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영배 류(유)
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1 4 차산업혁명, 꿈틀거리는 미래금융 KAIST 이경상교수 1

2 다음의숫자는무엇을의미하는가?

3 인공지능이모든곳에서존재한다! 3

4 국가별 AI 인재보유상태 42% 12% 7% 7% 4% 상위 5 개국이 AI 인재의 72% 를보유 한국 2664 명 15 개국중 15 위 4

5 5

6 6

7 7

8 산업혁명? 실용적이고파괴적기술에의해 인간의삶과행동양식이 근본부터변화하는것 8

9 자동차산업발전에따른일자리변화 9

10 10

11 11

12 자동차 : Green, Safety, Stress-free 로혁신성장을주도 자동차운송시장은전세계 5 조달러 (6,000 조원 ) 2025 년까지공유자동차의 25% 를대체 전기자동차 배터리문제유연성 신속한개발 / 생산 부품수의감소 구성과운영낮은비용 소형차의판매증대 무인자율자동차 사용가속화, 용도확대 인건비절약 Car Sharing Service 12

13 Google Waymo One 의택시사업시작,

14 자율자동차시대의 뜨는산업과지는산업 14

15 디지털 (Digital)= 물체 + 가상 + 지능 Intelligent Cyber-Physical Connected Society 물체 = 제품, 장소, 사물등 15

16 용어정리 Autonomy Industry 4.o Digitalization Digital Technology Digital Business Digital Transformation Digital Leadership 16

17 촉매 5G 는 4 차산업혁명의발화점이다! 17

18 4G 와 5G 는어떻게다른거지? 많은정보, 더빠른속도를위해직진성이강한고주파수대역을사용 3G / 4G 는파장길이가수십 cm, 최대 50km-150km 거리를커버 5G 는파장길이가수 mm, m 의거리를커버 18

19 19

20 필수다양성 의원칙, Ashley

21 수초만에알려지지않은데이터의 Correlations 분석 더이상시간은돈이아니다! 21

22 복잡성을어떻게기술적으로처리할것인가? 모수에서표본을추출하여모수의대표성을추정하는확률기반통계로는모수의개별화, 상황별모델링, 사후경험의실시간반영성등이미흡하다. 1. 폭을줄이고 2. 깊이를낮추고 3. 가치로선택하고 4. 결과로진화! Bayesian 방법, 확신도 (Certainty Factor) 방법, Dempster-Shafer 증거이론 (Theory of Evidence) 방법, 퍼지 (Fuzzy) 추론방법등을사용 22

23 데이터기술발전에의한모델링방식의변화 기존모델링방식 - 고정모델기반방정식 - 소수의매개변수모델링 - 분석항목고정 패턴기반모델링 - 유사성기반모델링 - n 차원변수항목적용 - 변수기반및자동조정 23

24 Data Modeling 에서 Data Training 으로 學習覺 피타고라스정리 지도학습자율학습 실제적용, 강화학습 알고리즘 머신러닝 행동, 강화학습 인공신경망 24

25 다음패턴의면적을구하시오. 25

26 통계의기본관점의변화 평균과같은모수를상수이지만알려져있지않은것으로보고, 값이알려져있지만 Random 한확률변수인관측치를이용하여모수를추정 Bayesian 통계 모수를우리가알지못하므로, 이불확실성을확률분포로표현하여, 모수가어떤확률분포에서얻어진값인것처럼여긴다. 이러한분포를사전분포 (prior distribution) 라하며이는사전에내가알고있는정보이다. 이후관측치를보고모수에대해알고있는정보를업데이트하여모수에대한새로운분포를얻는데이를사후분포 (posterior distribution) 라한다. 사전에알고있는정보를사전분포라는이름으로분석에활용하기때문에, 주관적확률역시도분석에포함시킬수있다. 26

27 Stochastic Risk Alarm 조건과확률을기반으로단일센서분석혹은수식기반모델을사용하는방법너무낮추면잦은알람이울리기때문에허용수치를높이고, 반응시간은적어질수밖에없다. 위험에대한대처시간을어떻게늘릴까? 27

28 AI Risk Alarm 의필요성 28

29 Data Analysis 에서 Data Analytics 로 Situation Models Event Data Analytics 복잡성 로그정보, 소셜데이터 콘텐츠형식 처리의양 종류의다양성 IoT, 스마트머신 상황, 찰라대응 변화의속도 29

