도서 소개

국내 유일의 데이터 경제 허브이자 금융 인프라 기관인 한국신용정보원에서 펴낸 단행본으로, AI 기술과 금융 데이터의 융합을 통해 미래 금융의 방향을 제시한다. 인공지능이 만들어내는 방대한 데이터 흐름 속에서 금융기관이 어떤 모델을 설계하고, 어떤 기준으로 의사결정을 내려야 하는지를 현실적으로 짚어낸다.

데이터 전략은 기술을 넘어, 시스템 전체를 통찰하고 복합적인 구조 속에서 새로운 차원을 만들어가는 과정임을 강조한다. 복잡하게 얽힌 데이터의 병목과 기회를 동시에 포착하며, 모델링과 실행의 반복 속에서 기업이 어떻게 생존하고 성장할 수 있는지를 구체적으로 설명한다. 나아가 금융기관이 고객사의 흩어진 데이터를 연결하고, 그 안에서 실질적인 가치를 창출하기 위해 어떤 방향으로 나아가야 하는지도 제시한다.

  출판사 리뷰

모두가 AI를 이야기하는 시대, 대한민국 금융산업은 어떤 데이터 전략으로 새로운 질서를 구축해야 할까요. <AI 모델링과 데이터 전략>은 국내 유일의 데이터 경제 허브이자 금융 인프라 기관인 한국신용정보원에서 펴낸 단행본으로, AI 기술과 금융 데이터의 융합을 통해 미래 금융의 방향을 제시합니다. 인공지능이 만들어내는 방대한 데이터 흐름 속에서 금융기관이 어떤 모델을 설계하고, 어떤 기준으로 의사결정을 내려야 하는지를 현실적으로 짚어냅니다.

데이터 전략은 기술을 넘어, 시스템 전체를 통찰하고 복합적인 구조 속에서 새로운 차원을 만들어가는 과정임을 강조합니다. 복잡하게 얽힌 데이터의 병목과 기회를 동시에 포착하며, 모델링과 실행의 반복 속에서 기업이 어떻게 생존하고 성장할 수 있는지를 구체적으로 설명합니다. 나아가 금융기관이 고객사의 흩어진 데이터를 연결하고, 그 안에서 실질적인 가치를 창출하기 위해 어떤 방향으로 나아가야 하는지도 제시합니다.

AI 기술이 단순한 유행이 아닌 금융산업의 본질적 혁신으로 자리 잡아가는 지금, <AI 모델링과 데이터 전략>은 복잡한 데이터 환경 속에서 보다 명확하고 실질적인 전략을 찾고자 하는 분들께 대한민국 금융의 오늘을 해석하고 내일을 설계하는 든든한 지침서가 될 것입니다.

  작가 소개

지은이 : 한국신용정보원
한국신용정보원은 국내 유일의 종합신용정보집중기관으로, 우리나라 데이터 경제를 선도하는 핵심 금융 인프라 기관입니다. 금융시장에서 발생하는 데이터를 효율적으로 수집·관리하고, IT 시스템과 데이터 솔루션을 통해 금융권의 디지털 및 AI 전환을 지원하는 플랫폼 역할을 수행하고 있습니다.또한 금융회사들의 리스크 관리 역량을 강화하고, 데이터 기반의 인사이트를 제공함으로써 새로운 금융상품 개발과 산업 전반의 혁신을 이끌고 있습니다. 축적된 신용 정보와 분석 역량을 바탕으로 금융회사들의 신속하고 정확한 의사결정을 지원하며, 금융산업의 건전한 발전을 위한 데이터 기반 생태계를 확장해 나가고 있습니다.

  목차

CHAPTER 1 AI 데이터 전략
1.1 AI와 데이터 전략은 어떻게 전개될까요? 012
1.2 기업의 데이터 기반 전략은 무엇일까요? 024

CHAPTER 2 AI의 이해
2.1 AI가 작동하는 원리는 무엇일까요? 034
2.2 AI 세계에서 온톨로지의 역할은 무엇인가요? 041
2.3 AI 에이전트는 무슨 일을 할까요? 048
2.4 AI 시대, 데이터는 어떻게 보호해야 할까요? 055

CHAPTER 3 AI 기반 금융 모델링
3.1 기업의 성장 드라이버는 어떤 것일까요? 060
3.2 기술력 있는 기업은 어떻게 선별할까요? 071
3.3 신용평가 모형은 어떻게 만들어지나요? 079
3.4 기술금융은 어떻게 진화할까요? 085
3.5 개인 사업자의 업종별 부도율은 어떻게 모델링되나요? 091
3.6 기업의 미래 시장 규모는 어떻게 추정할 수 있을까요? 098
3.7 미래 성장 가능성이 높은 품목을 추천하기 위한 방법이란? 105
3.8 인슈어테크는 어떤 모습일까요? 1193.9 AI가 가명데이터를 생성하고 판단할 수 있을까요? 127
3.10 텍스트 데이터를 통한 분류 모형은 어떻게 만들어질까요? 134
3.11 데이터 공백을 데이터 결합으로 어떻게 메울 수 있을까요? 141
3.12 기업의 기술력을 표준화해 평가할 수 있을까요? 150
3.13 금융회사의 개인정보 동의서 수준을 인공지능이
향상시킬 수 있을까요? 158

CHAPTER 4 AI 개발을 위한 데이터 생성
4.1 데이터맵, AI학습장, 데이터전문기관, 데이터 라이브러리는
어떤 모습일까요? 168
4.2 페르소나 데이터는 무엇일까요? 179
4.3 합성 데이터는 어떻게 만들어질까요? 183
4.4 AI를 위한 데이터 선별 전략에는 어떤 것이 있을까요? 187

CHAPTER 5 글로벌 AI 적용 사례
5.1 디지털 트윈은 어떻게 활용될까요? 196
5.2 E2E 데이터 플랫폼은 정말로 유용할까요? 201
5.3 지식 증류란 어떻게 작동할까요? 205
5.4 퍼플렉시티 사례에서 우리가 배울 점은 무엇일까요? 209
5.5 딥시크에서 무엇을 배울 수 있을까요? 214
5.6 팔란티어의 의사결정 엔진은 어떻게 작동할까요? 219
5.7 에이전트 기반 합성 데이터는 어떻게 작동할까요? 224
5.8 해외에서는 AI를 어떻게 활용할까요? 229
5.9 AI 에이전트는 어떻게 진화할까요? 233
5.10 해외에서는 AI 에이전트를 어떻게 활용할까요? 237

CHAPTER 6 금융 AI의 발전과 데이터 전략
6.1 금융 분야에서 AI는 어떻게 전개될까요? 242
6.2 앞으로 AI가 우리의 의사결정을 어떻게 도와줄까요? 250
6.3 기업 차원에서는 데이터 전략을 어떻게 수립해야 할까요? 252

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