자산 관리를 확장하기 위해 제너레이티브 AI의 힘으로 전환 – Fintech Singapore

텍스트나 이미지와 같은 '구조화되지 않은' 형식으로 콘텐츠를 제작하는 컴퓨터의 능력인 생성 AI는 테이블과 같은 기존의 '구조화된' 데이터 형식에서 AI의 현저한 변화입니다. Generative AI는 2022년 XNUMX월 OpenAI의 ChatGPT가 데뷔한 후 아직 자산 관리는 아니지만 많은 분야에서 더 큰 각광을 받았습니다.

GPT-3를 전제로 한 챗봇인 ChatGPT는 개인이 자연스럽고 직관적인 방식으로 AI 시스템과 상호 작용할 수 있는 패러다임 전환을 예고했습니다. 그것은 많은 경우에 인간의 능력을 반영하는 서면 출력을 생성했습니다. 그러나 ChatGPT와 같은 AI 시스템의 출력에는 한계가 있습니다.

그 이후로 세계 경제의 모든 부문이 이 획기적인 기술의 영향을 체감할 것으로 예상됩니다. 2030년까지 AI는 세계 경제에 무려 15.7조 XNUMX천억 달러를 기여할 것으로 예상됩니다. PwC의 글로벌 인공 지능 연구. 그것의 통합은 다양한 산업에 걸쳐 다양한 영향을 미칠 것이며 AI에 의해 추가된 잠재적으로 놀라운 가치는 예상치 못한 영향을 가져올 수 있습니다.

제너레이티브 AI 기반 모델의 맞춤형 기능

GPT와 유사한 수많은 대규모 언어 모델은 Meta 및 Google과 같은 회사에서 제공하며 이러한 시스템을 교육하고 구현하기 위한 계산 리소스를 보유하고 있습니다. 종종 기초 모델이라고 하는 이들은 특정 작업 또는 전문 분야에 대한 사용자 지정 모델의 백본으로 활용될 수 있으므로 처음부터 모델을 구축할 필요가 없습니다.

ChatGPT의 변혁적 잠재력은 단 100시간 만에 48억 명의 사용자를 확보하는 빠른 채택률로 알 수 있으며, 현재까지 가장 빠르게 확산되고 있는 애플리케이션입니다. 따라서 모든 조직에는 인센티브가 있습니다. AI 기능 개발 시작, 기본 기술로 뒷받침되는 자체 맞춤형 모델로 제작되었습니다.

기본 모델을 사용자 지정하거나 개선하면 가능한 사용 사례의 범위를 넓힐 뿐만 아니라 일부 단점을 완화할 수도 있습니다. 예를 들어, 조직에 모델이 훈련된 것보다 더 포괄적인 금융 분야의 도메인별 연구에 대한 포괄적인 독점 데이터베이스가 있는 경우 이 지식을 통합하도록 재훈련하여 개인용 사용자 지정 모델을 생성할 수 있습니다.

금융 부문에 대한 시사점

AI는 2023년 핫 버튼 주제, 막대한 잠재력을 인정받고 있음을 나타냅니다. 그랜드 뷰 리서치가 지난해 발표한 2030년 인공지능 시장 규모 및 점유율 분석 보고서에 따르면 의료 부문이 가장 큰 영향을 받을 것으로 나타났고, 자동차와 금융 부문이 그 뒤를 이었다. 그러나 다른 산업과 달리 금융을 포함한 이 세 부문의 채택 주기는 XNUMX년 미만으로 더 짧을 것입니다.

AI 통합으로 인해 금융 부문에서 상당한 변화가 예상되며, 독점 데이터로 훈련된 맞춤형 모델은 건강 및 금융 분야에서 채택을 촉진합니다. 놀랍게도 재무 담당 임원의 70%가 이를 게임 체인저로 간주합니다. 롤랜드 버거 데이터 에서 참조 첨가제 백서 자산 관리를 위한 생성 AI 활용.

AI의 한계, 자산 관리의 잠재력

신뢰성, 개인 정보 보호 인식 및 보안과 같은 현재 인식되는 AI의 한계는 금융 분야에서 즉각적인 광범위한 채택을 방해하고 있습니다. 그러나 제너레이티브 AI가 박식한 조언과 개인화된 제안의 조합을 통해 고객 경험을 향상시킬 수 있다는 것을 알기 때문에 속도에 대한 필요성이 중요합니다. 첨가제 보고서 은행 상품에 대한 전반적인 만족도에도 불구하고 고객은 충성도가 낮습니다. 60% 이상이 제안으로 전환할 것입니다. 더 혁신적인 것으로 간주.

자산 관리 산업은 역사적으로 관계 기반 또는 하이브리드 서비스를 대규모로 비용 효율적으로 제공해야 하는 문제로 인해 더 넓은 인구의 요구를 충족하기 위해 확장하는 데 어려움을 겪었습니다. 제너레이티브 AI는 기하급수적인 규모로 인간과 같은 상호 작용의 가능성을 제공합니다.

자산 관리에서 AI의 가치

AI는 자산 고문의 기능을 향상시키는 것 외에 자산 관리에 가장 큰 가치를 제공할 곳은 어디입니까? 또한 새로운 세대를 위한 포트폴리오 구축과 같이 인간과 유사한 서비스를 보다 확장 가능하게 만들 수 있습니다.

젊은 코호트, 특히 밀레니엄 세대와 나이든 GenZ의 경우 개인의 가치, 신념 및 소비자 선호도에 맞춰 투자하는 것이 중요합니다. AI는 개인의 가치에 맞는 맞춤형 권장 사항을 제공하여 이러한 증가하는 요구 사항을 충족할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

투자자들은 종종 자산 관리 회사 및 포트폴리오의 펀드를 이해하거나 관련시키는 데 어려움을 느끼거나 무수한 투자 상품 선택에 압도당합니다. AI는 이러한 투자에 대한 풍부한 대화형 업데이트를 제공하여 투자자가 올바른 투자를 찾고 참여를 유지하도록 도울 수 있습니다.

자산 관리의 미래

AI는 자산 관리를 고객에게 더 가까이 가져옴으로써 고객 확보 비용을 크게 낮출 수 있습니다. 또한 서비스 비용을 줄여 자산 관리를 보다 하이브리드 방식으로 제공합니다.

콘텐츠 제작의 한계 비용이 거의 XNUMX에 가까운 상황에서 AI는 정보 과부하에 기여합니다. 그러나 AI 기반 추천 엔진은 관련 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하여 실행 가능한 투자 통찰력을 제공하고 소음을 줄이고 개인이 더 쉽게 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

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• 출처: https://fintechnews.sg/76831/wealthtech/turning-to-the-power-of-generative-ai-to-scale-wealth-management/