인공지능(AI)이 가장 화려하게 공개된 해에는 머신러닝(ML)이 유행으로 변한 것처럼 보일 수도 있습니다.
그러나 그것은 진실과 가장 거리가 먼 일이다. 이전만큼 인기가 없더라도 머신러닝은 오늘날에도 여전히 수요가 많습니다. 이는 딥러닝을 생성 AI 훈련에 사용할 수 있도록 하기 위함입니다. 핀테크도 예외는 아니다.
158년 세계 시장 규모는 약 2020억 달러로 예상되며, 연평균 복합 성장률(CAGR) 18%로 놀라운 성장세를 이어갈 것입니다. 528에 의해 $ 2030 억, 기계 학습은 프로세스 최적화를 위해 금융 기관에서 사용할 수 있는 가장 귀중한 도구 중 하나입니다. 그리고 결국, 가장 최근의 AI 상태 연구에 대한 심도 깊은 연구를 통해 비용을 절감할 수 있습니다.
핀테크 분야의 머신러닝 활용 사례
머신러닝은 업계의 핵심 문제 중 일부를 해결하고 있습니다. 예를 들어 사기는 단순한 보험이나 암호화폐 이상의 영향을 미칩니다. 또한 강력한 규정 준수는 도메인 경계를 초월합니다. 업계나 비즈니스 유형에 관계없이 금융 분야의 머신러닝은 우려 사항을 이익으로 전환할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.
1. 알고리즘 트레이딩
많은 기업이 금융 선택을 자동화하고 거래량을 늘리기 위해 매우 성공적인 알고리즘 거래 전략을 사용합니다. 이는 기계 학습 알고리즘을 통해 가능해진 사전 작성된 거래 지시에 따라 거래 주문을 수행하는 것을 수반합니다. ML 기술로 수행되는 거래 빈도를 수동으로 복제하는 것은 어렵기 때문에 모든 주요 금융 회사는 알고리즘 거래에 투자합니다.
2. 사기행위 적발 및 예방
FinTech의 기계 학습 솔루션은 새로운 사기 패턴을 지속적으로 학습하고 이에 적응하여 회사 운영과 고객의 안전을 향상시킵니다. 이는 기존 규칙 기반 사기 탐지의 정적인 특성과 대조됩니다.
기계 학습 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 검사하여 의심스러운 활동과 복잡한 사기 패턴을 매우 정확하게 식별할 수 있습니다.
IBM은 기계 학습(ML)이 거래의 최대 100%에서 사기 행위를 실시간으로 식별하여 금융 기관이 손실을 최소화하고 위험 발생 시 즉각적인 조치를 취할 수 있는 방법을 보여줍니다.
머신러닝(ML)을 활용하는 핀테크 시스템은 신원 도용, 신용카드 사기, 결제 사기, 계정 탈취 등 다양한 형태의 사기를 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 광범위한 위협에 대해 완벽한 보안이 가능합니다.
3. 규정 준수
규제 기술(RegTech) 솔루션은 은행 업무에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 사용 사례 중 하나입니다.
ML 알고리즘은 방대한 규제 문서를 읽고 학습할 수 있으므로 권장 사항 간의 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 따라서, 클라우드 솔루션 금융 부문을 위한 통합 머신러닝 알고리즘을 통해 규제 변화를 자동으로 추적하고 모니터링할 수 있습니다.
은행 조직은 거래 데이터를 감시하여 불규칙성을 찾아낼 수도 있습니다. ML은 이러한 방식으로 소비자 거래가 규제 요구 사항을 충족하도록 보장할 수 있습니다.
4. 주식시장
엄청난 양의 상업 활동은 끝없는 학습 잠재력을 제시하는 대규모 과거 데이터 세트를 생성합니다. 그러나 과거 데이터는 예측이 구축되는 기초일 뿐입니다.
기계 학습 알고리즘은 뉴스, 거래 결과 등의 실시간 데이터 소스를 살펴 주식 시장의 기능을 설명하는 패턴을 식별합니다. 거래자의 다음 단계는 행동 패턴을 선택하고 거래 전략에 어떤 기계 학습 알고리즘을 통합할지 결정하는 것입니다.
5. 분석 및 의사결정
핀테크는 머신러닝을 사용하여 대량의 데이터를 안정적으로 처리하고 이해합니다. 데이터 분석 서비스의 통합을 통해 시간과 비용을 절약하면서 실시간 의사 결정을 촉진하는 철저하게 조사된 통찰력을 제공합니다. 또한 이 기술은 미래 시장 패턴 예측의 속도와 정확성을 향상시킵니다.
핀테크 기업도 활용 가능 예측 분석 변화하는 소비자 요구와 시장 동향에 적응하는 혁신적이고 미래 지향적인 솔루션을 개발하는 기술입니다. 핀테크 기업은 데이터 분석과 머신러닝 서비스의 협력을 통해 이러한 선제적인 전략 덕분에 새로운 금융 요구 사항을 예측하고 성공적으로 해결할 수 있습니다.
기업은 핀테크 머신러닝을 통해 어떤 이점을 얻을 수 있나요?
위의 요점은 기계 학습의 사용 사례를 강조하지만 구체적인 내용은 어떻습니까? 소수의 객관적인 글머리 기호로 제한된다면 FinTech에서 ML의 주요 이점을 어떻게 가장 잘 요약할 수 있습니까?
