딥 러닝 금융업 적용 사례

*딥 러닝 금융업 적용 사례*

 

- 딥 러닝 기술을 이용해 경제 및 금융시장의 현재 상황 분석 및 미래를 예측해 투자자문 서비스 및 트레이딩에 활용. 더 정확하게 미래를 예측하는 것이 가능해짐.

- 방대한 데이터를 해석하여 트레이딩 또는 투자자에게 최적의 솔루션을 제공하는 금융사 및 핀테크 기업 증가.

- 빅데이터와 딥 러닝 기술을 활용하여 대출신청자의 신용도 판단 및 채무 불이행 가능성 예측.

- 딥 러닝 기술을 활용한 음성 인식 기술과 함께 인공지능의 재무 분석 능력이 앱 형식으로 모바일에 탑재되면서 개인화된 재무 비서 기능 수행.

- 딥 러닝 기술을 이용한 사기결제 방지 : 전세계에서 이뤄지는 온라인 결제에서 발견된 수만 개의 잠재적인 특징을 분석해 특정 사기 유형과 비교하거나 사기 방식을 탐지하고, 다양한 유사 수법을 파악.

-향후 금융산업은 딥 러닝과 머신러닝을 포함한 인공지능 기술의 발달로 비용 절감, 생산성 증대, 리스크 감소, 고객맞춤 서비스 강화, 신규 사업 모델 개발 등의 긍정적 효과를 기대