은행의 혁신을 위해 AI를 활용하는 방법

AI, 특히 생성형 AI를 빠르게 채택해서 실질적인 효과를 얻을 수 있는 산업분야가 금융권이 아닐까 개인적으로 생각하는데요, 은행권에서 생성형 AI를 포함한 인공지능 활용을 위해 고려해야 하는 내용을 소개하는 기사 공유합니다.😃 (출처: FinTech Magazine)

<Red Hat: 은행이 혁신을 위해 생성형 AI를 활용하는 방법>

• 일부 사람들은 2024년이 은행 및 금융 서비스 전반에 걸쳐 대규모로 생성형 AI 도입의 해가 될 것이라고 낙관하고 있지만, 생성형 AI를 가장 잘 적용할 수 있는 방법과 위치를 이해하는 동시에 규제 기관과 협력하여 이 분야의 규정을 발전시키고 있는지 확인하는 것이 중요하다고 합니다.

생성형 AI 활용 고려사항: 1. 규제 장애물

• 유럽과 영국에서 생성형 AI를 사용하는 은행은 최근 통과된 EU-AI법을 준수해야 합니다(물론 시행 이전에 정리할 시간은 있다고 하네요). 여기에는 은행의 AI 기반 신용도 평가는 물론 가격 책정 및 위험 평가도 포함됩니다. 즉, 은행은 AI 애플리케이션에 대해 강화된 요구 사항을 준수해야 합니다.

• 이 새로운 기술은 정말 흥미롭고 고객 행동에 대한 효율성과 통찰력을 얻을 수 있지만 올바르게 구현되어야 하며, 은행이 가장 관련성이 높은 최신 규제 표준에 따라 AI를 구현하지 않으면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

• 은행이 많은 일을 할 수 있더라도 처음에는 즉각적인 가치가 있고 규제 승인이 필요하지 않으며 고객 데이터를 노출하지 않는 생성형 AI 애플리케이션 사용 사례를 선택할 것이라고 예상됩니다. 여기에는 자연어 처리와 같이 은행이 이미 수행한 것보다 더 정교한 버전이 포함될 것입니다.

• Red Hat 고객 중 하나인 아르헨티나의 은행은 예측 AI와 자연어 처리를 활용하여 기업 온보딩과 신규 기업 고객을 처리했습니다. 이전에는 몇 주가 걸렸던 프로세스였으나, 자연어 처리를 통해 은행은 종이로 생성된 정보를 신속하게 디지털화하여 신속하게 분석하고 처리할 수 있었습니다.

• 오늘날 생성형 AI를 통해 은행은 처리 시간을 더욱 단축하는 동시에 내장된 제품을 제안할 수 있는 기회를 활용하여 고객에게 보다 미묘하고 개인화되었으며 정확한 온보딩 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

생성형 AI 활용 고려사항: 2. 은행의 사이버 보안 도구 강화

• 은행에서의 생성형 AI의 잠재적인 적용은 단순 고객 온보딩 사용 사례보다 훨씬 더 많을 것인데요, 예를 들어 생성형 AI를 통해 은행의 사이버 보안 활동을 자동화할 수 있습니다.

• 사이버 보안 조치는 오늘날 은행에 매우 중요합니다. JPMorgan과 같은 기관은 하루에 최대 450억 건의 해킹 시도에 직면하고 있으며 사이버 공격에 맞서기 위한 주요 목표를 위해 60,000명 이상의 기술자를 고용하고 있다고 합니다. 금융 기관의 규모가 클수록 서비스가 더 광범위하게 공격을 받을 수 있으므로 사이버 보안 고려 사항이 더욱 중요해집니다.

• AI를 활용하여 사이버 보안을 지원하는 것은 Red Hat이 고객과 긴밀하게 협력하는 분야인데요, 위협이 있을 때 즉시 조치를 취할 수 있도록 자동화된 위협 사냥 및 사이버 보안 도구를 은행의 기본 시스템에 다시 통합하는 것이 중요하다고 합니다.

• “새벽 2시에 공격이 발생하면 누가 일어나서 대처할 것인가? ACS(고급 클러스터 보안 도구) 또는 고급 클러스터 관리와 연동되는 Ansible Lightspeed와 같은 Red Hat 솔루션을 사용하면 위협을 자동으로 방지하여 시스템을 계속 가동할 수 있습니다.

AI를 단순하게 만들기: 인력의 기술 향상

• 사이버 공격 위협이 은행과 금융 기관의 주요 관심사이기 때문에 AI 애플리케이션은 최대한 단순하게 만들어야 합니다. 이에 대한 주요 고려 사항은 인력의 기술을 향상시키는 것이며, 오늘날의 기술 요구 사항을 충족하려면 수많은 직원이 재교육을 받아야 합니다.

• 이는 새로운 위험을 효과적으로 이해하기 위한 올바른 전문 지식과 기술을 갖추어야 하며, 이러한 지식이나 이해가 없는 은행은 악의적인 공격의 위험에 처하게 됩니다.

은행이 기존 인프라를 혁신하는 방법

• 은행에서 오늘 내리는 결정이 내일의 기술 부채를 창출할 수 있고, 이제 대규모 기관에서 40년 된 기술 부채를 푸는 과정에 있는데, 이는 결코 간단한 과정이 아닙니다. 일관성을 달성하기 위해 은행은 새로운 기술을 컨테이너화할 수 있습니다. 이는 은행이 레거시 시스템의 소프트웨어를 현대화하고 클라우드 네이티브 시스템으로 마이그레이션할 수 있도록 지원하는 하이브리드 클라우드 애플리케이션 플랫폼인 Red Hat OpenShift를 통해 Red Hat이 거의 10년 동안 작업해 온 작업입니다.

• 하이브리드 멀티 클라우드 서비스는 은행이 개발자와 운영자의 기술 중복과 인지 부하를 줄이는 데 도움이 됩니다. 하이브리드 멀티 클라우드 시스템을 사용하면 전사적으로 애플리케이션을 배포하고 어디에서나 실행할 수 있습니다. 즉, 기술자는 단 하나의 코드만 지원하고 이를 필요한 영역으로 이동하면 됩니다.

• 규제 요구 사항을 충족하려면 백업 클라우드도 필요하므로 은행과 금융 기관은 멀티 클라우드 모델을 활용하여 하나의 클라우드가 다른 클라우드의 백업 역할을 할 수 있는 멀티 클라우드 모델을 선호하고 있습니다.

• AI가 은행 및 금융 서비스에 혁명을 일으킬 수 있는 능력을 갖고 있지만 AI 통합을 지원하기 위한 올바른 시스템과 최상의 사용 방법을 엄격히 이해하는 것이 중요하다는 것은 분명합니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏

[Source Link] https://fintechmagazine.com/articles/red-hat-how-banks-should-leverage-gen-ai-for-transformation