금융 서비스에서 생성적 AI의 10가지 사용 사례와 실제 사례

금융 산업의 놀라운 정확성과 성장을 생각해 본 적이 있습니까? 오류가 최소화되고 정확성이 가장 중요하며 지속적인 발전이 이루어지는 영역입니다. 하지만 실제로 이 모든 일이 뒤에서 일어나는 이유는 무엇입니까? 바로 생성 AI입니다.

금융 분야의 생성적 AI는 금융 운영이 수행되고 서비스가 제공되는 방식을 재정의하는 이점을 제공하면서 해당 부문에서 귀중한 혁신 도구가 되었습니다.

금융 기관에 통합하면 효율성, 의사 결정 및 고객 참여가 크게 향상됩니다. 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로를 최적화함으로써 Generative AI는 운영을 간소화하고 오류를 줄이며 비용을 절감하여 궁극적으로 비즈니스 수익을 향상시킵니다.

위 표는 금융 서비스 부문의 생성적 AI가 2022년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 28.1%를 경험할 것으로 예상된다는 것을 보여줍니다. 이러한 성장 궤적을 통해 금융 부문의 생성적 AI 시장 규모는 2032년까지 94억 8천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

증가하는 시장 규모는 제너레이티브 AI에 대한 투자를 위해 기업에 자금을 조달할 수 있는 중요한 기회가 있음을 분명히 나타내며, 이를 통해 기업은 혁신적인 역량을 활용하고 성장과 혁신의 새로운 길을 열 수 있습니다.

이 블로그에서는 사용 사례, 실제 사례 등을 포함하여 금융 부문에서 Generative AI의 다양한 측면을 탐구합니다. 그럼 더 이상 고민하지 말고 바로 세부 사항으로 넘어가겠습니다.

금융 분야의 생성적 AI: 심층 탐구

금융 부문에서 Generative AI는 금융 기관이 간과할 수 없는 도구가 되었습니다. 탁월한 기능으로 운영 및 의사결정 프로세스를 혁신합니다.

혁신적인 기술은 비즈니스를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 딜로이트(Deloitte) 보고서에 따르면 생성 AI의 발전은 비즈니스 생산성 증가를 1.5% 포인트 향상시킬 수 있습니다. 따라서 금융 기업은 생성 AI를 프로세스에 통합함으로써 생산성과 수익이 크게 향상될 수 있습니다.

보고서는 또한 Generative AI가 상황 인식과 인간과 같은 의사 결정 기능을 도입하여 잠재적으로 기존 작업 프로세스에 혁신을 가져옴으로써 기업 및 재무 워크플로를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 이러한 발전은 인간 두뇌의 뉴런 조직에서 영감을 받은 딥 러닝 알고리즘을 활용하는 기초 모델을 통해 가능해졌습니다.

또한 BCG의 보고서에 따르면 글로벌 기업의 재무 기능은 ChatGPT 및 Google Bard와 같은 AI 도구의 혁신적인 잠재력을 수용하고 있습니다. 이러한 도구는 재무 기능 내에서 업무의 미래를 재편하고, 프로세스를 혁신하고, 효율성을 향상하고, 혁신을 주도할 것으로 예상되며, 이를 통해 CFO는 도구의 영향에 대한 미묘한 이해를 얻을 수 있습니다.

Generative AI를 금융 운영에 통합하는 것은 상당한 성장 잠재력을 나타내는 S자 곡선을 따를 것으로 예상됩니다.

현재 재무팀은 특히 텍스트 생성 및 연구와 같은 영역에서 프로세스를 간소화하기 위해 Generative AI의 기능을 적극적으로 탐색하고 있습니다.

앞으로 Generative AI는 핵심 운영을 혁신하고 금융 부문 내 비즈니스 파트너십을 재편할 준비가 되어 있습니다. 또한, 기존 AI 예측 툴과 협업해 금융 기능의 역량과 효율성을 높일 것으로 기대된다.

