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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 ...

Python 리스트형 - Lamda 함수를 이용한 리스트 활용

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  Python 리스트형 - Lamda 함수를 이용한 리스트 활용     람다 함수  (lambda function)    ? 람다(lambda) 함수는 일반적인 함수 선언과는 달리 이름이 없고 한 줄로 표현됩니다. 주로 간단한 연산이나 함수를 인자로 받아 처리할 때 사용됩니다. 람다 함수는 익명 함수로 함축적인 문장으로 간단한 연산이나 변환에 적합합니다.  람다 함수를 사용하면 간단한 반복과 데이터 처리를 쉽게 할수 있습니다. 그러나 람다 함수는 기능이 함축적이기 때문에 이해하거나 사용하기 복잡하고 까다롭습니다. 리스트 처리를 위해서 간단한 방안을 찾아 람다 함수를 정리해 봅니다.   람다 함수의 사용법 # 람다함수의 선언 lambda arguments: expression # arguments는 함수의 입력 매개변수이고 # expression은 해당 매개변수를 이용한 연산입니다. square = lambda x: x** 2 print(square( 5 )) # 출력: 25 # * 람다 함수는 lambda 키워드로 시작하고, 매개변수 x를 받아 x**2를 반환하는 함수를 정의   람다 함수는 주로 map(), filter(), sorted()와 같은 함수와 함께 사용됩니다. 예를 들어, 리스트의 각 요소를 제곱하는 경우   1. map() 함수와 람다 함수: map() 함수는 list 형 변수와 같이 순회 가능한(iterable) 객체의 모든 요소에 적용하여 새로운 iterable을 반환합니다.  # map 을 이용한 lamda numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] squared_num...

Python 리스트형 - 중복값 없는 Unique List 만들기

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  Python 리스트형  -  중복값 없는  Unique List 만들기 리스트을 병합하면 값이 중복으로 입력이 됩니다. 이때 중복을 제거하고 리스트를 만드는 방법으로  Unique List를 만드는 방법을 정리 하였습니다.   리스트형의 특징과 활용 1. 다양한 데이터를 저장 : 변수형 관계 없음 2. 순서가 있음 : 입력되는 순서대로 내부 index로 관리됨 3. 가변성 : 리스트의 내용을 변경할 수 있음 (입력,수정,삭제) 4. 길이를 가짐:리스트는 길이 요소를 가짐   len()\ 5. 슬라이싱 : 리스트에서 일부분을 추출하려면 슬라이싱(분리)하여 사용 가능 6. 반복하여 처리 가능 : 리스트형을 반복문에서 쉽게 사용   리스트형의 Unique List 값 저장 1.  .set()을 이용한 Unique 리스트  리스트는 입력 값의 종류에 상관없이 순서대로 저장하므로 값의 중복이 발생 됩니다. 이러한 리스트에 중복된 값을 제거하고 Unique 값을 저장하는 방법입니다. print ( " *************************** " ) print ( " make list data using set() " ) print ( " *************************** " ) key1 = [ 'a' , 'a2' , 'a3' , 'a4' , 'a5' , 'a6' ] key2 = [ 'b' , 'b2' , 'b3' , 'b4' , 'b5' , 'b6' ] key3 = [ 'c' , 'c1' , 'c2' , 'c3' , 'c4' , 'c5' , 'c6' ] key4 = [ 'a1' , 'b1...

Python 리스트형 - 리스트 특징과 Data 관리 기초

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  Python 리스트형  -  리스트 특징과 Data 관리 기초   리스트형의 특징과 활용 1. 다양한 데이터를 저장 : 변수형 관계 없음 2. 순서가 있음 : 입력되는 순서대로 내부 index로 관리됨 3. 가변성 : 리스트의 내용을 변경할 수 있음 (입력,수정,삭제) 4. 길이를 가짐:리스트는 길이 요소를 가짐   len()\ 5. 슬라이싱 : 리스트에서 일부분을 추출하려면 슬라이싱(분리)하여 사용 가능 6. 반복하여 처리 가능 : 리스트형을 반복문에서 쉽게 사용   파이썬 리스트 형 파이썬에서 리스트(list)는   데이터를 입력 순서대로  여러 가지 값을 담을 수 있는 가변(mutable)한 자료형입니다. 리스트는 대괄호([])로 표현되며, 각 값은 쉼표로 구분됩니다. 리스트는 인덱스를 사용하여 각 요소에 접근할 수 있습니다. 1. 리스트형은 다양한 데이터를 저장 my_list = [ 1 , 2.5 , "Hello" , True ]   2. 리스트형은 저장 순서가 있음 index를 이용하여 요소를 추가, 제거, 수정하는 것이 가능합니다. my_list = [ 1 , 2 , 3 ] my_list.append( 4 ) # 요소 추가 my_list.remove( 2 ) # 요소 제거 my_list[ 0 ] = 0 # 요소 수정   3. 길이를 확인  length = len (my_list) # 리스트의 길이 확인   4.  리스트형의 슬라이싱  sub_list = my_list[ 1 : 3 ] # 인덱스 1부터 2까지의 요소를 포함한 서브 리스트 생성   5. 리스트를 이용한 반복문 활용 for item in my_list: print (item)   리스트형을 이용한 데이터 관리 (정리) 리스트 형을 선언하고 추가하고 소팅(...

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