거의 모든 산업이 생성 AI에 열광하고 있으며, 핀테크는 이 도입을 주도하는 핵심 부문 중 하나입니다. 금융 회사는 생성적 AI와 보다 확립된 기존 AI 기능을 결합하여 예측 의사 결정, 위험 평가, 고객 참여, 사이버 보안, 규정 준수 등을 포함한 여러 핵심 영역에서 조직의 혁신 노력을 가속화할 수 있습니다. 그러나 생성적 AI가 큰 잠재력을 제공하는 반면 핀테크 조직은 생성적 AI의 대규모 언어 모델(LLM) 및 관련 기술을 기업에 적용하는 방법과 위치에 대해 전략적이어야 합니다.

4가지 주요 동향

모든 조직의 혁신 여정은 AI를 적용하여 프로세스를 간소화하고 워크플로를 자동화하며 비용 절감을 창출하는 정확한 방법과 위치에 따라 고유합니다. 즉, 오늘날 많은 기업의 AI 채택 여정을 형성하고 있는 4가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

1. 생성 AI와 기존 AI의 혼합: 가장 잘 알려진 생성 AI 애플리케이션인 ChatGPT가 빠르게 세계 최고 기록을 세웠던 시대에 생성 AI에 대한 기대감은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 역사상 가장 빠르게 성장하는 사용자 기반. 그러나 이러한 풍부함은 생성적 AI가 최대의 가치를 창출하기 위해 기존 AI와 함께 작동해야 하는 경우가 많다는 사실을 모호하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 기존 AI를 사용하여 사용자 행동 데이터를 분석한 다음 그 결과를 생성 AI의 기초로 사용하여 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 또는 AIOps 플랫폼에 생성 AI를 통합하여 보안 경고를 맞춤화하고 SOC 서신을 용이하게 할 수 있습니다. 이러한 다양한 유형의 AI를 혼합하면 민감한 데이터와 엄격한 규제로 인해 어려움을 겪고 있는 금융 회사에 막대한 이점을 제공할 수 있습니다.

2. 데이터 유연성 향상 및 사일로 감소: AI는 금융 서비스 리더들의 관심을 끌었지만, 좋은 데이터가 없으면 AI는 아무 의미도 없다는 사실을 잊기 쉽습니다. 데이터세트나 벤더 생태계 사이의 전통적인 사일로를 초월하는 적절한 유연성과 액세스가 없으면 생성 AI를 지원하는 정보 소스와 알고리즘 모델링이 제한될 것입니다. 견고한 데이터 관리 전략은 IT 자산 전반에 걸쳐 메타데이터, 정의 및 데이터 속성에 대한 일관된 표준을 보장하기 위한 첫 번째 단계입니다. 이는 올바른 기본 데이터 아키텍처, 이상적으로는 기업 및 타사 네트워크 전반에 걸쳐 모든 데이터를 자유롭게 연결하는 가상화 계층 또는 유사한 기술을 통해 데이터에 액세스하는 아키텍처로 백업되어야 합니다.

3. 프라이빗 AI 수용: 특히 기존 AI와 결합할 때 생성적 AI는 조직에 이전보다 더 많은 통찰력과 가치를 제공합니다. 주의할 점은 이러한 통찰력과 가치가 제3자 관계 및 공급업체에 크게 의존하는 AI 생태계에서는 다른 회사, 심지어 경쟁사에도 쉽게 전달될 수 있다는 것입니다. 이것이 바로 모델링 및 알고리즘 훈련을 실수로 공유함으로써 데이터 프라이버시를 침해하지 않고 AI의 힘을 활용하려는 핀테크 기업에 프라이빗 AI 솔루션이 점점 더 중요해지는 이유입니다. 프라이빗 AI를 통해 기업은 회사 데이터를 안전하게 교육할 수 있으며 결과 모델은 조직 외부로 공유되지 않습니다.

4. AI 도입에 있어 사람의 요소를 기억하세요: AI 기능을 실행하려면 사람 요소를 해결해야 합니다. 가장 중요한 목표는 AI를 뒷받침하는 기술적 복잡성이 재무 위험 관리자, 투자 분석가 또는 업무를 수행하기 위해 데이터 과학 박사 학위가 필요하지 않은 기타 비즈니스 사용자에게 진입 장벽이 되지 않도록 하는 것입니다. 성공하려면 고급 코딩 없이도 AI 프로세스를 제어하고 사용자 정의할 수 있는 접근 가능한 플랫폼을 제공하는 두 부분으로 구성된 레시피가 필요합니다. 그런 다음 사용자가 이러한 플랫폼을 관리할 수 있도록 적절한 교육을 제공합니다. 후자에는 더 나은 결과를 위한 검색 및 프롬프트 엔지니어링에 대한 지침이 포함되어야 합니다.

ROI 극대화를 위해 AI 혁신과 위험 관리를 결합

위의 추세는 새로운 AI 기반 효율성을 통해 최대 ROI를 추구하는 금융 기관의 AI 채택 곡선을 정의하고 있습니다. 주의할 점은 새로운 AI 시스템을 구축할 때 보안 또는 규정 준수 취약점이 실수로 생성되지 않도록 하기 위해 새로운 기능과 함께 상당한 위험 관리 노력이 필요하다는 것입니다.

운영을 극적으로 확장하고 프로세스를 변화시킬 수 있지만, LLM에 의존하는 생성 AI 플랫폼은 AI 환각과 인터넷 잘못된 정보를 작업 제품에 도입하는 것으로 알려져 있습니다. 그리고 전통적인 AI조차도 적절한 인증 보호 장치 없이 새로운 데이터 스트림에 액세스할 때마다 또는 결함이 있는 프로세스에 자동화가 적용되는 경우를 포함하여 위험을 확대할 수 있으므로 자동화된 프로세스가 발생할 때마다 가능한 비준수 사례가 확대됩니다. 혁신팀은 NIST를 따라야 합니다 AI 리스크 관리 프레임워크 AI 제품, 서비스 및 시스템의 설계, 개발, 사용 및 평가를 안내하는 데 도움을 줍니다.

핀테크 조직에서 AI를 효과적이고 안전하게 배포하기 위한 위험은 매우 민감한 PII 및 금융 거래를 다루는 부문에서 특히 높습니다. 좋은 소식은 성공에 대한 보상도 특히 높다는 것입니다. 왜냐하면 생성적 AI의 시간 절약 기능이 급여가 더 높은 경향이 있는 부문에서 수동 작업량을 줄이고 생산성을 향상시킨다는 점을 고려하면 절약된 모든 시간은 다른 산업에 비해 ROI를 확대하기 때문입니다.

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• 출처: https://www.fintechnexus.com/four-trends-fintech-generative-ai/