또한 읽어 보세요: AI가 금융에 미치는 혁신적인 영향

금융 부문 최고의 생성 AI 사용 사례

Generative AI와 금융의 융합은 정교한 알고리즘을 통해 기존 금융 관행을 변화시키는 최첨단 융합을 나타냅니다. 금융 분야에서 Generative AI의 사용은 위험 평가, 알고리즘 거래, 사기 탐지, 고객 서비스 자동화, 포트폴리오 최적화 및 재무 예측을 포함한 광범위한 애플리케이션을 포괄합니다.

FinTech의 Generative AI가 활용되고 비즈니스를 향상시키는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

규제 코드 변경에 대한 컨설팅

금융 분야의 생성적 인공 지능은 방대한 양의 규제 데이터를 분석하고 규제 코드 변경에 효율적으로 적응하는 방법에 대한 통찰력을 조직에 제공할 수 있습니다. 복잡한 규제 요구 사항을 해석하면 기업이 규정을 준수하고 규제 위험을 효과적으로 완화하는 데 도움이 됩니다.

맞춤형 금융 조언

생성적 AI와 금융이 융합되어 맞춤형 재무 조언을 제공하고, 고급 알고리즘과 데이터 분석을 활용하여 개인과 기업에 맞춤형 추천과 통찰력을 제공합니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 고객 만족도를 높이고 개인이 투자, 저축 및 재무 계획에 대해 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

금융 문서의 효율적인 검색 및 합성

금융 분야의 생성적 인공지능은 다양한 소스에서 관련 정보를 자동으로 추출하여 금융 문서 검색 및 합성 프로세스를 단순화합니다. 이 기능은 포괄적인 통찰력을 제공하여 재무 분석가의 시간을 절약하고 의사 결정을 향상시킵니다.

자동화된 회계 프로세스

생성적 AI는 데이터 입력, 조정, 금융 거래 분류 등 일상적인 회계 업무를 자동화하는 데 매우 유리합니다. 수동 작업을 줄이고 오류를 최소화하면 재무 기록 관리의 효율성과 정확성이 높아집니다.

효율적인 재무 보고서 생성

Generative AI는 여러 소스의 데이터를 합성하고 이를 구조화된 형식으로 제시함으로써 재무 보고서 생성 프로세스를 간소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이를 통해 기업은 이해관계자, 규제 당국 및 투자자를 위해 시기적절하고 정확한 보고서를 생성할 수 있습니다.

사기 탐지 및 데이터 개인정보 보호

금융 분야에서 생성 AI를 효과적으로 적용하는 것 중 하나는 사기 탐지와 데이터 보안입니다. 생성 AI 알고리즘은 금융 거래에서 사기 활동을 나타내는 이상 징후와 패턴을 탐지할 수 있습니다. 또한 강력한 암호화 기술을 구현하고 민감한 금융 정보에 대한 액세스를 모니터링하여 데이터 개인정보 보호를 보장합니다.

(또한 읽어보십시오: 은행에서의 AI – 은행에서 인공 지능이 사용되는 방법)

포트폴리오 및 위험 관리 솔루션

금융 분야의 생성 인공지능은 과거 데이터, 시장 동향, 위험 요소를 분석하여 정교한 포트폴리오 최적화 및 위험 관리를 가능하게 합니다. 이는 금융 기관이 위험 노출을 최소화하면서 수익을 극대화하기 위해 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

알고리즘 거래 전략 구현

생성적 AI 알고리즘은 시장 데이터를 분석하고 수익성 있는 거래 기회를 식별하여 알고리즘 거래 전략을 개발하고 구현합니다. 이를 통해 거래 효율성이 향상되고 거래자는 실시간으로 시장 변동을 활용할 수 있습니다.

세금 프로세스 최적화

Generative AI는 세법, 규정, 재무 데이터를 분석하여 세금 계획 및 보고를 최적화함으로써 세금 준수 프로세스를 자동화합니다. 이는 기업이 세금 규정을 준수하는 동시에 세금 책임을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

고객 감정 분석

Generative AI는 소셜 미디어, 설문 조사, 고객 지원 상호 작용 등 다양한 소스에서 얻은 고객 피드백을 분석하여 금융 상품 및 서비스에 대한 감정을 측정할 수 있습니다. 금융 기관은 고객 정서를 이해함으로써 고객의 요구와 선호도를 더 잘 충족할 수 있도록 상품과 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다.

