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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...
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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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