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Amazon Translate로 대용량 문서 번역을위한 서버리스 파이프 라인 생성

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우리의 이전 게시물, 우리는 실시간 번역 API 에 아마존 번역 및 AWS 람다. 그러나이 방법은 너무 큰 파일에는 작동하지 않을 수 있습니다. 너무 많은 시간이 소요되어 15 분 제한 시간 Lambda 함수의. 하나는 사용할 수 있습니다 배치 API, 그러나 이것은 XNUMX 개의 AWS 리전에서만 사용할 수 있습니다 (이 블로그 게시 기준). 일괄 번역이 지원되지 않는 지역에서 대용량 파일을 번역 할 수 있도록 다음 솔루션을 만들었습니다.

이 게시물에서는 대용량 문서의 번역을 수행하는 방법을 안내합니다.

아키텍처 개요

게시물에 소개 된 아키텍처와 비교 Amazon Translate, AWS Lambda 및 새로운 Batch Translate API를 사용하여 문서 번역, 우리 아키텍처에는 한 가지 주요 차이점이 있습니다. AWS 단계 함수, Lambda 함수 및 여러 서비스를 비즈니스 크리티컬 애플리케이션으로 쉽게 시퀀싱 할 수있는 서버리스 함수 오케 스트레이터입니다. Step Functions를 사용하면 번역 실행, 오류 또는 시간 초과시 재시도 관리, 이벤트 중심 워크 플로 조정을 추적 할 수 있습니다.

다음 다이어그램은 솔루션 아키텍처를 보여줍니다.

이 이벤트 기반 아키텍처는 새 문서가 입력에 도달 할 때 작업 흐름을 보여줍니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 버킷. 이 이벤트는 Step Functions 워크 플로의 시작점 역할을하는 첫 번째 Lambda 함수를 트리거합니다.

다음 다이어그램은 상태 머신과 작업 흐름을 보여줍니다.

Process Document Lambda 함수는 상태 시스템이 시작될 때 트리거됩니다. 이 기능은 문서 번역에 필요한 모든 활동을 수행합니다. S3 버킷에서 파일에 액세스하고, 함수가 실행되는 환경에서 로컬로 다운로드하고, 파일 내용을 읽고, 실시간 번역 API를 통해 전달할 수있는 문서에서 짧은 세그먼트를 추출하고, API의 출력을 사용합니다. 번역 된 문서를 만듭니다.

Amazon Translate 조절 오류 및 Lambda 함수 시간 초과 처리와 같은 다른 메커니즘은 코드 내에 구현되어 함수 시간 초과 30 초 전에 / temp 폴더에 수행 된 진행 상황을 조치를 취하고 저장하여 저장합니다. 이러한 메커니즘은 큰 텍스트 문서를 처리하는 데 중요합니다.

함수가 처리를 성공적으로 완료하면 영어의 경우 en과 같이 대상 언어 코드 용 폴더 내의 출력 S3 버킷에 번역 된 텍스트 문서를 업로드합니다. Step Functions 워크 플로는 Lambda 함수가 입력 파일을 / drop 폴더에서 입력 S3 버킷 내의 / processed 폴더로 이동하면 종료됩니다.

이제이 작업을 수행 할 수있는 모든 부분이 준비되었습니다.

AWS CloudFormation을 사용하여 솔루션 배포

제공된 AWS 계정을 시작하여이 솔루션을 배포 할 수 있습니다. AWS CloudFormation 스택. CloudFormation 템플릿은 솔루션에 필요한 리소스를 프로비저닝합니다. 템플릿은 us-east-1 리전에 스택을 생성하지만이 템플릿을 사용하여 Amazon Translate를 사용할 수있는 모든 리전에서 스택을 생성 할 수 있습니다. 이 글을 쓰는 시점에서 Amazon Translate는 16 개 상용 리전과 AWS GovCloud (미국 서부)에서 사용할 수 있습니다. 최신 지역 목록은 AWS 지역 서비스 목록.

애플리케이션을 배치하려면 다음 단계를 완료하십시오.

  1. 다음을 선택하여 CloudFormation 템플릿을 시작합니다. 발사 스택:

  1. ' 다음.

또는 AWS CloudFormation 콘솔에서 새 리소스로 스택 생성 (표준)선택한다. 아마존 S3 URL 템플릿 소스로 다음을 입력합니다. https://s3.amazonaws.com/aws-ml-blog/artifacts/create-a-serverless-pipeline-to-translate-large-docs-amazon-translate/translate.yml, 선택 다음.

  1. 스택 이름,이 계정에 대한 고유 한 스택 이름을 입력하십시오. 예를 들어 서버리스 문서 번역입니다.
  2. InputBucketName에서 스택이 생성하는 S3 버킷의 고유 한 이름을 입력합니다. 예 : serverless-translation-input-bucket.

문서는 번역되기 전에이 버킷에 업로드됩니다. 입력 S3 버킷의 이름을 제공 할 때는 소문자 만 사용하고 공백은 사용하지 마십시오. 이 작업은 새 버킷을 생성하므로 기존 버킷의 이름을 사용하지 마십시오. 자세한 내용은 버킷 이름 지정 규칙.

  1. OutputBucketName, 출력 S3 버킷의 고유 이름을 입력하십시오. 예 : serverless-translation-output-bucket.

이 버킷은 번역 된 문서를 저장합니다. 입력 버킷과 동일한 이름 지정 규칙을 따릅니다.

  1. 소스 언어 코드, 입력 문서가있는 언어 코드를 입력하십시오. 이 게시물에서는 지배적 인 언어를 감지하기 위해 auto를 입력합니다.
  2. 대상 언어 코드, 번역 된 문서에 사용할 언어 코드를 입력하십시오. 예를 들어 영어는 en입니다.

지원되는 언어 코드에 대한 자세한 내용은 지원되는 언어 및 언어 코드.

  1. ' 다음.

  1. 스택 옵션 구성 페이지에서 태그를 포함하여 스택에 대한 추가 매개 변수를 설정합니다.
  2. ' 다음.
  3. 고르다 AWS CloudFormation이 사용자 지정 이름으로 IAM 리소스를 생성 할 수 있음을 인정합니다.
  4. ' 스택 생성.

스택 생성을 완료하는 데 약 XNUMX 분이 걸립니다.

문서 번역

이제 drop / 폴더 아래의 입력 S3 버킷으로 번역하려는 텍스트 문서를 업로드 할 수 있습니다.

다음 스크린 샷은 그리스어로 된 문장이 포함 된 샘플 문서를 보여줍니다.

이 작업은 워크 플로를 시작하고 번역 된 문서는 대상 언어 폴더 (이 예에서는 en)의 출력 S3 버킷에 자동으로 표시됩니다. 파일이 표시되는 시간은 입력 문서의 크기에 따라 다릅니다.

번역 된 파일은 다음 스크린 샷과 같습니다.

Step Functions 콘솔에서 또는 관련 API 호출을 사용하여 상태 시스템의 진행 상황을 추적 할 수도 있습니다.

더 큰 파일로 솔루션을 시도해 보겠습니다. test_large.txt 파일에는 여러 AWS 블로그 게시물의 콘텐츠와 독일어로 작성된 기타 콘텐츠가 포함되어 있습니다 (예 : 게시물의 모든 텍스트를 사용합니다. AWS DeepLens (버전 2019) kommt nach Deutschland und in weitere Länder).

이 파일은 이전 테스트의 파일보다 훨씬 큽니다. 입력 버킷의 drop / 폴더에 파일을 업로드합니다.

Step Functions 콘솔에서 상태 머신의 상태를 확인하여 파이프 라인이 실행 중인지 확인할 수 있습니다.

그래프 검사기 페이지에서 주어진 시점에서 상태 머신의 상태에 대한 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 단계를 선택하면 단계 출력 탭에는 완료율이 표시됩니다.

상태 머신이 완료되면 출력 버킷에서 번역 된 파일을 검색 할 수 있습니다.

다음 스크린 샷은 파일이 영어로 번역되었음을 보여줍니다.

