AI의 적용은 금융권에서 가장 빠르게 적용되는 것으로 보여집니다.

이미 증권트레이딩도 일부에서는 진행하고 있고 챗봇형태로 서비스를 제공하는 곳도 증가하고 있죠.

요즘은 콜센터도 전환시켜서 일자리를 없애는 못된 기술로 인식되기도 합니다.

사실 인공지능이 금융에 빠르게 정착되는 것은 숫자와 객관성이 기본이기 때문이 아닐까 합니다.

이와 관련하여 작년부터 이미 금융업의 AI 적용사례를 금융기관의 연구소에서 만든 자료입니다.

이미 올해부터 다양한 분야에서 AI에 준하는 수준으로 금융권이 빠르게 진행되고 있고 내년에는 올해보다 더 다양한 서비스들이 거의 모든 금융권에서 제공될 예정이여서 정말 빠르게 바뀌는듯 하네요

[알파고의 딥 러닝(Deep Learning) 금융업 적용 사례]

딥 러닝이란 인간 뇌의 학습 처리 과정을 모방한 머신러닝 방법의 한 종류로, 사람의 사고 방식을 컴퓨터에게 가르치는 것을 의미.

금융권에서는 ▲투자자문 및 트레이딩 ▲신용평가 및 심사 ▲개인금융 비서 기능 ▲금융 범죄 예방 등 다양한 분야에서 딥 러닝 기술 활용.

[관련자료 다운로드]

https://www.kbfg.com/kbresearch/processFileDownloadManager.do?file_name=20160502085841_1.pdf

바둑을 두는 사람들은 내심 자부심이 있었는데 그것은 바로 컴퓨터가 바둑은 이길 수 없다는 것이었죠.

그런데 그런 생각이 작년의 이세돌 9단과 올해 커제 9단의 알파고와의 바둑대결에서 산산히 무너지게 됩니다. 커제 9단의 알파고와의 대결에서 울음을 터트릴 정도로 바둑자체가 고통스럽다고 할 수 있을 정도의 실력을 가진 알파고에게 어쩌면 인간이 이긴 마지막 경기가 이세돌 9단의 1승이 아닐까 하네요.

일각에서는 바둑과 장기의 경우의 수를 비교할 경우 대략 바둑은 10^768, 장기는 10^350라고 하는데 사실 계산자체가 불가능한 것이죠. 그것을 알파고가 인간을 상대로 이긴다는 것 자체가 충격일수 밖에 없는 것이 현실입니다.

그런데 우리들이 알파고만 알고 있지 사실 AI 바둑의 역사는 꽤 길죠. 그래서 관련 AI 바둑은 무엇이 있는지 알아보도록 하겠습니다.

일단 우선 알아야 할 것은 일본어로 '고'가 바둑을 의미해서 대부분 AI가 고로 끝난다는 사실....

1.일본의 '딥젠고(DeepZenGo)'

일본의 바둑 프로그램 '젠'에 딥러닝 기술이 접목된 AI 바둑프로그램으로 S/W개발업체 드왕고와 도교대가 같이 만든 프로그램입니다.

온라인 바둑 게임용으로 개발된 AI지만 지금은 그 실력이 알파고 다음으로 인정을 받고 있다고 합니다. 현재 일반 바둑대회에서 상위권 실력을 유지하고 있으며 10위권의 실력으로 인정받고 있습니다.

최근까지 알파고가 은퇴한 자리를 AI로써 프로기사들과 계속 대국을 이어나가고 있는 상황입니다.

2017년 8월에 있었던 최초 AI 바둑대회에서 우승하기도 하여 절예와 더불어 알파고의 없는 왕자를 노리고 있습니다.

2. 중국의 '줴이(絶藝, 절예)'

줴이는 중국의 텐센트가 만든 AI 바둑프로그램 입니다.

