추정에 따르면, 핀테크 분야의 AI 시장은 31.71년에 2027억 28.6천만 달러에 이르며 90%의 비율로 성장할 것입니다. 이미 AI는 다양한 사용 사례에 적용되고 있습니다. Cambridge Center for Alternative Finance에 따르면 핀테크 기업의 XNUMX%가 이미 AI를 사용하고 있습니다.
그러나 금융 서비스에 접근하는 방식에 혁명을 가져올 생성형 AI라는 새로운 괴물이 등장했습니다.
그러나 현재 업계는 표면을 긁는 단계에 불과하며 생성 AI가 잠재력을 최대한 발휘하려면 갈 길이 멉니다.
"Gen AI는 금융 서비스에서 어떻게 사용되고 있습니까?" Information Venture Partners의 공동 창립자이자 총괄 파트너인 Robert Antoniades는 말했습니다. “간단한 대답은 사용되지 않는다는 것입니다. 확실히 광범위하지는 않습니다. 그러나 Gen AI가 한 일은 금융 기관에서 AI의 힘에 대한 인식을 높인 것입니다.”
그는 기업들이 Chat GPT와 같은 Generative AI 도구를 구현하여 고객 대면 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되지만 이 기술은 금융 서비스의 백엔드에 큰 영향을 미칠 수 있다고 설명했습니다.
그러나 이것이 가능하려면 기술이 100% 정확해야 합니다. 당분간은 확실히 그렇지 않습니다.
정확성을 향한 길
Gen AI가 얼마나 부정확할 수 있는지에 대한 예는 불과 일주일 전에 눈에 띄게 분명했습니다.
J에하나 1, "익명의 소식통"이 기자들에게 게리 겐슬러 SEC 회장이 "내부 조사"를 기다리는 동안 사임했다고 분명히 말하면서 소셜 미디어는 흥분의 소용돌이에 휩싸였습니다. 몇 시간 후, 이러한 주장은 사실이 아님이 밝혀졌습니다.
그렇다면 이러한 거짓 주장을 한 언론인은 누구였습니까? 생성 AI 봇.
"금융 서비스에서 중요한 것이 있다면 100% 정확해야 한다는 것을 이해해야 합니다."라고 Antoniades는 말했습니다. “환각의 여지가 없습니다. 오류의 여지가 없습니다. AI가 생성한 답변은 실제로는 괜찮지만 정확하지 않기 때문에 보기에 매력적입니다.”
“탐색이나 마케팅 목적으로는 괜찮습니다. 그러나 재정적 조언에 대해서는 절대 아닙니다. 기록 보관용. 절대적으로하지."
부정확성은 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.
금융 서비스에서 제너레이티브 AI의 잠재적 사용 사례를 고려할 때 완벽의 필요성이 분명해집니다.
금융 조언은 많은 사람들이 금융 분야에서 생성적 AI의 초점으로 꼽은 영역이었습니다. 비용 때문에 재정 자문 서비스는 많은 사람들이 접근하기 어려운 영역입니다. 그러나 Generative AI를 사용하면 상호 작용을 기반으로 특정 고객 요구 사항에 맞게 자문 서비스를 조정할 수 있습니다.
Antoniades는 "Gen AI는 실제로 고객과 금융 기관 간의 상호 작용 및 상황화를 제공하는 방법에 대한 매우 흥미로운 사용 사례입니다."라고 말했습니다. "그 모든 데이터를 수집함으로써 이제 고객과의 대화라고 생각하는 것을 가질 수 있습니다."
“오늘 하는 일을 생각하면 콜센터에 전화를 겁니다. 당신은 그들의 웹 사이트를 봅니다. 친구의 말을 듣고 웹 검색을 하고 실제로 상호작용을 할 수 있습니다. 그리고 제너레이티브 AI의 아름다움은 제너레이티브 부분이라고 생각합니다. 실제로 대화하는 능력입니다.”
또한 사기 및 AML이 크게 개선될 수 있는 영역으로 선정되었으며 이미 결과를 개선하기 위해 AI 및 기계 학습 모델을 점점 더 많이 적용하고 있습니다.
그러나 Antoniades는 이 기술의 특히 파괴적인 적용이 인프라 현대화에 있을 수 있다고 설명했습니다.
은행 시스템은 수년 동안 동일하게 유지된 인프라를 기반으로 합니다. 1959년에 개발된 언어인 COBOL에 의해 구동되어 새로운 기술이 등장하고 빠르게 지나갈 때에도 굳건히 버텼습니다.
그러나 삐걱거리는 프레임은 그 나이를 보여주고 있습니다. 새로운 프로그래머는 돌아섰다보다 보편적인 코드를 선호하는 언어를 배우는 것으로부터 y, 구조를 변경하려면 광범위한 사용자 정의 프로그래밍이 필요합니다.
Antoniades는 "저는 이것이 인프라를 현대화하는 방법이라고 생각합니다."라고 말했습니다. 그는 Generative AI를 사용하여 구식 COBOL 코드를 작성하고 새로운 인프라로의 전환을 가속화하는 일종의 패치를 제공할 수 있다고 설명했습니다.
“금융 기관이 새로운 플랫폼으로 전환하는 것은 위험합니다. 하지만 Gen AI는 이제 오래된 인프라, 오래된 코드를 새로운 코드로 대체하고 금융 기관이 현대로 전환하는 데 도움을 줄 수 있다고 생각합니다.”
그러나 이러한 레거시 프레임워크의 오류로 인한 결과는 치명적일 수 있습니다.
Antoniades는 “은행 계좌에 입금할 때 돈이 있는지 알고 싶을 것입니다. “항상 99.9% 있을 수 있는 것은 아닙니다. 항상 거기에 있습니다. 그들이 당신에게 조언을 할 때, 그들은 정말로 100% 정확해야 합니다. 90% 정확해서는 안 됩니다.”
잠재력이 있으며 Antoniades는 금융 기관이 이를 알고 있다고 말했습니다. 현재 업계에 필요한 모든 것은 GenAI의 결과가 완벽에 가까워지기 위한 충분한 개발입니다.
