금융 서비스 산업(FSI)은 AI가 과장된 꿈이 아닌 오랫동안 현실이 되어온 공간입니다. 사기 탐지, 자금 세탁 방지(AML), 위험 관리와 같은 분야에 분석 및 데이터 과학이 확고히 내장되어 있는 업계는 생성형 AI 기반 기술을 기반으로 하는 AI 기반 기능의 또 다른 물결을 개척하려고 합니다.
업계는 인터넷 도입이나 스마트폰 도입에 버금가는 AI 혁명을 앞두고 있다. 모바일 장치가 완전히 새로운 애플리케이션 및 소비자 행동 생태계를 생성한 것처럼 AI, 특히 GenAI 기반 시스템은 우리가 일하고, 고객과 상호 작용하고, 위험을 관리하는 방식을 근본적으로 바꿀 준비가 되어 있습니다.
이동할 준비가 된 조직은 보안, 생산성, 효율성, 고객 경험 및 수익 창출 측면에서 획기적인 변화를 맞이할 준비가 되어 있습니다. 대부분의 데이터 침해는 사용자 자격 증명 손상으로 인해 가치 있는 AI 보안 전략이라면 최종 사용자 교육을 포함하는 데 관심을 돌릴 뿐만 아니라 새로운 클래스의 PC 프로세서를 통해 가능해진 장치 수준의 권한 부여에 의존합니다. 먼저 FSI를 개척자로 만든 이유를 살펴보겠습니다.
AI 부문
아이러니하게도 FSI는 보수주의로 명성이 높기 때문에 데이터, 특히 대용량 데이터를 관리하는 스마트하고 새로운 방법을 찾는 데 항상 앞장서 왔습니다. 이는 부분적으로 필요하지 않습니다. FSI에서 생성된 엄청난 양의 데이터는 영구적인 볼륨-다양성-속도 문제를 제시하며 엄격한 규제 환경은 AI를 두 팔 벌려 수용해야 하는 강력한 사례를 만듭니다.
혁신과 위험의 균형
모든 업계는 AI 개념 증명 프로젝트 이후에 발생하는 실망스러운 마비를 이해하게 될 것입니다. 많은 흥미로운 실험이 있지만 ROI는 어디에 있습니까? AI를 구현하면 다음과 같은 걱정거리가 생깁니다.
- 어디서부터 시작해야 할지 알기
- 전략적 접근 부족(AI를 위한 AI)
- 데이터의 7가지 V(볼륨, 진실성, 타당성, 가치, 속도, 변동성, 변동성)
- 기술 격차 및 인재 부족
- 진화하는 사이버 보안 위험 관리
- 국가와 지역에 따라 달라지는 AI 및 GenAI에 대한 진화하는 규정 준수 법률 준수
- 특히 레거시 시스템(데이터 사일로) 및 환각으로 인해 다양한 소스의 단순하거나 복잡한 데이터를 통합하는 데 어려움이 있음
- 투명성, 설명 가능성 및 공정성/편향 없음 보장
- 데이터 개인정보 보호에 대한 고객의 신뢰와 직원의 저항
- 회사 외부의 고객 데이터 및 기밀 거래 전략 손실(예: 일부 대규모 기관에서는 ChatGPT가 금지됨)
- 저전력 하드웨어 및 장치
- 데이터의 통화
- 통치
- 이주에 대한 두려움
- 온프레미스, 하이브리드, 퍼블릭 클라우드 균형 조정
보안에 기반을 둔 AI
업계가 AI를 채택하려는 의지가 있다면 보안, 특히 이를 방해하는 사이버 보안과 데이터 보호에 대한 우려도 가장 큽니다.
정확성, 설명 가능성, 투명성 외에도 보안은 비즈니스 프로세스에서 AI 통합의 초석입니다. 여기에는 다음 사항을 준수하는 것이 포함됩니다. 전 세계적으로 필요하고 다른 AI 규정 나는 행동한다, 그만큼 디지털 운영 탄력성법(DORA) 유럽연합(EU), 미국의 분산형 모델, GDPR, 데이터 개인 정보 보호 및 정보 보안을 보장합니다. 기존 IT 시스템과 달리 AI 솔루션은 책임감 있고 윤리적이며 신뢰할 수 있는 강력한 거버넌스와 강력한 보안 조치를 기반으로 구축되어야 합니다.
그러나 FSI에 AI가 통합되면서 사이버 보안 공격, 데이터 중독 (AI 모델이 사용하는 훈련 데이터를 조작하여 부정확하거나 악의적인 출력을 초래함) 모델 반전 (공격자가 AI 모델의 응답에서 민감한 정보를 추론하는 경우) AI 모델을 속이도록 설계된 악의적인 입력으로 인해 잘못된 예측이 발생합니다.
책임감 있는 AI
책임감 있는 AI AI 도구를 개발하고 구현할 때 필수적입니다. 기술을 활용할 때 AI가 합법적이고 윤리적이며 공정하고 개인 정보를 보호하며 안전하고 설명 가능하다는 것이 가장 중요합니다. 이는 투명성, 공정성, 책임을 우선시하는 FSI에게 매우 중요합니다.
조직이 준수해야 하는 Responsible AI의 6가지 원칙은 다음과 같습니다.
- 다양성 및 포용성 – AI가 다양한 관점을 존중하고 편견을 방지하도록 보장합니다.
- 개인 정보 보호 및 보안 – 강력한 보안 및 개인 정보 보호 조치를 통해 사용자 데이터를 보호합니다.
- 책임 및 신뢰성 – AI 시스템/개발자가 결과에 책임을 지게 합니다.
