수 AI 실리콘밸리은행(SVB) 위기를 막았는가? 완전히는 아닐 수도 있지만, 소비자 감정 분석을 통해 그 영향을 극적으로 줄일 수 있었습니다.

즉, 무엇을의 별자리 SVB에 대한 공개 토론을 분석하기 위해 새로운 AI 기반 기술인 Aurora를 사용했을 때 배웠습니다. 

SVB는 두 가지 중요한 교훈을 제공합니다.

두 가지 주요 교훈이 나타납니다. 실행을 완전히 피할 수는 없었지만 Silicon Valley Bank가 소셜 청취 기술을 통해 소비자 정서와 대화를 적절하게 평가했다면 많은 피해를 피할 수 있었을 것입니다.

두 번째는 금융 기관이 미래의 위험으로부터 자신을 더 잘 보호하기 위해 사회적 모니터링 도구를 활용해야 한다는 것입니다.

조기에 발생한 SVB 문제

Constellation의 창립자이자 CEO인 Diana Lee와 데이터 과학 책임자인 Yusuf Khan은 오로라가 82.8년 만에 우려 사항에 대해 이야기를 나눴다고 말했습니다. 붕괴되기 한 달 전인 101,696월 초에 X와 틈새 블로그에서 문제가 발생했던 몇 주 전으로 돌아가 보겠습니다. 그 중 대부분(XNUMX%)이 X에 있었으며 이로 인해 XNUMX월 내내 부정적인 감정이 XNUMX% 증가했습니다.

지난주에는 Wall Street Bets에서 11,000개, CNBC에서 53,000개, X에서 210,000개로 부정적인 감정이 급증했으며 93%가 부정적이거나 중립적이었습니다. 대부분의 의견은 미국 해안에서 나왔습니다.

놀라운 목소리가 비난을 이끌었습니다.

Joe Biden, Donald Trump, Gavin Newsom, Peter Thiel 및 Elon Musk와 같은 일부 주요 목소리는 놀라운 일이 아닙니다. 오프라 윈프리(Oprah Winfrey)와 타이라 뱅크스(Tyra Banks) 같은 다른 사람들도 그랬습니다. 머스크는 여전히 가장 긍정적인 평가를 받은 반면, 마사 스튜어트는 가장 부정적인 평가에 속했습니다. Peter Thiel의 논평이 관심을 끌었지만 Bill Mason과 같은 다른 사람들은 더 일찍 경고를 했습니다.

Constellation이 군중의 힘을 활용하는 방법

Lee는 자동차 소매업체(및 이후 제약업체)를 위한 웹페이지 및 소셜 미디어 게시물과 같은 규제 대상 콘텐츠를 생성하는 모듈식 시스템을 제공하기 위해 2016년에 Constellation을 설립했습니다. 이 과정에는 Reddit, Twitter, Pinterest 및 Snapchat 소비자 리뷰를 연구하는 것이 포함되었습니다.

리뷰가 구매 결정에 영향을 미치는 반면, 사람들은 리뷰를 종합적으로 고려하지 않고 개별적으로 고려했습니다. 초기의 강력한 의견은 정보가 부족한 결정으로 이어질 수 있습니다. 이러한 근시는 전반적인 감정을 추론할 수 없는 브랜드에도 영향을 미칩니다.

이러한 우려를 금융 기관으로 확대하십시오. 군중은 무엇을 말하고 있으며, 그것이 얼마나 중요합니까?

C-Suite에서는 흥미롭고 때로는 낯선 대화를 나누기도 합니다. 많은 경영진이 노년층 출신이고 자신만의 소셜 미디어 페이지도 갖고 있지 않습니다. 핀테크가 금융계에 자신이 있는 곳에서 고객을 만나는 것의 중요성을 보여주면서 많은 유명 인사들은 크게 실패했습니다.

“그들은 젊은 세대와 밀레니얼 세대가 느끼고 생각하는 것을 무시하고 있지만 고객 감정을 주도하는 것은 바로 그들입니다.”라고 Lee는 말했습니다. “그들은 이 사람들을 안전하게 만날 수 있는지 확인하기 위해 소셜 미디어 채널에 접속하지 않는 한 데이트조차 하지 않습니다. 

"그러나 규제 대상 산업을 살펴보면 현재 제품을 구매하는 프로필이라는 사실을 고려하지도 않는 산업이 있습니다."

LLM의 문제와 허위 정보

Khan은 Reddit과 X가 AI에 영향을 미치는 일반적인 정서를 주도한다고 말했습니다. ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델은 공개적으로 사용 가능한 거의 모든 방법에서 데이터를 새로 고칩니다.

Khan은 “가장 큰 과제 중 하나는 잘못된 정보가 포함될 수 있다는 것입니다.”라고 말했습니다. 사람들이 진실과 가장 동떨어진 대화를 나눌 수 있는 횟수를 생각해 보십시오. 하지만… 모든 것을 정확한 정보 또는 허위 정보로 분류할 수 있을 만큼 확장 가능한 시스템을 완벽하게 설계할 수 있는 인간은 없습니다.

