4차 산업혁명의 시대, 우리는 모든 분야에서 변화를 체감하며, 개인마다 서로 다른 성향이나 능력에 관계없이 정보나 지식을 공유하거나 활용하며 살아간다. 이 책에서도 누구나 알아야 하는 기본적인 정보를 말하고 있지만 사람들이 단면적으로 아는 지식을 보다 깊이있게 소개하며 독자들의 이해를 돕고 있다. 책에서는 금융데이터, 로보어드바이저 등 이론적으로 우리가 공부를 해야 이해 할 수 있는 용어정리나 개념에 대해 자세히 소개하며 앞으로의 미래사회는 어떤 모습으로 구현 될 지, 알아 보게 될 것이다.

인공지능이 주는 긍정과 부정의 이해도, 개인마다 혹은 이를 활용하는 집단이나 기업마다 다른 관점으로 해석 할 것이다. 하지만 인공지능은 이미 모든 분야에서 응용, 활용되고 있고 이는 우리가 거스를 수 없는 시대정신이자 변화의 물결이다. 이를 통계나 데이터 활용에 적극적으로 사용한다면 지금보다 나은 편의성이나 정보의 열람이나 수집, 이를 통해 다양한 분야와의 결합 및 융합적 가치를 낼 수 있고, 실무적으로도 굉장히 중요한 과정으로 볼 수 있다.

특히 금융산업이나 분야의 경우, 보수적인 색채가 강하며 사람들이 느끼는 체감상의 거리감이 존재하기에 단순한 핀테크에 대한 언급이 아닌, 로보어드바이저를 중심으로 말하는 금융데이터의 현대화, 디지털금융이 주는 미래가치는 어디에 있는지, 또한 개인들이 가장 중요시 하는 자산관리의 표본이나 체계에 대해서도 함께 언급하고 있기에 책을 통해 현재와 미래를 동시에 그려보며 나름의 대응이나 준비를 할 수 있을 것이다.

이미 사람들은 모바일 어플을 통해 생활속에서 금융관리를 하거나 다양한 형태로 투자나 재테크 정보를 수집하며, 나에게 맞는 상품이나 종목에 대해 공부하며, 이를 실무적으로 활용 할 방안에 대해 고민하고 있다. 그렇다면 기업들도 이런 변화상에 발맞춰, 어떻게 하면 경쟁력있는 기업이 될 것인지, 또한 대중들이 바라는 금융산업의 모습이나 배울 수 있는 새로운 전략이나 자신들의 경영방식의 장단점 파악 등 종합적인 관점에서 판단하며 미래를 준비 할 수 있을 것이다. 인공지능 인사이트를 통해 금융산업의 현주소, 나아가 가까운 미래에는 어떤 분야를 중심으로 산업재편이나 새로운 서열화가 이뤄질 지, 책을 통해 만나 보도록 하자.

구글 ceo 인 순다 피차이는 "우리는 컴퓨터의 새로운 전환기를 목격하고 있다.바로 모바일 퍼스트 세계에서 인공지능 퍼스트 세계로의 전환이다."라고 말했다.이는 미래 핵심 경쟁력은 인공지능에 있다는 의미로,제공하는 모든 제품과 플랫폼에 인공지능을 탑재할 것을 선언했다. (-15-)


2018년 알파폴드 발표

알파폴드는 아미노산 염기서열로부터 3차원 단백질 구조를 예측하는 경쟁에 참여하여 현격한 차이로 2위를 따돌렸다.단백질 구조 예측은 생명공학 분야의 주요 문제 중 하나다. 알파폴드의 성과가 놀라운 점은 딥마인드가 생명공학분야 전문가를 별도로 채용하지 않고 해당 문제를 처음 접하면서 연구를 시작했음에도, 완전히 새로운 접근방법으로 기존의 연구성과를 초월하는 결과를 냈다는 점이다. 인공지능 기술이 가지고 있는 무한한 가능성과 잠재력이 증명됐다는 점에서 다음에는 또 아떤 혁신을 가지고 올지 기대가 된다. (-59-)


기초데이터 분석:기본 요인과 내재가치 분석
기술적 분석:과거 가격과 거래량의 변화를 기초로 가격의 움직임 예측
정서 분석: 투자자들의 시장에 대한 반응이나 두려움 분석,장 분위기 분석. (-112-)


