DBS은 인공지능을 활용하여 대규모 데이터의 도전과제를 발견했으며, 해결책도 제시하고 있다.
DBS is using AI to discover and provide solutions for large-scale data challenges.
DBS은 인공지능(AI) 도입을 위해 장애물을 극복해야했으며, 이를 통해 성공은 훈련 모델을 파악하는 것을 넘어서는 것임을 깨닫게 되었습니다.
특히 데이터는 DBS의 최고 분석 책임자인 Sameer Gupta에 따르면 주요한 장벽이었습니다. 2018년 싱가포르 은행은 분석 역량, 데이터 문화 및 교육과정, 데이터 역량 강화, 데이터 활성화를 포함한 4가지 주요 분야에서 AI를 활용하기 위한 여정을 시작했습니다.
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“이곳의 비전은 조직에 더 큰 혜택을 가져다 줄 데이터를 사용하는 것이었습니다,” Gupta는 ENBLE과의 인터뷰에서 말했습니다. 이를 위해 은행은 회사 전체에 AI에 대한 접근을 보편화하고 AI로부터 경제적 가치를 창출해야 함을 인식했습니다. 또한 AI 솔루션 제공 비용을 지속적으로 감소시켜야 했습니다.
노력은 적절한 사용 사례와 인공지능 엔지니어를 포함한 인재를 개발하는 데 집중되었으며, 데이터와 AI가 작업에 어떻게 도움이 될 수 있는지를 항상 고민하도록 하는 데이터 문화를 구축하는 데 집중되었습니다. 이는 직원들이 데이터를 언제, 어떻게 사용할지에 대한 지침을 제공하는 교육 프로그램을 제공하는 것을 의미합니다.
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은행은 AI 도입을 위한 인프라를 구축하기 위한 작업에 착수했으며, 데이터 플랫폼, 데이터 관리 구조 및 데이터 거버넌스를 포함합니다. 은행은 모든 데이터 사용 사례가 평가되어야 하는 프레임워크를 구현했습니다. 이를 PURE이라고 부르며, 이는 목적, 예상 가능성, 존중, 설명 가능성이라는 네 가지 원칙에 기반하여 은행이 데이터를 책임있게 사용하는 데 필수적이라고 믿습니다.
ADA라는 데이터 플랫폼은 단일 중앙 소스로서 데이터 거버넌스, 품질, 검색 가능성 및 보안을 보다 잘 보장할 수 있게 합니다.
현재 DBS의 AI 기반 운영에 필요한 데이터의 약 95% 이상이 플랫폼에서 검색 가능합니다. 이 플랫폼은 비디오와 구조화된 데이터를 포함한 32,000개의 데이터셋으로 구성된 5.3 페타바이트 이상의 데이터를 보유하고 있습니다.
하지만 Gupta는 이러한 단계에 도달하는 것이 매우 어려웠다고 밝혔습니다. 특히 데이터를 조직화하고 검색 가능하게 만드는 것은 많은 수동 및 인적 전문지식을 필요로 했다고 말했습니다. 메타데이터를 식별하는 데 시간이 많이 소요되었으며, 이러한 작업을 자동화하는 도구가 부족했습니다.
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그는 은행이 AI 프로젝트를 지원하기 위해 필요한 데이터를 보유하는 여러 애플리케이션을 사용했다고 말했습니다.
데이터가 다른 시스템에 분산되어 있기 때문에 데이터셋을 단일 플랫폼으로 가져오고 이를 검색 가능하게 만들기 위해 “많은 양의 작업”이 필요했다고 그는 언급했습니다. 직원들은 필요한 데이터를 추출할 수 있어야 했으며 은행은 이를 안전하게 수행해야 했습니다.
DBS는 현재 인사, 법률 및 사기 탐지 등 다양한 기능을 커버하는 300개 이상의 AI 및 머신러닝 프로젝트를 운영하고 있으며, 지난해에는 1억 5250만 싱가포르 달러(1억 1253만 미국 달러)의 수익 상승과 3,000만 싱가포르 달러(2,251만 미국 달러)의 위험 회피를 통해 이익을 창출했다고 말했습니다.
DBS의 AI 계획은 올해 경제적 가치와 비용 절감 혜택을 더욱 창출하기 위해 꾸준히 진행 중이며, 3년 내에 3억 5000만 싱가포르 달러(2억 6256만 미국 달러)로 증가할 것을 목표로 하고 있습니다. 싱가포르 최대 은행인 DBS는 현재 1,000명 이상의 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어를 보유하고 있습니다.
AI 도입에는 ‘기적적인 해결책’이 없습니다
generative AI의 사용을 탐색하고 있는지 묻자, Gupta는 이미 10개 이상의 시범 프로젝트를 진행 중이지만, 아직 초기 단계라고 강조했습니다. 마케팅, 영업 및 IT를 비롯한 다양한 팀은 다음 몇 달 동안 이러한 테스트를 통해 generative AI가 은행에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 더 잘 이해하기 위해 더 많은 대화를 진행해야 한다고 그는 말했습니다.
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그는 또한 이러한 AI 응용 프로그램의 사용이 PURE 원칙과 싱가포르의 FEAT 원칙에 계속 준수되도록 보장해야 한다고 덧붙였다. 환각 및 저작권 침해와 같은 다른 알려진 위험도 평가해야 할 것이라고 그는 말했다.
