위험 관리 개선, 대화형 아바타 생성, LLM 테스트 등 통해 금융 서비스 혁신
도이치은행(Deutsche Bank)이 금융 서비스 분야에서 인공지능(AI)과 머신러닝의 사용을 가속화하기 위해 엔비디아와 파트너십을 7일(현지시간) 체결했다.
이번 파트너십 체결은 2025년 이후 도이치은행의 전략적 청사진을 뒷받침하는 활용 사례를 모색하기 위한 수개월 간의 테스트에 따른 것이다. 독일 프랑크푸르트에 본사를 둔 도이치은행은 전 세계 58개국에 8만 명 이상의 직원을 두고 있는 세계 유수의 글로벌 투자은행이다.
도이치은행은 이번 협력을 통해 AI와 머신러닝을 위한 센터의 우수한 역량을 더욱 가속화할 예정이다. 도이치은행의 추후 이니셔티브에 따르면 이들은 전 세계 고객에 대한 서비스 제공, 새로운 데이터 기반 상품 및 서비스 개발, 효율성 제고, 기술 인재 채용을 위한 노력에 박차를 가할 것으로 전망된다.
엔비디아와 도이치은행은 추후 몇 년에 걸쳐 100가지 이상의 확장을 염두에 두고 우선 초기 단계로서 3가지의 잠재적인 구현에 집중했다.
도이치은행의 AI 개발자, 데이터 과학자 및 IT 전문가들은 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 소프트웨어를 통해 사내 데이터 센터와 은행의 공공 클라우드 제공업체인 구글 클라우드(Google Cloud) 등 어디에서나 AI 워크플로를 구축하고 실행할 수 있게 된다.
도이치은행 크리스천 소우잉Christian sewing) CEO는 "AI, ML 및 데이터는 은행의 판도를 바꿀 것입니다. NVIDIA와의 파트너십은 우리가 고객을 위해 가능한 것을 재정의하기 위해 최선을 다하고 있다는 추가 증거입니다"라고 말했다.
엔비디아의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “가속 컴퓨팅과 AI는 전환점에 있으며 클라우드를 통해 전 세계 기업에 제공하고 있다. 미래 비즈니스의 모든 측면은 빛의 속도로 실행되는 통찰력과 지능으로 강화될 것이다. 엔비디아는 도이치은행과 함께 금융 서비스가 운영되고 제공되는 방식을 현대화하고 재구성하고 있다”라고 말했다.
한편, 금융 산업에서 AI의 잠재력은 엄청나다. 맥킨지(McKinsey)는 AI 기술이 글로벌 뱅킹에 도입될 경우 연간 최대 1조 달러의 부가가치를 제공할 수 있을 것으로 추정한다. 아래는 이번 파트너십을 통한 도이치은행에 적용할 기술과 그에 따른 기대 효과다.
가속화된 컴퓨팅을 통한 차세대 위험 관리
가격 발견, 위험 평가 및 모델 사후검증을 위해서는 대규모의 기존 CPU 기반 서버 그리드 팜에 대해 컴퓨터를 통한 집약적인 계산이 요구된다. 가속화된 컴퓨팅은 실시간으로 더 정확한 결과를 제공해 고객에게 더 많은 가치를 제공하는 동시에 총 비용을 최대 80%까지 절감한다.
위험 평가와 같이 일반적으로 하룻밤 사이에 처리되는 많은 은행 기능을 이제 가속화된 컴퓨팅에서 실시간으로 실행할 수 있다. 이는 보다 에너지 효율적인 그리드 팜에서 많은 시나리오를 빠르게 실행함으로써 거래자들이 위험을 관리할 수 있는 방법에 있어 큰 진전을 이루었음을 의미한다.
대화형 아바타를 통한 맞춤형 고객 서비스 재정립
도이치은행은 직원과 잠재적인 사원 및 고객들을 보다 상호적으로 관여시킬 수 있는 방법을 모색하고 있으며, 이를 위해 3D 가상 아바타를 실시간으로 주 7일 24시간 내내 사용할 수 있는 경험을 개선하고 있다.
도이치은행은 초기의 잠재적인 구현을 통해 직원들의 내부 시스템 탐색 및 인사 관련 질문 응답에 도움을 주는 3D 가상 아바타를 만들었다. 향후 사용 사례로서 은행 고객과의 몰입형 메타버스 경험을 탐구할 예정이다.
비정형 데이터에서 인사이트 도출
비정형 데이터로부터 중요한 정보를 추출하기 위한 노력은 오랜 시간 계속되어왔다. 그러나 현존하는 대규모 언어 모델(LLM)은 금융 텍스트에서는 제대로 동작하지 않았다.
이러한 상황을 변화시키기 위해 2017년 트랜스포머transformer)가 도입되었다. 변압기는 데이터로부터 의미와 맥락을 학습하는 신경망의 일종이다. 사전 훈련된 단일 모델은 텍스트 생성과 번역, 심지어 소프트웨어 프로그래밍까지 가능하며, 이는 차세대 AI의 기반에 해당한다.
도이치은행과 엔비디아는 ‘파이낸셜 트랜스포머’(Financial Transformers) 또는 ‘핀포머(Finformer)’라고도 불리는 대규모 언어 모델을 테스트하고 있다. 이러한 시스템은 상대의 위험에 대해 조기에 경고 신호를 제공하며, 나아가 데이터를 빠르게 검색하고 데이터 품질 문제를 식별할 수 있다.