콘텐츠
- AI 미래는 도착하는 데 시간이 걸릴 것입니다
- AI가 현재와 가까운 미래를 형성하는 방법
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 로봇 식 프로세스 자동화 채택
- 인적 노동 감소
- 미래를위한 계획
출처 : Visual Generation / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
금융 산업은 최첨단 탐지를 실시하고 인적 작업량을 줄이기 위해 AI 및 디지털 자산을 수용하기 시작했습니다.
오늘날의 환경에서 비즈니스 속도와 보안 위협에 발 맞추기 위해 금융 기관은 위험을 관리하기 위해 효율성을 개선하고 혁신적인 보호 수단을 개발해야합니다. 인공 지능 (AI)과 디지털 자산의 발전으로 처리 시간과 비용을 줄이면서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 발전 중 일부는 이미 사용되고 있지만 정교화 수준은 향후 10 년 동안 은행 산업이 매우 다르게 설정 될 정도로 진행될 것입니다.
인터뷰에서 Fincross International의 창립자이자 부사장 인 Henry James는 자신이 "초기 단계에서 AI를 사용하는 은행에 대한 헬리콥터 관점"이라고 말한 것을 설명했습니다. 그는 주요 은행들 사이에 AI가 통합 될 것이라는 이미 이해가 있다고 설명했습니다. 금융 시장, 데이터 보안 및 규정 준수 문제의 위험을보다 효과적으로 관리하는 방법에 이르기까지 다양한 분야에 적용됩니다.
그는 AI가“은행이 직면 한 거의 모든 위험에 적용 할 수있다”고 말했다. 또한 그는 이러한 용도가 크게 성장할 것이라고 믿는다.
AI 미래는 도착하는 데 시간이 걸릴 것입니다
현재 해당 분야의 전문가들이 여전히 "매우 부족하고 매우 비싸다"는 사실 때문에 AI 채택에는 한계가 있습니다. 따라서 배포에는 많은 투자가 필요합니다. 이러한 비용은 불확실성과 레거시 시스템을 포기하려는 꺼림과 함께 일부 은행이 여전히 AI를 완전히 수용하기를 주저하게 만듭니다.
그는“당신은 AI의 결과와 성공과 정확성이 무엇인지 확신 할 수 없다”고 설명했다. 머신 러닝의 특성은 시간이 지남에 따라 발전하는 것이지만 "AI가 이전에 경험하지 못한 새로운 위협과 위험"을 고려한 "지속적인 개선이 필요합니다."또한 정교한 AI 솔루션을 도입하는 것은 "오래된 학교를 포기하는 것을 의미합니다" "업계를 지배 한 소프트웨어 설정.
그러나 미래는 유연한 기술을 사용할 수있는 사람들의 것이기 때문에 그 방법을 알게 될 것입니다. James는“앞으로 기술 스택이 다른 솔루션과 통합되어 유연해야한다고 생각합니다. "사용자 정의 및 통합 수준은 오늘날 사용되는 솔루션보다 훨씬 유연해야합니다."
그러나이 일이 밤새 일어날 것으로 예상해서는 안됩니다. "이전 기간은 레거시 시스템에서 핀 테크 및 인공 지능의 광범위한 사용으로 이동하는 데 몇 년이 걸릴 것입니다."그는 "다음 세대의 뱅킹"에 도달하는 데 "표준이 10 년 이상 걸릴 것"이라고 추정합니다. 핀 테크에 대해 자세히 알아 보려면 $ # @! 핀 테크 란 무엇입니까?!)
AI가 현재와 가까운 미래를 형성하는 방법
James는 AI의 실제 미래가 더 멀어 질 것으로 보지만 사이버 보안에 대한 우려로 인해 은행은 완전히 안전하지 않은 것으로 입증 된 2 단계 인증보다 더 나은 솔루션을 찾게되었습니다. 그는“여전히 영숫자 암호보다 우수하지만 해커는 암호를 우회 할 수있는 방법을 찾았다”고 말했다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
Fincross에는 cryptocurrency 시장의 거래 도구에 중점을 둔 AI 혁신에 적극적으로 노력하는 팀이 있으며 디지털 자산에 집중합니다. 여기에는 사기를 줄이는 최첨단 기술을위한 생체 인식 AR 개발이 포함됩니다. 솔루션 중 하나가 막 출시 될 예정입니다.
수백만 건의 거래를 위해 은행은 앱을 사용하여 실제로 계정 소유자가 주문을했는지 확인하는 방법을 개척했습니다. James는 집이나 사무실 등 사용자가 선택한 방에서 짧은 비디오를 찍어 주변을 보여주고 은행으로 보낸다고 설명했습니다. 그런 다음 거래 주문 또는 상당한 금액의 출금이 이루어지면 은행은 전화를 통해 지리적 위치를 지정하고 앱을 통해 식별 비디오와 일치시킬 수있는 동일한 환경으로 반품을 요청합니다.
