGPT 여정 등이 1년 넘게 화제가 되었기 때문에 지금까지 해온 일 중 어느 정도가 시간을 투자했는지 궁금합니다. 생성 AI 기술과 대규모 언어 모델의 이러한 요소 중 하나입니다. 내 말은, 오늘 당신이 생산한 제품 중 얼마나 많은 부분이 이 신기술에 의존하고 있습니까?

아담 파물라로  20:37

실제로는 많습니다. 그래서 우리는 LLM에 대해 꽤 깊게 다루었습니다. 그리고 우리는 ChatGPT와 Google, Bard를 통해 아주 초기에 시작했고 이제는 Bard의 새로운 신제품을 사용했습니다. 우리는 LLM이 데이터와 정보를 이해하는 데 있어서 이러한 훌륭한 수평적 플레이라고 믿습니다. 하지만 그들이 갖고 있지 않은 것은 깊은 수직적 존재감입니다. 그리고 그것이 바로 우리가 들어오는 곳입니다. 그래서 우리는 제가 이전에 암시했던 기술을 가지고 있습니다. 우리는 그것을 휴먼 인더 루프(Human In the Loop)라고 부릅니다. 여기서 우리는 인간을 기술에 연결하여 도움을 줍니다. 모델을 강화하세요. 글쎄, 우리는 LLM에도 동일한 기능을 가지고 있습니다. LLM을 모델에 연결하여 모델을 향상시키고 더 나은 서비스를 제공하는 작업을 수행한 다음 이를 우리 모델에 공급합니다. 그리고 결국 우리는 LLM을 통합하여 한 회사 내에서 Tara를 80% 자동화에서 92% 자동화로 전환함으로써 자동화 속도가 향상되는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 거기에 딱 맞는 것이 있습니다. , 우리는 루프에 있는 인간과 함께 LLM을 사용하여 시장에 제공할 더 나은 직원을 만드는 데 도움을 줍니다.

피터 렌튼  21:54

좋아요, 당신은 정말로 실수할 수 없는 영역에 있는 거죠, 그렇죠? 당신은, 이것은 당신이 하고 있는 심각한 사업이고, 영화나 TV 같은 것에 대해 말하는 것이 아닙니다. 당신은 금융과 고도로 규제되는 회사에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 대규모 언어 모델과 같은 일부를 가져오면 환각이나 모든 종류의 오류의 위험을 어떻게 줄일 수 있습니까?

아담 파물라로  22:21

그래, 거기엔 몇 가지 좋은 점이 있어, 피터. 첫 번째 요점은 LLM이 모든 은행에서 환영받는 것은 아니라는 것입니다. 그리고 이는 각 은행에서 정식으로 기록됩니다. 그리고 뛰어드는 사람들은 숨을 죽이고 뛰어들고 있는 거죠. 그래서 그들은 주위에 상자를 놓고 감시하고 모니터링하며 자신에게 해를 끼치 지 않는지 확인하고 있습니다. 우리의 관점에서 볼 때 우리는 이를 매우 유사한 방식으로 봅니다. 즉, LLM에서 가져오는 핵심 기반 정보와 데이터가 있고 LLM을 사용하여 내리는 모든 결정을 문서화하고 있다는 것입니다. 우리는 블랙박스가 아니라 화이트박스에 가깝습니다. 말씀하신 대로 규제 당국이 개입하여 우리의 모습을 좋아해야 합니다. 그리고 그들은 그렇습니다. 오늘날 규제 기관이 와서 우리 제품이 설치되어 사용되고 있는 것을 확인하고 쉽게 클릭하여 우리가 내린 모든 결정과 그 이유를 볼 수 있습니다. 우리에게 매우 중요한 부분은 우리가 매우 흰색 상자라는 것입니다. 열려 있는 거죠, 그렇죠? 우리가 어떤 결정을 내렸는지, 왜 그런 결정을 내렸는지 사람들이 이해할 수 있고, 이 결정이 당시에는 올바른 결정이었다는 것을 증명할 수 있는 개방형 생태계입니다. 따라서 우리의 관점에서 볼 때 우리 소프트웨어는 LLM을 사용하여 의사 결정을 내리는 것이 아니라 데이터를 사용하여 LLM을 기반으로 하기 때문에 은행이 좀 더 나은 서비스를 받고 더 잘 보호될 수 있습니다. 그리고 결국 우리는 궁극적으로 결정을 내리는 사람들입니다.

