일반 분류
금융계에 아직까지도 AI 도입이 어려운 이유 (특히 캐나다)
작성자 정보
-
ㅇㅇ 작성
- 작성일
컨텐츠 정보
- 110 조회
- 1 댓글
본문
은행에서 이루어지는 거의 모든 것들은 “감사”를 거치게 됨
그 말인 즉슨 모든 프로세스가 설명 가능해야 한다는 것
근데 기계학습이나 AI는 설명하기가 어려움
기존에 우리가 사용하는 모형들은 어느 요소가 얼만큼 결정에 영향에 미쳤는지 정량적이고 비교적 직관적으로 이해 가능하지만
신경망 학습 딥러닝 이런 것들은 그렇게 하기가 쉽지 않음
설사 설명 가능하더라도 감사를 맡는 틀딱 중에 금융공학 + 컴퓨터 공학 + 규제를 다 꿰고 있는 사람들은 전무함
거기다 캐나다 규제가 미국보다 빡세다 보니
결국 아직 제한적으로만 쓰이고 있는게 현실임
하지만 점점 더 많은 분야에 도입이 되고 있고
북미 금융기관들은 유럽에 비해서 AI 도입이 빠른것도 사실임
아마 앞으로 금융지식 + 컴공/통계 지식을 갖춘 인재들이 은행 자리를 대부분 차지하게 될 듯
다른 산업보다 느리겠지만…
그 말인 즉슨 모든 프로세스가 설명 가능해야 한다는 것
근데 기계학습이나 AI는 설명하기가 어려움
기존에 우리가 사용하는 모형들은 어느 요소가 얼만큼 결정에 영향에 미쳤는지 정량적이고 비교적 직관적으로 이해 가능하지만
신경망 학습 딥러닝 이런 것들은 그렇게 하기가 쉽지 않음
설사 설명 가능하더라도 감사를 맡는 틀딱 중에 금융공학 + 컴퓨터 공학 + 규제를 다 꿰고 있는 사람들은 전무함
거기다 캐나다 규제가 미국보다 빡세다 보니
결국 아직 제한적으로만 쓰이고 있는게 현실임
하지만 점점 더 많은 분야에 도입이 되고 있고
북미 금융기관들은 유럽에 비해서 AI 도입이 빠른것도 사실임
아마 앞으로 금융지식 + 컴공/통계 지식을 갖춘 인재들이 은행 자리를 대부분 차지하게 될 듯
다른 산업보다 느리겠지만…
관련자료
댓글 1개
ㅇㅇ님의 댓글