대부분의 사람이 네트워킹을 하고 싶어하는 산업군이 있다.바로 법조,의료,금융이다. 해당 산업군의 공통적인 특징은 생활에 꼭 필요한 영역이지만 복잡하고 전문적인 지식이 필요한, 폐쇄적인 라이선스 산업이라는 것이다. 결국 우리는 해당 산업의 서비스를 이용하기 위해서는 높은 비용을 지불하고 믿고 맡기는 수밖에 없다.그만큼 해당 산업에서는 고객의 신뢰가 절대적으로 필요하다. (-197-)


텐서플로는 수치 연산을 수행하는 라이브러리다. 컴퓨터 라이브러리로서는 수치 연산이 그리 특별한 잂이 아닐 수도 있지만, 텐서플로자 수행하는 방식은 데이터 플로 그래프(DATA FLOW GRAPH)를 이용한다는 점에서 여타 라이브러리와 다르다. (-238-)


알파고가 진화하고 있다.2016년 이세돌과의 바둑대결 이후 커제와의 바둑대결도 승리를 하게 되었고,딥마인드 기술의 실체를 보게 되었다.획기적인 변화의 시작이 공포로 다가오게 된 것은 인공지능의 성장,확장 가능성 때문이다.이제 인간은 우리 삶을 지배할 기술로 인공지능을 손꼽고 있으며, 이상이 현실이 되었다.여기서 인공지능이 큰 역할을 하고 있는 것은 로봇이 있어서다.물리적인 역할은 로봇이 하고, 학습이나 지식은 인공지능을 통해서 습득하고 있다.인간보다 더 빠르고,정확하게 할 수 있으며,무엇보다 인간이 가지고 있는 취약점에서 벗어날 수 있다.


로보어드바이저와 챗봇.이 두가지는 인공지능 기술이 적용된 대표적인 사례이다. 여기서 우리는 한 번 더 생각해 볼 수 있는 것,직업이 달라진다는 것이다.인공지능으로 대체할 수 닜는 직업군이 사라질 가능성이 크며, 그 대안이 아직 미흡하다.특히 산업군 중에서 특정 직업군,엘리트 직업군으로 대표하는 '사'로 끝나는 직업과,그들이 뵤여주는 서비스에 획기적인 변화가 나타날 수 있으며,우리가 생각하는 시간 활용에 변화가 나타날 수 있다.어드바이저라고 지칭하게 된 것은 이와 무관하지 않았다.재택근무가 현실이 되고, 다양한 일을 동시에 처리할 수 있는 이유는 여기에 있으며,앞으로 무엇을 해 나가야 하는지 깊이 들여다 볼 때이다.


예측과 계산,학습,.이 세가지가 인공지능을 통해서 현실이 될 수 있다.기초 데이터를 인공지능 스스로 무한 반복하여, 인간이 보여주는 판단과 논리를 인공지능이 할 수 있게 되는 날이 앞으로 나타날 수 있다.그 과정에서 우리는 단순한 직업보다 창의성을 요구하는 직업이 뜨고 있는 이유는 여기에 있다.더군다나 이번 코로나 바이러스로 비대면이 늘어나면서,인공지능과 로봇,가상현실이나 사물인터넷,클라우드 기업이 재빠르게 움직이고 있는 이유는 여기에 있다.더 나아가 인공지능 기술의 강점은 불확실성에 있다. 여전히 약인공지능에 머물러 있지만, 앞으로 인공지능 컴퓨터가 서로 연결되어,미해결 상태에 놓여진 문제둘을 풀 수 있기 때문이다.그것이 이 책에 소개하고 있는 인공지능 인사이트이며, 현대인들에게 제4차 산업혁명에 걸맞는 교양에 걸맞는 조건들을 생각해 보게 된다.

인공지능 인사이트 - 로보어드바이저 금융을 보조하다.

오늘 소개할 책은 한국금융연수원에서 출판한 임홍순 빅트리 대표님과 곽병권, 박재홍 부대표님의 ＜인공지능 인사이트＞이다.

한국금융연수원에서는 금융전문도서 시리즈 출판 중 4차 산업 혁명에 대한 디지털금융시리즈를 발간한다.

빅데이터, 인공지능, 블록체인, 프랫폼, 트랜스포메이션에 대한 내용이다.