문제 해결

출력 S3 버킷에 번역 된 문서가 표시되지 않으면 Amazon CloudWatch Logs 해당 Lambda 함수를 찾고 잠재적 인 오류를 찾습니다. 비용 최적화를 위해 솔루션은 기본적으로 Process Document Lambda 함수에 256MB의 메모리를 사용합니다. 대용량 문서를 처리하는 동안 CloudWatch Logs의 함수에 대해 Runtime.ExitError가 표시되면 함수 메모리를 늘리십시오.

기타 고려 사항

의 힘을 강조 할 가치가 있습니다. 자동 언어 감지 기능 CloudFormation 스택을 배포 할 때 지정한 SourceLanguageCode 필드에 자동으로 캡처 된 Amazon Translate의. 이전 예에서는 그리스어 텍스트와 독일어로 된 다른 파일이 포함 된 파일을 제출했으며 둘 다 성공적으로 영어로 번역되었습니다. 이 솔루션을 사용하면 다른 언어로 소스 파일을 업로드 할 때마다 스택을 다시 배포하거나 Lambda 함수에서 소스 언어 코드를 수동으로 변경할 필요가 없습니다. Amazon Translate는 출발 어를 감지하고 번역 프로세스를 시작합니다. 배포 후 대상 언어 코드를 변경해야하는 경우 새 CloudFormation 스택을 배포하거나 기존 스택을 업데이트 할 수 있습니다.

이 솔루션은 Amazon Translate 동기식 실시간 API를 사용합니다. 문서를 단락 (개행 문자로 끝나는)으로 분할하여 최대 문서 크기 제한 (5,000 바이트)을 처리합니다. 필요한 경우 각 단락을 문장으로 추가 분할합니다 (마침표로 끝남). 소스 텍스트에 따라 이러한 구분 기호를 수정할 수 있습니다. 이 솔루션은 단일 문장에 대해 최대 5,000 바이트를 지원할 수 있으며 파일 확장자가 .txt 또는 .text 인 UTF-8 형식의 텍스트 문서 만 처리합니다. Process Document Lambda 함수에서 Python 코드를 수정하여 다양한 파일 형식을 처리 할 수 ​​있습니다.

Amazon S3 비용 외에도이 솔루션에는 Amazon Translate, Lambda 및 Step Functions의 사용 비용이 발생합니다. 자세한 내용은 Amazon Translate 요금, Amazon S3 요금, AWS Lambda 요금의 메이크업 시연, 그리고 한국에서 사랑을 담아 보낸 AWS Step Functions 요금.

결론

이 게시물에서는 다음을 사용하여 실시간으로 문서를 번역 할 수있는 서버리스 파이프 라인의 구현을 보여주었습니다. 실시간 번역 Amazon Translate의 기능과 개별 Lambda 함수의 오케 스트레이터로서 Step Functions의 기능. 이 솔루션을 사용하면 더 많은 제어가 가능하고 애플리케이션에 정교한 기능을 추가 할 수 있습니다. Amazon Translate로 고급 문서 번역 파이프 라인을 구축하십시오!

자세한 내용은를 참조 Amazon Translate 개발자 안내서Amazon Translate 리소스. Amazon Translate를 처음 사용하는 경우 첫 번째 번역 요청부터 시작하여 처음 2 개월 동안 무료로 월 12 백만자를 제공하는 프리 티어를 사용해보십시오.


저자에 관하여

제이 라오 AWS의 선임 솔루션 아키텍트입니다. 그는 고객에게 기술 지침을 제공하고 고객이 AWS에서 솔루션을 설계하고 구현하도록 돕는 것을 즐깁니다.

 Seb Kasprzak AWS의 솔루션 아키텍트입니다. 그는 Amazon에서 고객이 Amazon 기술을 사용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다.

니키 포로스 보 티스 AWS의 솔루션 아키텍트입니다. 그는 고객이 클라우드 여정에서 성공하도록 돕는 것을 즐기고 있으며 특히 AI / ML 기술에 관심이 있습니다.

바비 쿠 보르 AWS의 디지털 혁신을위한 선임 솔루션 아키텍트로서 고객이 기계 학습, 로봇 공학 및 IoT와 같은 신흥 기술의 까다로운 문제를 해결하도록 돕습니다.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-a-serverless-pipeline-to-translate-large-documents-with-amazon-translate/

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Weekly Wrap : 미국, AI 태스크 포스 발표 및 Citrix가 API 기반 재무 관리로 이동

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이번 주 'The Buzz'에피소드에서 Bank Automation News는 정부 데이터를 인공 지능 연구자들과 공유하는 것에 대한 정책 권고를 전담하는 태스크 포스를 설립하기로 한 Biden 행정부의 결정에 대해 다룹니다. 학계, 정부 및 산업계의 12 명으로 구성된 태스크 포스는 국가 인공 지능 이니셔티브에 따라 위임되었습니다. […]

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출처 : https://bankautomationnews.com/allposts/infrastructure/weekly-wrap-us-unveils-ai-task-force-and-citrix-moves-to-api-driven-treasury-management/

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Transform 2021, AI의 여성에 주목

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엔터프라이즈 데이터 기술 및 전략을 변환 2021.


VentureBeat는 AI 아침 식사의 여성 Transform 2021 온라인. 남성이 주도하는 기술 산업에서 여성은 남녀 평등 격차에 끊임없이 직면하고 있습니다. 기술 산업에서는 성별 격차를 해소하는 동시에 다양한 커뮤니티를 만드는 데 더 많은 노력을 기울이고 있습니다.

VentureBeat는 남성 중심 산업에서 직면 한 이야기와 장애물을 공유 할 수있는 플랫폼을 제공함으로써 여성 리더의 중요성을 강조하기 위해 매년 노력하고 있습니다. 의 일부로 변환 2021, 우리는 연례 AI 아침 식사의 여성, Capital One에서 제공하며 여성 리더의 업적을 AI 어워드의 여성.

AI 아침 식사를하는 여성 :

VentureBeat의 세 번째 연간 AI 아침 식사의 여성캐피탈 원이 발표 한은 AI 산업을 이끄는 여성들을 기념 할 예정이다. 12 월 7 일 오전 35시 XNUMX 분에 디지털 네트워킹 세션 및 패널에 참여하십시오.

이 디지털 아침 식사에는 네트워킹과 "인공 지능의 여성 : 테이블에 앉은 자리"를 둘러싼 주제에 대한 토론이 포함됩니다. 패널리스트는 더 많은 여성을 AI 인력에 투입 할 수있는 방법과 더불어이 목표를 달성하는 데있어 기업, 학계, 정부 및 사회 전체의 역할과 책임을 살펴볼 것입니다.

주요 연사로는 Kay Firth Butterfield, AI 및 기계 학습 책임자, 세계 경제 포럼 집행위원회 위원이 있습니다. Kathy Baxter, 수석 아키텍트, Salesforce Ethical AI Practice; Tiffany Deng, 프로그램 관리 책임자-ML 공정성 및 책임감있는 AI, Google; 및 Capital One의 책임있는 AI 프로그램 디렉터 인 Teuta Mercado. Transform 2021 등록 출석을 위해 필요합니다.

AI 어워드의 여성 : 

다시 한번 VentureBeat는 AI 어워드의 여성. 올해 XNUMX 개 범주에는 AI의 책임 및 윤리, AI 기업가, AI 연구, AI 멘토링 및 Rising Star가 포함됩니다.

지명 제출 9 월 5 일 오후 XNUMX 시까 지 추천 절차에 대해 자세히 알아보기 여기.

2021 년 Women in AI Awards의 우승자는 16 월 XNUMX 일 VB Transform에서 AI Innovation Awards와 함께 발표됩니다. Transform 2021 등록 온라인에 가입하세요.

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출처 : https://venturebeat.com/2021/06/11/transform-2021-puts-the-spotlight-on-women-in-ai/

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Facebook의 AI는 한 단어에서 사진의 텍스트 스타일을 복사 할 수 있습니다.

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엔터프라이즈 데이터 기술 및 전략을 변환 2021.


오늘 소개 된 Facebook TextStyleBrush, 한 단어에서 사진의 텍스트 스타일을 복사 할 수있는 AI 연구 프로젝트입니다. 회사는 이미지의 임의의 텍스트를 편집하고 대체 할 수있는 TextStyleBrush가 서체와 필기를 모두 인식 할 수있는 동종 최초의 "감독되지 않는"시스템이라고 주장합니다.

