오늘날의 빠르게 움직이는 금융 세계에서 기술은 은행의 운영 방식을 재편하고 있습니다. 은행이 고객 서비스를 개선하고, 프로세스를 간소화하고, 규정 준수를 보장하는 것을 목표로 하면서, 은행에 특화된 대규모 언어 모델(LLM)이 게임 체인저로 등장했습니다. 적절한 교육 데이터를 사용하면 이러한 모델은 고객 상호 작용에서 사기 탐지에 이르기까지 모든 것을 변환할 수 있습니다.
글로벌 은행 부문은 규모가 엄청납니다. 155년 기준 전 세계적으로 관리되는 자산은 2023조 달러입니다. 이렇게 광범위한 범위로 인해 정확하고 효율적인 서비스를 제공하는 것이 중요합니다. 예를 들어, JPMorgan Chase는 매일 약 43만 건의 거래를 처리합니다. LLM이 운영과 서비스 품질을 개선하는 데 잠재적으로 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보여줍니다.
규제 문서, 재무 보고서, 고객 상호작용과 같은 다양한 데이터 소스를 사용하여 은행별 LLM을 업계의 고유한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 이는 모델의 재무 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 은행이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 복잡한 금융 세계를 탐색하는 데 도움이 됩니다.
은행 전문 대규모 언어 모델 생성: 교육 데이터 가이드
은행 부문을 위한 효과적인 대규모 언어 모델을 구축하려면 올바른 종류의 훈련 데이터가 필요합니다. 하지만 이것이 정확히 무엇을 수반할까요? 은행 업계를 위한 LLM을 형성하는 데 도움이 될 수 있는 데이터 유형을 살펴보겠습니다.
금융의 언어
시작하려면 금융 언어를 요약한 데이터가 필요합니다. 여기에는 연례 보고서, 시장 분석, 규제 제출 및 뉴스 기사와 같은 금융 문서의 텍스트가 포함될 수 있습니다. LLM은 이러한 유형의 정보를 처리하여 은행 부문과 관련된 전문 용어, 개념 및 추세를 학습할 수 있습니다.
은행 도메인 내부
다음으로, 은행 도메인의 세부 사항을 파헤쳐 보겠습니다. 여기서 텍스트 데이터는 은행 웹사이트, 거래 내역, 대출 계약, 심지어 금융 상품 설명에서 나올 수 있습니다. 이 데이터는 LLM이 은행 서비스, 절차, 상품 및 업계 고유 용어의 세부 사항을 파악하는 데 도움이 됩니다.
고객 대화
모든 서비스 기반 부문의 중요한 측면은 고객 상호작용입니다. 이를 위해 고객 서비스 채팅, 이메일, 통화 기록 및 피드백의 텍스트 데이터를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 LLM은 고객이 사용하는 언어, 선호도, 일반적인 문의 및 불만 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.
규정 및 규정 준수 탐색
은행업에서 규제와 컴플라이언스는 중요한 역할을 합니다. 이 맥락에서 교육 데이터는 규제 지침, 법률 문서 및 컴플라이언스 명령의 텍스트가 될 것입니다. 이를 통해 LLM은 은행업의 규제 환경, 법률 용어 및 컴플라이언스 관련 측면을 이해할 수 있습니다.
사용자 생성 통찰력
사용자가 은행 및 금융 주제를 논의하는 온라인 플랫폼의 데이터는 매우 귀중할 수 있습니다. 포럼, 블로그 및 소셜 미디어의 사용자 생성 콘텐츠는 고객 의견과 경험에 대한 통찰력을 제공합니다. 따라서 LLM이 은행 상품 및 기관에 대한 대중의 감정을 이해하는 데 도움이 됩니다.
은행 문 뒤에서
마지막으로, 내부 보고서, 정책 및 커뮤니케이션과 같은 은행 자체 내에서 생성된 텍스트 데이터는 고유한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 은행의 특정 프로세스, 서비스 및 내부 용어에 대한 정보를 제공하여 LLM이 특정 기관의 요구 사항과 언어에 더 잘 적응할 수 있도록 합니다.
