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2025년 국내 은행 업권의 AI 기반 사업 현황

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2025년 국내 은행 업권의 AI 기반 사업 현황 2025년 국내 주요 은행들은 AI 기술을 활용하여 금융 서비스의 혁신과 효율성을 극대화하고 있습니다. 각 은행은 생성형 AI, 머신러닝, XAI 등을 활용하여 고객 경험 개선, 내부 업무 자동화, 신용평가 고도화 등 다양한 영역에서 AI 기반 서비스를 도입하고 있습니다. 은행별 주요 AI 기능 및 서비스        은행 주요 기능 및 서비스 진행 일정 신한은행 - AI 뱅커 기반 ‘디지털 데스크’와 무인점포 ‘AI 브랜치’ 운영- 감정 인식 분석을 통한 금융사고 예방 - 생성형 AI 기반 투자 및 금융지식 Q&A 서비스 2024년부터 점포 확대 및 2025년 상반기까지 생성형 AI 플랫폼 구축 예정 • 생성형   AI  기반  AI  은행원 • 생성형   AI  투자 및  금융지식  Q&A  서비스 NH농협은행 - 모든 영업점에 AI 뱅커 배치 -  AI  금융상품 추천 서비스 출시 ( XAI)   XAI를 활용한 금융상품 추천 서비스- 외국인 및 고령층을 위한 상담 서비스 제공 - 기업 대출 심사  AI  도입 2024년부터 적용 시작, 2025년까지 전국 확대 • 생성형   AI  플랫폼 기반 금융서비스 KB국민은행 • AI  금융비서 서비스 베타  오픈 - ‘리브 넥스트’의 AI 금융비서 베타 서비스- KB-GPT 및 KB-AI OCR 기술 활용- 생성형 AI 금융상담 Agent 도입 • 의심거래 보고 (STR) AI  적용 2024년부터 PoC 진행, 2025년 상반기까지 상용화 예정 • 생성형   AI  플랫폼 기반 금융서비스 우리은행 - ‘우리WON뱅킹’ 내 대출 상담 확장- 이상 외화 송금 탐지 프로세스 도입 • 생성형   AI  기반 ...
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chatGPT 환각(Hallucination) 개선을 위한 응답 품질 점검 - Check outputs

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  chatGPT 환각(Hallucination) 개선을 위한 응답 품질 점검 - Check outputs 인공지능의 환각 환각은 AI가 잘못된 데이터를 학습하거나 오류로 인해 도출한 결과를 믿을 수 없게 만든다는 것입니다. GPT의 창의적인 답변으로 원하는 결과를 전달하지 못하는 것으로  모델의 환각은 사실이 아닌것을 사실처럼 꾸며내는 것입니다. OpenAI의 응답 품질과 환각을 방지하기 위해서 형성된 모델의 결과를 검증해 보는 것이 중요합니다. 따라서 오픈AI는 주어진 쿼리에 대한 최종 답변에 보상하는 ‘결과 감독(outcome supervision)’ 대신 각각의 추론 단계별 답변에 보상하는 ‘과정 감독(process supervision)’ 방식으로 LLM을 훈련하는 것에 대하여 알아 보고자 합니다.   1. OpenAI 기본 소스를 작성 합니다.   1. 응답을 위한 기본 환경을 설정합니다. import openai openai.api_key = "{YOUR_API_KEY}" #* temperature=0 -> 1 클수록 응답의 창의성이 커집니다. def get_completion_from_messages ( messages, model= "gpt-3.5-turbo" , temperature= 0 , max_tokens= 500 ): response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, ) return response.choices[ 0 ].message[ "conte...
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PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming

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PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming  Authors: Tongshuang Wu, Ellen Jiang, Aaron Donsbach, Jeff Gray [초록] LM을 사용하면 새로운 ML 기능의 프로토타입을 빠르게 제작할 수 있지만, 많은 실제 애플리케이션에는 단일 LLM 실행을 통해 쉽게 처리할 수 없는 복잡한 작업이 포함됩니다. 최근 연구에 따르면 여러 LLM 실행을 함께 연결하면(한 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 됨) 사용자가 이러한 보다 복잡한 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있으며 보다 투명하고 제어 가능한 방식으로 인식되는 것으로 나타났습니다. 그러나 자체 LLM 체인을 작성할 때 사용자에게 무엇이 필요한지는 아직 알려지지 않았습니다. 이는 AI 전문가가 아닌 사람이 AI 주입 애플리케이션 프로토타입을 작성하는 데 대한 장벽을 낮추는 핵심 단계입니다. 이 작업에서는 LLM 체인 작성 프로세스를 살펴봅니다. 우리는 파일럿 연구를 통해 사용자가 체인 단계 간 데이터 변환과 여러 세부 수준에서 체인 디버깅을 지원해야 한다는 사실을 발견했습니다. 이러한 요구를 해결하기 위해, 우리는 시각적 프로그래밍 체인을 위한 대화형 인터페이스인 PromptChainer를 설계했습니다. 4명의 디자이너 및 개발자와의 사례 연구를 통해 우리는 PromptChainer가 다양한 애플리케이션에 대한 프로토타입 제작을 지원하고 체인을 더욱 복잡한 작업으로 확장하고 low-fi 체인 프로토타입 지원에 대한 공개 질문으로 결론을 내렸습니다. PromptChainer: 시각적 프로그래밍을 통해 대규모 언어 모델 프롬프트 연결 1 INTRODUCTION 대규모 언어 모델(LLMs)은 인공 지능(AI)으로 프로토타입을 작성하는 새로운 가능성을 소개했습니다 [18]. 대량의 텍스트 데이터로 사전 훈련된 GPT-3 [3] 및 Jurassic-1 [10]과 같은 모델은 인문...
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[좋은글] 나침반의 바늘이 흔들리는 한 그 나침반은 틀리는 일이 없다 - 신영복