그 중 이 책은 로보어드바이저 개발회사 빅트리의 대표이사진들이 공저자로 참여해 한국금융연수원에서 수 년째 강의를 하고 있는 ‘인공지능 인사이트’ 중 로보어드바이저 사례를 중심으로 이야기를 펼쳐간다.

1부에서는 금융산업에 불고 있는 4차 산업 혁명의 변화를 조망한다.

인공지능 기술의 급격한 발전은 알파고의 등장으로 대중에 충격을 주었고, 1년도 지나기 전에 ‘알파고 마스터’로 업그레이드된 알파고는 바둑 세계 랭킹 1위인 커제 9단에 완승을 거둔다.

놀라운 사실은 알파고 제로는 인간의 기보를 학습한 것이 아니라 강화학습이라고 불리는 자체 학습 알고리즘으로 발전했고, 서버급 컴퓨터 1대에서 운용되었다는 점이다.

예측하기 어려울 정도의 발전 속도라는 점이다.

일부 미래학자는 2045년경 특이점에 도달한다고 예측한다.

특이점에 도달한다는 의미는 인공지능이 인간의 지능을 넘어선다는 것이고, 영화상의 터미네이터 세상이 온다는 것이다.

금융산업에서도 새로운 비즈니스 모델이 등장했고, 고객의 변화는 빠르게 진화한다.

과거 중개업을 요체로 하는 금융업은 금융사에 방문한 고객의 니즈에 맞는 금융서비스를 제공하는 비즈니스를 주로 했지만, 지금의 고객은 자신들이 필요한 금융서비스를 스스로 선택하고 그러한 서비스를 제공하는 금융사를 찾는 것이다.

고객의 변화는 핀테크 산업의 급격한 성장을 촉발했다.

놀라운 점은 핀테크 산업이 국내에 소개된 이면에는 한류 드라마 ＜별에서 온 그대＞가 있다.

일명 ‘천송이 코트’를 주문하고 싶었던 중국 고객들은 한국의 공인인증서가 없어 물건을 구매할 수 없었다.

해외고객은 차선책으로 미국의 페이팔, 중국의 알리페이와 같은 지급결제 서비스를 이용해서 물건을 구매했고, 이는 핀테크 산업의 발전으로 이어졌다.

금융의 대면 서비스에서 비대면 서비스로의 이전은 자산관리 산업에서 인공지능의 기술을 폭넓게 활용하는 기폭제가 되었다.

펀드매니저를 대신하는 로보어드바이저가 자산을 운용하고, 더 높은 수익을 올리는 것을 아직은 마케팅의 일환이다.

현재 세계 금융시장에서 로보어드바이저의 주요한 임무는 자산관리를 보조하는 일이다.

어드바이저라고 하지만 아직은 자문의 범위가 넓지는 않다.

여전히 부동산이나 은퇴, 수입 지출 관리, 세무 등의 재무관리는 전통 설계사들의 영역이다.

2019년 CFA협회 회원을 대상으로 설문을 한 결과, 파이썬, R, 매트랩과 같은 코딩 언어를 포함한 머신러닝 기법을 사용한 프로그램을 사용하는 투자 전문가는 많지 않은 것으로 나타났다.

설문 대상자 중 포트폴리오 운용역의 95%는 여전히 엑셀과 투자 전략 및 프로세스를 자사의 분석 툴에 의존하는 것으로 나타났다.

하지만 로보어드바이저 시장은 최근 저렴한 비용과 낮은 진입장벽 등으로 많은 인기를 얻고 있다.

해마다 로보어드바이저 산업의 성장세는 증가할 것이다.

로보어드바이저의 서비스가 초기에는 설문자들의 식별하기 위한 질문지의 답을 보고 투장상품을 추천했다면, 현재 미국의 켄쇼 테크놀러지의 ‘워런’은 금융시장에 쏟아지는 각종 정보를 스스로 분석한다.

미시적인 부분에서 거시적인 부분과 기업의 실적, 신제품 발표, 주가행보, 정부의 경제지표 발표, 금융 당국의 재정 정책 변화 등 거의 모든 부분에서의 금융 데이터를 분석하고 있다.

국내에서도 빅트리사가 설계한 ETF 자산배분형 상품으로 ‘빅봇’이 등장하여 KB투자증권 및 두나무투자일임에서 활약하고 있다.