바둑의 종주국임을 자랑으로 생각하는 중국이 알파고의 등장으로 자존심의 회복으로 국가적 지원을 통해 만들어진 AI 바둑프로그램 입니다. 단기간에 투자한 것으로 상당한 성과를 거두었고 2017년 3월에는 딥젠고를 이기기까지 했습니다. 이미 온라인 바둑에서 커제와 박정환과 같은 프로들과 대결을 해왔던 AI여서 타도 알파고를 외치는 줴이의 상승세도 무시할 수 없는듯 하네요

줴이의 성장으로 중국기사들이 프로기사들이 아닌 AI와 대국연습을 한다고 합니다. 요즘 중국기사들의 실력이 높은 것도 이것의 영향일지....

3. 대만의 CGI

대만국립교통대에서 개발한 AI 바둑 프로그램으로 2017년 8월의 인공지능 바둑대회에서 예선 1위를 거두었습니다. 결승에서 딥젠고에 져서 아깝게 준우승을 했지만 가장 빠르게 성장하고 있는 AI 바둑 프로그램이기도 하죠. 아직 알려진 것이 많이 없지만 예선 5전 전승에서도 나타나듯이 주목할만한 AI가 아닌가 합니다.

4. 한국의 '돌바람'

이제 한국의 AI 프로그램입니다. 2013년부터 알려지기 시작했으나 앞서 소개한 AI 바둑기사 중 경기적인 부분에서는 다소 부족한 모습입니다. 원인으로는 아마도 전폭적지원을 받고 있는 다른 AI 바둑기사와 개인이 만들고 있는 차이가 아닐까 합니다. 2017년 8월 대회에서도 8강에서 딥젠고에 패배하며 4강 도전에 실패했습니다. 프로바둑으로는 나름 한중일에서 인정받지만 아직 AI는 부족한 것이 현실이 아닌가 합니다.

매번 느끼지만 국가적 지원이 얼마나 중요한지 새삼 실감을 하게 됩니다. 앞으로 AI 바둑기사들간의 대국이 증가하고 프로기사와 AI기사의 대국도 증가할 것으로 보여 AI바둑기사가 이제는 바둑을 평정하는 때도 멀지 않은듯 합니다. 또한 은퇴한 알파고가 다시 복귀할수도 있겠군요.

로봇산업에서 AI와의 접목은 현재 진행중입니다.

그냥 단순한 기능을 하는 것에서 이제는 인간과 소통하는 단계로 넘어가기 위해서는 AI가 필수적이죠.

하지만 이런 AI가 탑제되기 위해서는 로봇의 S/W 영역의 H/W에 엄청난 비용이 들어가게 됩니다. 이런 AI를 탑재한 로봇을 시장에 내놓아도 비용때문에 구매가 어렵다고 할 수 있습니다. 또한 AI의 관리 자체도 쉽지가 않아서 업데이트 등의 어려움 등도 로봇 내 AI 이식의 어려움으로 작용하고 있습니다.

이런 문제를 해소한 것이 바로 클라우드로봇이죠.

H/W는 기존과 동일하게 제작하고 S/W에 해당하는 영역은 클라우드로 관리하는 것입니다.

이렇게 하면 기존의 문제를 한방에 해소할 수 있게 됩니다. 로봇의 단가를 낮출 수 있게되고 AI의 최신버전으로 중앙에서 관리할 수 있게 됩니다. 이렇게 되면 로봇을 통한 활용이 더 많이 쓰여질 수 있게 되죠.

그런데 이런 좋은 점도 있지만 반대로 클라우드로봇의 단점은 영화 "아이로봇"에 나온 것처럼 중앙에서 로봇을 통제할 수 있게된다는 점입니다. 인간을 돕도록 설계되었지만 AI가 반대로 인간을 공격할 수도 있게 되는 것이죠. 영화에서도 중앙통제를 받지 않는 로봇이 결국 중앙통제장치를 부수면서 해결이 되지만 클라우드로봇이 가진 문제는 여전히 존재하게 됩니다.

아마 비용이나 AI의 효율적 사용을 생각한다면 클라우드로봇은 대세가 될 것으로 보여지는데 이런 장점 뒤에 존재하는 단점을 어떻게 극복하느냐가 앞으로의 관건이 아닐까 합니다.

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http://www.sciencetimes.co.kr/?p=166648&post_type=news