DBS는 현재 지역 전체의 500만 고객과 상호 작용을 돕기 위해 중국, 인도네시아 및 인도를 포함한 지역에서 600개의 AI 및 기계 학습 알고리즘을 실행하고 있습니다.
그러나 Gupta는 600개의 AI 모델을 사용하는 것은 중요하지 않다고 말했습니다. 그 대신 최적의 효율성과 정확성을 가장 적은 수의 AI 모델에서 달성하기를 강조했습니다.
모델 자체가 모든 것을 의미한다는 잘못된 생각을 강조하며, 실제로는 회사가 AI 사용에서 혜택을 받을 수 있도록 하는 데 작은 역할을 한다고 지적했습니다.
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대신, 그들은 모든 기술 요소를 처리해야 하며, 이에는 AI 사용을 모니터링하고 지속적으로 피드백을 수집하여 개선할 수 있는 부분을 식별하는 메커니즘을 구축하는 것도 포함되어야 합니다. 이렇게 하면 조직이 AI의 적용에서 배우고 필요한 경우 AI 모델과 운영 프로세스를 포함하여 변경 사항을 가할 수 있으며, 문제점을 해결하고 결함을 막을 수 있습니다.
“모든 이점을 얻으려면 끊임없이 노력해야 합니다. 마법 같은 해결책은 없습니다,”라고 Gupta는 말했습니다.
DBS가 과거 1년 동안 겪은 중단과 같은 중단을 미리 예상하기 위해 AI를 사용하고 있는지 묻자, 그는 은행이 데이터 분석을 활용하여 어떻게 더 나은 결과를 얻을 수 있는지를 확인하려고 노력하고 있다고 말했습니다. 그는 수요 증가에 여러 요인이 영향을 줄 수 있다고 지적하며, 예를 들어 이상 현상을 감지하고 다음 조치를 결정하는 운영에서 AI를 활용할 수 있는 잠재력이 있다고 말했습니다.
그는 서비스 중단에 대해서는 구체적으로 언급할 수 없었지만, 은행의 이기술 내구성에 대한 전체 검토를 이끌고 있는 은행 이사회의 4명으로 구성된 특별위원회가 있으며, 이 검토에 도움을 주기 위해 외부 전문가도 참여하고 있다고 말했습니다. 이 작업이 완료되면 더 자세한 내용을 제공할 예정이라고 덧붙였습니다.
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“3월과 5월에 경험한 서비스 중단은 우리 DBS의 모두에게 경각심을 불러일으켰습니다,”라고 Gupta는 말했습니다. “24시간 7일간의 중단 없는 디지털 뱅킹 서비스를 보장하는 것은 항상 우리의 주요 우선 사항이었습니다. 불행하게도 우리는 목표를 달성하지 못했습니다. 우리 고객들은 우리에게 더 많은 것을 기대하고 있으며, 우리는 더 나아가야 합니다.”
지난달, DBS의 5월 중단은 인간 실수로 인한 것으로 밝혀졌지만 3월의 중단과는 관련이 없었습니다. 싱가포르의 수석 장관이자 MAS 책임 장관인 Tharman Shanmugaratnam은 서면으로 응답한 국회 질문에서 해당 오류는 시스템 유지 보수에 사용되는 소프트웨어에서 발견되었으며, 시스템 용량을 “상당히 감소”시켰다고 밝혔습니다.
Tharman은 은행의 예비 조사를 인용하여 이것이 온라인 및 모바일 뱅킹, 전자 결제 및 ATM 거래 처리 능력에 영향을 주었다고 말했습니다.
세부 사항
신기술의 활용을 통해 금융 부문의 노력을 더욱 지원하기 위해 싱가포르는 월요일에 3년 동안 1억 1253만 싱가포르 달러를 할당할 것이라고 발표했습니다.
금융 부문 기술 및 혁신 스키마(FSTI 3.0)는 AI 및 데이터 분석, 규제 기술 등 주요 분야에서 능력 개발과 채택을 지속적으로 지원할 것입니다. 특히, 산업 규제기관인 싱가포르 통화기금은 작은 금융 기업들 사이에서 AI 및 데이터 분석의 채택을 촉진할 것입니다.
FSTI 3.0은 기업 벤처 캐피털 엔티티 및 ESG(환경, 사회, 지배구조) 프로젝트를 포함한 새로운 트랙을 포괄합니다. MAS는 또한 웹 3.0과 같은 신흥 기술의 사용 사례에 대한 공개 콜을 진행하며, 시행 및 상용화를 위한 보조금을 제공할 예정입니다.
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DBS의 현재 초점은 AI 프로젝트가 확장 가능하고 조직 전체에서 보편적으로 액세스할 수 있도록 하는 것이라고 Gupta는 말했습니다.
“은행에서 AI를 개발하고 배포하는 방식을 산업화해야 합니다. 그렇게 함으로써 구현하는 데 필요한 노력을 줄일 수 있습니다. 모든 사용 사례를 특수한 방식으로 처리하는 경우에는 이것을 할 수 없습니다,” 그는 말했습니다.
또한 그는 인공지능이 계속해서 측정되어야 한다는 중요성을 강조했으며, 이를 통해 은행이 긍정적인 결과를 얻고 있는지 판단할 수 있도록 해야 한다고 강조했다. “우리는 직원과 고객 양측에 혜택이 있는지를 보장해야 합니다,” 그는 덧붙였다.