30 The Complexity Cube K. Windt, 2008 Product Process Value Add Area Organization 30

31 금융의 Digitalization Agenda 31

32 은행이디지털화하지못하면다망한다. 소프트웨어회사로거듭나야한다. 향후 10 년안에현재금융관련직군 절반이상이사라질것이다. Francisco Gonzalez, CEO of BBVA Bank, 2016 Davos Forum 32

33 매출성장률이낮아지는금융업 2010~ ~16 전세계합계 북미 서유럽 아시아 중국

34 자기자본이익율이계속낮아지는금융업 2007 년부터 7 년연속낮은자기자본이익율을기록 34

35 향후 2 년간금융 CEO 가가장중시하는우선순위 35

36 미래금융의 3 가지 Layer, Mckinsey 2018 B2B 연결인프라와자동화 ( 대규모자본의영업및거래 ) 관계와통찰력으로차별화 ( 예 : M & A, 파생상품구조화, 자산관리, 기업대출 ) 일상상거래의혁신플랫폼 ( 예 : 예금, 지불및소비자대출 ) 36

37 2021년까지, 금융기관의직원수는 35% 가감소할것이고, 다양한서비스로 Digitalization된금융시장은 50% 성장할것이다. [Gartner Group 2017 예측 ] 37

38 물류, 유통, 미디어가디지털혁신을선도 35~43 5~13 32~40 5~13 20~28 4~11 17~25 4~11 16~24 2~7 9~17 1~5 < 출처 : Mckinsey 2018, 단위 : Billion $> Cross-Vertical: 에너지, 드론, 센서, CCTV 등 38

39 2020 년까지은행은무엇을준비해야하는가? 39

40 금융을변화시키는기술들 FinTech Package Solution Biometrics Certification Processing System Global Business Global Expansion New Technology AI BigData Global Network BlockChain 40

41 금융 CEO 가생각하는은행혁신의 10 대방향 지능형보안 관리자없는조직 지점없는은행 개인침해없는보안 은행원없는은행 디지털스토어 담보없는대출 수수료없는서비스 인공지능 자문가없는투자 지루함없는경험 브랜드없는선택 중계없는결제 블록체인 41

42 기회선점을위한 4 대 Agenda 想連智 새로운상상으로당신을 Re-Scope 하라! 물체와정보의연결을 Re-Invent 하라! 인공지능과신기술로 Re-Engineering 하라! 個 디지털개별고객경험을 Re-Creation 하라! 42

43 변화 1: 신규진입자들이게임의법칙을바꾼다! 자산서비스기술플랫폼자산서비스기술플랫폼 43

44 금융의파괴적플랫폼모델사업자들 Alipay, Amazon Cash, Facebook Messenger P2P, WeChat, Kakao, Starbucks, Samsung, 등 고객편의성과새로운경험창출에능숙한다른서비스산업의선두주자들의진입 44

45 스타벅스의 Digital Flywheel Strategy 년 18 % 는모바일로열티회원이지만매출의 36 % 를차지 45

46 회원등급과무료쿠폰 사용카드와자동충전 새치기주문 맞춤추천과나만의메뉴 받은쿠폰과선물하기 보상프로그램 46

47 은행보다많은스타벅스의예탁금 47

48 松山이경상비즈니스닥터 의허마셴셩탐방,

49 신선식품전문매장허마셴셩 ( 盒马鲜生 ) 전자상거래기업징동의물류총괄출신호우이 ( 侯毅 ) 가 2015 년설립 알리바바그룹이대규모전략적투자한新유통을대표하는모델 매장은제품의판매장, 전시장, 창고, 배달센터 3km 내지역에 30 분내배달 소비자는 QR 코드로모바일장바구니에담아주문하고결제하면현장에서포장제공 지불은현금이없고알리페이만지불 현재 13 개매장을운영중 1 년내중국내 2000 개매장오픈을계획 49

