머신러닝 기반 금융 솔루션의 시대: 핀테크의 새로운 시대

최근의 대화에서 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 금융 분야의 전문가인 저는 날카로운 질문으로 대화를 이끌어가는 특권을 누렸습니다. 심층 인터뷰를 이끈 사람은 세바스찬 니하우스입니다. Machine Learning 엔지니어 정량적 Finance 전문 및 CTO 에서 세카사 기술 . 세바스찬의 방대한 전문 지식은 다음과 같은 공생 관계에 대한 통찰력을 제공했습니다. AI 및 핀테크 .

CTO 채팅에서 세바스찬과 저는 AI와 금융의 세계에 대해 깊이 있게 이야기를 나누었습니다. 멀리 떨어져 있음에도 불구하고 대화는 자연스럽게 흘러갔습니다!

시장 장점.

Finance는 데이터 분석과 처리에 관한 모든 것입니다. 결제 서비스 제공업체, 투자 회사, 은행, 시장 조성자 등 그 대상이 누구든 상관없습니다. 모든 시장 참여자는 규모에 상관없이 기존 데이터를 가지고 분석을 수행하며, 화려한 알고리즘이 아닌 다른 형태의 분석을 수행하기도 합니다.

그러나 데이터의 문제는 독립적인 데이터 포인트는 일반적으로 쓸모가 없으며, 컨텍스트가 추가될 때만 흥미로워진다는 것입니다. 이러한 컨텍스트는 현재 사례의 데이터를 유사한 사례와 비교하거나 관련성 있는 데이터와 관련 없는 데이터를 추가하여 추가할 수 있습니다. 예를 들어 투자 결정에 다른 시장이나 환경 데이터를 통합하거나 사기 탐지에 더 넓은 범위의 거래를 통합할 수 있습니다.

Jakub: 이러한 관점에서 볼 때 일반적으로 AI와 머신러닝이란 무엇인가요?

Sebastian: 인공지능(AI)은 학습, 추론, 문제 해결, 의사 결정 등 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨팅 시스템의 개발입니다.

Machine Learning 은 특정 작업을 수행하기 위해 패턴을 학습하고 과거 데이터로부터 예측을 수행하는 알고리즘을 훈련하는 데 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 따라서 작업을 자동화하는 패턴과 메커니즘을 발견하거나 작업에 대한 새로운 지식을 생성합니다.

지난 몇 년 동안 AI 또는 머신러닝 방법이 인기를 끌게 된 이유는 대량의 다양한 데이터 특징을 처리할 수 있기 때문입니다. 이는 80년대부터 금융 분야에서 사용되어 온 고전적인 통계 모델과는 큰 차이가 있습니다.

Jakub: 흥미로운 통찰력입니다! 그렇다면 머신 러닝의 이점은 무엇일까요? FinTech 기업?

Sebastian: 한 문장으로 요약하면: 잠재력을 최대한 활용하고 있습니다!

FinTech는 순수한 데이터 생산자이며 대량의 재무 데이터와 대체 데이터를 다루어야 합니다. 이러한 데이터에서 새로운 비즈니스 잠재력을 발견하고, 현재 프로세스를 보호하며, 의사 결정의 투명성을 높이고, 의사 결정의 품질을 개선할 수 있습니다.

프로세스 또는 특히 의사 결정 프로세스가 명확하게 정의되어 있고 잘 작동하더라도 머신러닝 알고리즘을 추가하여 제2의 시각을 제공하고 인간의 주관적인 오류를 줄이는 것이 합리적일 때가 많습니다. 예를 들어, 투자 회사가 FOMO 투자를 하는 것을 방지할 수 있습니다.

Jakub: AI를 통합하게 된 동기와 비즈니스 사례는 무엇인가요?

Sebastian: 경쟁 우위 확보, 프로세스 최적화 또는 특정 질문에 대한 해답을 찾는 경우가 많습니다. 또한, 예를 들어 아주 오래된 금융 회사의 문제인 미래 생존 가능성과 같은 주제도 있습니다. 이러한 회사들은 데이터에 어떤 잠재력이 있는지조차 모르고 단순한 요청을 하는 경우가 많습니다: "우리 회사에서 Machine Learning로 개선할 수 있는 부분을 시험해보고 싶습니다."

몇 가지 예를 들어 좀 더 명확하게 설명해드리겠습니다:

• 투자 펀드에서는 투자자에게 더 많은 보안을 제공함으로써 경쟁 우위를 확보하려는 동기가 종종 있습니다. 예를 들어, 가치 투자 접근 방식에서는 머신 러닝 모델을 추가 제어 인스턴스로 추가할 수 있습니다.
• 예를 들어 M&A 컨설팅 분석의 경우, 예측은 훨씬 더 많은 영향 요인을 고려할 수 있으므로 매수자에게 잠재적 인수 대상에 대한 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.

