Finance Solutions

금융업 (Finance)
리스크 관리 및 AX 전략

규칙 기반 시스템을 넘어, AI가 실시간으로 데이터를 학습하고 방어하는 지능형 금융 보안 체계를 구축합니다.

리스크 관리 및 사기 탐지

기존의 규칙 기반(Rule-based) 시스템을 넘어, AI가 실시간으로 데이터를 학습하고 이상 징후를 선제적으로 방어하는 지능형 보안 체계로의 전환입니다.

지능형 이상 거래 탐지 (AI-FDS): ML 알고리즘이 고객의 패턴을 학습하여 이상 거래를 실시간 차단하고, 신종 사기 패턴(보이스피싱 등)을 스스로 학습하여 방어합니다.
신용 리스크 평가 고도화 (Credit Scoring): 비금융 데이터(통신비, 쇼핑 패턴 등)를 포함한 대안 신용평가 모델을 적용하여, 씬파일러에 대한 정교한 신용 평가를 수행합니다.

복잡하고 빈번하게 바뀌는 금융 규제에 AI를 활용해 대응함으로써, 컴플라이언스 비용을 절감하고 위규 리스크를 최소화합니다.

NLP 기반 규제 모니터링: NLP 기술로 개정되는 금융 법안과 규정을 자동 분석하고, 내부 규정과의 불일치 사항을 담당자에게 알림을 제공합니다.
자금 세탁 방지 (AML) 자동화: KYC 자동화(OCR, 안면인식) 및 그래프 뉴럴 네트워크(GNN) 기반의 복잡한 자금 세탁 네트워크 추적을 지원합니다.

단순한 세그먼트 분류를 넘어, 고객의 생애 주기와 초단위 행동 데이터까지 분석하여 '개인(N=1)'에게 최적화된 제안을 하는 초개인화 서비스입니다.

마이데이터 기반 자산 관리: 흩어진 금융 자산을 AI가 통합 분석하여, 최적의 포트폴리오(Robo-Advisor)를 구성하고 리밸런싱을 제안합니다.
상황 인식 추천: 결제 위치, 소비 시간대 등을 분석하여 "지금 이 순간" 가장 필요한 혜택(카드, 대출, 보험)을 실시간 추천합니다.
생성형 AI 금융 비서: LLM을 도입하여 복잡한 상품 설명을 요약해주거나, 대화형으로 상담을 진행하는 AI 뱅커를 구축합니다.

Key Implementation Strategy

금융은 신뢰가 생명이므로, AI가 대출 거절이나 사기 탐지 판정을 내렸을 때 "왜 그런 판단을 했는지" 설명할 수 있어야 합니다 (블랙박스 문제 해결).

은행, 카드, 증권 등 부서별로 단절된 데이터를 통합 데이터 레이크(Data Lake)로 구축하여 AI 학습용 고품질 데이터를 확보해야 합니다.

민감한 금융 정보를 다루므로 연합 학습(Federated Learning) 등 데이터를 외부로 유출하지 않고 학습하는 보안 기술 도입이 필요합니다.