신용위험 평가

금융에서 생성 AI의 두드러진 용도 중 하나는 신용 위험 평가입니다. 생성적 AI 알고리즘은 신용 이력, 재무제표, 경제 지표 등 다양한 데이터 소스를 분석하여 개인 차용인이나 기업의 신용 위험을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 대출 기관은 대출 승인, 이자율 및 신용 한도와 관련하여 보다 정확하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며, 궁극적으로 채무 불이행 위험을 최소화하고 대출 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다.

금융을 위한 챗봇 및 가상 비서 개발

생성적 AI는 맞춤형 고객 지원을 제공하고, 문의에 응답하고, 일상적인 금융 업무를 수행하는 챗봇과 가상 비서를 지원합니다. 이러한 AI 기반 도우미는 고객 경험을 향상하고 금융 기관과 고객 간의 상호 작용을 간소화합니다.

금융 서비스 분야의 생성적 AI의 실제 사례

업계 최고의 기업들이 은행 및 금융 분야에서 Generative AI의 힘을 활용하여 접근 방식을 혁신하고 고객 경험을 향상하며 수익성을 높이는 방법을 살펴보겠습니다.

자세한 탐색을 통해 생성적 인공지능(Generative AI)이 금융에 미치는 낙관적인 영향을 찾아보겠습니다.

JP 모건

선도적인 글로벌 금융 기관인 JPMorgan Chase는 최첨단 AI 기술에 대한 적극적인 투자를 통해 혁신에 대한 강력한 의지를 보여왔습니다. 이러한 발전 가운데 제너레이티브 AI(Generative AI)는 브랜드 운영의 다양한 측면을 향상시키기 위해 브랜드가 활용하는 중추적인 도구로 돋보입니다.

위험 관리 프레임워크 개선부터 거래 전략 강화, 고객 서비스 경험 향상까지 Generative AI는 JPMorgan의 생태계 내에서 다각적인 역할을 수행합니다.

골드만 삭스

투자 은행 및 자산 관리 분야의 탁월한 역량으로 유명한 Goldman Sachs는 Generative AI를 포함한 AI 및 기계 학습 기술의 혁신적인 잠재력을 수용했습니다.

Goldman Sachs는 Generative AI를 거래 운영에 통합함으로써 투자 전략을 최적화하고 위험 관리 프로토콜을 개선하며 시장 동향을 앞서 나가기 위해 노력하고 있습니다.

모건스탠리

자산 관리 및 금융 서비스 분야의 강자인 Morgan Stanley는 경쟁 우위를 강화하기 위해 AI 기반 혁신을 탐구하는 데 앞장서고 있습니다. Morgan Stanley는 Generative AI 활용에 중점을 두고 사기 탐지 기능을 강화하고 포트폴리오 관리 프로세스를 최적화하며 고객에게 맞춤형 금융 조언을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

금융 부문에서 운영을 찾는 다중 생성 AI 모델

핀테크 산업은 혁신을 바탕으로 성장하며 접근 방식을 강화하고 수익성을 높이기 위한 새로운 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 생성적 AI 모델은 이러한 발전 추구에서 중추적인 역할을 하며, 기업이 목표를 달성하기 위해 활용하는 데 도움이 되는 다양한 귀중한 도구와 기술을 제공합니다.

각 모델을 자세히 알아보고 핀테크 부문의 성공에 어떻게 기여하는지 살펴보겠습니다.

VAE(변형 자동 인코더)

VAE는 이미지나 텍스트와 같은 고차원 데이터를 인코딩하고 디코딩하는 방법을 학습하는 신경망 아키텍처입니다. 현실적이고 다양한 출력을 생성하는 데 널리 사용됩니다.

생성적 적대 신경망(GAN)

GAN은 경쟁적으로 함께 훈련되는 생성기와 판별기라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. GAN은 사실적인 이미지, 비디오 및 기타 형태의 데이터를 생성하는 데 탁월합니다.