로보어드바이저의 활약이 현재에 그치지 않고, 좀 더 광범위한 금융데이터를 분석해 고객에게 더 만족한 서비스를 제공하는 것은 분명하다.

문제는 누가 얼마나 더 뛰어난 로보어드바이저를 설계할 수 있냐는 점이 관건이다.

인공지능 인사이트 로보어드바이저 편은 금융산업의 로보어드바이저에 대한 활약과 미래 전망을 확인할 수 있는 좋은 기회이다.

- 이 글은 출판사에서 도서를 지원받아 작성하였습니다.

#인공지능인사이트 #로보어드바이저 #임홍순 #곽병권 #박재훈 #한국금융연수원 #책과콩나무

https://blog.naver.com/johnpotter04/221987912564

금융 실무 인공지능 입문서

 금융 실무자를 대상으로 쓰인 책이다. 핀테크 등 금융에서 활용되는 인공지능 사례부터 인공지능 이론, 전망과 한계를 배울 수 있다. 교양서가 아닌 전문서다. 인공지능에 대한 기초 개념을 습득한 사람을 대상으로 했다. 이론적이면서 실무적인 내용이 많다. 확률과 통계 수학과 경제학, 그리고 금융에 대한 기초 상식을 요구한다. 하지만, 책 구성이 꼼꼼해 조금만 노력한다면 일반인도 충분히 이해할 수 있다. 꼼꼼한 이론 설명에 기반한 사례 설명으로 독자가 자연스럽게 금융에 이용되는 인공지능을 배울 수 있다. 금융 인공지능 심화 입문서로 최적이다. 더 상세히 설명하지 않은 게 아쉬울 뿐이다. 

 저자는 4차 산업혁명 속 변화하는 금융을 보여준다. 인공지능이 가져온 사회 전반의 변화와 더불어, 핀테크(Fintech) 등장과 사례를 보여준다. 액티브 펀드(Active Fund) 가입이 감소하고 인덱스 펀드(Index Fund) 가입이 증가하는 등 자산관리 시장에 어떤 변화가 나타나고 있는지 배울 수 있다. 특히, 알고리즘 매매가 일으킨 증시 폭락 사례를 들며, 저자는 알고리즘의 보안과 오류 검증을 강화해야 한다고 조언한다. 인공지능의 장점으로 '인간보다 빠르고 정확함', '보편성', '일관성', '편리성', '낮은 비용'을 들며, 인공지능이 발전할수록 기존 금융업 종사자의 일자리는 사라지고 AI 관련 인력으로 대체될 거로 전망한다.

 저자는 인공지능 도입 이전 '명확한 비즈니스 목표와 규칙'과 '양질의 데이터' 확보가 필수라고 조언한다. IT와 인공지능에 투자한다고 저절로 생산성 향상으로 이어지지 않는다면서, 이 둘이 확보되지 않은 인공지능은 '빛 좋은 개살구'라고 이야기한다. 섣부른 IT와 AI 도입은 '밑 빠진 독에 물 붓기'라는 거다. 애매한 비즈니스 목표로는 무엇이 양질의 데이터인지 구분할 수 없다. 부적절한 데이터를 이용한 인공지능은 심각한 오류를 일으킨다. 비즈니스 환경은 끊임없이 변화하기 때문에 명확한 목표와 규칙을 설정하기 어렵고, 데이터 그 자체도 확보하기 어려운데 양질의 데이터는 더더욱 어려운 게 현실이다. 하지만, 어렵더라도 반드시 이 둘을 명확히 해야 한다는 거다. 경쟁에 밀려 섣불리 도입할 게 아니라 신중해야 한다.

 생각보다 어려운 심화 이론에 머리 아플 수 있다. 하지만, 금융이 어떻게 변화하고 있고, 어떤 문제를 겪고 있으며, 앞으로 어떻게 변화할 것인지를 어렵지 않게 살펴볼 수 있는 책이다. 금융업에 종사하거나 관심이 많은 사람에게 추천하고 싶은 책이다.

