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인공지능 알고리즘의 발전 방향과 금융산업 적용

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작성자금융서비스연구팀 (김예구) 작성일 2018-05-28조회수 2940

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□ 인공지능(Artificial Intelligence) 기술은 혁신적 알고리즘(algorithm)의 개발을 통해 인간과 유사한 방식으로 학습하는 진정한 의미의 인공지능으로 발전 
•인공지능 알고리즘의 발전은 이미지 인식, 음성 인식 및 통·번역 등 다양한 영역에서 비약적인 성능 향상을 견인하고, 스마트 스피커 등 인공지능 서비스 상용화 확대

□ 딥러닝 등 최신 알고리즘의 기업 활용을 어렵게 만드는 한계점이 존재, 이의 해결책을 모색
•[정답이 있는 대량 데이터 필요] 데이터 없이도 반복적인 경험을 통해 정량화된 보상을 극대화하는 방법을 스스로 터득하는 ‘강화학습’ 및 실제와 매우 유사한 데이터를 직접 생성하는 ‘GAN’ 등 제시
•[도출 결과의 설명력 부족] 딥러닝 등을 통해 도출된 결과값을 설명력 높은 모델과 결합하는 방식(Surrogate 모형) 및 변수를 조정해 결과값의 변화를 파악하는 민감도 분석 방식(LIME) 등 제시
•[기존 학습 모델의 재사용 어려움] 특정 영역에서 학습된 모델을 다른 유사 영역으로 이전하는 ‘전이학습’ 및 해당 영역에 맞춤화된 인공지능 시스템을 자동으로 설계해 주는 ‘메타학습’ 등 연구 

□ 인공지능 알고리즘은 뚜렷한 한계점에도 불구하고 이에 대한 솔루션을 매우 빠른 속도로 찾아내고 있다는 점에서, 새로운 기술에 대한 지속적 학습 및 실제 적용이 요구

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