2017.06.23

英 UBS, 애널리스트 도울 AI 개발중

Scott Carey | Computerworld UK
영국에 있는 자산 관리 회사인 UBS가 애널리스트 수준에 가까운 투자 조사를 할 수 있는 ‘가상 에이전트’를 개발하고 있다.



지난주 런던 엑셀센터에서 열린 텍크XLR8(TechXLR8)에서 UBS 그룹 이노베이션의 AI 연구원인 애니카 슈뢰더는 "은행이 투자 애널리스트를 모방할 수 있는 가상 에이전트를 만들려고 한다"고 밝혔다.

슈뢰더는 "SEC 서류로 시장 데이터를 조사할 수 있으며, 실제로 인간 애널리스트가 사용할 모든 입력 정보를 사용해 기업을 평가할 수 있고 상당히 품질이 우수하다. 인간에 가까운 모방 언어로 텍스트를 생성할 수 있다"고 말했다.

UBS는 AI를 실제 상품에 적용할 만큼 준비된 것은 아니다. 슈뢰더는 "현재 상당히 높은 수준의 신뢰도에 도달했지만 충분한 수준에 이를 때까지 기계를 훈련하려면 충분한 데이터가 필요하고 그러기까지는 시간이 걸릴 것이다"고 전했다.

슈뢰더는 포트폴리오 매니저의 편견을 제거하려는 노력에 대해서도 언급했다. 그녀는 "너무 일찍 팔거나 금요일에 팔고 월요일에 물건을 사는 것과 같은 전형적인 행동의 편견을 찾아내는 테스트도 거쳤다”고 밝혔다.

"우리는 매우 높은 확률과 전형적인 편견을 찾아내 이를 알려줌으로써 최적의 결과를 내지 못하는 이러한 전형적인 행동을 피할 수 있었다. 아직 준비가 끝난 것이 아니고 실험 단계에 있다"고 그녀는 덧붙였다.

슈뢰더는 AI가 더 나은 투자 성과로 끌어줄 것이라고 말했다. 

또한 슈뢰더는 이러한 발전 일부가 일자리에도 영향을 미칠 수 있다고 했다. UBS는 AI가 인간과 ‘협업’하리라 믿고 있다. 그녀는 "여기서 실질적인 이익은 직원을 교체하는 것이 아니라 편의를 높이고 직원을 지원하고 위험이 높은 프로세스에 개입하지 않는 것이다"고 강조했다.

슈뢰더에 따르면, UBS는 새로운 기술을 임직원에게 설명하기 위해 디지털 문맹 퇴치에도 투자하고 있다. 슈뢰더는 "조직 전체에서 학습 모임과 교육을 조직하여 회사 내 두려움을 없애려고 한다"고 전했다.


UBS가 AI를 활용하는 방법
2016년 초 UBS는 전용 프로그램을 시작한 후 AI의 애플리케이션을 테스트했다. 슈뢰더는 "해커톤을 통해 직원 아이디어 창출, 신생기업 및 IT업체와 전략 협의, 특정 주제에 대한 집중적인 실행을 추진하고 있다"고 밝혔다.
 
이러한 활동에서 나온 아이디어는 개념증명(PoC)을 실행하기 위한 자금을 얻기 위해 영국의 창업지원 방송 프로그램인 ‘드래곤스 덴(Dragons' Den)과 비슷한 방식의 UBS 그룹 혁신 이사회로 전달됐다. 슈뢰더에 따르면, UBS가 운영 중인 모든 혁신 프로젝트 중 1/3 이상을 AI 기술이 차지했다.

고객을 직접 응대하는 프론트 오피스의 경우 UBS는 챗봇 같은 대화형 인터페이스와 AI 기반 로보 어드바이스(Robo advice)를 이미 시험해보고 있다. 슈뢰더는 채봇의 함정에 대해 잘 알고 있었다. 그녀는 "대화 인터페이스가 잘못되면 우리는 엉망이 된다. 따라서 사용자 만족도를 높이기 위한 긴 경로가 있음을 알기 위해 현재 내부 사용자가 시험해 보고 있다”고 설명했다.

슈뢰더는 "여기 이 트릭은 자연언어를 이해하는 것이다. 우리는 현재 고객과 자유롭게 의사소통할 수 있는 수준은 60~85%에 와 있는데, 그것만으로 부족하다"고 말했다.

UBS는 백 오피스에서 규제 담당 직원을 위한 고객 파악(KYC) 프로세스 중 일부를 자동화하려고 한다. 슈뢰더는 "아마 부정적인 뉴스 검색 부분은 쉽다. 하지만, 실사 담당자에게는 많은 경험과 직감과 추론도 필요하다. 그래서 우리가 일부 자동화를 시도하는 것이다"고 이야기했다.
 
운영 과정에서 UBS의 첫 번째 AI 프로젝트가 진행되면서 IT 티켓을 처리하는 머신러닝 시스템이 됐다. 슈뢰더는 "시스템이 IT 애플리케이션 지원 티켓의 구조화된 입력을 이해하고 확률적으로 작동해 문제의 완벽한 해결 방법을 찾고자 의사 결정 경로에서 사용하는 여러 가지 지식 항목을 익힘으로써 요청을 해결하는 최상의 방법을 찾는다”고 설명했다.