1. 반복적인 프로세스의 자동화
자동화는 FinTech의 가장 확실한 기계 학습 이점으로, 여러 가지 장점이 있습니다. 예를 들어 수동 입력 없이 실시간으로 고객 정보를 검증하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하면 고객 온보딩 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
또한 사람이 직접 데이터를 입력할 필요가 없으므로 금융 거래 조정을 자동화하면 시간과 비용이 절약됩니다. 나머지 팀원들은 보다 미묘한 방식으로 자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. ML 기반 자동화는 전문가가 더 중요한 프로젝트에 참여하는 데 방해가 되는 지루한 작업을 제거합니다.
2. 자원배분
패턴 인식을 통해 머신러닝은 자금, 노동력, 기술을 최적으로 할당합니다. 이전에 말했듯이 로보어드바이저는 핀테크 투자 관리에서 기계 학습(ML)을 사용하여 각 고객의 위험 프로필을 평가하고 자산을 할당하여 각 고객의 포트폴리오가 재무 목표 및 위험 허용 범위와 일치하도록 보장합니다.
또한, 머신러닝을 기반으로 하는 챗봇은 대량의 소비자 문의를 처리하기 위해 리소스를 효율적으로 할당하여 24시간 고객 관리를 제공합니다. 이러한 방식으로 FinTech 회사는 운영 비용을 크게 늘리지 않고도 제품 범위를 늘릴 수 있습니다.
3. 예측 분석을 통한 비용 절감
핀테크 기업은 머신러닝 기반 예측 분석의 도움으로 비용 절감 기회를 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 대출에 있어서 머신러닝(ML)은 대출 불이행을 예측하여 대출 기관이 리소스를 보다 효과적으로 사용하여 예상 손실을 줄일 수 있도록 해줍니다.
또 다른 금융 위치에서는 고객 패턴 조사를 사용하여 유사한 상황을 만듭니다. 기업은 기계 학습을 사용하여 고객 이탈을 예측함으로써 적극적으로 고객을 유지하고 신규 고객 모집 비용을 낮출 수 있습니다.
4. 데이터 처리
핀테크 소프트웨어 개발 기계 학습이 대규모 데이터 처리 및 분석을 처리하는 동안 기업은 OCR(광학 문자 인식) 및 기타 자동화된 문서 처리 시스템과 같은 기술을 활용하여 중요한 데이터 기반 통찰력을 추출할 수 있습니다.
이를 통해 대출 신청 처리, 고객 파악(KYC) 확인, 규정 준수 등의 프로세스를 자동화함으로써 기업의 대규모 데이터 분석 팀에 대한 의존도와 관련 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
핀테크의 머신러닝 구현 사례 연구
머신러닝은 핀테크 소프트웨어 개발 산업에 가치를 제공해 왔습니다. 다음은 전 세계의 훌륭한 사례 연구입니다.
1. 크레드제닉스
2022년 법률 자동화 및 채권추심 전문 인도 SaaS 스타트업인 Credgenics는 총 대출금 47억 달러, 40천만 건 이상의 소매 대출을 처리했습니다.
100개가 넘는 기업 고객이 머신 러닝 기반 솔루션을 통해 비용 절감, 수집 시간 단축, 법적 효율성 향상, 해결 및 수집 속도 향상 등의 혜택을 누리고 있습니다.
2. JPMorgan Chase의 계약 인텔리전스
2017년 미국 최대 은행은 자연어 처리(NLP)를 크게 활용하여 컴퓨터가 음성과 필기를 이해할 수 있게 하는 계약 인텔리전스(COiN) 플랫폼을 공개했습니다.
COiN의 주요 목표는 상업 신용 계약 검토와 같이 노동 집약적이고 반복적인 수동 프로세스를 자동화하는 것이었습니다. JPMorgan Chase의 경우 최대 360,000시간의 노동 시간이 필요한 것으로 추산되었습니다. COiN은 몇 초 안에 작업을 완료할 수 있습니다.
3 웰스 파고
Wells Fargo는 NLP와 같은 기계 학습 솔루션을 사용하는 미국에 본사를 둔 세계적인 금융 서비스 회사입니다. 깊은 학습, 신경망 및 예측 분석을 통해 개별 및 대량 클라이언트 데이터 포인트를 처리할 수 있습니다.
이것이 주목할만한 이유는 무엇입니까? 일반적인 녹취록을 읽는 동안 간과될 수 있는 불만 사항에 대한 고객의 표현 뒤에 숨은 의도를 식별하는 능력. 이를 통해 조직은 운영을 간소화하고 보다 효율적인 서비스를 제공하며 더욱 강력한 고객 관계를 조성할 수 있습니다.
결론
핀테크는 AI 종말을 우려하는 여러 전문 산업 중 하나가 아닙니다. 이는 무역 조직이 AI 기반 허위 데이터의 잠재적인 파급 효과에 대해 우려하지 않거나 핀테크 전문가가 상황을 주시하지 않는다는 의미는 아닙니다.
그러나 기술로 인해 가속화되는 현대화 속도는 핀테크에만 국한되지 않습니다. 핀테크를 앞서가고 함께 유지하는 것은 바로 기술의 이름입니다. 이는 FinTech 인력을 모든 산업 분야에서 기술적으로 가장 진보된 인력 중 하나로 차별화하는 요소입니다. 많은 사람들이 처음에 핀테크에 관심을 갖게 된 이유가 바로 이것이었습니다. 우리 전문가들은 상황을 잘 알고 있습니다.
