아직 대한민국 금융업에서 머신러닝이나 딥러닝, | 커리어리

아직 대한민국 금융업에서 머신러닝이나 딥러닝, 인공지능의 활용이 적극적으로 이루어지고 있는 것은 아닙니다. 아직도 여의도의 수많은 금융인들은 이러한 생각들이 아주 먼 미래의 것이라고 생각합니다. 하지만 정확히 10년전 스마트폰이 불현듯 등장하여, 10년만에 세상을 송두리째 바꿔놓았듯이, 앞으로의 10년은 누가 먼저 인공지능이라는 블루오션을 선점할 것인가에 따라 미래가 바뀌게 될 것입니다. 특히나 금융 머신러닝은 현재 무주공산 상태에 있다고 해도 과언이 아닙니다. 그 이유는 아무리 머신러닝 전문가라 할지라도 금융 영역의 머신러닝은 전혀 다른 차원의 문제이기 때문입니다. 금융 머신러닝은 머신러닝 뿐만 아니라 금융업의 도메인 지식을 알아야만 그것을 제대로 활용할 수 있습니다. 금융시장과 시장참여자들의 고유한 성질을 무시한 천편일률적인 머신러닝 기법의 도입은 그 즉시 모델의 과최적화, 즉 오버피팅으로 귀결되어 모델의 예측력을 형편없게 만듭니다. 따라서 MBA나 CFA 보다 데이터 과학을 공부하는 것이 미래의 금융투자 업계에서는 더욱더 중요해질 것입니다. 물론 앞서 언급했듯이 도메인 지식은 필수입니다. 이 도메인 지식과 데이터 과학의 결합은 금융 머신러닝 시대에 엄청난 시너지를 낼 것이고, 금융 커리어에는 강력한 에지로 작용하게 될 것입니다. 이러한 변화가 아직은 피부로 와닿지 않는 것이 사실이긴 합니다. 하지만 언제나 그렇듯 폭풍전야가 가장 고요한 법입니다.

투자 업계의 지각 변동 : 데이터 과학과 인공지능

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2021년 2월 9일 오전 11:24

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