SF 영화나 애니들에 나오는 인공지능들은 인류의 경쟁자이자 무서운 경계 대상으로 많이 등장한다. 실제 인공지능이 점점 활용되면서, 이로 인한 일자리가 줄어드는 현상도 보이고, 더러 부정적인 연구 결과도 등장하고 있다. 그러나 인간은 불을 다른 짐승들처럼 무서워만 하지 않고, 이용할 줄 알아, 지금까지 지구상에 발전하며 살아남았다 생각한다. 인공지능도 마찬가지다. 경계하며 배척하기보다는 그것을 어떻게 잘 활용할 수 있나 궁리해야 한다. 

그런 면에서 '인공지능 인사이트'는 인공지능이 우리를 위해, 어떻게 금융에 활용될 수 있는지 그 현황과 가능성을 살펴보는 책이다. 빅데이터, 인공지능, 블록체인, 플랫폼, 디지털 마케팅, 디지털금융 비즈니스 이렇게 6개 분야를 다룬 KBI 금융 디지털금융 시리즈 중에 인공지능 분야를 다룬 책이다. 다른 시리즈도 매력적인 주제로 기회 닿는 데로 읽어 보려고 한다. 

'인공지능 인사이트'는 전체 5파트로 되어 있다. 첫번째 파트에서는 현 금융산업에 대해 알아보고, 새롭게 불고 있는 변화의 바람에 대한 이야기를 하고 있다. 플랫폼 비즈니스를 활용한 핀테크가 어떻게 발전하고 있는지도 사례를 통해 살펴보고 있다.

파트 2에서는 인공지능의 역사와 발전 상황, 머신러닝, 신경망, 강화학습과 같은 구체적인 기술에 대한 개념 등을 다루고 있는데, '인공지능 인사이트'는 금융인이나 일반인들 대상으로 인공지능이 어떻게 금융업에 활용되는지를 보여주는 책으로 IT 전문서적은 아니다. 그런 만큼 세부적인 인공지능 기술을 이야기하는 것보다는 기술 전반적인 추세를 알아보는 백서 느낌이다. 

그러다 보니  어떤 파트는 잘 설명이 되고 있으나 어떤 파트는 너무 설명이 간략히 되어 내용을 이해하기 어렵게 하는 부분도 있다. 사실 방대한 인공지능의 영역을 책 한 권에 다 담는다는 것은 불가능한 일이다. 개념 파악이라는 점에 포커스를 맞춰 보는 것이 좋을 것이며, 책에 나오는 각종 도표와 자료들은 필요에 따라 PPT 자료를 만들 때, 큰 도움이 될 수 있는 만큼 이런 면들은 이 책의 가치를 상당히 긍정적으로 보게 한다.

금융산업은 오랜 시간 다양한 자료를 쌓아왔다. 이는 빅데이터나 인공지능을 적용하기 좋은 요소이다. 활용하기에 따라 엄청난 변화를 가져올 수 있는 것이다. 파트3, 4에서 말하고 있는 것들이 바로 이것이다. 빅데이터와 인공지능을 이용하여, 각종 추이를 예측하고,  투자분석, 시장분석을 하고 있다. 고객  개개인 상황에 맞는 맞춤 자산관리를 넘어 로보어드바이저 시장을 열고 있다. 음성 인식을 이용한 금융 챗봇으로 비대면 서비스를 넓히고 있다. 금융도 공장 자동화처럼 인공지능을 이용한 자동화를 시도하고 있는 것이다. 과거 몇몇 사람으로 발생했던 금융사고는 줄어들 것이다. 리스크 관리에서도 과거와 다르게 될 것이다. 대충만 봐도 앞으로 금융산업은 엄청난 변화가 있을 거라는 예상을 할 수 있었다.

책 마지막 파트에서는 인공지능 맛보기로 텐서플로 개념을 알아보고, 직접 사용해보는 실습편이 들어 있다.  여기서는 삼성 주가 자료를 신경망 구조 패턴 학습시켜 주가 예측하는 작업도 해보고, 은행 마케팅 데이터 분석 사례를 통해 인공지능의 활용 가능성을 간단히 체험해본다. 

우리나라 금융은 그동안 너무 변화를 피해왔다. 변화에 적응하지 못하면, 멸종될 수밖에 없다. 그러므로 우리 금융도 적극적으로 인공지능 기술을 도입해야 한다. 다양한 도전을 통해, 인공지능이 우리에게 불처럼 편리함과 발전을 가져오게 만들어야 한다.