피터 렌튼  23:49

따라서 LLM에서 환각이 발생하면 실제로 야생으로 나가기 전에 이를 포착하게 됩니다.

아담 파물라로  23:57

옳은.

피터 렌튼  23:58

좋아요. 좋아요. 그래서 인터뷰의 마지막 부분에서는 미래에 대해 이야기하고 싶습니다. 왜냐하면 당신이 흥미로운 위치에 있다고 생각하기 때문입니다. 당신은 이 자리에 앉아 있고, 당신은 정말로 모든 것을 다 했다고 말할 수 있을까요? AI 디지털 작업자는 미래 업무의 일부가 될 것입니다. 그래서 여기서 첫 번째 질문은 오늘날 우리의 상태를 볼 때입니다. 즉, 10년 후에 되돌아보면 이것이 1.0이었다고 생각할 것입니다. 그리고 우리는 꽤 초보적이었습니다. 그렇죠?

아담 파물라로  24:31

초보적인. 매우 그렇다.

피터 렌튼  24:33

글쎄, 우리 어디로 가는 거야? 금융 범죄와 우리가 이야기한 모든 것들과 같은 틈새 시장에서 이것이 어떻게 보일 것입니까? 아마도 5년 뒤에는 은행 내부가 어떻게 변할까요?

아담 파물라로  24:45

지금보다 훨씬 더 발전할 겁니다. 나는 대화 초반에 그것을 살짝 엿보기 시작했습니다. 하지만 지금처럼 상호 작용은 로그인하는 포털 내에서 이루어지며 이러한 모든 데이터 피드를 확인한 다음 해당 데이터 피드를 기반으로 모델을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 아시다시피, 우리는 배우들의 얼굴을 가져와 그들이 당신과 대화할 수 있도록 하는 방법을 모색하고 있습니다. 제가 지금 피터와 대화하고 있는 것처럼 말이죠. 이렇게 하면 타라와 대화할 수 있을 거예요. 우리는 대화를 할 수 있을 것이고, Tara는 이 대화 모드에서 당신으로부터 배울 수 있을 것이고, 다시 일을 할 수 있을 것입니다. 그것도 그리 멀지 않습니다. 그러니까 12개월, 24개월이면 동료와 대화하듯이 AI와 대화할 수 있게 되는 거죠. 그리고 그것은 모든 것을 변화시킬 것입니다. 왜냐하면 AI 기술이 인간처럼 느끼고 행동하는 데 가까워질수록 더 많은 작업이 AI 측면으로 넘어갈 가능성이 높기 때문입니다. 다른 사람들도 그들로부터 더 빨리 배울 수 있습니다.

피터 렌튼  25:54

미래에 대해 이야기하는 딥 페이크와 다양한 방식에 대해 걱정하시나요? 이미 이미 알고 있는 내용이므로 누구나 무엇이든 말하는 동영상을 기본적으로 만들 수 있습니다.

아담 파물라로  26:04

옳은.

피터 렌튼  26:05

오늘날 그 기술이 존재합니다. 그래서 그런 종류의 상황은 어떻습니까? 앞으로는 어떻게 생각하고 있습니까?