AI로 생성 된 이미지는 빠른 속도로 발전해 왔으며 실사적인 언어 번역과 같은 명백한 비즈니스 애플리케이션이 있습니다. 증강 현실 (AR). (AR 시장은 18.8 년 말까지 2020 억 달러의 가치가있을 것으로 예상되었으며, 따라 그러나 텍스트와 필기의 뉘앙스를 이해할 수있을만큼 유연한 시스템을 구축하는 것은 타이포그래피와 서예뿐만 아니라 회전, 곡선 텍스트, 변형, 배경 혼란 및 이미지와 같은 변형에 대한 스타일을 이해해야하기 때문에 어려운 과제입니다. 소음.

페이스 북 TextStyleBrush

Facebook에 따르면 TextStyleBrush는 워드 프로세서의 스타일 브러시 도구와 매우 유사하지만 이미지의 텍스트 미학을 위해 작동합니다. 서체 또는 대상 스타일 감독과 같은 특정 매개 변수를 정의하는 이전 접근 방식과 달리,보다 전체적인 교육 접근 방식을 사용하고 텍스트 이미지의 모든 측면에서 텍스트 이미지의 콘텐츠를 분리합니다.

감독되지 않은 학습

시스템의 "비지도"부분은 시스템이 이전에 정의 된 카테고리 또는 레이블이없는 "알 수없는"데이터를받는 과정 인 비지도 학습을 나타냅니다. TextStyleBrush는 자체적으로 데이터를 분류하고 레이블이없는 데이터를 처리하여 고유 한 구조에서 학습하도록 가르쳐야했습니다.

Facebook이 언급했듯이 TextStyleBrush와 같은 교육 시스템에는 일반적으로 시스템이 개별 픽셀을 "전경"또는 "배경"개체로 분류하도록 가르치는 주석이 달린 데이터가 포함됩니다. 그러나 이것을 실제 세계에서 캡처 한 이미지에 적용하기는 어렵습니다. 필기는 너비가 XNUMX 픽셀 이하일 수 있으며 고품질 학습 데이터를 수집하려면 전경과 배경에 레이블을 지정해야합니다.

반대로 소스 스타일이 포함 된 감지 된 "텍스트 상자"가있는 경우 TextStyleBrush는 단일 샘플을 사용하여 소스 텍스트의 스타일로 새 콘텐츠를 렌더링합니다. 때때로 금속 물체와 다양한 색상의 문자로 작성된 텍스트로 어려움을 겪는 반면, Facebook은 TextStyleBrush가 이전보다 더 유연하게 텍스트 미학을 전송하는 방법을 배울 수있는 시스템을 구축 할 수 있음을 증명한다고 말합니다.

페이스 북 TextStyleBrush

페이스 북은 블로그 게시물에서“이 작업이 사실적인 번역 [및] 창의적인 자기 표현에 대한 장벽을 계속 낮추기를 바랍니다. "이 기술은 연구이지만 이미지의 텍스트를 다른 언어로 번역하고, 개인화 된 메시지와 캡션을 만들고, 언젠가는 AR을 사용하여 도로 표지판의 실제 번역을 촉진하는 등의 다양한 유용한 응용 프로그램을 지원할 수 있습니다."

TextStyleBrush 작업의 기능, 방법 및 결과는 다음과 같습니다. 가능 페이스 북의 개발자 포털에서. 이 회사는 향후 동료 심사 저널에이를 제출할 계획이라고 밝혔다.

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팟 캐스트 302 : Credit Union 2.0의 Kirk Drake

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미국에는 5,000 개 이상의 신용 협동 조합이 있습니다. NCUA. 그들 대부분은 기술과 관련하여 매우 제한된 예산과 용량으로 작습니다. 그러나 회원들의 기대치는 변화하고 있으며 대부분은 규모에 관계없이 금융 서비스 제공 업체로부터 원활한 기술 지원 경험을 원합니다. 따라서 신용 조합은 오늘날 핀 테크와 협력해야 할 모든 이유가 있습니다.

Fintech One • On • One 팟 캐스트의 다음 게스트는 CEO이자 설립자 인 Kirk Drake입니다. 신용 조합 2.0. 그는 또한 , 2017 년에 같은 이름으로 출판되었으며 그는 신용 조합이 디지털 시대에 적응하도록 돕기 위해 누구보다 많은 일을하고 있습니다. 그의 두 번째 책은 AI에 중점을 둡니다.은 몇 달 전에 게시되었습니다.

Fintech One on One 팟 캐스트의이 에피소드는 LendIt Fintech Nexus, 1 월 2 일부터 XNUMX 일까지 마이애미에서 열리는 대면 회의에만 초점을 맞춘 대면 이벤트입니다.

Fintech One-on-One 팟 캐스트 에피소드 302에 오신 것을 환영합니다. 호스트 인 Peter Renton, LendIt Fintech의 회장 겸 공동 창립자입니다.

(음악)    

이 에피소드를 시작하기 전에 LendIt Fintech, Fintech Nexus의 새로운 이벤트에 대해 말씀 드리고자합니다. Dealmakers Summit은 지난 18 개월 동안 벤처 캐피탈리스트의 손으로 큐 레이트 된 청중이 될 첫 번째 주요 오프라인 핀 테크 이벤트가 될 것입니다. , 은행가, 핀 테크 및 부채 투자자는 100 % 거래에 초점을 맞춘 이벤트에서 대면 할 것입니다. 1 월 2 일과 XNUMX 일에 마이애미에서 열립니다. 가입을 신청하고 lendit.com에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

피터 렌튼 : 오늘 쇼에서 우리는 신용 조합, 신용 조합 및 핀 테크에 대해 이야기하고 있습니다. Credit Union 2.0의 CEO이자 설립자 인 Kirk Drake를 환영하게되어 기쁘게 생각합니다. 그는 Credit Union 2.0이라는 책을 썼고 그것을 회사로 만들어서 핀 테크와 신용 조합을 하나로 모아 신용 조합이 다음 단계로 나아가도록 돕습니다. 

그래서 우리는 오늘날 신용 협동 조합이 실제로 어떤 어려움을 겪고 있는지, 핀 테크가 실제로 어떻게 돕고 있는지, 핀 테크가 잘못한 점에 대해 이야기합니다. 우리는 또한 기술로 실제로 정말 좋은 일을하고있는 신용 협동 조합의 예에 대해 이야기하고 그는 또한 AI에 관한 책을 저술 했으므로 그것에 대해 이야기하고 신용 협동 조합이 AI 솔루션을 구현할 수있는 방법 등에 대해 이야기합니다. 매혹적인 에피소드 였으니, 쇼를 즐기시기 바랍니다.

팟 캐스트에 오신 것을 환영합니다, Kirk!

커크 드레이크 : 감사합니다.

피터 : 괜찮아. 따라서 청취자에게 약간의 배경 지식을 제공하여 시작하겠습니다. 귀하는 LinkedIn 프로필에서 꽤 흥미로운 경력을 쌓았으므로 지금까지의 하이라이트를 제공하십시오.

교회: 물론 이죠. 그래서, 아마도 내 마음에서 튀어 나온 핵심적인 것, 다소 상황 적으로는 단지 재미있는 일이 일어 났지만 일부는 매우 의도적 인 것입니다. 첫 번째는 제가 은행업에 종사 할 것이라고는 생각도 못했던 고등학교 은행을 시작하는 것입니다. 당시에는 목표가 아니었지만 목재 산업이 말라 버린 오레곤 남부의 작은 마을에 살았습니다. 그리고 그들은 일종의 직업 훈련을 찾고 있었고 은행원이 그런 것 중 하나라고 결정했고 어떻게 든 나는 어깨를 두드려서 일종의 고등학교 지점을 시작했습니다.

