서울 AI for Finance 과정

금융 서비스 분야에서 인공지능은 기관들이 리스크 관리, 전략 수립, 규제 준수 및 고객 경험 향상을 이끄는 방식을 혁신하고 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 과정(온라인 또는 현장 진행)은 금융 및 기술 분야에서 중급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 인공지능이 금융 산업의 전략, 윤리 및 규제에 어떤 영향을 미치는지를 이해하고자 하는 분들에게 적합합니다.

본 교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 금융 서비스 분야에서 인공지능의 전략적 활용 방안을 이해할 수 있습니다.
• 인공지능 도입에 따른 윤리적·규제적 영향을 평가할 수 있습니다.
• 책임감 있는 AI 거버넌스 및 감독 체계를 구축할 수 있습니다.
• 조직의 목표와 규제 요건에 맞춰 인공지능 전략을 수립할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용 중심의 강의 및 토론 진행
• 사례 연구와 그룹 활동 활용
• 실제 금융 분야 AI 규제 체계에 대한 실질적인 분석

교육 커스터마이징 옵션

• 본 교육 과정의 맞춤형 프로그램을 원하시는 경우, 문의 주시면 협의해 드리겠습니다.

이 강좌는 서울에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심 교육 과정으로, 금융 업무 자동화 및 사기 탐지를 위해 AI 기반 솔루션을 개발하고 배포하려는 중급 수준의 금융 전문가, 리스크 분석가, AI 엔지니어를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 업무 자동화 및 사기 탐지에서 AI의 역할 이해하기
• 부정 거래를 식별하기 위한 AI 모델 구축하기
• 실시간 리스크 평가를 위해 머신러닝 활용하기
• AI 기반 금융 모니터링 시스템 배포하기

Ollama는 대규모 언어 모델을 로컬 환경에서 실행할 수 있도록 해주는 경량형 플랫폼입니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 교육으로, 금융 업계에서 Ollama 기반 AI 솔루션을 구현하고 맞춤화하며 실제 운영에 적용하려는 중급 수준의 금융 실무자 및 IT 담당자를 대상으로 합니다.

강좌를 수료함으로써 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 업무 환경에서 Ollama를 안전하게 배포하고 설정하는 방법
• 분석 및 보고 프로세스에 로컬 언어 모델을 통합하는 방안
• 금융 관련 용어와 과제에 맞춰 모델을 조정하는 기술
• 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수를 위한 최선의 방법 적용

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 금융 데이터 활용 실습 제공
• 실제 금융 시나리오를 기반으로 한 실시간 실험 환경 운영

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하신다면 저희에게 연락하여 상담해주시기 바랍니다.

인공지능은 데이터 기반의 고도화된 기능과 고객 맞춤형 경험을 갖춘 디지털 제품 개발을 가능케 하는 핵심 기술입니다.

본 교육 과정은 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)에 비동기식 학습 활동 및 대면 워크숍이 결합된 형태로 구성되어 있습니다. 은행업계의 중급 수준 전문가들을 위해 기획되었으며, 인공지능 기술을 활용한 디지털 제품을 효과적으로 설계하고 개발하며 제공하는 방법을 다룹니다.

교육 종료 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 고객의 요구사항을 파악하고 명확한 제품 비전을 수립할 수 있습니다.
• 디지털 뱅킹 제품 개선에 인공지능 기술을 적용할 수 있습니다.
• 애자일 방법론과 디자인 씽킹 기법을 활용해 사용자 중심의 솔루션을 만들어낼 수 있습니다.
• 제품 성과를 측정·개선함으로써 장기적인 가치 창출을 실현할 수 있습니다.

교육 형식 안내

• 실시간 수업 비중: 50% (가상 또는 대면)
• 비동기식 학습 활동: 25% (영상, 자료 독해, 토론 포럼 등)
• 사례 연구 중심의 대면 실무 워크숍: 25%

맞춤형 교육 옵션 안내

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하실 경우, 저희에게 연락하여 일정을 조율해 주시기 바랍니다.

Microsoft 365용 Copilot은 AI 기반 어시스턴트로, Microsoft Office 애플리케이션과 연동되어 금융 및 회계 전문가들의 생산성 향상, 보고서 작성 간소화, 의사결정 지원에 도움을 줍니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되며 AI 활용 경험이 적은 금융 및 회계 전문가들을 대상으로 합니다. 참가자들은 Microsoft Copilot을 활용해 재무 업무의 정확도와 효율성을 높이고 통찰력을 얻을 수 있습니다.