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은행업 전문 LLM 모델의 필수 사용 사례
은행업에 특화된 대규모 언어 모델은 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력 덕분에 은행업 업계 내에서 광범위한 기능을 제공할 수 있습니다. 다음은 이를 활용할 수 있는 몇 가지 주요 방법입니다.
고객 서비스 향상
LLM은 고객 문의의 상당 부분을 처리하여 고객 서비스를 크게 개선할 수 있습니다. 챗봇이나 가상 비서에서 은행 서비스에 대한 질문에 답하고, 일반적인 문제를 해결하고, 관련 정보를 신속하게 제공하는 데 사용할 수 있습니다. LLM을 통해 은행 기관은 24시간 연중무휴 고객 지원을 제공하고 인간 상담원을 일상적인 업무에서 해방시켜 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.
개인화된 추천 제공
LLM의 뛰어난 점은 은행 경험을 개인화하는 능력에 있습니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 고객의 재무 데이터를 심층적으로 조사하고 요구 사항과 선호 사항을 파악한 후 신용 카드, 대출 또는 저축 계좌와 같은 서비스에 대한 적절한 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 즉, 고객은 최상의 결정을 내리는 데 필요한 정보를 갖추고 있습니다. 게다가 은행은 이러한 통찰력을 활용하여 상품을 최적으로 판매하고 교차 판매할 수 있으므로 유리합니다.
사기 탐지
사기 탐지에 있어서 LLM은 귀중한 자산임이 입증되었습니다. 그들은 거래 데이터를 면밀히 조사하고 잠재적인 사기 활동을 나타낼 수 있는 이상을 식별하는 데 능숙합니다. 이 추가적인 보안 계층은 고객에게 마음의 평화를 제공합니다. 은행의 경우 사기를 방지하기 위한 강력한 시스템을 사용하면 위험을 최소화하고 평판을 유지하는 데 많은 도움이 됩니다.
규정 준수 및 규제 지원
은행업은 엄격하게 규제되는 부문입니다. LLM은 규제 변경 사항에 대한 실시간 업데이트를 제공하고, 필요한 문서 작성을 지원하고, 규정 준수 문제와 관련된 질문에 답함으로써 은행이 이러한 복잡한 규정을 탐색하도록 도울 수 있습니다. 이를 통해 은행은 규정 준수를 유지하고 비용이 많이 드는 벌금과 평판 손상의 위험을 줄일 수 있습니다.
재무 계획 촉진
LLM은 또한 고객의 재정 계획 및 예산 책정을 도울 수 있습니다. 그들은 고객이 재정 계획을 세우고, 지출을 추적하고, 재정 목표를 달성하기 위한 팁을 제공할 수 있습니다. 이는 고객에게 귀중한 서비스를 제공하고, 고객이 재정을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.
신용 위험 평가
대출과 관련하여 은행은 신용 위험을 평가해야 합니다. LLM은 신용 점수, 재무 이력, 소득과 같은 다양한 데이터 포인트를 분석하여 이를 지원할 수 있습니다. 이러한 분석을 기반으로 LLM은 은행이 정보에 입각한 신용 결정을 내리고 대출 불이행 위험을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
투자 포트폴리오 관리
투자 서비스를 제공하는 은행의 경우 LLM은 귀중한 지원을 제공할 수 있습니다. 그들은 시장 동향을 분석하고 포트폴리오 할당에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객을 위해 더욱 최적화된 포트폴리오를 제공하고 투자 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
[또한 읽기: 멀티모달 데이터 라벨링이란 무엇인가? 2025년 완전 가이드]
금융 교육 촉진
LLM은 금융 지식 향상에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 복잡한 금융 개념을 설명하고 고객에게 튜토리얼을 제공할 수 있습니다. 이는 고객이 더 나은 금융 결정을 내릴 수 있도록 할 뿐만 아니라 은행과 고객 간의 더 강력한 관계를 육성합니다.