- 설명 가능성 – 모든 사용자가 AI 결정을 이해하고 액세스할 수 있도록 만듭니다.
- 투명성 – AI 프로세스와 의사결정에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다.
- 지속 가능성 – 환경 및 사회적 영향은 AI의 생태 발자국을 최소화하고 사회적 이익을 촉진합니다.
IT의 역할에 대한 재고
기존 세계에서는 트랜잭션 처리, 데이터 관리, 백오피스 지원, 스토리지 용량 등 IT 시스템을 강화하여 이러한 과제에 대응했습니다. 그러나 AI가 기술 스택에 더 많은 정보를 필터링하면 게임이 달라집니다. AI는 소프트웨어 그 이상이 되면서 완전히 새로운 운영 방식을 만들어냅니다.
따라서 IT 팀은 일상적인 작업을 자동화하고, AI 기반 솔루션을 통합하고, 데이터를 활용하여 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원함으로써 ‘데이터 보관자’일 뿐만 아니라 인력에 대한 디지털 조언자가 됩니다. 그리고 그들에게 필요한 개인 처리 능력을 제공합니다. 최신 고속 프로세서에서 실행되는 AI PC와 같은 스마트 장치의 AI 기반 솔루션은 행동을 기반으로 사용자 요구를 예측하는 동시에 클라우드와 공유되지 않는 한 데이터를 비공개로 유지합니다. 또한 오늘날의 AI PC는 AI 작업을 더욱 가속화하고 보안 보호를 강화하는 신경 처리 장치(NPU)와 같은 새로운 처리 기능을 제공합니다.
오늘날 사용되는 AI
오늘날 우리는 업계 전반에 영향을 미칠 몇 가지 흥미로운 AI 사용 사례를 보고 있습니다. 하지만 먼저 기업은 확장 가능하고 안전하며 지속 가능한 AI 아키텍처를 구축해야 하며 이는 기존 IT 자산을 구축하는 것과 매우 다릅니다. 부서 리더십, 인프라 아키텍처, 운영, 소프트웨어 개발, 데이터 과학 및 사업 부문의 이해관계자가 참여하는 전체적인 팀 기반 접근 방식이 필요합니다. 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 시뮬레이션 및 모델링: 예측 시뮬레이션, 딥 러닝, 강화 학습을 통해 추천을 개인화하고 공급망을 개선하며 의사결정, 예측, 위험 관리를 최적화합니다.
- 사기 탐지 및 보안: 이상 징후 감지, 사기 감지 자동화, 고객 파악(KYC) 규정 준수 확인 강화, 보안 강화를 위한 AI 기반 패턴 인식 알고리즘입니다.
- 스마트 지점 및 스마트 빌딩 변환: AI 기반 키오스크 및 엣지 분석을 통해 개인화된 고객 경험(예: 다중 동시 언어 번역)을 생성합니다. 완벽한 개인 정보 보호를 보장하는 로컬 LLM 처리 및 스마트 카메라가 지점 안전을 향상시킵니다.
- 프로세스 자동화: AI는 재무 보고, 기록 조정, 대출 처리, 고객 서비스 강화 등 반복적인 작업과 워크플로를 간소화하는 동시에 규정 준수와 보안을 보장합니다.
- 재구상된 프로세스: AI는 비즈니스 프로세스를 근본적으로 다시 생각하고 단순한 디지털화를 넘어 진정한 지능형 워크플로를 만들 수 있는 기회를 제공합니다.
- AI 작전: AI 기술은 인프라 워크플로우를 자동화하여 프로비저닝 및 문제 해결을 가속화할 수 있습니다.
- 고객 서비스: AI를 통해 조직은 연중무휴 24시간 지원, 즉각적인 응답, 개인화된 경험, 가상 비서를 포함한 보다 효율적인 문제 해결을 제공할 수 있습니다.
- 실사 가속화: 계약 분석이나 인수합병의 일부인 실사 프로세스를 대폭 가속화하고 잠재적인 시너지 효과와 위험을 식별합니다.
- 규정 준수: 규제 점검을 자동화하고, 정확성을 보장하고, 위험을 줄이고, 최신 기록을 효율적으로 유지합니다.
- 자산관리 및 개인 자산 고문: 고객에게 적합한 금융상품을 매칭하고, 맞춤형 투자 조언을 제공하여 고객 만족도와 운영 효율성을 제고합니다.
- 에너지 절약: 고효율 프로세서를 갖춘 데이터 센터 및 온디바이스 AI의 AI 최적화는 전력 관리를 개선하고 에너지 소비를 줄입니다.
- 디지털 직원: AI는 직원이 감독하는 에이전트를 통해 프로세스 및 작업 자동화를 가능하게 합니다.
앞으로의 경로 계획하기
2025년 AI의 혁신적인 힘은 AI가 할 수 있는 것뿐만 아니라 배포를 설계하는 방식에도 있습니다. 확장 가능하고 안전하며 지속 가능한 AI 생태계를 구축하려면 리더십, 인프라, 운영 및 개발 팀 간의 협업이 필요합니다. 업계에서는 예측 시뮬레이션부터 사기 탐지, 프로세스 자동화, 개인화된 고객 경험에 이르기까지 AI를 수용하면서 워크플로를 재구성하고 규정 준수를 강화하며 에너지 효율성을 높이고 있습니다. AI는 더 이상 도구가 아닙니다. 지능적인 혁신과 지속 가능한 성장의 초석입니다.
게시물 2025년 이후 금융 서비스의 포괄적인 AI 비전 처음 등장한 Unite.AI.