AI가 은행 및 금융을 혁신하는 방법

2015년 금융 위기 드라마 The Big Short에서 크리스찬 베일이 연기한 별난 월스트리트 현자 마이클 버리(Michael Burry)는 스프레드시트를 열심히 쳐다보며 머리 속으로 숫자를 계산하고 있습니다.

그의 궁극적인 깨달음은? 미국 서브프라임 주택 대출의 상당 부분이 채무 불이행 위험에 처해 있습니다. 스포일러 주의: Burry는 2000년대 후반 미국 주택 거품이 터지기 전에 주택 시장에 베팅하고 투자자의 현금 중 10억 달러 이상을 신용 부도 스왑에 던짐으로써 돈을 벌었습니다.

10년 후, Burry와 같은 사람은 주요 재정 동향이나 은밀한 투자 기회를 눈치채지 못할 것입니다.

대신, 그것은 점점 더 인공 지능의 일이 되고 있습니다.

전문가들은 거래에서 자산 투자, 사기 방지에 이르기까지 전체 은행 및 금융 서비스 산업이 금융 문제를 처리하는 챗봇이나 신용 카드 사기를 표시하는 알고리즘에 이르기까지 머신 러닝을 통해 근본적으로 변화할 것이라고 말합니다.

최근 보고서 에 따르면 "전 세계 금융 기관은 AI에 대규모 투자를 하고 있으며, 정부와 규제 당국은 AI가 기관과 시장 구조의 중심이 됨에 따라 심각한 불확실성과 대중의 두려움을 해결하기 위해 노력하고 있습니다." 세계경제포럼(WEF).

AI는 고객 경험을 변화시킬 것입니다

우리는 평생 은행 창구를 휴머노이드 로봇으로 대체하는 것을 보지 못할 수도 있지만 금융 서비스 부문의 고객 경험은 보다 미묘한 방식으로 변화할 예정입니다.

이미 AI는 모바일 뱅킹 서비스와 토론토에 기반을 둔 Wealthsimple의 로보어드바이저를 통해 자산 관리를 재편하고 있다고 Joel Schlesinger 는 Globe and Mail에 씁니다.

그는 “이 회사는 실리콘 밸리에서 부를 축적한 밀레니엄 세대인 기술 천재 Michael Katchen이 2014년에 설립했습니다.”라고 덧붙입니다. "그 이후로 10억 달러의 운용 자산으로 30,000명 이상의 투자자를 확보했습니다."

그리고 AI를 기반으로 유사한 개인화된 금융 조언을 제공하는 인기 앱이 점점 늘어나고 있습니다.

델라웨어에 기반을 둔 비즈니스 솔루션 회사 Django Stars 의 COO인 Arthur Bachinskiy는 "이 지능형 시스템은 수입, 필수 반복 지출, 지출 습관을 추적하고 최적화된 계획과 재정적 팁을 제시합니다."라고 말했습니다 .

고객에게 큰 변화는? 이제 직접 개인 고문이 필요 없이 클릭 한 번으로 모든 것이 가능합니다.

WEF에 따르면 "AI는 고객의 재정이 스스로 운영되도록 하고 필요한 순간에 신뢰할 수 있는 조언자 역할을 함으로써 근본적으로 재구성된 고객 경험을 제공할 수 있습니다."라고 합니다.

의사 결정 프로세스가 전면 개편될 것입니다

잠재적인 위험을 탐색하거나 신용 등급을 평가할 때 AI는 재무 의사 결정을 간소화하는 새로운 방법을 제공합니다.

Bachinskiy는 “위험 관리와 관련하여 금융 서비스에서 AI가 미치는 영향을 과대평가하기는 어렵습니다 .

인지 컴퓨팅 의 큰 처리 능력은 방대한 양의 데이터를 짧은 시간에 처리할 수 있게 해주기 때문이라고 그는 덧붙입니다. 즉, 조기 경고 신호를 신속하게 식별하고 사람이 훨씬 더 오래 걸리는 작업에 혁신을 일으키기 때문입니다.

