금융 AI가 극복해야 할 4가지 주요 과제와 전망

금융 AI가 극복해야 할 4가지 주요 과제

금융 서비스 분야에 인공지능(AI) 투자가 유입되면서 데이터 보안과 투명성에 대한 새로운 질문이 제기되고 있습니다. 이는 금융 AI의 다른 과제 중에서도 특히 새로운 AI 솔루션의 도입과 함께 데이터 관리 관행이 발전함에 따라 해결해야 할 필수 사항입니다. 기업은 금융 AI에서 예상되는 문제를 인식하고 앞으로의 추진력을 유지하기 위한 보호 장치를 구축해야 합니다.

금융 보안과 규정 준수

금융 AI의 주요 과제 중 하나는 민감한 기밀 정보가 포함된 데이터와 이러한 기밀 정보에 추가 보안 조치입니다. 올바른 금융 AI 데이터 파트너는 다양한 보안 옵션을 제공하고 인증 및 규정을 통한 강력한 데이터 보호와 고객 데이터가 적절하게 처리되도록 보장하는 보안 표준을 제공해야 합니다. SOC2 Type II와 HIPAA, GDPR 및 CCPA와 같은 산업별 또는 지역별 데이터 규정을 준수하는 금융 AI 데이터 파트너를 찾아보세요. 또한 금융 AI 데이터 파트너는 보안 데이터 액세스(PII 및 PHI에 중요)와 보안 어노테이션 및 현장 서비스 옵션, 프라이빗 클라우드 배포, 온프레미스 배포 및 SAML 기반 싱글 사인온과 같은 옵션을 제공합니다.

현지화

현지화는 금융 AI 서비스에서 특히 중요합니다. 금융 회사는 서비스를 제공하는 여러 시장을 염두에 두고 AI 모델을 설계해야 하므로 맞춤화된 고객 경험을 제공하기 위해 다양한 언어와 문화 및 인구 통계에 걸쳐 금융 AI의 과제를 고려하는 것이 필수적입니다.

금융 AI 현지화 프로젝트는 숙련된 언어 전문가팀을 활용하여 스타일 가이드와 음성 페르소나(공식적 발언, 일상 대화 등)를 개발하고 여러 언어에 걸쳐 최적화되는 것이 중요합니다. 따라서 금융 AI 현지화 프로젝트는 이를 지원해 줄 수 있는 데이터 파트너와 협업을 진행하는 것이 적합합니다. 금융 AI 모델이 영어는 물론 스페인어, 한국어 또는 일본어 등 다양한 언어로 확장할 수 있도록 지원하는 것도 중요합니다. 또한 기성품 데이터셋이 새로운 시장에서 모델을 확장하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

투명성과 신뢰성

정확한 예측을 제공할 수 있는 금융 AI 모델을 만드는 것은 고객에게 설명 가능하며 고객이 이해하고 신뢰하는 경우에만 성공할 수 있습니다. 고객 정보는 이러한 금융 AI 모델을 개발하는 데 사용될 가능성이 크기 때문에 고객의 개인 정보가 책임감 있게 수집되고, 처리되고, 안전하게 저장되어야 하죠. 또한 고객이 원한다면 금융 AI에서 개인 정보가 어떻게 사용되는지에 대한 기본 사항을 전달할 수 있어야 합니다.

가장 발전된 금융 AI 애플리케이션은 언제든지 모델을 개발하는 데 사용된 학습 데이터로 돌아가서 데이터 구조, 입력 및 출력에서 일부 설명 가능성을 추출할 수 있습니다. 검증 및 재교육 프로세스는 금융 AI 모델이 예측을 수행하고 고객 만족도를 향상하는 방법에 대해 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.

정보 사일로

금융 AI에서 미래를 구축하는 것은 위와 같은 문제들로 인해 데이터 파이프라인을 고려하지 않더라도 매우 복잡합니다. 수십 개의 서로 다른 데이터 파이프라인 구성 요소를 연결하고 보안 및 규정 준수 문제와 더불어 과다한 API를 통합하여 정보 사일로를 활용하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 금융 기관이 이를 효과적으로 수행하려면 사용 가능한 데이터가 올바르게 수집되고 구조화되고 정보를 통해 머신 러닝 모델이 금융 AI 프로그램에 설정된 비즈니스 목표에 따라 예측할 수 있어야 합니다.

파일럿을 프로덕션 단계로 가져오려면 광범위한 보안 제품을 제공하는 데이터 파트너에게 지원을 문의하시는 걸 추천합니다. 데이터 파트너는 데이터 전문성을 통해 금융 업계의 소비자 경험 개선을 위한 까다로운 구성 요소를 결합하여 성공과 확장을 위한 길을 열어 드릴 수 있습니다.

전망

금융 AI는 챗봇과 사이트 검색을 통해 대화형 AI 경험을 개선하거나 고객 지원 상담원을 지원하기 위한 모델을 구축하는 등 발전 가능성이 무궁무진합니다. 금융 AI 배포 단계에 도달한 완전히 작동하는 모델만이 모든 종류의 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다. 또한 식별 가능한 문제가 발생하지 않도록 보호하고, 올바른 데이터 파트너를 통한 신뢰할 수 있는 학습 데이터가 제공하는 사용 사례를 선택하는 것이 가장 좋습니다.

금융 서비스를 위한 완전한 AI 기반 자동화의 길은 점진적으로 진행되지만, 점점 더 많은 조직이 금융 AI 프로젝트를 실제 환경에 도입하기 위해 방대한 양의 신뢰할 수 있는 학습 데이터가 필요할 것이라고 확신합니다. 또한 금융 AI는 데이터를 안전하고 투명하게 처리하고 정보 사일로 접근 방식에서 벗어나야만 성공할 수 있습니다. 금융 AI를 구축하기 전에 잠재적인 장애물을 완화하고 모범적인 데이터 관리 전략에 집중하는 팀이 ROI를 가장 크게 달성할 것입니다.

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