요약
금융 업계는 자동화를 통해 성과를 개선하고 데이터 보호 및 규정 준수를 보장하기 위한 더 나은 솔루션을 찾음으로써 AI 혁명이 가져오는 혜택을 누릴 수 있습니다. 이 모듈에서는 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 특정 사용 사례와 이러한 솔루션을 구현하는 성공적인 기업의 예를 설명했습니다.
여기서는 이러한 금융 시나리오가 가능하도록 Microsoft가 제공하는 제품 및 서비스에 대한 개요를 제공했습니다. 일부 솔루션은 Microsoft Teams, Microsoft 365, Microsoft Dynamics 365 및 Microsoft Power BI와 같은 일상적인 비즈니스 사용자용 애플리케이션에 AI를 포함합니다. 또 일부 솔루션에서는 개발자가 Azure OpenAI Service 및 Azure AI 문서 인텔리전스와 같은 강력한 제품을 포함하여 Azure Machine Learning 및 Azure AI 서비스와 같은 사용자 지정 애플리케이션에 최신 AI 모델을 통합할 수 있습니다.
지금까지 이 모듈을 검토하였으므로 다음을 수행할 수 있습니다.
- 금융 서비스의 공통 목표와 과제 고려
- 금융 서비스 조직에서 AI의 기회 설명
다음 리소스를 사용하여 더 자세히 알아보세요.
- Microsoft가 FSI 조직을 위해 무엇을 할 수 있는지 자세히 알아보려면 Microsoft Cloud for Financial Service 웹 사이트를 방문하세요.
- FSI 요구 사항에 맞게 조정된 특정 Azure 서비스에 대해 자세히 알아보려면 Azure for Financial Services 웹 사이트를 방문하세요.
- Microsoft AI에 대한 최신 정보를 받으려면 AI 웹 사이트를 참조하세요.
- 책임 있는 AI에 대한 Microsoft의 선언에 대해 자세히 알아보려면 책임 있는 AI 웹 사이트를 방문하세요.
- Azure OpenAI Service에서 제공하는 모델에 대해 자세히 알아보려면 Azure OpenAI Service에 대한 기술 설명서를 참조하세요.
- Azure OpenAI Service의 프라이버시 및 보안에 대해 자세히 알아보려면 Azure OpenAI Service에 대한 법률 설명서를 참조하세요.
- Microsoft의 인텔리전트 비즈니스 애플리케이션에 대해 자세히 알아보려면 Dynamics 365 AI 홈페이지를 방문하세요.
- Power Platform의 코드 최소화 도구에 대해 알아보려면 Power Platform 웹 사이트 AI Builder 홈페이지를 방문하세요.
- Azure AI 서비스에서 사용할 수 있는 미리 빌드된 모든 AI 모델에 대해 자세히 알아보려면 Azure AI 서비스에 대한 기술 설명서를 참조하세요.
- Azure AI Document Intelligence로 무엇을 달성할 수 있는지 자세히 알아보려면 Azure AI Document Intelligence 홈페이지를 방문하세요.
- Azure Machine Learning으로 무엇을 달성할 수 있는지 자세히 알아보려면 Azure Machine Learning 홈페이지를 방문하세요.
참조
- McKinsey & Company, "생성형 AI의 경제적 잠재력: 미래의 생산성 프런티어", 2023년 6월.
- KPMG, 생성형 AI: 버즈부터 비즈니스 가치에 이르기까지, 2023년 5월.