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인공지능(AI)은 금융 산업에서 혁신을 주도하며, 자동화된 투자, 리스크 분석, 사기 탐지, 고객 서비스 개선 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 특히 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 자연어 처리(NLP) 같은 AI 기술이 금융 데이터를 분석하고 의사 결정을 최적화하는 데 기여하고 있습니다.본 글에서는 금융업에서 AI가 활용되는 대표적인 사례 중 자동화된 투자(로보 어드바이저)와 리스크 분석에 대해 자세히 살펴보겠습니다.  1. 자동화된 투자(AI 기반 로보 어드바이저)① 로보 어드바이저(Robo-Advisor)란?AI 알고리즘이 투자 포트폴리오를 자동으로 관리하는 시스템고객의 투자 목표, 리스크 선호도, 시장 데이터를 분석하여 최적의 투자 전략 제안금융 시장의 흐름을 실시간으로 분석하여 변동성을 ..

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술입니다. NLP는 텍스트 분석, 기계 번역, 음성 인식, 감성 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 의 등장으로 더욱 발전하고 있습니다.이번 글에서는 NLP의 원리, 주요 기술, 활용 사례 등을 자세히 살펴보겠습니다.  1. 자연어 처리(NLP)란?① NLP의 정의인간이 사용하는 자연어(Natural Language, 예: 한국어, 영어, 중국어 등) 를 컴퓨터가 이해하고 활용하는 기술음성 및 텍스트 데이터를 분석하여 의미를 추출하고, 자동으로 텍스트를 생성② NLP의 주요 ..

최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 GPT, DALL·E 와 같은 생성형 AI(Generative AI) 가 주목받고 있습니다. 생성형 AI는 단순한 분석이나 분류가 아니라 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 생성하는 능력을 갖춘 인공지능입니다. 본 글에서는 생성형 AI의 개념과 대표적인 모델(GPT, DALL·E)의 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.  1. 생성형 AI란?① 생성형 AI(Generative AI)란?기존 데이터를 학습한 후, 이를 바탕으로 새로운 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등) 를 생성하는 AI패턴을 분석하여 단순한 예측이 아닌 창의적인 결과를 만들어냄예제: ChatGPT(텍스트 생성), DALL·E(이미지 생성), MusicLM(음악 생성)② 생성형 AI의 주요 ..

인공지능(AI)은 다양한 알고리즘과 학습 방식으로 구성되며, 그중에서도 머신러닝(Machine Learning), 신경망(Neural Networks), 강화학습(Reinforcement Learning) 등이 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. AI의 발전 과정에서 여러 가지 접근 방식이 등장했으며, 각각의 기법은 특정 문제를 해결하는 데 적합한 역할을 합니다. 이번 글에서는 AI의 주요 분류와 대표적인 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다.  1. AI의 주요 분류AI는 크게 다음과 같이 구분할 수 있습니다.기본 개념에 따른 분류좁은 인공지능(Narrow AI): 특정 작업에 특화된 AI (예: 이미지 인식, 음성 인식)범용 인공지능(General AI): 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 AI (현재 ..