50 신선식품전문매장허마셴셩 ( 盒马鲜生 ) 50

51 변화 3: IM인공지능이을이용한 Client 광범위하게 Communication 적용방식변화 51

52 AI 의기술과적용범위가가속화되고있다. < 출처 : Gartner 2018> 29% 37% 20% 6% 9% 52

53 AI 가지원하는 7 가지 Spectrum 53

54 인공지능활용 4 분면 3 실체 1 지능형공장 지능형제품 물류창고, 설비관리 마케팅로봇 내부생산성 디지털트윈 가상고객 / 직원비서 고객접점 적응형보안 챗봇 (Chatbot) 4 가상 2 54

55 금융의IMAI 을활용이용한 #1, Client 콜센터Communication 고객대응방식변화 뜨거운여자인공지능, 아멜리아 (Amelia) 사용자감정을인지하고상호작용 50 여개글로벌기업콜센터 40 여개언어구사 93% 정확도자기진화

56 인간증강기술의고객응대 AI Agent_Amelia 56

57 금융의 AI 활용 #2, 맞춤뱅킹 => Personalization 우리는경쟁사보다차별화되고우수한제품과서비스를고객에게제공하고있다. 80% 나는거래회사로부터차별화되고우수한제품과서비스를제공받고있다. 8% 가장큰 50 개의글로벌은행중 4 개중 3 개가디지털고객경험변혁을추진중 57

58 고객의재무건강을지켜주는 Moven 재무건강에대한직관적정보를제공 지출을분석하여절약해야할분야를설정 재무건강을증진하기위한정보와방법을제공 58

59 금융의IMAI 을활용이용한 #3, Client 추천기능 Communication 방식변화 Bank of America 의지능형가상어시스턴트에리카 (erica) 고객이 24 시간연중무휴로활용가능 " 일상적인트랜잭션 " 을수행할뿐만아니라각고객의고유한재정적요구를예측하고현명한추천을제공 59

60 60

61 중국의진정한디지털보험회사, Zhong An 제품설계에서부터보험금청구서비스에이르기까지인공지능기반토털서비스제공 전례없는성장 : 3 년반만에 5 억명에게 82 억개의보험상품판매 200 여개의플랫폼사업자를통해온라인으로판매 - 타오바오, CTRIP, 샤오미, 텐센트등매출의 85% 가플랫폼연결 200 개가넘은신제품개발, 월드컵기간중홀리건보험 개별고객행동 ( 검색, 거래데이터등 ) 분석으로고객맞춤 - 인당 10.3 개의보험가입 직원 1,700 명중 52% 가기술자, 단지 5% 만영업담당 61

62 금융의IMAI 을활용이용한 #4, Client 신용결정 Communication 방식변화 디지털은행, 대출발행앱및온라인모기지플랫폼은기계학습알고리즘을사용하여대체데이터 ( 예 : 스마트폰데이터 ) 를사용하여대출자격을평가하고개인화된대출옵션을제공 JP Morgan Chase 의계약인텔리전스 (COIN) 플랫폼 360,000 시간이소요되는 12,000 개의상업신용거래에기계학습기술을처음으로구현한결과몇초만에검토처리 신한은행다빈치랩스 ( 신용심사평가시스템 ) 고객들의 직업 연령 성별 신청금액 대출이력 연체이력 신용카드보유여부등의정보를알고리즘으로조합해사회초년생과저신용등급고객등에대해서도신용대출연체가능성을분석 다빈치랩스는 7 가지이상의알고리즘을조합해기존리스크평가기법보다평균 50% 이상리스크에대한예측정확도제고. 기업들의연간부도율이 3% 줄었고대출심사승인율은 20% 이상제고 62

63 금융의IMAI 을활용이용한 #5, Client 사기예방 Communication 방식변화 FINRA 는재고주문, 수정, 취소및거래를포함하여하루에약 500 억개의시장 " 이벤트 " 를모니터링을담당 잠재적규칙위반의약 270 개패턴을추출을학습중 " 기계학습 " 된인공지능은인간이설정한패턴을넘어서서어떤상황이진정적색플래그인가를찾아낼것 프로그래밍하지않고도자기진화를통해스스로새로운범죄형태를찾아내고알림 63

