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[청년발언대] 금융 분야에서의 데이터 중심 시스템과 데이터 프라이버시

 

【 청년일보 】 금융 산업은 데이터 중심 시스템 및 인공지능을 통해 혁신을 이루고 있습니다. 특히, 디지털 기술의 발전은 금융 산업 전반에 걸쳐 빠른 변화를 주도하고 있습니다.


전통적인 금융 서비스 방식에서 벗어나, 모바일 뱅킹, 알고리즘 거래, 그리고 가상 화폐와 같은 혁신적인 서비스가 도입되었으며, 앞으로도 다양한 데이터를 바탕으로 한 디지털 기술 기반 서비스가 도입될 것으로 보입니다. 이러한 변화는 투자자와 금융 기관에 금융 자산을 추천하는 새로운 방식을 제공하며, 이는 효율성과 정확도를 향상합니다.


이와 같은 다양한 형태의 금융 디지털 기술 기반 서비스의 도입을 위해서는 데이터 중심 시스템이 필요합니다. 데이터 중심 시스템은 대량의 금융 데이터를 처리하고 분석을 가능케 합니다. 이 시스템들은 투자자의 행동, 시장에 대한 리서치, 금융 제품의 성능 분석 등 다양한 데이터를 포함합니다.


세계 각국의 주요 금융사는 이와 같은 데이터 중심 시스템에 고객의 거래 내역, 시장 동향, 글로벌 경제 지표 등의 데이터 등의 막대한 양의 데이터베이스를 통해서 개인화된 금융 자산 추천을 제공하는 서비스에 대한 많은 관심을 가지고 있습니다.


특히 최근 발전한 인공지능 기술은 금융 자산 추천에 더 광범위하고 정교한 접근 방식을 제공하게 됩니다. 기계 학습, 심층 학습, 강화 학습 등의 기술을 활용하여 과거의 거래 패턴, 시장 동향, 뉴스와 같은 다양한 정보를 분석합니다. 인공지능 알고리즘은 이런 데이터를 기반으로 학습하고 미래의 시장 동향에 대해 가능성이 높은 방향으로 예측하여 투자자에게 맞춤형 금융 자산을 추천할 수 있습니다.


물론 추천 결과가 미래를 완전히 예측할 수는 없지만, 다양한 데이터를 바탕으로 이끌어낸 결과를 기준으로 학습된 모형이기 때문에 보다 다양한 데이터를 취합한 정교한 판단이 가능하다는 점에서 그 이점이 있다고 볼 수 있습니다. 우리나라의 일부 기술 기반 금융 서비스 회사들은 이미 이러한 기술을 활용하여 고객에게 투자 조언을 제공하고 있습니다.


이러한 금융 데이터의 적극적인 활용에 있어 데이터 보안 및 개인정보 보호는 중요한 고려사항입니다. 개인의 금융 활용 데이터를 바탕으로 적절한 금융 상품을 추천하는 것은 좋지만, 매우 민감하므로 적절한 보호 조치 없이는 큰 위험을 초래할 수 있습니다. 이 중 비교적 간단한 방법은 개인정보의 비식별화입니다.


이러한 비식별화는 사용자에게 안정감을 주어 서비스를 더 신뢰하게 만들 수 있습니다. 주로 데이터 익명화, 데이터 토큰화, 데이터 마스킹, 차분 프라이버시 등의 방법이 고려되며, 이러한 방법들은 개인정보의 식별을 방지하며, 동시에 데이터의 유용성을 유지합니다. 따라서 금융 자산 추천 같은 서비스에서는 이러한 기술들을 활용하여 사용자의 데이터를 보호하면서도 정확한 추천을 제공할 수 있습니다.


결론적으로, 데이터 프라이버시를 중시하고 적절한 보호 조치를 취하면 사용자는 더 안전하게 서비스를 이용할 수 있으며, 이에 따라 서비스에 대한 신뢰도 높아질 것입니다.


물론 데이터 자체를 변화하는 비식별화 과정의 경우에는 변환 과정에서 데이터 손실이 불가피하기 때문에 최근에는 데이터 손실을 최소화하면서 식별화를 어렵게 하지만 최대한 데이터 활용성을 증대시킬 수 있는 다양한 연구가 진행 중입니다.


결론적으로, 데이터 중심의 시스템 및 인공지능은 금융 자산 추천에서 더 정교하고 다각도의 관점에서 고려하는 시스템을 만들어 낼 수 있습니다. 이 기술들은 개인 투자자뿐만 아니라 대형 금융 기관에서도 투자 결정을 지원하기 위해 널리 사용되고 있습니다.


이러한 기술적 혁신을 통해 투자자와 금융 기관은 더 효과적이고 효율적인 방식으로 금융 자산을 관리하고 추천할 수 있는 발판을 마련했다고 볼 수 있고 앞으로 더욱 발전해 나아갈 가능성이 있습니다.
 


【 청년서포터즈 7기 최인수 】

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