산업 전반의 AI 사용 사례에 대한 Nvidia의 최근 설문 조사에 따르면 인공 지능 (AI) 은 금융 서비스 산업을 빠르게 변화시키고 있습니다.사기 탐지, 대화형 인터페이스, 투자 포트폴리오 관리 등 새로운 영역에 AI를 적용하는 기업이 늘고 있습니다.설문 조사에 따르면 자연어 처리 (NLP) 와 대규모 언어 모델 (LLM) 이 2023년에 AI 사용 사례의 상위권에 올랐으며 올해도 계속 그럴 것으로 보입니다.
주요 결과
이 설문조사는 금융 서비스 분야의 21가지 AI 애플리케이션을 분석했습니다.20% 이상의 기업이 이러한 애플리케이션 중 10개 이상을 사용하는 것으로 나타났습니다.응답자의 35% 가 운영 효율성이 눈에 띄는 이점이라고 답했습니다.설문 조사에 참여한 기업 중 20% 가 총 소유 비용 감소를 경험했으며, 36% 는 연간 비용이 10% 이상 절감된 것으로 나타나 상당한 재정적 이익을 얻었습니다.또한 AI 적용으로 고객 경험과 비즈니스 기회가 개선되어 수익과 수익에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.설문 조사에 참여한 기업 중 절반 이상이 AI 사용을 3회 이상 채택했으며, 20% 는 6개 이상을 구현했습니다.
전문화 LLM의 중요성
금융 서비스 산업 내 특정 업무에 LLM을 전문화하는 것은 매우 중요합니다.언제 LLM 및 RAG 재무 용어와 프로세스를 이해하도록 세밀하게 조정되어 시장 보고서 분석, 고객 문의 이해 또는 규정 준수 관리와 같은 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다.이러한 전문화를 위해서는 AI가 컨텍스트를 이해하고 정확한 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 재무 데이터를 분류하고 주석을 추가하는 광범위한 데이터 레이블링이 필요합니다.
LLM 미세 조정 프로세스
LLM 모델 미세 조정 LLM 정렬을 통해 사전 학습된 모델을 조정하여 특정 데이터 세트에서 잘 작동하도록 하는 작업이 포함됩니다.재무 분야에서는 과거 재무 보고서, 고객 서비스 상호 작용 또는 시장 데이터에 대한 교육을 의미할 수 있습니다.AI는 금융 언어의 뉘앙스를 파악하고 감정을 식별하며 추세를 기반으로 예측까지 하도록 훈련됩니다.
데이터 레이블링은 AI가 분석하는 데이터를 명확하게 이해할 수 있게 해주기 때문에 미세 조정에 필수적입니다.금융 분야의 레이블이 지정된 데이터는 사기 탐지를 위한 거래 범주부터 대화형 AI를 위한 고객 서비스 문구까지 다양할 수 있습니다.LLM은 레이블이 지정된 데이터를 학습하여 더 많은 정보를 바탕으로 정확한 평가, 권장 사항 또는 결정을 내릴 수 있습니다.
위험 관리 및 규정 준수를 위한 AI 활용
AI를 통한 위험 관리
위험 관리는 AI가 상당한 영향을 미칠 수 있는 금융 서비스의 중요한 기능입니다.AI 모델은 방대한 양의 데이터를 처리하여 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 식별할 수 있으므로 금융 기관은 위험을 보다 효과적으로 예측하고 완화할 수 있습니다.예를 들어 AI는 시장 변화를 예측하여 기업이 이에 따라 전략을 조정할 수 있도록 합니다.다음을 포함한 고급 AI 기능 자연어 생성또한 의사 결정을 지원하기 위한 상세한 보고서와 통찰력을 생성하는 역할도 합니다.
규정 준수 및 AI
규정 준수는 AI가 매우 중요한 것으로 입증된 또 다른 영역입니다.금융 규정은 복잡하고 끊임없이 변화하기 때문에 규정 준수는 어려운 과제입니다.거래를 모니터링하고 규정을 준수하지 않을 수 있는 활동에 플래그를 지정하도록 AI 시스템을 훈련할 수 있습니다.이를 통해 금융 기관은 자금 세탁 방지법 (AML) 및 일반 데이터 보호 규정 (GDPR) 과 같은 규정을 준수할 수 있습니다.
AI를 통한 투자 전략 강화
포트폴리오 관리에서의 AI
투자 회사는 AI를 사용하여 시장 데이터 및 추세를 분석하여 고객의 포트폴리오를 최적화하고 있습니다.AI는 새로운 시장 정보가 나오는 즉시 이를 고려하여 투자 포트폴리오를 실시간으로 관리하고 조정할 수 있습니다.