어쨌든 '인공지능 인사이트'을 통해 국내 금융 산업의 상황을 살펴볼 수 있었고, 금융산업과 인공지능 산업이 어떻게 융합될 수 있는지도 알 수 있었다. 한 권의 책으로 전체적으로 정리할 수 있어서 좋았다. 

영화속에서 나오던 말 한마디에 자동 요리가 되는 기기, 아기 돌보는 로봇등이 머지않아 우리의 일상의 활동을 대신하게 되면서 더욱 편리함을 줄 것이다. 현재 여러 사물인터넷(loT) 기술로 다양한 데이터를 실시간 수집하고, 클라우드 기술이 저렴한 비용으로 데이터를 저장, 관리하면서 최신 컴퓨팅 자원을 확보 할수 있다. 광범위한 데이터들을 분석하고 처리하는 빅데이터 기술과 이러한 데이터를 기초로 학습을 통한 최적의 솔루션을 제공하여 효율적인 의사결정 지원등의 다양한 서비스를 인공지능 기술들이 급속히 발전하는 4차 산업혁명이 경제, 사회, 문화, 금융 생활 전반에 걸쳐 커다란 변화를 가져오고 있다. 과학, 기술의 발달로 이러한 변화가 진행되는 것일수도 있지만 궁극적으로 고객의 니즈에 따라 개발되고 공급되는 소비자 중심으로 4차 산업혁명으로 흐르고 있는 것이다.

금융시장 분야에서 보면, 금융사의 신용, 신뢰보다 '카카오페이',''토스'처럼 간편결제등의 금융 서비스(핀테크)를 우선으로 하는 비지니스 모델로 바뀌었고, 최근에는 개인금융, 소액대출, 소액 자산가등의 고객에게 집중하는 핀테크 비지니스 모델로 나아가고 있다. (*핀테크:금융과 IT의 융합을 통한 금융서비스및 산업의 변화. 모바일뱅킹,앱카드등.)

[인공지능 인사이트]에서 4차 산업혁명의 인공지능의 기술에 대한 소개와 도입, 인고지능 기술 알고리즘과 현재의 적용 사례와 앞으로 어떻게 적용할것인지에 대한 설명과 경험을 해볼수 있는 튜토리얼을 소개한다.

특히, 인공지능 기술중에서 자산 관리 이론과 '로보어드바이저' 산업에 대해서 좀더 깊게 살펴본다. 인공지능 기술에 대한 이해를 바탕으로 금융 지식을 전달하고, 금융상품을 분석해주고, 자산운용을 도와주는 일종의 금융 비서인 '로보어드바이저'의 서비스 유형, 절차와 미국과 국내에서의 현황등에 대하여 설명한다.

현재는 제공하는 자산 배분의 포토폴오리가 비교적 단순하고, 인공지능의 딥러닝, 머신러닝 기능과 조금은 거리가 멀긴 하지만, 로보어드바이저의 특징인 '저렴한 비용으로 , 언제 어디서나, 개인 맞춤형 자산관리 서비스를 제공 가능한 것'으로 많은 인기를 얻고 있고 앞으로 많이 사용될 것이다.

국내에서는 그동안 비대면 형식으로 고객들의 자산을 자동 관리해주는 서비스를 제공해주는 플랫폼으로만 인식되었고, 국내 자체 기술력을 확보하여 독자적인 서비스를 나서기도 했지만, 초기에 기대에 만족할만한 수익률을 보여주지 못했고, 비대면 계좌 개설이 허용되지 않아 고객들의 접근이 쉽지 않았고, 은행이나 증권사에 대한 협업을 할 수 밖에 없는 등의 활성화가 잘 되지 않았는데, 앞으로 비대면 일임 계좌 허용을 시작으로 환경이 개선되면서 활성화 될 것으로 전망된다.

"로보어드바이저는

사람의 개입이 없는 자동화된 알고리즘 기반의 재무 계획 서비스를 제공하는 디지털 플랫폼으로,

일반적으로 고객들의 재무상태, 미래목표 등에 관한 정보를 온라인을 통핸 수집한 데이터를 이용하여

자문해주고 자동으로 고객자산을 투자한다."