James는 이러한 추가 단계는 평균적인 유형의 자금 이동에는 필요하지 않지만 사람들은“수백만 또는 수십억 달러의 거래에서 자신을 보호하기 위해 더 많은 노력을 기울일 것”이라고 말했습니다.
로봇 식 프로세스 자동화 채택
은행은 이미 로봇 프로세스 자동화 (RPA)를 사용하고 있습니다. 그 중 BNY Mellon은 3 년 전에 비용을 줄이고 운영 효율성을 개선하기 위해 AI 기능을 활용하는 방법으로 봇을 배포하기 시작했습니다. RPA가 2 년 안에 29 억 달러로 성장할 것으로 예상되는 지출 영역이기 때문에 다른 사람들도 따를 것입니다.
비용 절감 효과가 큽니다. 로이터 통신은 2017 년에 사람들이 수행 한 수동 프로세스에서 봇으로 구현되는 자동화로 전환 한 결과 연간 30 만 달러의 비용을 절약했다고 추정했습니다. 효율성 측면에서 은행은 다음과 같은 수치를보고했습니다.
5 개 시스템에서 계정 폐쇄 검증의 100 % 정확도
처리 시간 88 % 개선
무역 진입 시간 66 % 개선
실패한 거래의 ¼ 초 로봇 조정 vs. 인간에 의한 5-10 분
이를 위해 은행이 채택한 기술은 Blue Prism입니다. 아래 비디오에서 Blue Prism의 CTO이자 공동 설립자 인 Dave Moss는 Blue Prism Robotic Automation Software Platform의 작동 방식을 설명합니다.
AI로 구동되는 로봇 자동화는 현재 사람의 개입이 필요한 기술 구현에 존재하는 격차를 해소 할 수 있다는 것입니다.
인적 노동 감소
자연스럽게 인간의 참여가 필요하지 않은 것은 인간 노동의 필요성을 잃고 인간의 일자리가 줄어드는 것입니다. 인도 푸네의 BNY Mellon 운영 관리자 인 Sandeep Gawade가 다음과 같이 말했습니다.
로봇은 신뢰할 수 있고 수행하도록 설계된 것을 제공합니다. 워크로드, 결근, 마멸, 스트레스 또는 휴일과 같은 요인에 의해 전혀 영향을받지 않습니다. 실제로 통제 된 환경에서 위험을 줄이고 품질을 향상시킵니다.
그는 또한 로봇이 수행하는 더 많은 일이 인간에게 더 흥미로운 일을 의미한다는 일반적인 종류의 합리화를 추가했습니다.“자동화는 우리 직원들이 의사 결정 활동에 집중하도록합니다. 또한 데이터를 분석 할 수있는 고급 기술을 보유한 직원을 고용하고 있기 때문에 작업 시간의 30 % ~ 40 %를 일상적인 작업에 사용하는 것이 마음에 들지 않습니다. 로봇 공학의 도움으로 효율성을 높이고 고객과의 직접적인 상호 작용을 포함하여보다 생산적인 작업에 집중할 수 있습니다.”
그러나 근무 시간의 30 % ~ 40 %를 줄이면 필연적으로 직원 수의 30 % ~ 40 %를 제거한다는 것을 예측할 수있는 고급 분석 기술이 필요하지 않습니다. 제임스가 AI 기반 미래에 대해 우려하고있는 것은 큰 문제입니다. "오늘의 백 오피스는 수천 명의 직원이 될 수 있습니다." “대량의 AI는 AI로 대체 될 것입니다.”(fintech의 또 다른 큰 발전은 모바일 뱅킹입니다. 모바일 뱅킹의 영향에서 자세히 알아보십시오.)
미래를위한 계획
AI와 인적 노동에 의존하지 않는 다른 산업뿐만 아니라 은행에서도 일자리가 줄어들 것이라는 사실은 지속 가능한 경제를 계획해야하는 주요 문제 중 하나입니다. 또 다른 하나는 AI 자체의 규제입니다.
제임스는 지적했다.“금융 규제 기관은 이제 핀 테크의 혁신을 따라 잡아야한다”고 지적했다. AI는“은행의 미래에 가장 큰 영향을 미칠 영역”이다. 약간의 지뢰밭이 될 것입니다.”
그러나 인공 지능은 사기에 대응하는 것이 아니라 영구화하는 데 사용될 수 있기 때문에 규제가 필요합니다. 그는“시장을 숨기고 조작하는 방식으로 은행의 규정을 준수하는 운영과 AI 사용을 채택한 모든 업종에 심각한 위협이되는 방식으로 설정할 수있다”고 설명했다.
제임스는“AI가 그 잠재력을 최대한 활용하면 인간보다 몇 배나 더 정교 해지기 때문에 심각한 문제”라고 강조했다. 이는 AI의 발전에 내재 된 양날의 칼이다. 효율성을 높일 수있는 힘을 가지지 만, 악의적 인 목적으로 지시 될 때나 그것이 지원하는 것보다 더 많은 일자리를 제거 할 때 부정적인 결과를 초래할 수도 있습니다.