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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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  [인공지능] Meta AI LLaMA 모델을 사용하여 주식 예측 프로그램 만들기 Meta AI (Facebook)의 LLaMA 모델을 사용하여 주식 예측 프로그램을 작성하는 방법을 소개하겠습니다. LLaMA 모델은 Meta에서 개발한 대규모 언어 모델로, 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있습니다. 주식 예측 프로그램을 작성하기 위해서는 주식 데이터를 가져오고, 이를 LLaMA 모델에 입력하여 예측을 수행하는 과정을 포함합니다. 다음은 Python을 사용하여 LLaMA 모델을 활용한 주식 예측 프로그램의 예제 코드입니다: import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt import torch from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer # 주식 데이터를 가져오는 함수 def fetch_stock_data (ticker, start_date, end_date) : stock = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date) return stock # 주식 차트를 그리는 함수 def plot_stock_chart (stock_data, ticker) : plt.figure(figsize=( 12 , 6 )) plt.plot(stock_data[ 'Close' ], label= f' {ticker} Closing Price' ) plt.title( f' {ticker} Stock Price Chart' ) plt.xlabel( 'Date' ) plt.ylabel( 'Price' ) plt.legend() plt.grid() plt.show() # LLaMA 모델을 사용하여 주식 예측을 수행하는 함수 def analyze_s...

[인공지능 RAG 주식 예측] 간단하게 GPT LLM을 이용한 주식 예측 프로그램 만들기

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[인공지능 RAG 주식 예측] 간단하게 GPT LLM을  이용한 주식 예측 프로그램 만들기 제목이 어려워 보여서 간단히 설명 드리고 프로그램으로 정리해 보겠습니다. ㅁ GPT는 "생성형 AI 모델" 세상의 모든 디지털 데이터들을 학습하여 만든 인공지능모델로 답변을 생성하는 기술! GPT, 또는 "Generative Pre-trained Transformer"는 OpenAI에서 개발한 인공지능 모델입니다. 이 모델은 자연어 처리 작업을 수행하는 데 매우 유용하며, 텍스트 생성, 번역, 대화 및 질문 응답 등의 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다. 간단히 정리하면 GPT는 우리가 알고있는  인터넷 검색에서 사용하는 모든 데이터 뿐아니라,   일반적인 출판서적, 위키백과, 브리테니커 같은 백과사전들, 인터넷에 유통되는 모든 사진들, 그리고 공공기관의 자료, 일반 기업의 재무재표 등세상의 모든 데이터들을 학습하여 만든 인공지능이라 하겠습니다.  GPT 모델은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람들의 언어 구조의 패턴을 이해하고  이를 바탕으로 정보를 검색하고, 요약하여  원하는 주어진 질문에   대해 관련성 높은 응답을 생성하여 제공하는 기술입니다.   GPT-4와 같은 최신 모델은 이전 버전보다 더 강력한 성능을 자랑하며, 다양한 작업에서 뛰어난 결과를 보여줍니다.  GPT-1 2018년 출시한 이후  2023년  GPT-4  출시에 이어 상용화 모델까지 등장 하였습니다. * 아래 소스의 GPT  "YOUR_OPENAI_API_KEY"  는 open-api의  유료로 가입을 해서 발급 받는 API의 키 입니다.  ㅁ RAG(Retrieval-Augmented Generation): RAG(Retrieval-Augmented Generat...

인공지능의 미래 : 인간보다 더 인간적인 (The Creator 2023) 인공지능의 세계 미래에 어떻게 올 것인가?

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오늘은 미래에 대한 내용을 영화를 더불어 작성해 봅니다. 지금 세상이 제대로 갈 것 같은지, 지금 사회 초년생 혹은 초중고 생들에게 다가올 미래는 어떻게 될 것인지 우려스러운 것도 보입니다.   [영화로 보는 미래의 삶] The Creator (2023)은 인공지능의 미래를 배경으로 하는 영화입니다. 인공지능이 인간의 생활에서 생산부터 치안까지 인간의 모든 생활을 즐겁고 안정적인 환경으로 만들어 줄 것 같습니다.   인간은 노동과 노동의 댓가를 통해 돈을 벌고 생활을 하는데 어떻게 재산을 축적할지도 궁금하기도 합니다. 다만 영화를 통해 우리의 미래가 인공지능으로 인해 그만큼 밝지도 좋지도 않을 것이다는 것을 많이 생각하게 합니다. 인공지능을 소재로한 많은 영화들을 많이 보셨을 듯합니다. 터미네이터(1984년)에서는  인간의 전쟁을,  메트릭스(2000)를 통한 메타버스 같은 사이버세상을 그리고 써로게이트(2009) 같은 휴머노이드 등등 많은 영화들이 미래에 다가올 우리의 삶은 어둡게 조영하고 있습니다.   인공지능하면 떠오르는 영화중의 영화를 뽑은다면 터미네이터(1984년)이라고 봅니다. 아마도 인공지능을 가진 기계 인간과 더불어 미래의 타임머신까지 인간이 상상으로 접할 수 있는 모든 것을 잘 보여준 영화입니다.  영화 내내 공포스럽고 긴장감을 놓칠 수 없는 시나리오는  항상 다음 시리즈를 기대하게 만들었던 것 같습니다.   터미네이터 시리지는 다양한 시나리오로  1984년 개봉한 터미네이터 시리지는 터미네이터 (The Terminator, 1984),  터미네이터 2: 심판 날 (Terminator 2: Judgment Day, 1991), 터미네이터: 다크 페이트 (Terminator: Dark Fate, 2019), 사라코너연대기 등 많은 작품들로 이어져 있어서 지금 봐도 재미있을 듯합니다. 터미네이터-인공지능-기계인간 ...

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