교육 종료 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Copilot을 활용해 신속하고 정확하게 재무 보고서를 작성할 수 있습니다.
• 반복적인 회계 및 데이터 입력 업무를 자동화할 수 있습니다.
• AI의 도움을 받아 재무 요약문과 예측 자료도 생성할 수 있습니다.
• 자연어 기반의 프롬프트를 통해 방대한 재무 데이터에서 유용한 정보를 추출할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의와 토론 방식으로 진행됩니다.
• 다양한 연습 문제와 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 환경에서 직접 Copilot을 활용해보는 실습 세션도 마련되어 있습니다.

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해 주시면 조율해 드립니다.

응용 AI는 재무 전문가들이 기업 성과를 분석하고 보고하는 방식에 효율성과 지능형 기능을 새롭게 도입합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 워크숍으로, 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. 재무제표 처리 프로세스에 AI 도구를 통합하여 정확도를 높이고 반복적인 작업을 자동화하며 미래 지향적 인사이트를 확보하고자 하는 중급 수준의 재무 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 도구를 활용해 재무 문서에서 데이터 추출을 자동화할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 적용하여 재무제표의 트렌드와 이상 징후를 분석할 수 있습니다.
• 생성형 AI를 활용해 변동 요인 설명, 보고서 작성 및 시나리오 시뮬레이션을 지원받을 수 있습니다.
• 재무 보고 및 계획 수립 과정에서 AI가 도출한 결과물을 책임감 있게 해석할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 실습과 연습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 구현해보는 방식

커리큘럼 맞춤화 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해 주시면 조율해 드립니다.

WrenAI는 금융 팀이 KPI를 설계하고 표준화된 지표들을 통합하며, 규제 요건과 감사 기준에 부합하는 대시보드를 제작할 수 있도록 지원합니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육으로서, WrenAI를 활용해 준수성이 확보된 금융 데이터 모델 및 의사결정·위험관리에 유용한 대시보드를 구축하고자 하는 중급 이상 수준의 금융 전문가들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• WrenAI에서 금융 관련 KPI 및 지표 모델링 수행
• 규제 및 감사 요건에 부합하는 대시보드 설계
• 실시간 보고가 가능하도록 WrenAI와 금융 데이터 소스 연동
• 금융 분석 및 위험 모니터링을 위한 모범 사례 적용

강좌 운영 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 금융 데이터 모델을 활용한 실습 연습
• 대시보드 디자인 및 규제 준수 보고를 위한 실무 실험실 운영

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 일정 조율이 가능합니다.

인공지능은 지능형 자동화, 초개인화 서비스 제공, 그리고 안전한 실시간 금융 서비스 구현을 통해 핀테크 산업에 큰 변화를 가져오고 있습니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 인공지능과 API, 그리고 오픈 뱅킹 혁신이 어떻게 결합하여 차세대 금융 상품을 개발하는지 배우고자 하는 초급 및 중급 수준의 핀테크 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 핀테크 분야에서 인공지능 및 머신러닝이 어떻게 활용되는지 이해합니다.
• 오픈 뱅킹 API와 데이터 통합 기능을 활용하여 신규 제품 개발에 기여할 수 있습니다.
• 디지털 지갑, 네오뱅크 및 금융 어시스턴트용 인공지능 기반 기능을 설계합니다.
• 혁신 활동 시 규제, 윤리적 문제, 보안 측면도 함께 고려할 수 있습니다.

강좌 운영 방식

• 상호작용 중심의 강의 및 토론이 이루어집니다.
• 다양한 실습과 연습 과제가 제공됩니다.
• 실제 실험 환경에서 직접 구현해보는 기회도 마련됩니다.

강좌 맞춤형 옵션

• 본 강좌에 특화된 커스터마이징 교육을 원하시는 경우, 별도로 문의해주시기 바랍니다.

인공지능은 대규모 거래 데이터를 실시간으로 분석함으로써 금융 기관들이 사기를 감지하고 자금세탁 행위에 효과적으로 대응할 수 있도록 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 훈련으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다. 기계학습 및 인공지능 도구를 활용해 금융 범죄 탐지, 규제 준수 모니터링, 운영 관리 체계의 효율성을 높이고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 사기 탐지 및 자금세탁 방지 분야에서 인공지능의 활용 사례를 이해합니다.
• 이상 징후 감지 및 거래 점수 산출을 위한 모델을 설계하고 구현할 수 있습니다.
• 그래프 기반 인공지능 기술을 활용해 네트워크 내 위험 요소를 식별합니다.
• 윤리적 원칙을 준수하며 설명 가능하고 규제 요건에 부합하는 모델 배포 방법을 익힙니다.

