인공지능(AI)이 주류로 급부상하면서 은행 부문의 운영에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다. 여러 가지 요인이 이러한 급증을 촉진했으며, 특히 데이터 양과 복잡성의 기하급수적인 증가, 신속한 대응에 대한 압력이 높아졌습니다.
정확한 의사결정, 투명성이 필수입니다. 생성적 AI는 은행이 대량의 데이터를 요약하는 데 매우 유용할 것이며 속삭여야 할 수도 있지만, 이것이 업계에서 자동화를 주도하는 유일한 기술은 아닙니다.
은행 부문.
AI는 상황에서 시작됩니다
위험 모델링에서는 입력 데이터 포인트 또는 기능을 선택하는 것이 가장 중요하며 종종 모델이나 알고리즘 선택을 능가합니다. 모델링 투명성과 설명 가능성에 대한 엄격한 규제 요구 사항이 적용되는 업계에서는
모델 선택이 제한되는 경우가 많아 모델 성공 또는 실패의 주요 결정 요인으로 입력 특성의 중요성이 높아집니다. 따라서 핵심적인 질문은 다음과 같습니다. 어떻게 우리의 기능에 최대한의 맥락적 관련성을 부여할 수 있습니까?
네트워크 기반 기능은 투명성과 설명 가능성에 대한 필수 사항을 유지하면서 모델에 방대한 양의 정보를 주입하는 강력한 메커니즘으로 등장합니다. 한 가지 효과적인 접근 방식은 맞춤형 문서 엔터티 네트워크를 활용하여 다음을 수행하는 것입니다.
기업과 개인의 상호 연결성을 설명하는 기능을 생성합니다. 예를 들어, 회사와 이사 간의 관계를 묘사하는 네트워크 기능의 활용은 기계 학습 쉘 컴퍼니의 중추적인 입력 역할을 할 수 있습니다.
감지 모델은 경우에 따라 레코드 수준 기능에만 의존하는 것에 비해 성능이 20% 향상됩니다.
이러한 모델의 결과(유명 회사 및 조직 구성을 조율하는 대리인과 관련된 예측)는 자금 세탁 방지(AML), 고객 파악(KYC) 및 사기 완화 전반에 걸쳐 위험 탐지 노력을 강화하는 데 영향을 미칩니다.
도메인.
복합 AI 기술 스택을 활용함으로써 은행은 방대한 정형 및 비정형 산업 데이터에 대한 액세스와 함께 주제별 전문 지식을 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기술과 통합할 수 있습니다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 적응성을 향상시키며,
모델의 정확성과 효율성. 모델 개발 프로세스 전반에 걸쳐 전문 지식과 도메인 지식을 활용하면 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 있어 높은 정확성과 신뢰도가 보장됩니다. 즉, AI를 구현하려는 은행은 AI에 의존하는 것을 피해야 합니다.
하나의 모델, 기술 또는 접근 방식. 그렇게 하면 관점, 적응성 및 성능이 제한될 수 있습니다.
네트워크 기능의 중요성
네트워크는 다양한 상황에서 엔터티 관계를 모델링하기 위한 다양한 프레임워크를 제공합니다. 예를 들어, 당사자 간의 지불 거래를 묘사하는 네트워크는 금융 불법 행위의 명백한 징후를 밝힐 수 있습니다. 내부의 특정 패턴을 면밀히 조사하여
유사한 규모의 거래 주기와 같은 네트워크를 통해 은행은 개별적으로 거래를 조사할 때 탐지를 피할 수 있는 위험을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 알려진 사기 사례 저장소로 보완되면 네트워크 기능이
유턴 빈도 또는 주기적 지불과 같이 지도 학습 모델을 강화하여 미래 위험 시나리오에 대한 예측 능력을 강화할 수 있습니다.
기업 위험 모델링을 위한 특히 눈에 띄는 네트워크 중 하나는 이사, 주주 및 자회사를 포함하는 조직의 법적 계층 구조입니다. 네트워크 크기, 연결 밀도, 계층적 레이어와 같은 기본 속성은 다음과 같은 역할을 합니다.
