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BI|분석

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

과학 기술에는 어두운 이면이 존재한다. 인간의 이미지를 실제와 유사하게 합성하는 ‘딥페이크(Deepfake)’도 이런 논란이 있는 대표적인 기술이다. 가장 널리 알려진 사용례가 가짜 뉴스와 디지털 성범죄 영상 제작일 정도로 딥페이크의 역기능을 우려하는 목소리가 크다. 하지만 순기능도 간과해서는 안 되는 부분이다. 딥페이크로 그리운 사람의 생전 모습을 재현하거나 고품질 합성 영상을 제작해 영화 산업의 효율을 높일 수 있으며, 질병 진단에 활용하기도 한다. 특히 최근에는 적은 양의 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 데이터양을 늘리는 ‘데이터 증강’ 분야에서 새로운 게임 체인저로 주목받고 있다. 다양한 활용사례를 통해 딥페이크의 명암을 살펴보고, 의미 있는 발전 방향을 모색해 본다. 주요 내용 - “AI가 낳은 괴물?” 딥페이크의 탄생 - 딥페이크의 핵심 기술 ‘GAN’ - 그리고 시작된 가짜와의 전쟁 - 산업 전반의 혁신을 가져올 ‘게임 체인저’로서의 딥페이크 - 딥러닝을 활용한 딥페이크 탐지 기술 동향 - 딥페이크를 감당할 사회적 역량이 필요한 시점

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BI|분석

글로벌 금융 리서치 #2: 금융서비스 혁신을 위한 지능형 자동화(RPA) 로드맵

불확실성으로 가득한 미래에는 발전을 거듭하고 변화에 민첩하게 대응할 필요성이 더욱 대두될 것입니다. 금융 서비스 조직은 AI 및 지능형 자동화를 통해 프로세스를 확장하고, 우선순위가 높은 업무에 활용할 수 있는 인적 리소스를 할당하며, 결과적으로 고객 경험을 개선하는 방법을 파악할 수 있습니다. 그러나 금융 전문가들이 자동화의 논리와 이점을 이해하고 있는 반면, 현재 업무 환경은 변화에 대응하도록 조성되어 있지 않습니다.  바로 이러한 노력을 통해 지능형 자동화의 이후 단계가 실현되고 더 많은 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다. 가장 큰 변화를 만드는 핵심 요소는 디지털화 및 자동화가 진행되기 전에 모든 전환 작업에서 주요 프로세스를 재구상하고 재구성하는 노력이 수반되어야 한다는 것입니다. McKinsey는 “기업이 자동화에 착수하기 전에 재구성 작업을 진행하면 성공률이 40% 증가합니다 “라고 말합니다.<22p> 주요 내용 - 새로운 운영 모델의 기본 원칙 - 조직 전반에서 지능형 자동화를 주류로 만들기 - 연구 결과 - 전략적인 하향식 지능형 자동화를 위한 명확한 경로 만들기

Blue Prism 2022.01.05

BI|분석

글로벌 금융 리서치 #3: 고객과 미래 금융 비즈니스를 위한 지능형 자동화(RPA)

금융 기관이 직면한 과제에는 ESG 같은 영역의 규제뿐 아니라, 은행이 취약한 고객을 공정하게 대우하고 개인화된 상품과 서비스를 제공할 것이라는 기대감이 커지고 있다는 점도 포함됩니다. 한편 전 세계적으로 급증하는 랜섬웨어 공격과 부정행위로 인해 보안 우려가 높아지면서 비용 절감에 대한 압력이 계속되고 있습니다. 또한 은행은 애자일 핀테크의 영향으로 가치 창출 서비스가 분리되고 있으며, 대출 상품에서 이미 대형 기술 기업의 존재감이 증가하는 광경을 목격하고 있습니다. 이제 은행이 고객과의 관계를 유지하려면 다른 관점에서 성공을 측정해야 한다는 것은 분명합니다. 빠르고 효율적인 운영도 중요하지만 개인화와 훌륭한 고객 서비스의 중요성 또한 커지고 있습니다. 스마트 리더십과 더불어, 기술은 고객 서비스에 대한 접근 방식을 전환하고 재구성하기 위해 금융 기관이 이용할 수 있는 가장 중요한 수단이 될 것입니다.  <17p> 주요 내용 - 고객이 무엇을 원하는지 진정으로 파악 - 고객 인사이트 활용 - 조사 결과 - 고객 경험 개선