경영자 84%가 인공지능 기술이 내부 프로세스 혁신 또는 서비스 혁신을 이룰 것이라고 기대했지만, 현실적으로는 5%에 불과했다. AI가 100% 정확한 분석을 하고, 알아서 학습하면서 진화한다고 믿는 것은 막연하고 단순한 추측에 불과하다. 인공지능의 한계는 AI를 적용하는 영역의 '명확한 규칙'과 '양질의 데이타'가 필수적이다. 그러나 명확한 규칙을 찾기 힘들고 비지니스 규칙이 명확하지 않기 때문에 무엇이 양질의 데이터인지 확인하기 어렵다. AI 도입 전략에서는 AI의 역량과 한계에 대한 이해를 바탕으로 도입 필요성 및 목표를 명확히 하고, 수준 및 역량을 고려한 실행 계획을 수립하는 것이 중요하고, 전문가와 함께 하여 위험을 최소화해야 한다. 실행은 소규모 영역에서 시작하여 성공 경험을 확보하고 확산하는 전략이 유효 하다. VoC(고객의 소리) 텍스트 분석, 챗봇으로 인공 지능 기술 활용과 적용의 한계에 대해 살펴 본다.

마지막으로 구글의 텐서플로라는 인공지능 개발 도구를 활용해서 직접 개발환경을 설치하고, 다양한 인공지능기법을 활용해볼수 있도록 설명하고, 캐글 챌린지 분석 방법에 대한 소개를 하여 직접 인공지능을 경험해볼수 있도록 구성되어 있다.

인공지능의 기술에 대한 자세한 알고리즘과 활용 사례에 대해 살펴보고, 앞으로 도입의 전략 수립에 대해서도 생각해볼수 있고, 그 중 금융데이터 분야에 대한 적용과 활용의 사례등을 자세하게 알수 있는 책이다.

인공지능이라고 하면 우리를 놀라게 했던 알파고가 생각이 난다. 아마 그때부터인가 우리 삶에 깊숙히 들어오지 않았을까?

처음 알파고와 이세돌이 붙을때만 해도 아직 인공지능이 사람을 이길수 있을까?라는 생각을 했지만 그떄 봤던 인공지능은 우리가 SF에서 봤던 인공지능이 성큼 다가온것을 알려주었다. 그리고 그 뒤부터 많은 곳에 인공지능이 투입되기 시작했다.

외국에서는 이미 주식투자에 인공지능 기술을 쓰고 있다고 한다. 이제는 은행 어플만 가도 인공지능 투자가 많다.

정확한 데이터로 통계를 내서 우리에게 맞고 더 이익이 많이 나는 것을 추천해 준다.

물론 인공지능이라서 대단한것이 아니라 그 인공지능을 더욱더 똑똑하게 만드는 알고리즘이 중요하다.

인간의 머릿속처럼 계쏙해서 배워나가면서 더욱더 효과적인 길을 찾게 만드는 것이다.

그래서 이제는 딥러닝이라는 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 것까지 발전이 되어왔다

특히 이런 속도는 금융권에서 더욱더 빠르게 도입이 되고 있다. 위에서 말했듯이 인공지능을 통해 투자를 하게 되었다.

만약 자사에 인공지능을 도입하려면 고민해야 할 것들이 존재한다. 인공지능이 더욱더 효과적으로 돌기위해서는 양질의 데이터가 필요하다. 그 양질의 데이터가 더 효과적인 결론에 도달하기 떄문에 양질의 데이터가 필요한 것이다. 물론 지금도 구글이나 이런곳에서 계속해서 각 회사들의 자료를 풀고 있다.많은 사람들이 더욱더 효과적으로 더 양질의 인공지능을 위해 노력을 하고 있다.

물론  아직은 많이 발전해야할 단계이다. 예전에  마이크로소프트에서 만들어진 채팅봇 테이는 만들어직 16시간 만에 없어졌다. 사람들과 대화를 하는 도중나쁜것을 배워 인종 차별주의자로 커져갔기 떄문이다. 이렇듯 인공지능을 어떻게 양질의 데이터를 주느냐에 따라 많이 바뀌는 것을 알게 된 대목이다.

계속해서 발전하고 있는 인공지능. 아직도 더 발전하고 머지않아 미래에는 SF에서 보던 그 인공지능이 나올 시기도 멀지 않았지 않을까? 여러분들이 생각하는 인공지능은 어떤것인가요?