투자를 위한 예측 분석
AI 기반 예측 분석은 과거 데이터, 뉴스 및 경제 지표를 분석하여 시장 움직임을 예측할 수 있습니다.이러한 예측 능력은 투자 결정을 지원하고 투자자의 수익을 높일 수 있습니다.
맞춤형 뱅킹에서의 AI의 역할
맞춤형 고객 서비스
은행은 AI를 활용하여 맞춤형 뱅킹 경험을 제공하고 있습니다.AI는 고객 행동을 분석하여 맞춤형 조언을 제공하고, 상품을 추천하고, 일상적인 고객 서비스 문의를 자동화하여 보다 개인화되고 접근하기 쉬운 뱅킹을 만들 수 있습니다.
맞춤형 금융 상품
AI 덕분에 금융 상품은 더욱 개인화되고 있습니다.은행은 개별 고객의 요구와 선호도를 이해함으로써 맞춤형 이자율이 적용된 대출이나 고객의 위험 감도에 맞는 투자 상품과 같은 맞춤형 상품을 제공할 수 있습니다.
AI의 데이터 프라이버시 및 보안 과제
데이터 프라이버시 문제
금융 기관이 AI 애플리케이션을 개선하기 위해 더 많은 고객 데이터를 활용함에 따라 데이터 프라이버시에 대한 우려가 커지고 있습니다.AI 시스템을 안전하게 유지하고 고객 데이터를 최대한 주의해서 처리하는 것이 무엇보다 중요합니다.
안전한 AI 구현
금융 회사는 데이터 침해와 사이버 위협으로부터 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.안전한 AI 구현에는 데이터 암호화, 액세스 제어, 정기적인 보안 감사가 포함됩니다.
정밀 튜닝된 AI 성능을 위해 Sapien과 파트너 관계를 맺으십시오
Sapien의 전문 지식으로 AI 역량 강화
NLP 및 LLM의 부상에 관한 Nvidia의 설문조사에서 얻은 인사이트를 바탕으로, 금융 서비스에서 AI 모델의 효율성은 학습된 데이터의 품질에 달려 있습니다.바로 여기에 Sapien이 개입하여 원시 데이터와 금융 서비스를 발전시킬 수 있는 정교하게 조정된 AI 간의 격차를 해소합니다.
인간의 정밀도로 AI를 확장하세요
위험 관리, 규정 준수, 고객 경험, 맞춤형 뱅킹 등 무엇이든 Sapien의 전문가 인적 피드백은 AI의 정확성과 확장성을 보장합니다.30개 이상의 언어와 방언에 능통한 80,000명 이상의 기여자로 구성된 글로벌 네트워크를 갖춘 당사의 휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-loop) 접근 방식은 LLM에 필요한 문화적 뉘앙스와 상황에 대한 이해를 바탕으로 LLM을 미세 조정합니다.
효율적이고 전문적이며 윤리적인 데이터 라벨링
Sapien을 사용하면 데이터 레이블링의 병목 현상을 줄일 수 있습니다.당사의 효율적인 라벨러 관리 팀은 프로젝트 요구 사항에 따라 분류되므로 필요한 전문 지식에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.프로젝트에 스페인어를 유창하게 구사하는 라벨러가 필요하든 북유럽 야생동물 전문가가 필요하든 관계없이 Sapien의 유연한 팀은 라벨링 과정을 지원하도록 빠르게 확장됩니다.
데이터 주석 서비스 제품군
대화형 AI를 개선하는 질문 답변 주석부터 합성 데이터 생성을 향상시키는 시맨틱 세분화에 이르기까지 Sapien은 다양한 서비스를 제공합니다.당사의 맞춤형 모델 미세 조정, 텍스트 분류, 감정 분석 및 이미지 분류는 AI가 업계 최고의 정밀도로 작동하도록 보장합니다.
성공 일정 잡기
AI의 잠재력을 놓치지 마세요.Sapien의 데이터 레이블링이 어떻게 작동하고 조직을 위해 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는지 알아보세요.언어를 이해할 뿐만 아니라 금융 서비스 요구 사항의 특정 컨텍스트를 파악하는 AI를 향한 첫 걸음을 내딛으세요.
Sapien 라벨러의 정확성과 전문성으로 AI 기능을 혁신할 준비가 되셨나요? 상담 예약 지금 바로 데이터 라벨링 서비스에 대해 자세히 알아보십시오.