우리는 결국 그것을 부수고, 그 지역에 두 개의 다른 학교가 있는데 다른 학교보다 XNUMX 배 많은 계좌를 개설했습니다. 고려 해봤는데 왜 그런지는 모르겠지만 (피터 웃음), 내 매력을 전적으로 인정 할게요. 그리고 나서 워싱턴 DC 지역의 대학에 갔고, 제가 정말로 정치 과학에 있고 싶었다고 생각했습니다. 정치 과학 그룹에서 이틀을 보냈고 훨씬 더 미친 것이 있기 때문에 그것이 내 미래가 아님을 깨달았습니다. 나보다 집착했다. 그래서 은행 측으로 돌아가서 은행 일에 지원했고 아무도 전화를 걸지 않았고, 제가 이력서에 잘못된 전화 번호를 입력했다는 사실을 깨달았을 때 당황하기 시작했고 신용 조합에 지원했습니다 (피터 웃음). 

그 시점에서 재 지원하기가 너무 부끄러워서 꽤 빨리 신용 조합에 고용되어 ... 90 년대 중반이었고 그래서 저는 자랐습니다. 아버지는 기업가 였고 저는 그의 사업 건물에서 일했습니다 회로 기판과 물건. 그래서, 그들이 저를 출납원에 올려 놓았을 때 그들은 말했죠. 당신은 컴퓨터에 대해 많이 알고 있고 저는 말했죠. 왜 그런지 모르겠습니다. 맞습니다.하지만 그들은 저를 IT 부서에 넣고 몇 년. 

Fiserv에서 일하기 위해 갔다가 그곳에서 두 번째로 옮겼습니다. 제 생각에, Y2K 같은 닷컴 이후 큰 붐을 일으켰습니다. 그래서 연방 신용 조합, 주 신용 조합에 대한 Y2K 감사를 여러 차례 실시했습니다. 큰 신용 조합과 그들 중 한 명이 나를 고용하여 21 살의 나이에 IT 부서를 운영하고 5 명으로 구성된 팀과 예산을 확보하여 1970 년대 기술에서 2000 년의 하룻밤 사이로 옮겼습니다. 정말 그렇게 했어요. 그들은 두 배로 내려가 말했고, 선두에 서 자고 말했고, 몇 년 동안 그렇게했고 정말 기분이… .. 저는 그 시점에서 제가 정말로 신용 조합 CEO가되고 싶다고 생각해서 돈을 모으기로 결심했습니다. 경영 팀의 모든 사람들이 저보다 30 살이 많았 기 때문에 일부 신용 조합에서 사업을 시작했습니다. 

그래서 저는 제 경험 부족을 극복하는 가장 좋은 방법은 팀의 다른 사람들보다 더 나은 경험을 얻는 것이라고 생각했습니다. 그래서 저는 Ongoing Operations라는 회사를 시작했습니다. 신용 협동 조합에서 그 기업가 정신은 제가 속한 곳이었고 적어도 그 당시에는 신용 조합 CEO가 아니 었습니다. 그래서 저는 그 길을 갔고 실제로 돈을 모으는 방법, 콜을하는 방법, 옵션을하는 방법, 전환 가능한 부채를하는 방법, 투자자의 기대치를 관리하는 방법, 사업을 성장시키는 방법. 알다시피, 저는 상당히 강력한 기술적 배경에서 왔기 때문에 비즈니스의 마케팅 / 판매 확장 측면에 들어가기 시작했습니다. 처음 XNUMX/XNUMX 년은 배우고 흡수 할 정보를 결코 끝내지 못했습니다. 신용 조합에서.

피터 : 권리.

교회: 그리고 아마도 그 여정의 중간 쯤에 두 번의 중요한 순간이있었습니다. 하나는 제 자신의 생각과 제 비즈니스 관점에 부딪히기 시작했습니다. 그래서 여러분이 구축 한 것, 아이디어, 개념, 그리고 결국에는 발생해야하는 한계 나 수명주기 변화를 처리해야합니다. 제 경력의 마지막 XNUMX 년을 만들었을 것입니다. 여러분이 시스템과 사람, 팀, 문화를 디자인하는 방법의 일부를 변경하기 시작했습니다. . 

XNUMX 차적으로 Digital Insight의 창립자 인 Paul Fiore와 연결되어 그와 저는 CU Wallet이라는 회사에서 일하기 시작했습니다.이 회사는 ApplePay 이전과 Google Wallet 이전에 일종의 모바일 지갑이었습니다. 그에게 스토리 텔링의 기술과 출시의 기술에 대해 제가 처음 몇 번했던 것보다 훨씬 더 정교 해졌습니다. 그래서 솔직히 제가 정말로하고 싶은 일에 대해 의문을 갖게되었습니다. 장기적으로 그렇게 할 수있는 플랫폼을 만드는 방법. 

이것이 바로 Credit Union 2.0과 첫 번째 책, 그리고 이제 AI에 관한 두 번째 책이 실제로 해결하기 시작했던 곳입니다.… 저는 고객 XNUMX ~ XNUMX 명을 정말 좋아합니다. 고객이 무엇을 판매하든 고객 번호 XNUMX을 찾는 것이별로 좋지 않습니다 하나는 결국 당신이하는 일이 아닙니다. 맞습니다. 결국 당신이 처리해야하는 이상한 일입니다. 당신은이 사람에게 충성스럽고, 위험을 감수 한이 회사에 대해 위험을 감수했습니다.하지만 당신이 성장했을 때 당신이 될 것이 아닙니다. 맞습니다. 그래서 그냥 그 부분에 집중하는 것입니다. 매우 잘 작동했습니다.

피터 : 권리. 자, 두 회사에 대해 조금만 살펴 보겠습니다. 사실 세 개의 회사가 있다는 것을 알고 있습니다. 우리는 기록에 도달하기 전에 방금 이야기를 나눴습니다.하지만 그중 하나는 오늘 우리가 실제로 집중하지 않을 와이너리입니다.하지만 다른 두 회사에 집중하겠습니다. 그들이 어떻게 시작했고 무엇을하는지 설명하십시오.

교회: 확실한. 따라서 첫 번째 작업 인 Ongoing Operations는 9/11에 대한 반응이었습니다. 그래서 우리는 DC 지역에 신용 협동 조합 그룹이 있었는데 9/11이 말한 이후 실제로 재난에서 어떤 일이 일어날 지 알지 못하는 공유 위험 모델을 가질 여유가 없습니다. 우리는 기본적으로 VMware를 활용하여 이러한 신용 조합에 재난 발생시 필요한 것을 정확히 제공하지만 그와 관련하여 공유 위험 제한이없는 회사를 만들었습니다. 그래서, 전통적인 모델은 SunGuard였습니다. 우리는 모든 사람을 등록 할 것입니다. 선언하는 첫 번째 사람은 자원을 얻습니다. 다른 사람들은 미안합니다. 힘든 날입니다. 

그래서, 그것은 일종의 자극이되었습니다…. 우리는 그 회사를 시작하기 위해 1 만 달러를 모금했습니다. 1 만 달러, 2 만 달러, 4 만 달러, 7 만 달러, 10 만 달러, 14 만 달러, 정말 재난 복구, 비즈니스 연속성 계획 측면에 중점을 두었습니다. 그리고 나서, 우리는 그 과정에서 몇 번의 인수를 수행했고, 그것들은 실제로 어떻게해야하는지에 대해 몰랐던 새로운 것을 가르쳐줍니다. 기업 문화가 무엇인지 모두 똑같은 말을 할 수 있지만, 일부 부분에서는 가치가 상당히 다를 수 있습니다. 

그렇게해서 우리는 클라우드 호스팅, CloudWorks라고하는 클라우드 회사로 전환했습니다. .. 신용 조합과 핀 테크를위한 멀티 테넌시 클라우드를 보호하고 그 위에 통신 및 사이버 보안 관련 작업을 수행했습니다. 그래서, 그것은 첫 번째 회사입니다. 그것은 오늘날 약 100/150 개의 신용 조합에서 일하고 있습니다. 소수의 핀 테크 회사에서 우리가 실제로 그 전체 생태계를 구축했습니다. 특히 금융 서비스 부문에서 말이죠. 

