금융 서비스의 목표와 과제
최근 설문 조사에서는 FSI 임원들에게 생성 AI 애플리케이션에 대한 예상 결과치를 물었습니다. 그들 중 대부분은 이 기술이 조직의 사기 검색(76%), 위험 관리(68%) 및 고객 환경(66%)에 도움이 될 것이라고 믿었습니다.2
그러나 AI는 데이터, 텍스트, 비전, 음성 등의 다양한 기술로 구성됩니다. 따라서 은행, 자본 시장, 보험 분야 등 FSI 비즈니스에 적용할 수 있는 AI 사용 사례가 더 많습니다. 이러한 복잡성에도 불구하고 FSI 업계는 몇 가지 공통된 목표와 과제에 직면해 있습니다.
목표
대부분의 금융 목표는 금융 데이터의 최고 기밀성에서 비롯됩니다. FSI 조직은 가능한 가장 책임감 있고 신중한 방식으로 데이터를 관리해야 합니다.
- 데이터 개인 정보 보호 및 보호: FSI의 AI 솔루션은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보호 절차를 따라야 합니다. 이러한 우려는 종종 여러 계층의 데이터 보안을 추가하는 것을 의미합니다. AI 시스템은 이러한 측정값을 보다 효율적인 방식으로 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 규정 준수: FSI는 규제가 엄격한 부문입니다. 작업은 정확하고 까다로운 프로토콜을 따라야 합니다. AI는 변칙 징후를 검색하고 절차를 모니터링하여 규정 준수를 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 자동화: FSI 조직은 검색 및 정책 만들기를 포함하여 가능한 한 많은 데이터 프로세스를 자동화해야 합니다.
챌린지
그러나 금융 분야에서 AI를 구현하는 데는 문제점이 있습니다. 팀에서 AI 솔루션을 설계할 때 다음 문제를 주의 깊게 관찰해야 합니다.
- 레거시 하드웨어 및 소프트웨어: FSI 조직은 경우에 따라 오래된 기술에 의존합니다. 새로운 혁신적인 AI 시스템은 이러한 레거시 인프라와 충돌할 수 있습니다. 게다가 레거시 시스템은 정보 보호 및 데이터 손실 방지 솔루션과 인터페이스할 수 없는 경우가 많습니다.
- 기술적인 문제: 하드웨어와 소프트웨어 자체가 오래되지 않은 경우에도 많은 솔루션에는 기술적인 문제가 쌓입니다. 즉, 코드의 일부가 더 이상 사용되지 않고 시스템의 견고성을 위협하게 됩니다. 시스템이 완전히 작동하거나 확장 가능하려면 어떤 시점에서는 이 기술적인 문제를 상환해야 합니다.
팁
조직에서 추구하는 기타 목표나 과제가 무엇인지 잠시 생각해 보세요.
다음으로 금융 서비스 분야의 AI 기회를 살펴보겠습니다.