제너레이티브 AI - 자본 시장의 차세대 물결 개척

  제너레이티브 AI는 진정으로 혁신적이고 파괴적인 잠재력으로 인해 최근 두각을 나타내고 있습니다. 진화는 예측 분석 및 통찰력 생성을 위한 기계 학습 기술의 급속한 발전과 딥 러닝 모델의 채택으로 시작되었습니다. 이 모델은 이제 생성 AI 모델의 기반을 형성하는 고급 LLM(대형 언어 모델)으로 발전했습니다. LLM은 텍스트, 이미지 및 오디오를 포함한 방대한 양의 데이터에 대한 훈련을 가능하게 하여 언어 전반에 걸쳐 컨텍스트, 의도 등을 이해함으로써 언어 복잡성에 대한 장벽을 허물고 컨텍스트 및 의미론적으로 올바른 출력을 생성할 수 있습니다. Generative AI는 이제 지식 기반을 기반으로 질문에 답하고, 주제를 요약하고, 코드를 작성하는 등의 여러 사용 사례에서 활용할 수 있습니다.

현재 Generative AI 애플리케이션 세트에는 ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind 및 텍스트, 이메일, 채팅, 이미지, 비디오 및 오디오 녹음과 같은 거대한 조직 데이터를 처리할 수 있는 기타가 포함됩니다. 비즈니스 혁신을 주도하는 데 사용됩니다. 이점 중 일부는 향상된 고객 경험, 향상된 생산성, 더 빠른 제품 개발 및 비용 절감을 포함합니다.

자본 시장 내 새로운 사용 사례

주요 투자 및 핀테크 회사는 이미 생성 인공 지능의 다양한 사용 사례에 대한 개념 증명 실험을 시작했습니다. 대부분의 사용 사례는 고객 서비스, 운영, 연구 및 통찰력, 콘텐츠 생성을 개선하고 변화시키는 데 중점을 둡니다. 생성 AI 애플리케이션은 기업이 있는 그대로 사용하거나 독점 데이터를 사용하여 모델을 사용자 지정하도록 선택할 수 있는 사용하기 쉬운 API를 제공합니다. 이러한 API는 엔터프라이즈 애플리케이션과 원활하게 통합되어 상호 연결된 플랫폼 솔루션을 제공할 수 있습니다.

첨부된 그림은 공개적으로 사용 가능한 정보를 기반으로 자본 시장 내 다양한 ​​비즈니스 라인에 대한 몇 가지 잠재적 사용 사례에 대한 보기를 제공합니다.

  우리가 보기에 고객 서비스, 콘텐츠 생성 및 투자 조사는 대부분의 기업이 탐색하고 있는 사용 사례입니다. 사용 사례에 대한 간략한 설명은 다음 단락에서 제공됩니다.

  고객 서비스 사용 사례에는 질문의 의도를 이해하고 응답을 공식화하며 응답 품질을 개선하여 커뮤니케이션을 도울 수 있는 고객 서비스 챗봇이 포함됩니다. 상호 작용에서 캡처한 데이터는 관심과 감정에 대해 분석하여 초개인화를 통해 고객 관계를 개선할 수 있습니다. 자산 관리 회사는 이 기술을 활용하여 디지털 채널을 통해 개인화된 투자 조언을 제공함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

 관계 관리자는 고객 세그먼트, 지역 및 인구 통계 전반에 걸쳐 개인화된 마케팅 캠페인을 생성하여 디지털 판매 및 마케팅을 자동화하는 데 동일한 기능을 활용할 수도 있습니다. 이는 장기적으로 고객 가치, 전환 및 유지를 잠재적으로 증가시킬 수 있습니다. 법률 및 규정 준수 팀은 규정 및 규정 준수 보고서를 생성하여 여러 형식의 보고 문제를 극복함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.

 기업은 Generative AI의 광범위한 데이터 분석 기능을 활용하여 대량의 텍스트 분석 보고서 및 추천, 음성 녹취록 및 소셜 미디어, 뉴스, 기사 등의 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 상관 관계를 감지하여 정보에 입각한 투자 통찰력과 건전한 정보를 얻을 수 있습니다. 투자 결정.

제너레이티브 AI 채택의 현재 과제 및 위험

이것은 획기적인 기술이지만 책임 있는 사용을 위해 회사에서 효과적으로 관리해야 하는 고유한 문제와 위험이 있습니다.

제너레이티브 AI는 하이프 사이클의 최고점에 있습니다. 기업은 비즈니스 가치를 제공하고 기술 기능을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 적절한 사용 사례를 식별하여 제너레이티브 AI 기능을 탐색하는 것이 중요합니다. 사용 사례를 선택할 때 고려해야 할 사항 중 하나는 데이터입니다. 모델 출력은 데이터 의존도가 높기 때문에 교육, 데이터 품질 및 데이터 보안 조치에 적합한 데이터 집합을 식별하려면 면밀한 검토가 필요합니다.

공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에 대해 이미 교육을 받은 기존 모델을 활용하는 데에는 여전히 문제가 남아 있습니다. 이러한 모델에는 의사 결정 오류로 이어지는 잘못되고 잘못된 정보가 포함될 수 있기 때문입니다.

데이터 개인 정보 보호 및 기밀 유지, 사이버 사기 문제 및 생성된 출력과 사람이 생성한 출력의 설명 가능성과 관련된 문제와 관련된 법적 및 규정 준수 위험이 있습니다.

기업은 제너레이티브 AI의 잠재력을 최대한 실현하기 위해 어떻게 대응해야 할까요? 

     Generative AI는 회사에 상당한 이점을 제공할 것을 약속합니다. 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 지금 이 새로운 기술을 탐색하는 것이 중요합니다. 기업은 기존 혁신 포트폴리오를 검토하고 생성 AI를 즉각적인 초점 영역 중 하나로 만들어야 합니다. 기업은 혁신 여정을 개선하기 위해 최고의 기술 역량을 제공하기 위해 외부 공급업체와 협력해야 합니다.

접근 방식은 비즈니스 사용 사례를 식별하고 사용 사례에서 달성할 수 있는 검증된 학습을 기반으로 우선 순위를 지정하는 PoC를 실행하는 것입니다. 접근 방식 중 하나는 디자인 사고 및/또는 린 스타트업 방법론을 탐색하여 최대의 이점을 달성하는 것입니다. 다른 AI 모델과 마찬가지로 기업은 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크와 함께 강력한 AI 프레임워크와 거버넌스를 갖추는 것이 중요합니다.

결론 

전 세계 제너레이티브 AI 시장은 34년까지 2032% 성장하여 165억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 기업은 점점 더 연구 개발, POC(개념 증명) 구축, 비즈니스 사례 확립 및 엔터프라이즈 플랫폼으로의 통합에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 프론트, 미들, 백오피스 기능 전반에 걸쳐 기능을 통합하는 기업은 시장에서 선점자 이점을 얻게 될 것입니다. 모든 신흥 기술과 마찬가지로 위험은 거버넌스 및 규정 준수 프레임워크로 관리되어야 하며 기술 인프라 및 인력과 관련된 상당한 투자가 필요하므로 신중한 결정을 보장해야 합니다.

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