첨단 디지털 기술에서 인공지능 (1)

인공지능은 몇 년 동안 다양한 산업을 변화시키고 있는 디지털 기술의 한 예로, 2017년 세계 AI 소비 시장이 116억 달러로 평가되었고 2027년에는 516달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 하지만, 첨단 기술의 대표적인 예로서, 인공지능은 많은 논란의 여지가 있습니다. 기술 억만장자이자 테슬라와 트위터, 스페이스엑스의 CEO인 일론 머스크를 포함한 일부 사람들은 AI가 인류의 미래에 위험하고 사람들의 직업과 사생활을 위협한다고 믿습니다. 하지만 의료, 금융 및 기타 부문에서 수많은 엄격한 인간 작업을 자동화할 수 있습니다.

 

 앞서 언급한 바와 같이, 오늘은 AI의 가장 획기적인 의미와 그것이 왜 우리가 그렇게 흥분하는 첨단 기술인지에 대해 살펴보겠습니다. 이에 앞서, 우리가 말하는 진보된 기술이 무엇인지 알아보겠습니다.

 

고급 기술 정의

 간단히 말해서, 첨단 기술은 아직 초기 단계에 있지만 가까운 미래에 광범위한 기술로 실현될 것을 말하는 기술의 한 종류입니다. 첨단 기술은 일반적으로 주어진 시간에 사용자가 거의 없지만 빠르게 확장되고 있으며 다른 영역과 삶의 영역으로 확산되고 있습니다. 현재의 첨단 기술 유형에는 인공지능, 가상현실, 3D 모델링, 데이터 마이닝 및 실시간 협업이 포함됩니다.

 

 AI는 빠르게 발전하고 있는 디지털 기술의 가장 두드러진 예입니다. 반복적인 작업 속도를 높이고 오류를 줄이며 효율성을 촉진함에 따라 기업들은 AI 도구에 점점 더 많이 투자합니다. 또한 음성 인식 및 향상된 사용자 인증과 같은 다른 기술을 개발하기 위한 기반 역할을 합니다. 불과 10년 전만 해도 인공지능은 소수의 기업에 의해 활용되었고, 그 결과는 혁명적인 것으로 여겨졌습니다. 오늘날, 우리는 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 새로운 AI 기술을 채택하는 거의 모든 산업을 관찰할 수 있습니다.

 

 AI는 모든 주요 산업에서 큰 역할을 하지만 대부분의 경우 여전히 수작업과 결합되어 원하는 결과를 제공하기 위해 인간의 개입이 필요합니다. 이것이 우리가 여전히 인공지능을 진보된 기술로 간주하는 이유입니다.

 

금융 분야의 AI

 인공지능은 금융 산업에 처음부터 혁명을 일으키고 있습니다. 자동화된 금융 투자에서 대출 신청자의 신용도를 확인하는 것에 이르기까지 AI는 금융 기관의 운영 방식에 큰 역할을 합니다. 금융 서비스 전 분야에 걸쳐 75% 이상의 기업이 머신러닝(ML)이든 딥러닝이든 고성능 컴퓨팅(HPC)이든 적어도 하나의 AI 컴퓨팅 도구를 활용하고 있습니다. 다음은 금융 및 은행 산업에서 사용되는 디지털 기술의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

 

알고리즘 트레이딩

AI는 금융 기관이 알고리즘 거래 시스템의 도움을 받아 거래 결정을 내리고 수백만 건의 거래를 수행할 수 있도록 합니다. 나스닥과 다우존스와 같은 대기업에서 가장 일반적으로 사용되며, 대량의 증권을 수동으로 거래하는 것은 불가능합니다. 이 기술은 시장 가격이나 옵션에 따라 수익성 있는 패턴을 결정할 수 있습니다. 그러면, 그 알고리즘은 사람보다 더 높은 빈도와 속도로 증권을 사거나 팔기 시작할 수 있습니다.

 

자동 금융 투자

 현재 많은 회사들이 자연어 처리를 사용하여 보고서, 뉴스 및 소셜 미디어 콘텐츠를 분석하는 AI 에이전트를 보유하고 있습니다. 그런 다음 AI 에이전트는 특정 투자 기회에 점수를 할당합니다. 이를 통해 고위 경영진은 보다 현명한 투자 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 블랙록의 AI 에이전트인 알라딘은 내부 및 외부 데이터를 모두 사용하여 투자 결정을 처리하고 있으며, 현재 21조 6천억 달러의 자산을 관리하고 있습니다.

 

대출 위험 평가

 AI와 ML 도구의 도움으로 대출 회사는 대출 신청자의 신용도를 확인하기 위해 더 철저한 검사를 수행할 수 있습니다. TIBCO와 Squiro와 같은 유행하는 소프트웨어는 지원자의 신용 점수와 수입을 넘어 그들의 자격을 결정합니다. 이러한 AI 및 ML 소프트웨어는 공공 지원 수령 및 자녀 지원 신청과 같은 데이터베이스의 다른 요소를 분석합니다. 이러한 방식으로 대출자는 지원자 자격을 정확하게 결정하고 채무 불이행을 크게 줄일 수 있습니다.

 

부정 탐지

 AI는 은행과 다른 금융 기관이 사기 행위를 식별하는 것을 돕습니다. AI 도구는 운영 및 부기의 패턴을 추적하고 의심스러운 활동이 발생할 때 신호를 보낼 수 있습니다. 대량의 데이터를 분석하면 특정 트랜잭션이 정기적인 트랜잭션 패턴을 따르지 않는 경우 관리자에게 이를 알려주어 부정 행위를 조기에 발견하고 도난 및 데이터 침해를 방지할 수 있습니다. Kasisto와 Moneystream과 같은 회사는 금융 부문의 사기와 싸우기 위해 AI 도구를 제공합니다.