슈뢰더는 "시간이 지남에 따라 점점 나아지고 있으며 이미 수천 장의 티켓을 처리하기 시작했다. 이제는 티켓 수를 현저하게 낮추는 전형적인 결함을 예상하는 법까지 배우게 된다"고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 



2017.06.23

英 UBS, 애널리스트 도울 AI 개발중

Scott Carey | Computerworld UK
영국에 있는 자산 관리 회사인 UBS가 애널리스트 수준에 가까운 투자 조사를 할 수 있는 ‘가상 에이전트’를 개발하고 있다.



지난주 런던 엑셀센터에서 열린 텍크XLR8(TechXLR8)에서 UBS 그룹 이노베이션의 AI 연구원인 애니카 슈뢰더는 "은행이 투자 애널리스트를 모방할 수 있는 가상 에이전트를 만들려고 한다"고 밝혔다.

슈뢰더는 "SEC 서류로 시장 데이터를 조사할 수 있으며, 실제로 인간 애널리스트가 사용할 모든 입력 정보를 사용해 기업을 평가할 수 있고 상당히 품질이 우수하다. 인간에 가까운 모방 언어로 텍스트를 생성할 수 있다"고 말했다.

UBS는 AI를 실제 상품에 적용할 만큼 준비된 것은 아니다. 슈뢰더는 "현재 상당히 높은 수준의 신뢰도에 도달했지만 충분한 수준에 이를 때까지 기계를 훈련하려면 충분한 데이터가 필요하고 그러기까지는 시간이 걸릴 것이다"고 전했다.

슈뢰더는 포트폴리오 매니저의 편견을 제거하려는 노력에 대해서도 언급했다. 그녀는 "너무 일찍 팔거나 금요일에 팔고 월요일에 물건을 사는 것과 같은 전형적인 행동의 편견을 찾아내는 테스트도 거쳤다”고 밝혔다.

"우리는 매우 높은 확률과 전형적인 편견을 찾아내 이를 알려줌으로써 최적의 결과를 내지 못하는 이러한 전형적인 행동을 피할 수 있었다. 아직 준비가 끝난 것이 아니고 실험 단계에 있다"고 그녀는 덧붙였다.

슈뢰더는 AI가 더 나은 투자 성과로 끌어줄 것이라고 말했다. 

또한 슈뢰더는 이러한 발전 일부가 일자리에도 영향을 미칠 수 있다고 했다. UBS는 AI가 인간과 ‘협업’하리라 믿고 있다. 그녀는 "여기서 실질적인 이익은 직원을 교체하는 것이 아니라 편의를 높이고 직원을 지원하고 위험이 높은 프로세스에 개입하지 않는 것이다"고 강조했다.

슈뢰더에 따르면, UBS는 새로운 기술을 임직원에게 설명하기 위해 디지털 문맹 퇴치에도 투자하고 있다. 슈뢰더는 "조직 전체에서 학습 모임과 교육을 조직하여 회사 내 두려움을 없애려고 한다"고 전했다.


UBS가 AI를 활용하는 방법
2016년 초 UBS는 전용 프로그램을 시작한 후 AI의 애플리케이션을 테스트했다. 슈뢰더는 "해커톤을 통해 직원 아이디어 창출, 신생기업 및 IT업체와 전략 협의, 특정 주제에 대한 집중적인 실행을 추진하고 있다"고 밝혔다.
 
이러한 활동에서 나온 아이디어는 개념증명(PoC)을 실행하기 위한 자금을 얻기 위해 영국의 창업지원 방송 프로그램인 ‘드래곤스 덴(Dragons' Den)과 비슷한 방식의 UBS 그룹 혁신 이사회로 전달됐다. 슈뢰더에 따르면, UBS가 운영 중인 모든 혁신 프로젝트 중 1/3 이상을 AI 기술이 차지했다.

고객을 직접 응대하는 프론트 오피스의 경우 UBS는 챗봇 같은 대화형 인터페이스와 AI 기반 로보 어드바이스(Robo advice)를 이미 시험해보고 있다. 슈뢰더는 채봇의 함정에 대해 잘 알고 있었다. 그녀는 "대화 인터페이스가 잘못되면 우리는 엉망이 된다. 따라서 사용자 만족도를 높이기 위한 긴 경로가 있음을 알기 위해 현재 내부 사용자가 시험해 보고 있다”고 설명했다.

슈뢰더는 "여기 이 트릭은 자연언어를 이해하는 것이다. 우리는 현재 고객과 자유롭게 의사소통할 수 있는 수준은 60~85%에 와 있는데, 그것만으로 부족하다"고 말했다.

UBS는 백 오피스에서 규제 담당 직원을 위한 고객 파악(KYC) 프로세스 중 일부를 자동화하려고 한다. 슈뢰더는 "아마 부정적인 뉴스 검색 부분은 쉽다. 하지만, 실사 담당자에게는 많은 경험과 직감과 추론도 필요하다. 그래서 우리가 일부 자동화를 시도하는 것이다"고 이야기했다.
 
운영 과정에서 UBS의 첫 번째 AI 프로젝트가 진행되면서 IT 티켓을 처리하는 머신러닝 시스템이 됐다. 슈뢰더는 "시스템이 IT 애플리케이션 지원 티켓의 구조화된 입력을 이해하고 확률적으로 작동해 문제의 완벽한 해결 방법을 찾고자 의사 결정 경로에서 사용하는 여러 가지 지식 항목을 익힘으로써 요청을 해결하는 최상의 방법을 찾는다”고 설명했다.

슈뢰더는 "시간이 지남에 따라 점점 나아지고 있으며 이미 수천 장의 티켓을 처리하기 시작했다. 이제는 티켓 수를 현저하게 낮추는 전형적인 결함을 예상하는 법까지 배우게 된다"고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 

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