이 목록은 영원히 계속할 수 있습니다:

• AI 기반 자동화는 인건비 절감과 생산성 향상으로 이어져 기업의 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
• ML을 업무 진행에 통합하면 효율성이 향상됩니다. ML 도구는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화할 수 있으므로 직원은 중요하고 부가가치가 높은 작업에 더 집중할 수 있습니다.
• 개선됨 제품 개발 / 포트폴리오 구조화 개선
• 확장성(AI 기반 도구는 사람의 개입 없이 대량의 데이터와 작업을 처리할 수 있음)
• 경쟁 우위(AI 도구가 혁신적인 제품으로 이어질 수 있음)
  위험 관리
• 개인화된 고객 경험 / 향상된 고객 지원
  예측 분석

Jakub: 이 주제에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시죠. 인기 있는 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?

Sebastian: 가장 많이 사용되는 것 중 일부는 다음과 같습니다:

• 신규 고객 식별
• 개인화된 고객 경험
• 고객 서비스 자동화: 신용 실패 위험 식별/신용 위험 평가
• 사기 탐지
• 규정 준수
• 주식 시장 가격, 외환 및 원자재에 대한 신호 식별
• 가격 예측
• 시장 리스크 파악
• 스트레스 테스트
• 포트폴리오 최적화

Jakub: 머신러닝을 FinTech에 어떻게 통합할 수 있나요?

Sebastian: 비즈니스 사례와 현재 프로세스부터 시작하는 것이 중요합니다. 이것은 당연한 것 같지만 이 점을 완전히 과소평가하고 종종 놓치는 경우가 많습니다.

• 사용 사례/비즈니스 사례 정의
• 현재 프로세스 확인 및 관련 목표 설정
• 관련성 있고 사용 가능하며 필요한 데이터 정의
• 데이터 수집 및 전처리
• 모델 및 인프라 설정
• 모델 선택
• 기능 엔지니어링
• 모델 교육
• 모델 평가
• 배포
• 보고서 / 출력 디자인
• 보고서 생성
• 결과 해석
• 지속적인 모니터링 및 유지 관리

Jakub: 경험에 비추어 볼 때 FinTech 기업의 프로세스에 머신러닝을 통합하는 것이 얼마나 어려웠나요?

Sebastian:

• 이 모든 것은 데이터 가용성과 품질에 달려 있습니다.
• 강력한 IT 인프라와 컴퓨팅 성능이 필요합니다.
• 적합한 전문 분야와 지식을 갖춘 인적 자원
• 데이터 프라이버시 및 보안은 언제든지 고려해야 할 사항입니다.
• 특정 프로세스에 ML을 통합하면 현재 프로세스에서 필요한 업데이트가 발생할 수 있습니다.
• 결과에 대한 이해와 올바른 해석은 어려울 수 있습니다.
• 모델을 지속적으로 테스트하고 점검해야 합니다.
• 지속적인 모니터링 및 유지 관리.

많은 작업처럼 들릴 수 있지만 이러한 작업 중 상당수는 표준화 및 자동화할 수 있습니다. 그리고 일단 통합되면 그 이점은 노력보다 훨씬 큽니다.

Jakub: 앞서 말씀하신 것처럼 머신 러닝 모델이 변화하는 환경에 얼마나 적응할 수 있는지 궁금합니다.

Sebastian: 머신러닝 모델은 적응력이 뛰어나며 변화하는 환경에 빠르게 대응할 수 있어야 합니다. 업데이트된 데이터에 대한 재학습, 전이 학습, 지속적인 모니터링과 같은 기술을 통해 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다. 이를 통해 머신러닝 모델의 성능은 시간이 지나도 관련성과 정확성을 유지할 수 있습니다.

예시: 예: 무역 회사의 경우.

외환 또는 원자재 거래 신호는 예를 들어 다른 시장 참여자의 행동 변화를 통해 바뀔 수 있습니다. 예를 들어 트레이딩 앱의 등장이나 고급 이벤트를 통해서도 이를 확인할 수 있습니다.

따라서 이미 정량적 방법을 사용하고 있는 기업은 항상 알고리즘을 업데이트하고 새로운 아이디어를 포함시키는 것을 고려해야 합니다.

Jakub: 세바스찬 통찰력 있는 대화를 나눠주셔서 감사합니다. 이 분야에서 더 많은 성장과 혁신이 이루어지기를 기대합니다!

Sebastian: 반갑습니다, Jakub. 이 플랫폼을 통해 우리 분야의 흥미로운 발전과 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서의 중요성에 대해 논의할 수 있어서 감사하게 생각합니다.