보험을 위한 맞춤형 대규모 언어 모델 생성: 포괄적인 교육 데이터 가이드
보험 전문 대규모 언어 모델을 훈련하려면 보험 도메인의 언어와 용어를 정확하게 캡슐화하는 다양하고 대표적인 데이터가 필요합니다. 다음은 귀중한 훈련 데이터로 사용할 수 있는 다양한 유형의 데이터 소스입니다.
보험 회사 웹사이트
보험 회사 웹사이트는 데이터의 보고입니다. 이들은 정책 세부 정보, 청구 양식 및 자주 묻는 질문(FAQ)을 호스팅합니다. 이 데이터는 업계별 언어가 풍부하여 LLM이 다양한 보험 정책과 청구 프로세스의 뉘앙스를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 보험 회사가 고객과 상호 작용하는 방식에 대한 통찰력을 제공하고 복잡한 용어와 개념을 설명합니다.
업계 간행물
보험 분야의 무역 저널, 잡지 및 뉴스레터는 교육 데이터의 또 다른 훌륭한 소스입니다. 여기에는 보험 인수, 위험 평가 및 정책 관리와 같은 보험의 다양한 측면에 대한 기사, 사례 연구 및 보고서가 포함되어 있습니다. 이 데이터를 사용하여 LLM은 보험 회사가 직면한 산업 동향, 모범 사례 및 과제에 대해 배울 수 있습니다.
규제 기관 문서
보험은 엄격하게 규제되는 산업입니다. 이러한 규정을 담당하는 정부 기관은 귀중한 교육 데이터로 사용할 수 있는 가이드라인과 규칙을 발표합니다. 이 데이터는 LLM이 보험 산업의 법적 및 규제적 환경을 이해하여 정확하고 규정을 준수하는 응답을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
온라인 포럼 및 토론 게시판
사람들이 보험 주제를 논의하는 온라인 공간도 가치가 있습니다. 정책, 보장 범위, 청구에 대한 대화를 주최합니다. 이 사용자 생성 콘텐츠는 LLM이 고객이 보험에 대해 어떻게 이야기하는지, 직면한 문제, 일반적으로 묻는 질문을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.
보험 청구 데이터
익명화된 청구 양식 및 조정자 메모와 같은 보험 청구 데이터는 청구 프로세스에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 LLM이 청구 처리에 사용된 언어와 프로세스 중에 작용하는 다양한 요소를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
교육 매뉴얼 및 문서
보험 회사는 직원을 교육하기 위해 교육 매뉴얼과 문서를 사용합니다. 이 콘텐츠는 보험 관행, 정책 및 절차에 대한 포괄적인 데이터를 체계적이고 자세한 형식으로 제공하므로 LLM 교육에 이상적입니다.
사례 연구 및 법률 문서
보험 청구 및 분쟁과 관련된 사례 연구, 법원 판결 및 법률 문서는 풍부한 교육 데이터를 제공합니다. 이를 통해 LLM은 보험 산업에서 사용되는 법률 용어와 용어에 대해 배우고 보험 분쟁이 어떻게 처리되는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
[또한 읽기: LLM의 레드팀 구성: AI 보안 및 탄력성 강화]
고객 리뷰 및 피드백
고객 리뷰와 피드백은 고객이 보험 정책과 경험을 어떻게 인식하는지에 대한 실제 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 LLM이 보험 경험을 논의하는 데 사용되는 일반적인 고객 우려 사항, 감정 및 언어에 대해 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.
산업 보고서 및 시장 조사
시장 조사 보고서와 산업 연구는 시장 동향과 고객 선호도에 대한 데이터를 제공합니다. 이 데이터는 LLM이 광범위한 보험 시장을 이해하고 현재 동향과 산업 통찰력에 대한 최신 정보를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.
소셜 미디어 게시물 및 블로그
보험과 관련된 소셜 미디어 게시물, 블로그 및 기사는 다양하고 관련성 있는 데이터를 제공할 수 있습니다. 이는 보험에 대한 보다 비공식적인 온라인 커뮤니케이션에서 사용되는 언어와 톤을 포착하여 LLM이 다양한 커뮤니케이션 스타일을 처리할 수 있도록 합니다.