지도 학습 모델의 세분화 및 기능 생성을 위한 귀중한 차원을 제공하여 잠재적인 위험을 효과적으로 식별하고 완화하는 능력을 향상시킵니다.
조사자와 분석가의 경우 서로 다른 데이터 세트에 걸쳐 숨겨진 연결을 분석, 시각화 및 이해할 수 있도록 함으로써 그래프 분석이 그 자체로 발휘됩니다. 결정적으로 확장 가능하고 직관적이므로 팀이 수십억 달러를 탐색할 수 있습니다.
고주파 쿼리로 처리량을 저하시키지 않고 에지를 처리합니다.
법인 정리는 은행의 미래를 변화시키고 있습니다
엔터티 확인은 고급 AI 및 기계 학습 기술을 활용하여 데이터를 구문 분석, 정리 및 표준화하여 서로 다른 데이터 세트에서 엔터티를 안정적으로 식별할 수 있도록 합니다. 이 프로세스에는 관련 기록을 클러스터링하고 속성을 집계하는 작업이 포함됩니다.
각 엔터티에 대해 엔터티와 소스 레코드 간에 레이블이 지정된 연결을 설정합니다. 기존의 레코드 간 일치 접근 방식과 비교하여 엔터티 확인은 훨씬 향상된 효율성을 제공합니다.
조직은 모든 소스 레코드를 직접 연결하려고 시도하는 대신 실제 데이터를 연결하기 위한 중심점으로 새로운 엔터티 노드를 도입할 수 있습니다. 고품질 엔터티 분석은 내부 데이터 연결을 용이하게 할 뿐만 아니라 통합을 가능하게 합니다.
이전에는 정확하게 일치시키기 어려웠던 기업 등록부와 같은 중요한 외부 데이터 소스에 대한 정보를 제공합니다.
은행 부문 내 엔터티 해결 기술의 통합은 은행이 배치 기반 프로세스에서 옴니채널 서비스 프레임워크 전반에 걸쳐 거의 실시간 제품 및 서비스 제공으로 전환할 수 있게 함으로써 상당한 도약을 의미합니다. 이것
진화는 사기 대응을 넘어 콜센터, 지점, 디지털 채널 등 다양한 접점을 통해 모든 고객 상호 작용을 포괄하여 원활하고 역동적인 고객 경험을 보장할 수 있습니다.
생성적 AI는 중요한 역할을 합니다.
내년에는 LLM(대형 언어 모델)을 활용하는 생성 AI 비서가 은행 내에서 점점 더 보편화될 것으로 예상됩니다. Generative AI는 직관적인 대화형 인터페이스를 제공하여 분석가의 효율성을 향상시킵니다.
조사 중 위험 식별에 참여합니다. 이 AI 보조원은 모든 분석가 직원이 가장 노련한 조사관 수준에서 업무를 수행할 수 있도록 지원하므로 조직의 경우 잠재적인 이점이 상당합니다. 이들 보조원 중 다수는
LLM에 구애받지 않고 기업이 독점, 오픈 소스 또는 OpenAI의 ChatGPT와 같은 상용 모델 등 선호하는 모델을 유연하게 사용할 수 있습니다. 복합 AI 스택의 다른 측면과 통합되면 다음을 지원합니다.
엔터티 분석, 그래프 분석 및 점수 매기기 기능을 통해 자연어 쿼리 및 프롬프트를 활성화하여 전례 없는 잠재력을 발휘합니다.
결정적으로 모든 생성 AI 제품은 더 넓은 AI 자동화에 추가되거나 분리되어 작동할 수 없습니다. 그것이 생성할 결과는 그것이 구축된 데이터, 컨텍스트 및 엔터티 해결 기술만큼 우수합니다. 구현을 원하는 은행
생성적 AI는 다양한 기술이 AI 자동화 기술 스택에 어떻게 적용되는지에 대해 더 광범위하게 생각해야 합니다.
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