금융 분야에서의 기계학습 활용과 위험 요인

소개

"금융 분야에서의 기계학습 활용과 위험 요인"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 금융 산업의 디지털 전환과 기계학습의 필요성
(2) 금융 데이터의 특성과 기계학습 적용 환경
(3) 기계학습 기반 신용평가와 리스크 관리
(4) 사기 탐지와 이상 거래 탐색에서의 기계학습
(5) 알고리즘 트레이딩과 투자 전략 최적화
(6) 자산 관리와 맞춤형 금융 서비스
(7) 금융 규제와 감독에서의 기계학습 활용
(8) 기계학습 도입의 위험 요인: 데이터 편향, 블랙박스 문제, 시스템 리스크
(9) 금융 시장 안정성과 윤리적 과제

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

금융 산업은 정보와 데이터에 크게 의존하는 대표적 지식 산업이다. 과거에는 금융 전문가의 직관과 경험이 의사결정을 주도했지만, 디지털 기술의 발전과 함께 방대한 금융 데이터가 축적되면서 데이터 기반 의사결정이 점점 더 중요해지고 있다. 이러한 변화의 중심에는 기계학습이 자리하고 있다. 기계학습은 신용평가, 사기 탐지, 알고리즘 트레이딩, 맞춤형 자산 관리 등 금융의 거의 모든 영역에서 활용되며, 금융 혁신을 가속화하고 있다. 그러나 동시에 금융이라는 고위험 영역에서 기계학습의 도입은 편향, 불투명성, 시스템 리스크와 같은 새로운 위험 요인을 수반한다. 본 보고서는 금융 분야에서 기계학습이 어떻게 활용되고 있으며, 어떤 위험과 과제가 존재하는지를 심층적으로 분석한다.

참고자료

· Brynjolfsson, E., & McAfee, A. [2017]. Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W.W. Norton & Company.
· Kroll, J. A. et al. [2017]. Accountable algorithms. University of Pennsylvania Law Review.
· Mnih, V. et al. [2015]. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature.
· Fuster, A., Goldsmith-Pinkham, P., Ramadorai, T., & Walther, A. [2020]. Predictably unequal? The effects of machine learning on credit markets. The Journal of Finance.
· 김은정. [2021]. 인공지능 신용평가의 현황과 과제. 한국금융학회.
· 이성우. [2022]. 금융 사기 탐지에서의 기계학습 활용. 한국정보보호학회.
· 최지훈 기자. [2023]. 알고리즘 트레이딩의 명암. 매일경제.