64 금융의IMAI 을활용이용한 #6, Client 지능형Communication 트레이딩방식변화 AI 는특정투자자의단기및장기목표에따라가장강력한포트폴리오에대한권장사항을실시간으로모니터링하고실시간으로제시 투자자는상대적으로낮은위험과낮은수수료로돈을관리 Robo-Advisor 인간고문 수수료 0.2 % - 1 % 2 % - 3 % 서비스 선호고객 투자관리 - 초보자 - 덜복잡한투자 - " 게으른 " 투자자 투자관리 + 보다전문화된서비스 ( 예 : 세금자문, 부동산계획 ) - 더많은자산을보유한숙련된투자자 - 보다복잡한투자 - 유연성과본인관여선호 64

65 금융의IMAI 을활용이용한 #7, Client 공정자동화 Communication (RPA) 방식변화 운영비용을절감하고생산성을높이고자할때로봇프로세스자동화 Ernst & Young 은 RPA 를통해 50 % -70 % 의비용절감을전망 인공지능가능소프트웨어는데이터를검증하고주어진매개변수에따라보고서를생성하며, 문서를검토하고양식 ( 응용프로그램, 계약서등 ) 에서정보를추출 BNY Mellon 의 220 개로봇작업자동화 (RPA) 5 개시스템의계정폐쇄의 100 % 정확도와처리시간 88 % 향상 " 자금이체봇 " 의활동만으로도연간절감액이 30 만달러 65

66 변화 4: 블록체인과화폐개념의변화! 다양한산업들이블록체인프로젝트를준비하고있다. #2 #1 #1 #1 #2 #2 #2 NE W #2 NE W #2 #2 NE W 66 66

67 가상화폐는언제쯤안정화될까? 67

68 P2P Economy 발전의장애요인 신뢰의문제 68

69 엄청난기대감속의필연적고려사항들이존재한다. 다양한산업들이블록체인프로젝트를준비하고있다. 69

70 가상발전소, E.ON Solar Cloud 배터리없이 100 % 자급자족형태양광발전독일과이탈리아에서서비스개시 70

71 가상발전소, E.ON Solar Cloud 71

72 변화 5: IM지점의을이용한역할을 Client 재 Communication 상상하라! 방식변화 2008 년이후미국금융지점이하루 3 개, 1 만개이상폐쇄로 15% 감소국내은행지점 5 년간 500 개감소, 인력 7 명감소 72

73 변화 4: IM지점의을이용한역할을 Client 재 Communication 상상하라! 방식변화 92% 의은행과카드사가지점디자인 / 비즈니스모델을변경할계획 지점직원중 50 명중 1 명만이지점분배네트워크에만족 1. 지사고객감소 : Nordics 의금융고객중 90 % 는대부분의금융상품에대한디지털제품구매, 지사를사용하는고객수를최대 60 % 감소 2. 새로운고객경험 : 만족도가높은고객은기존은행에새계정 / 제품을개설할확률이 2.5 배 3. 고객과의관계 : 개인화와실시간연결능력강화 4. 저비용고효율 : 핀테크, 아마존등새로운 Game Changer 보다낮은비용높은서비스능력으로고객이탈방지 < 출처 : Mckinsey 2019> 73

74 想連智個 : MACY S / SHOPKICK Macy s 와 Shopkick 은매장내에서고객의위치를기반한서비스를제공하고그들에게쇼핑도중프로모션을제공 74

75 MACY S / SHOPKICK 75

76 잠자는드래곤, 이제는일어나야한다! 76

77 변화에앞서변화하라 그렇지않으면 누군가가당신을지배할것이다. 77

78 이경상교수 78

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PowerPoint 프레젠테이션 Digital 2019, 역동적기회의 창을잡아라! KAIST 이경상교수 godo@kaist.ac.kr 1 디지털 (Digital)= 물체 + 가상 + 지능 물체 = 제품, 장소, 사물등 2 $25,000 robot make better coffee than a barista? 3 물류, 유통, 미디어, 공공이디지털혁신을선도 35~43 5~13 32~40 5~13