【 청년일보 】 네트워크 분석은 복잡한 시스템의 구조와 행동을 시각화하고 분석하는 데에 효율적인 기법으로, 다양한 분야에서 주목을 받고 있는 분야다. 이 중, 금융 분야에서의 네트워크 분석 활용은 다양한 주체와 시장 부문 간의 복잡한 연관관계에 대한 시각화와 더불어 직관적인 이해를 도와주고, 이를 통해 설명 가능한 형태의 예측과 전략적 의사결정에 기여할 수 있다는 장점이 있어 활용 빈도가 높아진다고 볼 수 있다. 거시경제 차원에서 바라본 금융 산업은 개인 투자자, 금융 기관, 정부 기관 등 다양한 주체가 상호 연결된 네트워크로 볼 수 있다. 네트워크 분석의 활용은 이러한 상호 연결된 시스템에 대한 복잡한 관계와 의존성을 발견하는 데에 기여할 수 있다. 네트워크 분석이 금융 분야에서 주로 사용되는 한 가지 방법은 그 예측 능력이다. 네트워크 모델을 통해 네트워크 내에서 영향력 있는 노드나 링크를 식별함으로써, 더 나은 위험 관리와 예측이 가능해진다. 구체적으로는 네트워크 분석의 활용은 금융 분야에서 다양한 형태로 나타나게 된다. 구체적으로, 금융 시장 분석 및 예측, 위험 관리, 포트폴리오 관리, 운영 효율성 향상, 그리고 규제 프레임워크 개발 등 다양한 분야
【 청년일보 】 해석 가능성, 설명 가능성 및 투명성은 금융 분야에 AI 기술이 도입되면서 점점 더 중요해지고 있는 요소다. 금융 기관과 시장에서 꾸준히 복잡한 알고리즘과 인공지능 기술에 대한 수요가 높아짐에 따라, 이러한 개념의 필요성이 더욱 분명해지고 있다. 해석 가능성은 인간이 모델이나 의사결정 과정의 논리에 대해 사후 해석을 진행할 수 있는 능력을 의미한다. 즉, 바꿔 말하자면 원인과 결과를 확인할 수 있음을 뜻한다. 금융 분야에서 해석 가능성은 투자자, 규제 기관 및 기타 이해 관계자가 재무 모델이 어떻게 결정을 내리는지 원인과 결과를 이해할 수 있도록 돕는 역할을 하기에 매우 중요하다. 실제로 선형회귀 모형이 아직도 금융 분야에서 가장 빈번히 사용되는 이유 중 하나는 통계적 유의성을 다룰 수 있는 방법이며, 동일한 입력에 대해서 동일한 출력을 보장하기 때문이다. 단, 선형회귀모형으로 인과관계 자체를 예측하는 것은 거의 불가능히다. 이러한 해석 가능성은 투자자들은 특정 투자 전략의 근거를 이해할 수 있어야 하므로, 이것은 투자 결정에 대한 설득할 때 꼭 필요한 요소로 볼 수 있다. 설명 가능성은 판단을 내린 시점에서 모델이나 의사결정 과정에 대한 명
【 청년일보 】 바야흐로 인공지능이 본격적으로 서비스에 녹아드는 시대에 접어들었다. 이러한 시대에서 은행, 보험사를 비롯한 여러 금융 서비스사는 빅데이터 분석, 인공지능 기법, 클라우드 및 블록체인 기술 등 다양한 첨단 기술을 활용해 운영 효율성을 개선하고 고객에게 더욱 정교하고 맞춤화된 서비스를 제공하는 다양한 방법론을 모색하게 됐다. 구체적으로, 신용 카드 및 직불 카드를 포함한 결제 유형 분석, 전화 및 온라인 뱅킹 등에서 더 안정적이고 고도화된 보안 하에서의 금융 거래, 투자 자금 및 구조화된 제품과 같은 다양한 포트폴리오 생성, 금융 자산을 위한 인터넷 뱅킹, AI 기반 위험 관리 기술 등으로 금융 서비스 산업을 변화해 나아가고 있다. 이에 이번 칼럼에서는 신기술과 결합된 금융 서비스의 예시를 알아보고자 한다. 우선 비대면화된 금융 서비스가 금융 분야 내에서 다양한 신기술을 활용하는 가장 대표적인 예시라고 볼 수 있다. 전통적인 은행 및 금융 서비스를 위한 공간이 여전히 존재하지만, 디지털 기기가 보편화된 시대의 흐름에 맞춰 고객의 기대와 선호도는 진화하고 있다고 볼 수 있다. 다시 말해 디지털 기기와 이에 대한 제반 지식을 얻기가 점점 쉬워지는 요
【 청년일보 】 현재의 주식 시장은 주로 선형적인 시스템을 기반으로 분석 된다. 가장 쉬운 예시로는 주식 가격의 상승 및 하락을 들 수 있다. 이러한 방법론은 아직도 매우 강력하고 경제학과 금융 분야에서 가장 활발하게 사용되고 있는 양적 프레임워크로 해석해 볼 수 있다. 하지만 모든 데이터가 선형적인 관계로 완벽하게 설명이 되지 않는 경우가 있고, 이러한 경우에 추가로 선형적이지 않은 분석을 통해 금융 분야에서 도움이 될 만한 정보를 끌어낼 수 있다. 이처럼 선형적이지 않은 분석을 비선형적 분석이라고 한다. 본 칼럼에서는 이러한 비선형적 금융 분석 방법론 중 가장 대표적으로 사용되는 엔트로피를 바탕으로 한 금융 시장에서의 활용에 대해서 간단히 설명하고자 한다. 엔트로피라는 단어는 열역학 제2 법칙을 제시한 것으로 유명한 독일의 물리학자 루돌프 클라우지우스에 의해 명명됐다. 그는 1865년에 그가 이전에 "등가치(equivalent-value)"라고 명명한 돌이킬 수 없는 열 손실을 설명하기 위해 "엔트로피"라는 용어를 처음 붙였다. 그 이후로, 열역학 제2 법칙의 핵심 개념이며 엔트로피는 에너지의 흐름을 설명할 때 활용되는 상태 함수로 현재까지도 가장 빈번히