다른 회사 인 Credit 2.0은 실제로 첫 번째 책에서 시작되었습니다. 나는 우리가 할 것이라고 생각했다…. 알다시피, 나는 내가이 책을 쓰는 이유와 그것으로 무엇을 성취하고 싶었는지에 대한 첫 번째 책에 정말로 집중했다. 저의 초점은 CEO, 이사회 및 경영진 사이의 교차점에있었습니다. 종종… 우리는 모두 같은 종류의 말을하고 있고, 시장에서 모두 같은 것을보고 있지만, 외부 검증이 필요합니다. 관점의. 그래서 저의 견해는 많은 신용 조합이 디지털 전환의 필요성과 핀 테크와 대체 결제 제공 업체 및 네오 뱅크가 시장에 진입하는 위협에 대해 이야기하고 있었는데 아무도 이에 대해 어떻게해야할지 실제로 몰랐습니다. 그 부분의 요점을 증명하기 위해 데이터를 어디에서 찾을 지조차 알기 어렵습니다. 

그래서 저는 이사회, 경영진, CEO 간의 격차를 해소하고 그것에 대해 이야기 할 수있는 틀을 제공 할 것이라고 생각한 책에 집중했습니다. 조직 내에서 소규모 MVP의 다양한 변환을 테스트합니다. 100 % 명확하게 말하면, 저는 정말 훌륭한 기술 책을 쓰고 있다고 생각했습니다.이 시점에서 저는 정말 좋은 마케팅 책을 썼다고 확신합니다. 그래서 저는 제 아기를 매우 자랑스러워 할 것인지, 영원히 절망 당할 수 있습니다. 

저는이 기술을 접근하기 쉽게 만드는 데 집중했고 그 과정에서 기술이 덜 기술적으로 보이게 만들었다 고 생각합니다. 맞습니다. 관객과 바늘을 움직일 사람들을 끌어 들였기 때문에 실제로 정말 좋은 것이라고 생각합니다. 그 영역, 회원 경험, 데이터 분석, 접근 할 수 없다고 느끼는 사람들, 맞습니다. 그것은 확실히 제 목표였습니다. 그래서 그 책은 소수의 신용 조합을 위해 디지털 전환 작업을 시작했습니다. 이것이 그러한 조직 내의 문화적 변화이며, 우리는 프로세스를 통해 그들을지도하는 데 정말 능숙해야합니다. 나는 외부에서 일을하는 것이 얼마나 가능한지 모르겠습니다. 그것은 어떤면에서 치료와 비슷합니다. 그것은 생각의 방식이고 당신은 그것을 겪어야하고 치료사는 그 일을 할 수 없습니다. 당신은 그 순간을 가져야하고 그 부분에서 변화하고 싶은 욕망이 있어야합니다. 

그래서 정말 진화했고, 우리는 일부 디지털 혁신에서 벗어나 마케팅 자동화, 콘텐츠 마케팅, 초기 단계의 핀 테크를 전파하고 연결을 만드는 방법에 더 집중하고 나서 COVID가 맞았습니다. 우리는 그 여정에서 꽤 좋은 성공을 거두었지만, COVID는 실제로 우리가 한 발 뒤로 물러서 게 만들었습니다. 좋아요, 정말 잘되고있는 것, 잘 작동하는 것, 잘 작동하지 않는 것, 작동하지 않는 것을 어떻게 죽일까요? 일을 두 배로 줄이고 COVID 발생 첫 90 일 동안 일어날 일이 우리의 통제를 완전히 벗어났다는 것을 어떻게 편안하게 할 수 있습니까? 

그것은 아마도 인공적인 두려움 일 것입니다. 그것은 우리가 상상하는 것만 큼 나쁘지는 않을 것입니다. 그리고 가장 중요한 것은 우리가이 말을 타고 가능한 한 빨리 새로운 방향으로 나아가는 것입니다. 그것은 바로 그 피벗에서 예외적으로 잘 작동했습니다. 그리고 우리는 오늘 우리가하고있는 일의 세 가지 큰 버킷으로 그로부터 나왔습니다. 첫 번째는 제가 방금 부르는 것입니다. 핵심에서 리드 생성 또는 우리가 부르는 도입부입니다. 따라서 리드 생성 이메일 마케팅이라고합니다. 목록을 준비하고 제품에 대해 들어 본 적이없는 신용 조합 그룹이 제품이 무엇인지, 필요한 것이 무엇인지, 알다시피 그런 종류의 것들을 이해하도록합니다. 

그 다음에는 Core Lead Fintech Call이라는 따뜻한 리드 프로그램이 있습니다. 여기에는 매 분기마다 250 개의 신용 조합이 있으며 핀 테크가없는 양방향 대화이므로 2.0 개의 핀 테크 아이디어를 제시하고 그에 따른 이점을 제공합니다. 신용 협동 조합이 시장에서 무엇을 듣고 있는지, 경쟁자가 누구인지, 그들이 문제에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 정말 좋은 시장 이해입니다. 그러면 우리가 2.0 가이드라고 부르는 것으로 분류 할 수 있습니다. 비즈니스 2.0, 소기업 대출 2.0, 주택 자산 2.0… 그래, 우리가 신용 조합과 핀 테크에서 얻은 모든 정보를 특정 디지털 전환을위한 프레임 워크로 실제로 분석하는 그런 종류의 것입니다.

피터 : 흥미롭고 흥미 롭습니다. 세 번째는 양동이가 세 개 있다고하셨습니다.

교회: 예. 그것이 우리가 소개라고 부르는 첫 번째 버킷입니다. 업계에서 적합한 사람을 찾는 방법은 두 번째 버킷에 영향을 미칩니다. 우리는 핀 테크 신용 조합 마스터 마인드를 만들었습니다. 현재 약 75/80 명의 사람들이 있습니다. 모든 핀 테크 리더와 신용 조합 리더는 a) 행동 지향적, b)주는 사람이 아닌 권리, 그리고 c) 정말 신용 조합과 핀 테크 사이의 임무 목적 연결을 믿으십시오. 그리고 우리는 우리가 어떻게해야하는지에 대해 어려운 대화를 나눌 수 있도록 두 당사자 간의 신뢰를 구축하고자한다는 점을 믿습니다. 우리는 무엇을 포기해야합니까? 우리는 무엇으로 나아갈까요, 무엇을 바꿀까요, 아시다시피, 이런 종류의 것들과 두 그룹 사이에 공통 언어가 있습니다. 두 그룹은 모두 ……. 당신은 모든 작은 부분을 분해 한 분무기를 가지고 있습니다. 이런 복잡한 문제를 안고 성숙한 기업인 신용 조합은 세상에 대해 매우 다르게 생각하고 있습니다. 

우리의 세 번째 부분은이 모든 것에 대한 일종의 촉매제입니다. 그래서 우리는 신용 조합으로부터 자금을 모아 처음 몇 개의 버킷을 통과 한 초기 단계의 핀 테크에 투자 한 다음 그에 대한 인큐베이터 구성 요소를 가지고 있습니다. 우리는 기업가들과 함께 산탄 총을 타고 우리의 지혜, 전문 지식, 놀이 책, 그런 종류의. 그리고이 세 가지를 결합하면 점을 유기적으로 연결하고 업계의 변화와 관계를 매우 효과적으로 촉진하는 데 정말 좋은 일을하는 것 같습니다.

피터 : 맞아 맞아. 그럼, 잠시 뒤로 물러서서 신용 협동 조합에 대해 잠시 이야기 할 수 있을까요? 내 말은, 당신이 거기에가는 것이 정말 흥미 롭습니다. 왜냐하면 분명히 필요한 서비스이기 때문입니다. 신용 협동 조합은 특히 지난 16 개월 또는 그 이전에 자체적 인 어려움을 겪었지만 오늘날 신용 협동 조합과 이야기 할 때 그들이 도움을 원하는 주요 문제는 무엇입니까?