자기회귀 모델

자기회귀 이동 평균(ARMA) 및 자기회귀 통합 이동 평균(ARIMA)과 같은 자기회귀 모델은 과거 관측치를 기반으로 시계열의 미래 값을 예측합니다. 시계열 예측 작업에 일반적으로 사용됩니다.

변압기 모델

OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 Transformer 모델은 데이터 시퀀스를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 self-attention 메커니즘을 기반으로 합니다. 이러한 모델은 다목적이며 텍스트, 이미지 및 기타 유형의 데이터를 생성할 수 있습니다.

심층 강화 학습(DRL) 모델

DRL 모델은 딥러닝과 강화학습 기술을 결합하여 복잡한 행동을 학습하고 일련의 행동을 생성합니다. 로봇 공학 및 기타 동적 환경에서 자주 사용됩니다.

픽셀CNN

PixelCNN은 고해상도 이미지를 픽셀 단위로 생성하기 위해 특별히 설계된 자동 회귀 모델 유형입니다. 인접한 픽셀 간의 공간적 종속성을 캡처하여 사실적인 이미지를 만듭니다.

흐름 기반 모델

흐름 기반 모델은 일련의 가역 변환을 통해 단순한 확률 분포를 보다 복잡한 분포로 변환하는 생성 모델입니다. 이러한 모델은 이미지 생성, 밀도 추정 및 데이터 압축 작업에 사용됩니다.

정규화 흐름을 갖춘 변형 자동 인코더(VANF)

VANF는 VAE(변형 자동 인코더)의 장점과 정규화 흐름을 결합하여 복잡한 데이터 분포에서 고품질의 다양한 샘플을 생성합니다. 정규화 흐름을 활용하여 복잡한 잠재 공간 분포를 모델링하고 더 나은 샘플 품질을 달성합니다.

생성적 AI를 재무 운영에 통합하는 방법 – 주요 단계

제너레이티브 AI를 금융 서비스에 통합하는 데 필요한 전체론적, 전략적 접근 방식을 파악해 보겠습니다. 체계적인 방법론에 대한 포괄적인 이해와 신뢰할 수 있는 개발 회사와의 파트너십을 통해 기업은 Generative AI의 혁신적인 잠재력을 효과적으로 활용하여 혁신을 주도하고 목표를 달성할 수 있습니다.

요구사항 평가 및 목표

금융 프로젝트의 복잡성을 심층적으로 탐구하기 위한 포괄적인 연구 단계를 시작하는 것부터 시작하십시오. 여기에는 당면한 과제와 목표를 정확하게 식별하고 정의하기 위해 세심한 요구 사항 평가를 수행하는 것이 포함됩니다.

데이터 수집 및 준비

데이터 수집 단계에서는 다양한 소스로부터 금융 데이터를 종합적으로 수집합니다. 다음으로 데이터를 꼼꼼하게 정리하고 전처리하여 오류를 제거하고 형식을 표준화합니다. 풍부함과 다양성을 향상시키기 위해 추가 관련 기능으로 데이터세트를 보강합니다. 데이터 무결성을 유지하려면 이러한 프로세스 전반에 걸쳐 규정 준수를 보장하세요.

모델 개발 및 구현

탄탄한 데이터세트를 확보했다면 이제 금융 프로젝트에 특별히 맞춰진 생성적 AI 모델의 개발과 구현에 착수할 때입니다. 이 단계에는 식별된 과제를 해결하고 정의된 목표를 달성하기 위해 올바른 알고리즘과 방법론을 배포하는 작업이 포함됩니다.

테스트 및 검증

모델 개발을 완료한 후 엄격한 테스트 및 검증 프로토콜을 설정합니다. 여기에는 다양한 금융 사용 사례 및 시나리오에 걸쳐 Generative AI 모델을 철저하게 테스트하는 작업이 포함됩니다. 배포 전에 모델의 견고성을 보장하기 위해 잠재적인 단점이나 불일치를 식별하고 해결합니다.

소프트웨어 워크플로에 통합

소프트웨어 엔지니어와 긴밀히 협력하여 모델을 기존 소프트웨어 워크플로에 원활하게 통합하여 재무 영역에서 UI/UX 상호 작용과 향상된 운영 효율성을 보장합니다.

