라벨이 정규표현식인 게시물 표시

2025년 국내 은행 업권의 AI 기반 사업 현황

이미지
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 ...

[핵심기초] 파이썬에서 정규 표현식 이용하기

이미지
  [핵심기초] 파이썬에서 정규 표현식 이용하기 파이썬에서 정규표현식을 사용하기 위해서는 Regex를 위한 모듈인 re 모듈을 사용합니다.  re 모듈의 compile 함수는 정규식 패턴을 입력으로 받아들여 정규식 객체를 리턴합니다. re.compile('검색 대상 문자열') 함수로 검색 대상 문자열을 입력하고 정규식 객체 (re.RegexObject 클래스 객체)를 통해 정규식을 이용할 수있습니다. re.RegexObject 클래스는 re.search(pattern), re.match(pattern) ,re.split(pattern) 등과 같이 문자열을 검색, 분리, 대체 하는 다양한 함수들을 제공합니다. 1. 파이썬 Re모듈이 제공하는 Method 기능 - match(), search(), findall(), split(), sub() 등과 같이 다양한 함수를 제공합니다. 구분 Method 종류 설명 검색 re.match(RE, string) 문자열의 시작 부분에서 RE가 일치하는지 판단합니다. re.search(RE, string) 문자열을 읽어  RE가 일치하는 위치를 찾으습니다. re.findall(RE,string) RE가 일치하는 모든 부분 문자열을 찾아 리스트로 반환합니다. re. finditer(RE,string) RE가 일치하는 모든 부분 문자열을 찾아 iterators 로 반환합니다 분리 re.split(RE, string) 문자열을 RE 패턴으로 쪼개어 리스트로 반환 합니다. 대체 re.sub(RE, SUB,  string) 문자열에서 RE 패턴의 문자열을 SUB 문자열로 대체합니다. * Iterators :  https://www.w3schools.com/python/python_iterators.asp 다음은 파이썬 정규표현식 re 모듈을 import 하고 특정 문자열에서 무궁화로 시작하고 bloomed.로 마치는 문자를 확인하는  정규표현식입 니다. import...

이 블로그의 인기 게시물

[좋은글] 나침반의 바늘이 흔들리는 한 그 나침반은 틀리는 일이 없다 - 신영복

( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론

[Ubuntu]Linux Tunning -네트워크 커널 매개 변수 최적화