교회: 확실한. 그래서 지금 그들이 직면하고있는 첫 번째 큰 도전은 유동성입니다. 맞습니다. 은행 부문으로의이 XNUMX 조 달러에 달하는 유동성입니다. 여러분이 신용 조합이나 은행 쪽에서 일하지 않았다면 그것은 매우 큰 경향이 있습니다. . 나는 당신이 실제로 다른 쪽에서 일어나는 일에 대해 매우 다른 견해를 갖는 경향이 있다고 생각합니다. 그래서, 신용 협동 조합에서 그 원인은 모든 비율, 순자산, 자본, 비용 비율입니다. 그 모든 것들은 갑자기 방정식에서 분자가 급격히 바뀌었기 때문입니다. 그래서 두 가지 원인이 있습니다. 규제 당국은 처음부터 정부에 의해 완전히 자초되고 주도되었지만 비율이 왜 떨어져 있는지에 대해 금융 기관을 때리기 시작합니다. 지상에서 일어나는 일에 단절이있는 것 같습니다. 

그리고 두 번째 부분은 그 자산을 대출 형태를 통해 가능한 한 효율적으로 작동시키려는 움직임이 있다는 것입니다. 왜냐하면이자 마진을 얻으려면 그것을 돌려야하기 때문입니다. 일할 화약. 그 문제는 특히 부양책과 같은 것에서 그들이 많은 예금을 받았을뿐만 아니라 사람들이 대출을 갚았 기 때문에 갑자기 그들의이자 마진, 그들의 수익성이 벗어나 맞아요. 그러면 커뮤니티에 투자 할 화약이 더 많아집니다. 

세 번째 부분은…. 신용 협동 조합의 독특한 점 중 하나는 그들이 정말로 지역 사회 협동 조합이기 때문에 신용 협동 조합이 갑자기 PPP 대출을 제공하거나 보조금 프로그램을 관리하거나 다른 것을 관리하는 것이 건 상관없이 현지 시장 내에서 막대한 요구를 받는다는 것입니다. 제가 생각하기에 지역 차원에서 정말 중요하다고 생각하지만 금융 기관 자체에 대한 진정한 도전이기도합니다. 왜냐하면 그들은 일상적인 비즈니스에서 일반적으로하는 일이 아닐 수도 있기 때문입니다. , 지역 차원에서 그들의 임무의 핵심 부분이며 그들을 지원합니다.

피터 : 권리. 그럼, 우리는 잠시 핀 테크로 전환하여 이야기 할 수 있습니다. 지금 핀 테크가 신용 조합과 제휴하고있는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공 할 수 있습니다.

교회: 네. 그래서, 우리가 처음 본 것은, 당신의 도움이 필요합니다. 우리는 펜실베니아에서 소규모 MVP 테스트를했고 우리는 그것을 다른 49 개 주까지 확장해야합니다. 가능한. 그렇게하기 위해서는 주 전체에 걸쳐 우리의 제안을 확장 할 수있는 욕구와 유동성을 가진 지리적 존재를 각 주에서 하나의 신용 조합을 찾아야합니다. 그래서 우리는 가서 체리를 골라서 그렇게 할 각 환경에서 핵심 신용 조합을 찾을 것입니다. 

또한 이러한 핀 테크 기업 중 일부가 대량의 대출을 생성하고 100 억 달러 트랜치 또는 이와 유사한 방식으로 신용 조합에 대출을 참여해야하는 경우 역으로 작동합니다. 같은 종류의 신용 조합을 어떻게 찾을 수 있습니까? 유동성, 즉 신용 강화 또는 흥미로운 종류의 투자 상품과 함께 신속하게 작동하기를 원합니다. 이것이 진정한 일대일 해결책이라고 생각합니다. 

우리가 작업해온 것은… .. 저는 우리가 신용 협동 조합 헌장을받을 수있는 능력과 우리가 신용 금고라고 부르는 것입니다. 그래서 신용 조합은 언더라이팅 기준과 핀 테크는 신용 조합에 직접 대출을 예약하고 그 방정식에서 올바른 회원을 가져올 수 있습니다. 그래서 우리는 그것이 더 체계적인 수준에서 핀 테크가 신용 협동 조합과 협력하고 그런 일을 할 수있는 능력을 실제로 열어 줄 것이라고 생각합니다. 하지만 우리가 자주 보는 다른 규모의 문제는 핀 테크가 어디에서 발생하는지에 대한 것입니다. 100 대 신용 조합을 보면 22 개의 서로 다른 온라인 모바일 뱅킹 플랫폼이 있습니다. 따라서 그 과정에서 거의 표준화가 거의 없습니다. . 

핵심 시스템을 살펴보면 상위 20 개 신용 조합에 걸쳐 30/500 개의 코어가 추가로 있습니다… .. 22 개의 서로 다른 온라인 뱅킹 모바일 플랫폼을 20 개 정도의 코어와 결합하면 일종의 무한한 코어가 있습니다. , 이들 모두에 통합하려는 코드 크립. 아시다시피, 우리는 핀 테크가 하나에 연결할 수있는 방정식에서 일종의 핀 테크 서비스 상자를 살펴보고 친절하게 얻었습니다. 그런 다음 핵심 통합 라이브러리, 즉 온라인 모바일 통합 라이브러리를 가져옵니다. 핀 테크가 레거시 환경에 통합하는 데 소비해야하는 비용과 시간을 크게 줄여줍니다.

그래서, 그것들은 우리가 거기서 볼 수있는 몇 가지 큰 것들입니다.하지만 솔직히, 아마도 가장 큰 것은 아마도 신용 조합과 은행은 본질적으로 보수적입니다. 제품에 대해 들어 본 적이 없거나 무언가를 할 수있는 새롭고 혁신적인 방법이 있습니다. 뱅킹은 일반적으로 위험을 측정하는 혁신적인 새 방법을 좋아하지 않습니다. 현재, 위험을 측정하는 혁신적인 새로운 방법은 일반적으로 신중하게 수행하지 않으면 해당 시스템의 어느 시점에서 시스템적인 실패로 이어집니다 (웃음). 따라서 시장 요구가 있고 다른 위험을 감수하려는 열망이있는 기회를 찾는 것이 중요하다고 생각합니다. 혁신을 가져올 수있는 핀 테크가 있습니다. ..... 신용 조합에 맞게 조정하거나 조정할 수 있습니다. 

우리가 항상 듣는 흥미로운 것 중 하나는 핀 테크가 들어 와서 우리가 주도 할 것이고 이것은 수익성을 증가시킬 것이라고 말합니다. 신용 조합에서는 돈을 벌고 싶지 않다는 것이 아니라 회원 서비스에 관한 것입니다. 우리는 정말로 그 생태계에서 회원 가치를 얻고 싶습니다. 그리고 그들은 그들의 사명 목적, 가치 및 그들이 무엇을하려고하는지 그리고 그들은 그 환경에서 걷는다. 따라서 그 공간에서 성공하려면 시간을내어 그 뉘앙스를 이해해야합니다.

피터 : 맞아, 맞아. 그래서 여러분에게 다가오는 핀 테크에서는 방금 말씀하신 것처럼 들립니다. 만약 그들이 수익성에 초점을 맞추고 있다면 그들은 신용 조합 모델을 얻지 못합니다. 저 밖에있는 핀 테크 직원들이 신용 협동 조합과 대화 할 때 이해해야 할 메시지는 무엇입니까?

교회: 네. 그래서 저는 가장 간단한 공식이 완벽하지는 않지만 공식이라고 생각합니다. 아시다시피, 당신은 정말로 가치가있는 것부터 시작합니다. ..... 알다시피, 우리가 특정 지역 사회의 신용 조합 회원들을 위해 추가하고 문제를 해결할이 제품 또는 서비스입니다. 둘째, 신용 협동 조합이 성숙한 브랜드이기 때문에 위험을 증가 또는 감소시키는 것이 될까요? 그들은 위험을 높이고 싶지 않습니다. 아시다시피 그들은 그 점에서 위험을 싫어하는 경향이 있습니다. 그래서, 당신이 그것을 호소 할 수있는 방식으로 포장했는지 확인하십시오. 내 말은, 그것은 결국 브랜드에 부가 될 것이고 그 점에서 기분이 좋을 것입니다. 

그리고 마지막으로, 아마도 약간의 돈을 벌어야 할 것입니다. 맞아요. 그럴 필요는 없습니다. 그렇지 않은 것들이 많이 있지만, 처음 두 가지를 풀지 않았다면 세 번째 것은 승리하지 못할 것입니다.