"그러므로 이 모델에는 모든 유형의 정보 흐름이 있어야 합니다."

그것은 우리가 속도에 대해 지불하는 대가입니다. LLM이 잘못된 정보를 수집했기 때문에 열등한 제품을 추천하는 사례를 쉽게 볼 수 있습니다.

Constellation이 잘못된 정보에 맞서 싸우는 방법

Constellation의 솔루션은 상황에 맞는 소셜 청취입니다. Khan은 Constellation이 정보를 다른 지표와 연결하여 특정 목소리나 의견, 행동 사이의 맥락적 관계를 식별한다고 말했습니다. 다양한 음성 카테고리는 서로 다른 가중치를 갖습니다. Peter Thiel은 댓글 몇 개만 남기는 소셜 미디어 영향력자보다 금융 분야에서 더 눈에 띄는 목소리를 갖게 될 것입니다.

Khan은 “우리가 이를 차별화하더라도 잘못된 정보가 흐르는 문제는 항상 있을 것입니다.”라고 경고했습니다. “많은 거짓 정보가 떠돌고 있기 때문에 광범위한 사회적 청취가 죽어가고 있습니다. 그리고 AI 생성 콘텐츠로 인해 AI 시스템이 실제처럼 보이지만 그렇지 않은 것을 뱉어내는 환각(이끌어냄)으로 인해 상황은 계속해서 악화될 것입니다.”

이에 대한 확실한 반대 방법은 우리가 들은 내용의 정확성을 확인하는 것입니다. 모두가 그랬다면 말이죠.

“영상, 음성, 소리에 영향을 줄 수 있다는 것, 그 정도의 가짜 정보… 그게 전파된다면, 지금 나오는 콘텐츠의 양은 인간의 생각이 아니고, 조금은 될 수 있다고 상상해 보세요. 실제 근거 진실과는 더 거리가 멀다”고 칸은 말했다. "그러면 이러한 사항 중 일부를 측정하고 맥락화하는 것이 점점 더 어려워질 것입니다."

상황에 맞는 사회적 청취의 중요성

당신이 금융 기관의 임원이라면, “상황에 맞는 소셜 리스닝이 무슨 상관이지? 투자해야 할까요?”라고 묻는다면 당신은 이미 8구 뒤에 있습니다.

"규제 산업에 대한 나의 걱정은 당신이 너무 뒤쳐져 있다면 이러한 영향력 있는 사람들에게 관심조차 기울이지 않는다는 것입니다"라고 Lee는 말했습니다. “상황적 수준이나 심지어 지역 수준에서 보면 AI 측면에서 무슨 일이 일어나는지 알 수 없게 될 것입니다. 왜냐하면 AI는 모든 소셜 미디어의 기초이고 AI가 구축하고 있기 때문입니다. 게다가.

“(브랜드)가 스스로 위험을 제거하는 방법을 모를 때 소셜 미디어는 위험을 어떻게 수행하고 상황에 맞게 사물을 살펴보고 위험 측면에서 순위를 결정하는지에 대한 큰 부분이 될 것입니다. 사람들이 말하는 내용은 사람들이 앞으로도 계속 뱅크런을 할 것인지에 대한 큰 요인이 될 것입니다.”

억지로 대응해야 한다면 물속에 빠져 죽을 수도 있으므로 적극적으로 전략을 수립하세요. 정보는 순식간에 입소문을 냅니다. 그것이 발견되고 CEO가 연루되면 회사의 통제 범위를 벗어나는 경우가 많습니다.

상황별 소셜 청취가 SVB 이전에 어떻게 도움이 되었는지

그리고 “우리는 소셜 미디어에서 언급되는 내용을 지켜보고 있으니 괜찮습니다”라고 생각한다면 요점을 놓치고 있는 것입니다. Lee는 전반적인 부문 정서가 귀하의 회사와 어떻게 관련되어 있는지 배우는 것이 가치라고 말했습니다.

SVB 붕괴 이후 개입해야 했던 은행을 생각해 보십시오. Lee는 일부 은행을 매입하여 스프레드를 중단해야 한다는 사실을 깨닫지 못했다고 말했습니다. 지역 은행들은 위협을 받았습니다.

“그 시점에서 사람들은 자신의 돈이 안전한지 의문을 품게 되면서 많은 혼란과 혼란, 두려움을 불러일으켰습니다.”라고 Lee는 말했습니다. “여기서 우리는 상황에 맞게 모든 사람들이 자신이 무엇을 하고 기여하고 있는지 안다면 그것은 단지 SVB의 붕괴가 아니라고 말할 것입니다. 이것이 바로 우리가 거래하고 있는 은행 업계에 대한 일반적인 감정입니다.”

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• 출처: https://www.fintechnexus.com/could-ai-have-stopped-the-svb-crash/