Home Forums Investment FinGPT 3 FinGPT 3 Name * Password * Email 어느 문장에 코멘트를 해볼까 생각하다가 업계가 어느 위치에 서 있는가를 아는 게 가장 바탕이 되는 얘기가 될 것 같아서, 그것 먼저 답을 합니다. 금융권의 AI 사용에 대해서 말씀드리자면. AI 구현 방법론에 여러 계층이 있어요. AI 안에 ML (machine learning), ML 안에 DL (deep learning), DL 안에 Gen AI (generative AI). <strong>ML/DL:</strong> ML과 DL은 이미 금융권 뿐만 아니라 전 산업에서 광범위하게 사용되고 있는 성숙한 기술이고요. 금융권에서도 씁니다. 다만 그걸 트레이딩의 엔진으로 쓸만큼 정확도가 높지 않아요. 틀렸을 경우 책임질 수도 없고 무엇보다 틀린 경우 다시 교정하는 게 너무 어렵습니다. 왜냐하면 지금 production에 deploy 돼 있는 게 그때까지 가능한 모든 데이터를 모아 훈련시킨 거니까요. 더 낫게 만들 수 없어요. 그런데 그 점수가 별로 높지 않아요. 이게 지난 70년간 ML/DL이 실업무 완전 도입에 대부분 실패하고 보조 도구로만 쓰이는 이유입니다. 그러니까 ML/DL은 트레이딩에 쓸 수는 없고 좀 실패해도 되는 분야, 사기 탐지, 칩입 탐지 같은 보안 분야, 대출심사의 1차 필터링, 신용카드발급 1차 필터링같은 곳에 적극적으로 도입이 돼 있습니다. 모델을 훈련할 때 false positive 와 false negative 라는 오류(고등학교 수학에서 배우는 제1종의 오류, 제2종의 오류 그겁니다) 중 한쪽을 집중적으로 더 잘 줄이도록 훈련시킬 수 있어요. 두 가지 오류를 다 제거하여 전체적으로 다 잘하게 만드는 건 극도로 어렵지만, 예를 들면 false negative (즉 사기를 놓치는 경우)를 최소화하는 식으로 한쪽에 가중치를 두면, 사람이 하나하나 하는 것보다 압도적으로 잘 하게 만들 수 있거든요. <strong>Gen AI:</strong> Gen AI는 어느 단계냐 하면, 당연히 트레이딩에 못 쓰죠. 금융권에서 사용하는 어떤 모델이라는 것은, 수학적 정의와 비슷한 엄격함을 요구합니다. 이 모델의 in/out이 무엇이냐가 정의가 돼야 모델로 인정을 받고 그걸 비즈니스에 사용할 수 있어요. Gen AI 결과는 랜덤이기 때문에 트레이딩에 못 씁니다. 원래 '모델'로 안 하던 거, 예를 들면 리서치에는 쓸 수 있어요, 보고서 작성에 쓸 수 있어요. Gen AI는 그러면 뭐하는데 쓰냐? 월가 돈 많아요. Gen AI 도입에 총력전입니다. 모든 분야에 Gen AI 도입 검토와 테스트를 하고 있죠. 인력의 생산성이 수십~수백배 단위로 올라가는 분야가 속속 나오고 있습니다. 아다시피 그렇게 올라간 생산성 덕분에 개발자 cut, 중간매니저 cut, HR cut, 고객대응팀 cut, 애널리스트 cut, ... 말로 업무를 하는 직종의 인력 가지치기 하는데에도 사용이 되고 있고요. 2026년은 AI로 인한 생산성 혁신이 시작되는 해입니다. I agree to the terms of service Comment