피터 : 맞아, 맞아, 맞아. 그래서, 신용 조합 공간을 살펴보면 분명히 우리가 은행 측에있는 것처럼 아주 아주 큰 것들이 있지만 전반적으로…. 또는 몇 가지 예, 이름 또는 아닙니다.하지만 신용 조합이 기술 분야에서 정말 잘하고있는 방식은 무엇입니까?

교회: 확실한. 그래서 보스톤 지역의 디지털 신용 조합 인 DCU가이 길을 멀어지게했습니다. 그들은 기술 인큐베이터 인 DCU Innovation Lab을 가지고 있으며, 10 개월마다 15/XNUMX 명의 핀 테크를 초대하고, 무료 사무실 공간과 일부 코칭 및 나머지 부분을 제공하고 이러한 것들을 가져 오기 위해 파일럿을 수행하는 데 동의합니다. 신용 조합 공간으로. 그들은 정말 흥미 롭습니다. YCombinator 나 그 지역의 다른 초기 단계의 인큐베이션 연구소와는 달리, DCU는 어떤 지분도 원하지 않습니다. 그들은 당신 회사의 일부를 원하지 않습니다. 흥미로운 아이디어를 가져오고 파일럿을 수행하고 회원을 위해 일하는지 확인한 다음 거기에서 확장하는 것입니다. 

그래서, 저는 그것이 ... 트렌드 스포팅이나 테크 스카우팅에 대해 생각한다면, 그들은 연속체를 넘어서서 우리가 20 %라고 말하고 효율성을 어떻게 얻을 수 있는지, 생태계에 어떻게 참여할 수 있을까요? 일을 더 일찍보십시오. 그들은 멀지 않았습니다. 미래를 예측하고 미리 몇 가지를 만들어 보겠습니다. CapOne에서 볼 수있는 곳은… ..Capital One은 그 점에서 정말 잘 해냈다 고 생각합니다. 존경하는 것이 하나의 예라고 생각합니다. 

더 작은 규모로, 노스 다코타에는 Northern Hills라고하는 신용 ​​조합이 있습니다. 그들은 100 억 달러짜리 신용 조합입니다. 그들은 Scienaptics, AI 언더라이팅 플랫폼을 출시했습니다. 기본적으로 그들은 할 수 있습니다. 이 AI 머신 러닝 기반 보험 구조를 사용하여 40 % 더 많은 대출을 승인합니다. 이것은 아주 작은 금융 기관이 실제로 큰 기술을 활용하여 구성원의 삶에 실제로 영향을 미칠 수있는 다른 측면의 좋은 예일 뿐이라고 생각합니다. 커뮤니티

피터 : 맞아요, 우리는 몇 가지 에피소드 전에 Scienaptic CEO를 팟 캐스트에서 만났는데 그에 대해 알려야합니다. 하지만 어쨌든, 당신은 AI에 대해 언급했습니다. 당신은 AI에 대해 이야기하고 싶습니까? 왜냐하면 저는 당신이 책을 출판했다는 것을 알고 있습니다. 당신은 AI에 관한 책을 가지고 있습니다. 이야기?

커크: 글쎄요. 제가 제 1 권을 쓰고 AI의 미래에 대해 이야기하는 정말 흥미로운 이야기를 봤던 냉정하고 단단한 진실을 말씀 드릴게요. 지금은 생각했습니다. 누군가가 단기적 으로든 장기적 으로든 정말로 생각하고 있다고 생각하지 마십시오. 그리고 제가 조금 연구를 시작하면서 저는 매혹적이라는 것을 깨달았습니다. 제가 본 99 개의 핀 테크 중 100 개는 머신 러닝이나 AI를 어느 정도 사용하고있었습니다. 저는 한 명의 신용 조합 직원이 기계 학습에 대해 이야기하는 것을 듣지 못했습니다. ..... AI의 초기 승자 중 일부를 살펴보면이 시점에서 누가 Tesla를 잡았는지 알 수 없습니다. 그들이 생성 한 데이터의 양을 알 수 있습니다. 

내 말은, 아마도 그들이 생각 해낸 다른 알고리즘이있을 수도 있습니다.이 단계에서 데이터는 게임이고 AI의 초기 승자,이 패턴 인식에서 가장 많은 데이터를 가지고 가장 많은 연습을하는 사람들입니다. . 그래서 저는 그것이 업계에서 관심을 받고 신용 조합과 은행이 이러한 일이 성공한다면 20 년 후의 삶이 어떨지에 대해 진정으로 생각하게하는 데 필요한 충분한 핵심 문제라고 느꼈습니다. 맞아요. 왜냐하면 저는 그것이 단지… .. 지금보고있는 것이 사실 꽤 초보적인 AI라고 생각합니다. 

휴리스틱 프로그래밍에서 기계 학습으로 이동하는 기본적인 패턴 인식이지만, 실제로 영향을 미치기 시작하는 부분은 이러한 알고리즘이 인간으로서 할 수있는 작업량을 수행 할 수있을 때이며 전문 작업은 첫 번째, 실제 부분입니다. 이미 일부 채팅 봇과 함께 본 적이 있습니다. 일부는…. 같은 언더라이팅이 완벽한 예입니다. 우리는 이미 모든 대출 데이터를 프로그래밍 할 수있는 시점에 있으며, 그 일이 인간이 제안 할 수있는 것보다 훨씬 더 빨리 매우 빠르게 수행 할 수있는 시점에 있습니다. 

글쎄요, 그것은 실제로 이러한 기능 중 일부를 자동화하기 시작하고 변경을 시작하는 시점 결정을 내리는 것입니다. 이가 일상적인 워크로드와 물건에 어떤 영향을 미칠 것인지. 아시다시피, 저는 그것이 엄청난 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 그리고 여러분이 AI가 될 수있는 시점에있을 수있을 때, 알다시피, 지금부터 20 년 후에는 경쟁의 장을 상당히 급격히 평준화 할 것이고 제가 경영진이고 나는 미래에 대해 생각하고 어떤 기술이 필요할지 생각해 보았습니다. 알다시피, AI를 마스터하려면 XNUMX 개월 안에는하지 않을 것입니다. 맞습니다. XNUMX 년에서 XNUMX 년의 여정을 거쳐야합니다. 그 여정을 빨리 시작할수록 좋습니다. 당신의 피크닉을 완전히 망치는 것은 아닙니다.

피터 : 맞아 맞아. 그래서 당신은 언더라이팅에 대해 언급했고, 채팅 봇에 대해 언급했습니다. 신용 조합이 어디에 집중해야하는지, 어디를 추천해야하나요… 제 말은, 당신은 책에 그것을 적었을 수도 있습니다. 개선의 여지가 가장 많습니다.

교회: 그래서, 그 책은… .. 제가 10 권에 대해 정말 좋아했던 것 중 하나는 제가 핀 테크를 선택하고 그들이 어떤 일에 대해 어떤 방식으로 진행되고 있는지 보여주는 일종의 접근 방식의 사례 연구를 한 것입니다. 은행이나 신용 조합의 각 요소에 대해 정말 흥미로운 사례 연구가있는 15/XNUMX 핀 테크를 방금 찾은 XNUMX 권에서도 똑같은 일을했습니다. 그래서, 지불이든, 콜센터이든, 컬렉션이든, 제가 생각했던 각각의 조각들이 중요한 조각이라고 생각했습니다. 저는 이것이 부서의 문제가 아니라는 것을 인식하는 것이 중요하다고 생각합니다. 맞습니다. 그렇습니다. 인수로 시작하여 가능한 한 채팅 봇으로 이동할 수 있지만 조직의 모든 측면을 혼란에 빠뜨릴 것입니다. 그래서, 그게 제가 갔던 곳이었습니다. 

또한 저는 규정 준수가 어떻게 생겼는지, 우리가 무엇을 할 것인지에 대한보다 광범위한 전략적 질문이 있다고 생각합니다. 특히 신용 협동 조합 업계에서 우리는 신용 협동 조합의 본질과 같이 편견의 주머니를 중심으로 구축되었습니다. 우리는 소수의 교회 사람들이 있고, 작은 공동체가 있고, 작은 고용주가 있고, 뚜렷한 일관된 ... 소방관이 있습니다. 예를 들어, 예를 들어, 당신이 그들의 대출 실적 데이터를 모두 볼 때 또는 모든 인수 결정 또는 모든 컬렉션 데이터는 물론, 완전한 편견이 있다는 사실과이를 기반으로 이러한 결정을 내리는 방식에 따른 규제 영향을 처리해야 할 필요성이 매우 클 것입니다. 작은 커뮤니티. 

