[세미나] 24년 금융권 AI 도입 전략

2023년이 AI의 잠재력을 고민한 해라면,
2024년은 본격적으로 AI로 생산성을 혁신하는 해가 될 것입니다.

앞서가는 금융업의 리더들은 AI 도입을 통해 효율성과 경쟁력을 높이고 있습니다. 프레시던스 리서치에 따르면 글로벌 금융시장에서 생성 AI의 시장 규모는 23년 약 12억 달러에서 2032년 약 112억 달러로 10배 가량 급성장할 것으로 전망됩니다.

금융업 의사결정권자, 임직원은 AI 도입에 대한 걱정과 우려가 많으신데요.
보안이 중요한 금융에서, AI 도입을 어떻게 안전하게 할 수 있을까요?
금융 전문용어와 약어를 알아듣는 AI 어시스턴트를 만들 수 있을까요? 
온프레미스로 AI를 사용해도 경쟁우위를 유지할 수 있을까요?

올거나이즈, 래블업, SKT가2024년 금융권 AI 도입 전략과 활용 노하우를 공유하겠습니다. 

19:00 ~ 19:10 (10분)

오프닝 
금융권의 AI 비즈니스 임팩트 관련, 사전 등록시 받은 질문과 고민을 공유합니다. 고민하셨던 내용에 대한 충분한 답을 얻어가실 수 있도록 마지막에 질의응답 시간도 가집니다. 
 

19:10 ~ 19:40 (30분)

Backend.AI와 거대 언어 모델: 금융 분석에서 비즈니스 인사이트까지
래블업, 신정규 대표

이 발표는 금융 분야에서 Backend.AI와 거대 언어 모델을 활용하여 어떻게 업무를 혁신할 수 있는지 탐구합니다. 에어갭 환경에서의 Backend.AI 활용 사례와 거대 언어 모델을 이용한 인사이트 도출 과정을 통해, AI 기술 도입의 전략적 접근을 소개합니다. 금융 분석과 자동화에서 AI의 가능성을 살펴보며, 이 기술들이 비즈니스 환경에 어떻게 효과적으로 적용될 수 있는지에 대한 실용적인 아이디어를 공유하고자 합니다.

19:40 ~ 20:10 (30분)

차세대 금융 AI를 위한 LLM 기반 앱 - 데모와 프로덕션의 간극
올거나이즈, 이창수 대표

이코노미스트의 2024년 전망 핵심 키워드 10개 중 하나는 'AI의 현실화'입니다. 24년은 기업의 실무 현장에서 바로 사용할 수 있는 LLM 앱이 본격적으로 활용되는 한 해가 될 것입니다. 금융권에서 LLM 기반 앱으로 프로덕션을 할 때 생기는 이슈, 이를 극복하는 전략과 노하우를 공유하며, 차세대 금융 AI를 위한 실전 LLM 앱 케이스를 소개하겠습니다.

20:10 ~ 20:40 (30분)

SKT LLM 및 기업 내/외부 주요 도입 사례 소개
SK텔레콤, 강향홍 매니저

SK텔레콤에서 사업 중인 Multi LLM 및 사업 방향성과 그 중 SK텔레콤에서 보유한 A.X LLM을 활용한 각 산업별 AI 도입 전략 및 사례를 소개합니다. 금융권 또는 기업에서 대규모로 AI 프로젝트를 도입할 때 단계별 고려사항에 대해서 발표합니다.

20:40 ~ 21:00 (30분)

패널토론 및 질의응답 
3사 발표자 

금융권에서 AI를 도입할 때의 주의점, AI 프로젝트를 효율적으로 운영하고 관리하며생산성을 혁신할 수 있는 방법에 대해 3사 발표자가 함께 토론합니다. 사전 등록시 받은 질문에 대한 답도 얻어가실 수 있습니다.

참가 신청은 아래 링크에서 하실 수 있습니다.