지속적인 모니터링 및 최적화

진화하는 재무 동향에 적응하기 위해 지속적인 모니터링과 배포 후 개선을 수용합니다. 모델의 효율성과 관련성을 유지하기 위해 실시간 성능 추적, 데이터 분석 및 반복적인 개선을 구현합니다.

요구사항 충족: 금융 서비스 분야의 생성적 AI 문제에 대한 솔루션

금융 기업이 Generative AI 영역에 진출할 때 직면하게 되는 엄청난 과제에 대한 포괄적인 탐구를 시작하겠습니다. 우리는 이러한 과제를 심층적으로 조사하여 이러한 장애물을 극복하고 금융 산업의 혁신적인 발전을 위한 길을 닦을 혁신적인 솔루션을 공개할 것입니다.

데이터 품질과 편향

생성적 AI 모델은 훈련된 데이터의 편향에 취약합니다. 이는 대출 승인, 신용 평가 또는 알고리즘 거래와 같은 영역에서 불공정한 결과로 이어질 수 있습니다. 편향된 데이터는 역사적 불평등을 영속화하고 차별적 관행으로 이어질 수 있습니다.

솔루션

• 강력한 데이터 정리 기술을 구현하여 교육 데이터 세트에서 편향을 식별하고 제거합니다.
• 다양한 데이터 소스를 통합하여 더 광범위한 금융 정보를 표현합니다.
• 모델 출력의 잠재적인 편향을 추적하기 위한 공정성 지표 및 모니터링 도구를 개발합니다.
• AI로 생성된 중요한 재무 결정에 대해 인간의 감독 및 검토 프로세스를 사용합니다.
• 데이터 편견을 방지하고 공정하고 공평한 결과를 보장하기 위해 책임감 있는 AI 원칙과 전략의 우선순위를 지정하세요.

설명 가능성과 해석 가능성

생성적 AI 모델은 복잡할 수 있으므로 특정 출력에 어떻게 도달하는지 이해하기가 어렵습니다. 이러한 투명성 부족은 AI가 내린 권장 사항이나 결정을 정당화해야 하는 금융 기관에 문제가 될 수 있습니다.

솔루션

• 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 활용하여 모델의 추론 프로세스에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 신뢰를 구축하고 규정 준수를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 금융 전문가의 이해를 돕기 위해 모델 결과에 대한 사람이 읽을 수 있는 해석을 개발합니다.
• 금융 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 해석 가능한 생성적 AI 모델 개발에 우선순위를 둡니다.

통합 및 변경 관리

Generative AI 모델을 기존 금융 시스템과 통합하는 것은 복잡할 수 있습니다. 또한 금융 기관은 AI 통합을 위해 인력을 준비하고 잠재적인 일자리 대체 문제와 재교육 요구 사항을 해결해야 합니다.

솔루션

• 통합 타당성을 테스트하기 위한 파일럿 프로젝트부터 시작하여 AI 채택에 대한 단계별 접근 방식을 개발합니다.
• Generative AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술을 직원에게 제공하기 위해 직원 교육 프로그램에 투자하세요.
• AI를 금융 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있도록 혁신과 협업의 문화를 조성하십시오.
• AI의 잠재적 이점을 공개적으로 전달하여 직원의 우려 사항을 해결하고 긍정적인 변화를 장려합니다.

모델 일반화 및 적응성

금융 시장은 끊임없이 진화하고 있으며 과거 데이터가 항상 미래 추세를 완벽하게 예측할 수 있는 것은 아닙니다. 정적 데이터 세트로 훈련된 생성적 AI 모델은 이러한 변화에 적응하는 데 어려움을 겪어 부정확하거나 오래된 출력으로 이어질 수 있습니다.

해결책

• 모델 일반화를 보장하기 위해 새로운 정보로 교육 데이터를 지속적으로 업데이트합니다.
• 실시간 데이터 스트림을 기반으로 출력을 학습하고 조정할 수 있는 적응형 Generative AI 모델을 개발합니다.
• 새로운 금융 시나리오에서 기존 모델의 지식을 활용하기 위해 전이 학습 기술을 사용합니다.