그래서 저는 우리가 더 광범위한 대출 요건과 예금 요건 및 은행 요건에 대한 일반적인 사실을 유지하고 있는지 확인하기 위해 장기적으로 많은 규정 준수, 규제 측면이있을 것이라고 생각합니다. 그래서 저는…. 우리가 오늘날 세계에서 가지고있는 서비스를 어떻게 개선 할 수 있는지, 그리고 규정 준수 측면에서 우리가 잘못하지 않는 방법이 있다고 생각합니다. 저는 채팅 봇과 언더라이팅을 넘어서 우리가 놀 수있는 수백 가지 다른 사용 사례가 있다고 생각합니다.이 시점에서 경쟁 우위를 제공 할 수 있습니다. 제가 가장 좋아하는 것 중 하나는 다음과 같은 회사입니다. FlexPay. 

그들은 반복적 인 지불을 위해 상인 처리를하고 우연히 한 일은 기계 학습 알고리즘을 통해 리버스 엔지니어링하는 것이 었습니다. 사기 탐지 시스템은 대부분 20 년 전에 디자인 된 휴리스틱 기반으로되어 있습니다. 휴리스틱 스 프로그램이 수행 할 작업에 따라 정확한 시간을 정하여 반복 지불 처리량을 높이고 그 방정식에서 해당 판매자에 대한 판매자 처리 수수료를 낮추는 것이 판매자의 관점입니다. 

소비자 관점에서는 이전에 22 번 한 거래로 인해 신용 카드가 잘못 거부되는 횟수를 제거합니다. 회원 경험의 관점에서 보면 굉장히 답답합니다. 왜냐하면… .. 아, 지난 XNUMX 개월 연속 거래를했는데 왜 이번 달이 문제라고 판단 하셨나요?

베드로: 권리.

교회: 그래서 저는 그것이 정말 좋은 지불 사례라고 생각합니다. 아시다시피, 제가이 책에서 결론을 맺은 것 중 하나는 실제로 두 책 모두에서 잘 설명되어 있습니다. 우리가 이러한 금융 기관의 행동을 미리 예측할 것이라는 생각이었습니다. 하지만 대부분의 경우 금융 기관에서 보는 것은 일련의 결정의 결과입니다. 맞습니다. 결정의 시작이 아닙니다. 자동차 대출을 원하지 않는 사람, 자동차를 원하는 사람, 주택 담보 대출을 원하지 않는 사람, 주택을 원하는 사람, 권리, 은행과 신용 조합의 임무는 촉진하는 것입니다. 소비자를 위해 결정을 내리지 않기로 결정한 후 거래. 

물론 현재 진행 중이거나 진행중인 결정에 대한 조기 경고 신호가 있지만 이에 대해 생각하면서 AI가 실제로 사전 배치하고 조직을 준비하고 무언가가 다가오는 것과 처리하는 다른 방법은 그쪽에 다른 기회가 있다고 생각합니다.

피터 : 맞아 맞아. 그렇다면 책은 언제 출판 될까요?

교회: 이 책은 몇 달 전에 출판되었는데 지금은 아마존에 있으므로 지금 구입할 수 있으며 상당히 빨리 읽을 수 있어야합니다. 나는 그것이 첫 번째 책보다 더 학문적이라고 말할 것이므로, 알다시피, 나는 아직 완성되지 않은 것에 대한 방법 책을 쓰는 법을 모릅니다.

피터 : 맞아 맞아. 글쎄요, 쇼노트에서 링크 할게요. 어쨌든, 시간이 없습니다.하지만 당신을 놓기 전에 마지막 질문 하나만하겠습니다. 신용 협동 조합은 어려운시기를 보냈고, 신용 협동 조합의 미래에 대해 낙관적 인 것처럼 들리지만, 아마도 왜 낙관적인가로 끝날 수도 있습니다.

커크: 물론입니다. 내 말은, 두 조각이 있다고 생각합니다. 제 생각에 그들은 매우 강력한 기본 자본 구조를 가지고 있고, 정말 안전하고 안전한 금융 기관이며, 그런 점에서 시스템 적으로 실패 할 가능성이있는 많은 위험한 일을하지 않습니다. 제 생각에 두 번째로 큰 부분은…. 그 핵심에는 항상 회원이 있습니다 …… 금융 협동 조합이기 때문에 항상 회원들의 최대 관심을 염두에두고 있습니다. 장기적인 관점에서 볼 때 어느 정도의 보호를 제공한다고 생각합니다. 왜냐하면 그들이 전투에서 졌을 수도 있기 때문입니다. 맞습니다.하지만 자본은 그들이 회전하고 변화 할 수있는 장기적인 부분과 싸우도록 허용합니다. 장기적인 안정성을 보장합니다.

그리고 나는 그들이 정말로 적극적으로 대화에 참여하고 그 점에서 다른 일을하려고 노력하는 것을 봅니다. 그래서 그들은 모래에 머리를 얹고 앉아있는 것이 아닙니다. 이것은 일어나지 않습니다. 하루가 끝날 때 이것이 소비자에게 좋은 경험인지 확인하는 방법에 대해 많은 시간을 할애하고 있습니다.

피터 : 맞아, 흥미 롭다. 글쎄요, 우리는 그 자리에 두어야합니다, 커크, 오늘 공연에와 주셔서 정말 감사합니다.

교회: 저를 가져 주셔서 감사합니다.

피터 : 좋아요, 고마워요.

이제 우리가 은행과 비슷한 수의 신용 협동 조합을이 나라에 가지고 있다는 것이 저에게 흥미 롭습니다. 대규모 신용 협동 조합이 있지만 대부분은 아주 작은 규모이며 공통점이있는 일종의 회원을 제공합니다. 이제 핀 테크는 은행에 서비스를 제공하는 데 정말 집중 해 왔고 그들은 꽤 잘 해왔지만 핀 테크와 신용 조합 사이에 일어나는 일은 적습니다. 

그것이 제가 Kirk를 쇼에 데려오고 싶었던 이유 중 하나입니다. 거기에는 기회가 있습니다. Kirk의 회사가하는 일은 정말로 그것을 촉진하고 핀 테크와 신용 조합이 하나로 모이도록 돕는 것입니다. 제 생각에는…. 양측 모두에게 좋은 일입니다. 그리고 저는… 신용 조합이 어떤 은행이 가지고 있고 오늘날 많은 핀 테크에서 구할 수있는 것과 동일한 최첨단 기술을 갖지 않아야하고 가질 이유가 없습니다. 가까운 장래에 더 많은 핀 테크가 신용 조합 공간에 초점을 맞출 것이라고 생각합니다.

어쨌든 그 메모에 서명하겠습니다. 들어 주셔서 감사합니다. 다음에 catch겠습니다. 안녕.

가기 전에 LendIt Fintech, Fintech Nexus, Dealmakers Summit이 지난 18 개월 동안 처음으로 열리는 주요 오프라인 핀 테크 이벤트에 대해 알려 드리고자합니다. 벤처 캐피탈리스트, 은행가, 핀 테크 및 부채 투자자로 구성된 손으로 선별 된 청중이 100 % 거래에 초점을 맞춘 행사에서 직접 만나게됩니다. 1 월 2 일과 XNUMX 일 마이애미에서 열릴 예정입니다. 가입을 신청하고 자세한 내용은 lendit.com.

다음을 통해 Fintech One on One 팟 캐스트를 구독 할 수 있습니다. Apple Podcasts or 스포티 파이. 이 팟 캐스트 에피소드를 들으려면 바로 아래에 오디오 플레이어가 있거나 여기에서 MP3 파일을 다운로드하십시오.

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출처 : https://www.lendacademy.com/podcast-302-kirk-drake-of-credit-union-2-0/

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