생성형 AI가 금융산업에 주는 변화는 크게 업무 생산성과 창의적 업무 혁신으로 요약할 수 있다.맥킨지는 생성형 AI가

전 산업에 걸쳐 850개 직종, 2100개 업무에서의 생산성을 35~70%까지 올릴 수 있다고 전망했다. 생산성 향상은

생성형 AI가 갖는 고유한 특징인 학습된 데이터를 기반으로 사용자 요구에 맞춰 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등을

만들어 제공하는 역량에 기초하고 있다. 특히 비즈니스 가치사슬 관점에서 보면 소프트웨어 개발, 디지털 마케팅,

개인화 서비스 측면에서 비약적인 발전을 이룰 것으로 기대된다.

현재 생성형 AI는 전 산업 및 기업의 비즈니스 전반에 걸쳐 그 영향력을 넓히는 중이다. 이용자의 특정 요구에 따라

결과를 생성해내는 생성형 AI가 특히 일하는 방식을 어떻게 변화시킬 것인 지 주요 비즈니스 가치사슬 관점에서 전망해본다.

생성형 AI의 기반, 파운데이션 모델

성큼 다가온 생성형 AI의 시대, 우리 모두는 앞으로 어떤 일들이 새롭게 일어날 지, 우리를 어떻게 변화시킬지 예측하기

어려운 상황을 맞이하고 있다. 불과 1~2년 사이에 벌어지고 있는 AI 기술의 진화는 ‘공간을 초월한(Everywhere) AI’를

현실화하고 있다.
생성형 AI는 거대언어모델(LLM, Large Language Model)에 기반하는 ‘파운데이션 모델(Foundation Models)’을 활용한

새로운 패러다임이다. 파운데이션 모델은 방대한 양의 데이터를 자기지도학습(Self-supervised Learning)으로 사전 학습한

일종의 ‘범용 AI 모델’을 의미한다.
과거에는 다양한 문제를 풀기 위해 각각의 서로 다른 알고리즘과 모델을 적용했지만, 파운데이션 모델을 이용하면 하나의

모델로 광범위한 문제를 해결할 수 있다. 또한 파운데이션 모델은 이미지, 비디오, 오디오 및 컴퓨터 코드를 포함한 광범위한

양식(modalities)에 걸쳐 기존의 기능을 크게 개선하고 새로운 기능을 만들고 있다. 이러한 모델에서 훈련된 AI는 여러 기능을

수행할 수 있다. 분류(Classify), 편집(Edit), 요약(Summaries), 질문에 대한 답변, 콘텐츠 초안 작성 등의 작업이 가능하다.
또한 파운데이션 모델은 하나의 예시 또는 약간의 예시들만으로도 전이학습(Fine-tuning)이 가능해 다양한 산업군에서 보다

쉽게 적용할 수 있다. 파운데이션 모델이 보여주는 이러한 다양한 데이터 학습 능력과 보편적인 데이터 이해 능력은

AI 생태계를 혁명적으로 변화시키고 있다.

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