Blue Prism 2022.01.05

BI|분석

글로벌 금융 리서치 #1: 지능형 자동화(RPA)와 금융 서비스 업무의 재구성

이 보고서는 2020년 12월~2021년 1월에 PollRight가 미국, 영국, 프랑스, 독일, 북유럽, 중동 및 아프리카, 아시아와 오스트랄라시아 전역에서 백오피스 운영에 관여하는 고위 간부급 이상의 은행 전문가 총 550명을 대상으로 실시한 독립적인 리서치에 기반하여 작성되었습니다. 현재의 지능형 자동화는 적응력과 전반적인 탄력성 및 고객에게 제공하는 경험의 품질을 높일 필요가 있는 금융서비스 업계에는 그야말로 최적의 시점에 도래했다고 볼 수 있습니다. 새로운 디지털 중심의 경쟁업체와 빅테크 주자들이 경쟁 위협을 야기하고 있지만, 금융서비스는 자동화 기술을 활용하여 새로운 상품과 파트너십을 구축하고 향후에는 사람, 시스템과 디지털 워크포스가 각각 1/3씩을 차지하는 형태로 운영 방식을 재구성하는 기회로서 이러한 상황을 활용할 수 있습니다.<7p> 주요 내용 - 과제 : 금융서비스 업무의 재구성 - 전략 개선을 위한 기술 활용 - 팬데믹으로 인한 새로운 업무 방식 도입의 가속화 - 변화를 이끌어내는 지능형 자동화

Blue Prism 2022.01.05

BI|분석

금융 서비스 혁신을 위한 핵심 포인트와 해결책

금융업계에서도 효과적인 디지털 트랜스포메이션을 통해 서비스 혁신을 이루고자 하는 움직임이 늘고 있고, 코로나19 사태 이후 ‘언택트(Untact)’ 바람이 불면서 인공지능 등의 새로운 디지털 기술들을 적용한 서비스들을 출시하는 속도도 빨라지고 있다. 중앙 집중형이었던 기존의 금융 비즈니스 모델도 점차 각각의 개인에게 연결되는 형태로 진화하면서, 금융사들은 어떻게 하면 더욱 빠르고 효과적인 방법으로 서비스를 구축하고 제공할 수 있을지에 대한 고민이 늘었다. 서비스 혁신을 실현하고자 할 때, 많은 금융사들은 크게 두 가지 측면에서 더 나은 해답을 얻고자 한다. 첫째, 디지털 트랜스포메이션을 통해 현재의 업무 및 서비스 환경을 어떻게 변화시킬 것인지, 둘째,  서비스 질 향상을 돕는 방대한 양의 분석 데이터를 어떻게 안전하게 보호하면서 활용할 것인지이다. 본 보고서에서는 금융기업 및 기관에서 이러한 고민을 하게 된 배경과 존재하는 리스크들을 짚어 보고, 이를 해결할 수 있는 IT 전략과 솔루션을 제안하고자 한다. 주요 내용 - 안전하면서도 변화에 유연한 IT 환경 - 롱런(Long-Run)을 위한 기반 닦기, 하지만 여전한 리스크 - ‘안정성’과 ‘혁신’, 두 마리 토끼를 잡는 클라우드 전략 - 더욱 뜨거워지는 금융 데이터 시장 - 항상 최악의 상황까지 고려해야 하는 데이터를 위한 전략

네이버비즈니스플랫폼 2020.06.19

BI|분석

금융회사의 디지털화, 성공적인 여정을 위한 전략

금융 디지털 전환 전략의 성패는 고객이 원하는 뱅킹서비스를 디지털 환경에서 신속하게 제공할 수 있느냐의 문제로 종결된다. 이는 결국 금융회사가 가진 ‘데이터전략’과 인공지능(AI)기반 금융서비스의 내재화 성숙도의 문제이다. 금융회사들이 ‘데이터 중심 정보회사’ 전략에 사활을 거는 이유다. 문제는 금융회사가 이러한 ‘디지털전환’전략을 성공적으로 구현하기가 생각보다 매우 어렵다는 점이다. 그렇다면 금융회사가 ‘AI기반의 데이터 중심 정보회사’로 거듭나기 위한 빠르고 효과적인 전략은 없을까. 이에 IBM은 4단계로 구성된 ‘AI 사다리(Ladder)’ 전략과 이를 클라우드로 구현하기위한 ‘IBM Cloud Pak for Data’ 플랫폼을 제시하고 있다.  주요 내용 -    금융서비스의 디지털화란 무엇인가? -    “AI기반 데이터 중심 기업으로 성장”… IBM의 ‘AI 사다리’ -    AI 사다리’전략을 구현하는 플랫폼, ‘IBM Cloud Pak for Data’ -    IBM ‘왓슨’의 놀라운 역할… AI 편향성 위험 제거한 ‘왓슨 오픈스케일’ -    ‘데이터 중심 기업’에 도전하는 기업에게 드리는 4가지 조언

IBM 2019.12.02

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