아담 파물라로  26:11

우리는 실제로 AI를 인간으로 묘사할 수 있도록 해당 기술 중 일부를 사용하는 방법을 검토하고 있습니다. 그래서 실제로 우리는 그렇게 하기 위해 노력하고 있습니다. 그리고 좀 더 대화적인 AI가 되도록 만드는 것이 일종의 다음 단계입니다. 이 세상의 다음 세계는 대화의 지점으로 옮겨가는 것입니다. 그렇죠? 아시다시피, 저는 그다지 걱정하지 않습니다. 전 세계의 정부와 정부가 이 문제를 매우 열심히 조사하고 있는 것 같습니다. 그것이 AI라는 것을 우리가 확실히 알 수 있도록 하는 것들이 있을 것이라고 생각합니다. 인간과 비교하면 그것이 대화의 일부가 되어야 한다고 생각합니다. 하지만 명의 도용을 방지하는 데 도움이 되는 올바른 규칙과 보호 장치가 마련될 것이라고 생각합니다. 사칭 부분은 실제로 위험해지는 부분입니다. 대통령을 사칭하여 무언가를 말하고 사람들이 이에 따라 행동하는 경우입니다. 하지만 그런 말을 한 사람은 대통령이 아니었습니다. 그곳이 정말 위험해지는 곳입니다. 그리고 저는 우리가 통제할 수 없는 상황을 막을 수 있도록 올바른 규칙과 규정이 제정되기를 ​​바랍니다.

피터 렌튼  27:21

그렇다면 은행이 커지고 기술이 좋아지면 어떨까요? 앞서 이것이 오늘날 근로자를 실제로 늘리고 있다고 말씀하셨는데요. 10년에서 XNUMX년 정도, 원하신다면, 은행에서 금융범죄수사팀을 실제로 강화하고 싶으시다면, 인력을 고용하실 건가요? 아니면 WorkFusion에서 AI 디지털 인력을 채용할 예정인가요?

아담 파물라로  27:44

네, 피터, 그게 오늘 최고의 질문이군요. 왜냐하면 이것은 모든 산업 분야에 해당되니까요. 따라서 결국 모든 산업은 변할 것입니다. 사람들은 결국 더 높은 수준의 작업을 하게 될 것입니다. 어떤 식으로든 그 과정에 인력이 필요할 것입니다. 그들은 오늘날 하고 있는 기본 수준의 작업을 수행하지 않습니다. 따라서 L1 교정 작업과 같은 많은 작업이 사라질 것이며 반드시 그런 일이 일어날 것입니다. 그러나 더 높은 수준의 작업은 계속해서 더 높아질 것입니다. 그리고 사람들은 항상 존재하는 어떤 방식, 모양, 형태로 AI와 대화해야 합니다. 하지만 제조업에 자동화가 들어오던 때와 똑같은 느낌이 들죠? 그래서 사람들은 자동화된 로봇이 하는 일이 더 나은 한 가지 일에서 인간이 더 잘하는 다른 일로 이동합니다. 기업 내에서 그런 종류의 밀물과 흐름을 보게 될 것입니다. 다음 XNUMX년.

피터 렌튼  28:42

글쎄, 이 모든 것이 어떻게 흔들리는지 보는 것은 정말 흥미로울 것입니다. 그리고 당신은 매우 흥미로운 공간에 있습니다. 그리고 앞으로 90년에서 XNUMX년 사이에 무슨 일이 일어날지 여러분도 알고 계시리라 생각합니다. 가끔은 우리가 상상조차 할 수 없는 일도 있고, 변화할 방식도 우리처럼 생각합니다. XNUMX년대 아이폰은 상상도 못했어요. 그것은 단지 그런 종류의 기술일 뿐이고 단지 공상 과학 소설에 불과했지만 어쨌든 Adam, 오늘 쇼에 와주셔서 정말 감사드립니다. 매우 감사합니다.

아담 파물라로  29:11

피터, 초대해줘서 고마워요. 훌륭한 대화였습니다. 그리고 언젠가 곧 다시 만나기를 고대하고 있습니다.

피터 렌튼  29:18

글쎄, 나는 당신이 쇼를 즐겼기를 바랍니다. 들어주셔서 정말 감사합니다. 계속해서 선택한 팟캐스트 플랫폼에서 쇼에 대한 리뷰를 제공하고 친구와 동료에게 그것에 대해 알려주십시오. 어쨌든 그 메모에 서명하겠습니다. 경청해 주셔서 감사합니다. 다음에 또 뵙겠습니다. 안녕.

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