(또한 읽어보십시오: AI 모델 붕괴 방지: 합성 데이터 세트의 본질적인 위험 해결)

제한된 데이터 접근성

생성적 AI 모델은 대규모의 고품질 데이터 세트를 기반으로 발전합니다. 금융 데이터는 획득하는 데 비용이 많이 들고 여러 기관에 분산되어 있으며 엄격한 개인 정보 보호 규정이 적용될 수 있습니다. 이러한 제한된 데이터 액세스는 금융 부문에서 Generative AI 모델의 개발과 효율성을 방해할 수 있습니다.

해결책

• 전통적인 금융 데이터를 보완하기 위해 소셜 미디어 감정이나 경제 지표와 같은 대체 데이터 소스를 탐색해 보세요.
• 개인 정보 보호 규정을 준수하면서 모델 교육을 위해 익명화된 데이터를 공유하기 위해 금융 기관 간의 데이터 협업 계약을 개발합니다.
• 합성 데이터 생성 기술을 활용하여 교육 목적으로 인위적이지만 현실적인 금융 데이터 세트를 생성하고 데이터 개인 정보 보호 규칙을 준수합니다.

글로벌 규제 단편화

AI에 대한 규제 환경, 특히 금융 분야의 Generative AI 사용과 관련된 규제 환경은 여전히 ​​발전하고 있으며 국가마다 다릅니다. 이러한 일관된 글로벌 규정의 부족은 국제 금융 기관에 불확실성을 야기하고 광범위한 기술 채택을 저해합니다.

해결책

• 업계 협력 및 규제 기관과의 참여를 통해 금융 분야의 생성적 AI에 대한 명확하고 일관된 글로벌 규정을 옹호합니다.
• Generative AI 모델이 기존 금융 규정 및 새로운 지침을 준수하도록 보장하는 규정 준수 프레임워크를 개발합니다.
• 진화하는 시장 규정에 대한 최신 정보를 얻고 그에 따라 AI 관행을 조정하여 규정 준수를 유지하세요.

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자주 묻는 질문

Q. 제너레이티브 AI를 금융에서는 어떻게 활용할 수 있나요?

A. Generative AI는 고객 참여부터 위험 관리까지 금융 분야에서 다양한 애플리케이션을 제공합니다. 고객 정서를 분석하고, 개인화된 재무 조언을 생성하고, 투자 전략을 자동화하는 데 활용할 수 있습니다.

또한 Generative AI는 예측 모델 교육, 포트폴리오 관리 최적화 및 재무 문서 처리 간소화를 위한 합성 재무 데이터 생성을 지원합니다.

Q. Generative AI는 예측 모델 교육을 위한 합성 금융 데이터 생성을 어떻게 지원할 수 있나요?

A. 금융 분야의 생성적 AI는 실제 금융 데이터의 패턴과 특성을 모방하여 예측 모델을 훈련하기 위한 합성 데이터를 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. Generative AI는 GAN(Generative Adversarial Networks) 및 VAE(Variational Autoencoders)와 같은 기술을 통해 개인 정보 보호 및 기밀성을 유지하면서 실제 금융 데이터와 매우 유사한 합성 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

Q. Generative AI를 재무 프로젝트에 통합할 때 기업이 직면하는 주요 과제는 무엇입니까?

A. 기업은 금융 프로젝트에 Generative AI를 적용할 때 데이터 개인 정보 보호 문제, 모델 해석 가능성, 레거시 시스템과의 통합, 규정 준수, 인재 확보, 비용 분석 등 여러 가지 과제에 직면합니다. Appinventiv와 같은 전문 기술 파트너의 도움으로 이러한 문제를 해결하는 것은 금융 분야의 성공적인 구현과 혁신에 필수적입니다.

개인 정보 보호 강화를 위한 강력한 데이터 암호화 기술을 구현하고, 더 나은 해석성을 위해 설명 가능한 AI 모델을 개발하고, 인재 격차를 해소하기 위한 포괄적인 교육 프로그램을 제공하는 것이 이러한 과제에 대한 잠재적인 해결책입니다.