디지털 은행은 또한 기계 학습을 사용하여 대출 자격을 평가하고 있다고 Bachinskiy는 말합니다. 이 프로세스는 기존 신용 평가 시스템보다 더 빠르고 정확하며 비용이 적지만 잠재적으로 더 복잡하고 포괄적입니다.

"객관성은 AI 기반 메커니즘의 또 다른 이점입니다."라고 그는 덧붙입니다. "인간과 달리 기계는 편향되지 않습니다."

WEF는 고급 데이터 과학을 사용하여 부도율을 낮추는 것과 같은 비즈니스 결과를 최적화하고 비즈니스 단위 전반에 걸쳐 통찰력을 얻어 더 나은 자본 할당을 달성하는 형태로 더 스마트한 의사 결정을 내릴 것이라고 말했습니다.

AI는 사기 방지 노력을 향상시킬 것입니다

최근 보고서에서 보안 회사 McAfee는 사이버 범죄로 인해 세계 경제가 약 6000억 달러 또는 전 세계 국내총생산(GDP)의 0.8%에 달하는 손실을 입힐 것으로 추정합니다.

그러나 WEF에 따르면 현재 사기 방지 노력은 비효율적이고 비효율적으로 실행되고 있습니다. 이는 금융 서비스 영역에서 AI가 보편화됨에 따라 고맙게도 바뀔 예정입니다.

Bachinskiy는 "수년 동안 인공 지능은 금융 사기와 싸우는 데 매우 성공적이었습니다. 그리고 머신 러닝이 범죄자를 따라잡으면서 미래가 매년 더 밝아지고 있습니다." 라고 씁니다.

그는 특히 온라인 쇼핑의 인기가 높아짐에 따라 증가하고 있는 신용 카드 사기를 방지하는 데 탁월하다고 덧붙였습니다. " 사기 탐지 시스템은 고객의 행동, 위치 및 구매 습관을 분석하고 문제가 발생하고 기존 지출 패턴과 모순되는 경우 보안 메커니즘을 트리거합니다."

Forbes의 Vian Chiner 는 기존 시스템에서 프레임워크가 지정된 매개변수 집합 외부의 모든 항목에 플래그를 지정하기 때문에 오탐지가 너무 일반적이라고 말했습니다.

"예를 들어, 해외 여행을 계획하고 항공권과 숙박 시설을 구매하기 시작하면 사기 경고가 발생할 수 있습니다."라고 그는 말합니다.

그러나 더 똑똑한 시스템은 전체 고객 데이터를 사용하여 계정에 사기 플래그를 올리기 전에 더 넓은 그림을 그리고 휴가 여행자와 같은 다른 유사한 사용자와 비교할 수 있다고 Chiinner는 설명합니다.

거래를 혁신할 것입니다

최적의 결과를 위해 숫자를 계산하는 것보다 AI를 더 적절하게 사용하는 것은 무엇입니까?

Bachinskiy는 "데이터 기반 투자는 지난 5년 동안 꾸준히 증가했으며 2018년에는 1조 달러로 마감되었습니다 . "이러한 종류의 거래는 전 세계 주식 시장에서 빠르게 확대되고 있으며, 인공 지능이 여러 가지 중요한 이점을 제공하는 데는 그럴만한 이유가 있습니다."

그는 방대한 과거 데이터에 대한 신속한 알고리즘 기반 분석 덕분에 정확도 향상과 같은 이점이 있다고 말했습니다.

대만의 AI 거래 스타트업 HiHedge는 다음과 같이 설명합니다. 그들의 소프트웨어는 전 세계 거래소의 가격과 거래량, 다국어의 글로벌 뉴스, 거시 경제 및 회사 회계 데이터 등 인간이 감지할 수 없는 거래 패턴을 인식할 수 있습니다.

"기계 학습, 특히 심층 강화 학습은 편향되지 않은 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터의 잠재력을 보여줍니다." 라고 회사의 CEO 이자 설립자인 Chiachi Ku는 말합니다. "이것이 미래의 약속입니다."

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