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[좋은글] 나침반의 바늘이 흔들리는 한 그 나침반은 틀리는 일이 없다 - 신영복 새해가 되면 새로운 각오와 또 새로움에 대한 두려움 그리고 욕망 등이 있을 것입니다. 나침반의 바늘이 조금씩 조금씩 좌 우로 움직이는 떨림과 같이 방향을 잡고 있습니다.  인생도 송곳 위에 올려진 나침반 처럼 항상 떨리고 긴장되는 순간들이 존재합니다.  올바른 생각과 의지를 가지고 끝없는 바늘 끝의 떨림과 같이 25년의 목표를 이루어 내는 안도와 희열을 느끼시길 바랍니다.  '여윈 바늘 끝이 떨고있는한 바늘이 가리키는 방향을 믿어도 좋습니다.'    - < 떨리는 지남철 , 신영복 >  (2018) 손석희 뉴스룸 앵커브리핑 에서  떨리는 지남철 (신영복)  북극을 가리키는 지남철은  무엇이 두려운지 항상 그 바늘 끝을 떨고 있다  여윈 바늘 끝이 떨고 있는 한 그 지남철은…  자기에게 지니워진 사명을 완수하려는  의사를 잊지 않고 있음이 분명하며 바늘이 가리키는 방향을 믿어도 좋다  만일 그 바늘 끝이 불안스러워 보이는  전율을 멈추고 어느 한쪽에 고정될 때  우리는 그것을 버려야 한다 이미 지남철이 아니기 때문이다.  - 신영복의 『담론』 (돌베개, 2015) 중에서  신영복은 1968년 통혁당 사건에 연루된 서울대 경제과 출신, 27세의 대학 강사가 무기징역형을 선고받고 20년 감옥살이 후 옥중서신을 모아 출간한 책이 ‘감옥으로부터의 사색’이다. 조용하면서도 견고한 정신세계로 다시 우리를 이끈 책이 ‘처음처럼’이며, 작고 1년 전 ‘마지막 강의’라는 부제로 펴낸 책이 ‘담론’이다.
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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론

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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 ​ ​ #경영전략 #기업혁신전략 #가치창출전략 #생산유통전략 #가치사슬이론 #오픈이노베이션 #개방혁신전략 ​ ​ ​ 신사업을 하려면 사업 전략 기획 뿐아니라 프로그램을 개발하는 개발자도 경영 전략에 대한 인사이트가 필요 합니다. ​ ​ 시장에 대한 기회요인과 필요한 기술을 찾고 투입 되는 생산 비용과 효율성을 확보하는 것은 디지털 기업이 성공하는 필수적이고 핵섬적인 전략 요소가 될 것입니다. (실패하지 않으려면) (경영전략.사업전략) 기업의 가치 창출 전략 이론 ​ (1) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) (2) 자원 기반 관점 (Resource-Based View, RBV) 역량 확보 전략 (3) 헨리 체스브로(Henry Chesbrough) 개방형 혁신(Open Innovation) 이론 (4) 블루 오션 전략 (Blue Ocean Strategy) https://couplewith.tistory.com/668 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis)은 기업의 활동을 여러 단계로 나누어 각 단계에서 가치를 창출하는 방식을 분석하는 도구입니다. ​ 이 기법은 1985년 마이클 포터가 제안한 것으로, 기업 내부의 활동을 기본 활동과 지원 활동으로 구분하여 분석합니다. 이를 통해 기업은 각 활동에서 발생하는 비용과 가치를 파악하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다. ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) 2. 지원 활동 (Support Activities) ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) ​ ​ 1.1.내부 물류 (Inbound Logistics) ​ 설명: 원재료의 수급 및 저장, 재고 관리 등을 포함합니다. 예시: 자동차 제조업체...
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[Ubuntu]Linux Tunning -네트워크 커널 매개 변수 최적화

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Linux Tunning -네트워크 커널 매개 변수 최적화 대량의 네트웍 처리를 위해 커널 파라미터를 튜닝하는 경우 자주 사용하는 환경을 정리하였습니다. /etc/sysctl.conf 파일을 작성하여 시스템 재부팅시 커널이 옵티마이징 되도록 합니다. # 네트웍 관련 커널 파라미터를 수정합니다. $ sudo vi /etc/sysctl.conf net.core.somaxconn = 4086 net.core.netdev_max_backlog = 5000 net.core.rmem_max = 16777216 net.core.wmem_max = 16777216 net.ipv4.tcp_wmem = 4096 12582912 16777216 net.ipv4.tcp_rmem = 4096 12582912 16777216 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8096 net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle = 0 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 net.ipv4.ip_local_port_range = 10240 65535 # 설정된 환경을 커널에 적용하여 로딩합니다. $ sudo sysctl -p 1) net.core.somaxconn:   -    이 파라미터는 서버 소켓의 최대 연결 대기열 크기를 설정합니다. 여기서는 4086으로 설정되어 있습니다. 이 값은 시스템의 특성에 따라 조정할 수 있습니다. 2) net.core.netdev_max_backlog:   -   네트워크 장치의 최대 패킷 대기열 크기를 설정합니다. 이 값은 5000으로 설정되어 있습니다. 3) net.core.rmem_max와 net.core.wmem_max:   -   수신 및 송신 버퍼의 최대 크기를 설정합니다. 여기서는 16777216로 설정되어 있습니다. 4) net.ipv4.t...
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