머신러닝 기술이 어떻게 금융에 적용될 수 있는가를 알기 위해서는 우선 머신러닝이라는 세계를 전체적으로 조망할 필요가 있습니다. 나무를 보기 전에 먼저 숲을 보고 들어가야 나무를 보다 직관적으로 그리고 보다 깊이있게 이해할 수 있기 때문입니다. 그런 의미에서 금융 머신러닝의 프레임워크를 이해하는 것은 무엇보다 선행되어야힙니다. 이러한 프레임워크를 이해하면 우리가 머신러닝으로 무엇을 할 수 있는지, 그리고 무엇은 할 수 없는지가 명확하게 다가옵니다 또한 금융 머신러닝을 배울 때 주의해야할 한가지는 바로 이것이 순수과학은 아니라는 점입니다. 머신러닝의 테크니컬한 부분은 당연히 수학과 컴퓨터 공학으로 이루어져 있지만, 이것을 금융 분야에 적용하고 응용하는 것은 순전히 직관과 통찰의 영역입니다. 그런 의미에서 금융 머신러닝은 학제 간의 통섭이 요구되는 종합 예술이라고 할 수 있습니다. 칼과 화약도 어떻게 사용되는가에 따라 판이한 결과를 가져올 수 있듯이, 머신러닝의 성패를 가르는 것 또한 사용자의 인사이트에 의해 달려 있습니다. 우리가 머신러닝을 모든 문제의 만병통치약이라고 생각해서 오용하거나 남용해서는 안되는 이유입니다.