교육 방식

• 참여형 강의와 토론이 병행됩니다.
• 다양한 연습 문제 및 실무 훈련 기회가 제공됩니다.
• 실제 실험 환경에서 직접 모델을 구현해보는 실습도 진행됩니다.

교육 커리큘럼 맞춤화 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해주시면 조율해드리겠습니다.

인공지능은 매우 개인화된 금융 서비스, 지능형 자문 플랫폼, 그리고 향상된 사용자 경험을 가능하게 함으로써 웰스테크 분야에 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 중급 수준의 금융 및 기술 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 개인 맞춤형 자산관리 솔루션과 로보어드바이저 서비스를 설계하거나 구현하고자 하는 분들입니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 자산관리 및 디지털 자문 플랫폼에 인공지능이 어떻게 활용되는지 이해하기
• 개인별 특성에 맞춘 포트폴리오 추천 시스템을 설계할 수 있게 되기
• 행동금융학적 데이터와 고객 선호도를 자문 알고리즘에 통합하는 법 배우기
• 자동화된 투자 조언에서 발생할 수 있는 윤리적, 규제적 문제들을 평가해낼 수 있게 되기

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 시스템 구현해보기

과정 커스터마이징 옵션

• 본 강좌를 귀하의 요구사항에 맞게 커스터마이징하고자 하시면 연락주시기 바랍니다.

LangGraph은 상태를 유지하며 다중 에이전트로 구성된 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 일관된 상태 관리를 제공할 뿐만 아니라 실행 과정을 사용자가 제어할 수 있게 해줍니다.

본 강좌는 전문 강사가 진행하는 실시간 교육으로서, 온라인 또는 현장 교육 형태로 제공됩니다. 금융 분야에서 LangGraph 기반 솔루션을 설계·구현하고 운영하려는 중급 이상 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이 과정에서는 적절한 거버넌스, 가시성 확보 및 규제 준수를 보장하는 방안도 다룹니다.

강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 규제 및 감사 요구사항에 부합하는 금융 전용 LangGraph 워크플로우 설계
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태와 도구 체계에 통합하기
• 중요한 업무 절차에서 신뢰성, 안전성, 그리고 인간의 개입을 통제할 수 있는 메커니즘 구현
• 퍼포먼스와 비용, 서비스 수준 협약(SLA) 측면에서 LangGraph 시스템을 배포·모니터링·최적화하기

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 구현해보는 과정

강좌 맞춤형 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하시면 저희에게 연락하여 일정을 조율해주세요.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 서울 (온라인 또는 현장)에서 수강 가능합니다. 금융 분야의 중급 수준 전문가, 데이터 분석가, 리스크 관리자 및 AI 엔지니어들을 대상으로 하며, 멀티모달 AI를 활용한 리스크 분석 및 사기 탐지 역량 향상을 목적으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 리스크 관리에 멀티모달 AI를 어떻게 적용할 수 있는지 이해합니다.
• 구조화된 데이터와 비구조화된 금융 데이터를 분석하여 사기를 탐지합니다.
• 이상 징후 및 의심스러운 활동을 식별할 수 있도록 AI 모델을 구현합니다.
• 자연어 처리와 컴퓨터 비전 기술을 활용해 금융 문서를 분석합니다.
• 실제 금융 시스템에 AI 기반 사기 탐지 모델을 배포할 수 있습니다.

AI는 금융 기관들이 신용도를 평가하고 리스크 가격을 산정하며 대출 결정을 최적화하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

본 교육은 강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 오프라인 과정으로, AI 기술을 활용해 신용 스코어링 모델을 고도화하고 리스크 관리를 개선하며 대출 운영 효율성을 높이고자 하는 중급 수준의 금융 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 신용 스코어링 및 리스크 예측에 사용되는 주요 AI 기법들을 이해할 수 있습니다.
• 머신러닝 알고리즘을 활용해 신용 스코어링 모델을 구축하고 평가할 수 있습니다.
• 규제 준수 및 투명성 확보를 위해 모델 결과물을 해석할 수 있습니다.
• AI 기법을 활용해 신청 심사, 대출 승인 절차 및 포트폴리오 관리를 개선할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론이 병행됩니다.
• 다양한 연습 문제와 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 실험 환경에서 직접 모델을 구현해볼 수 있습니다.

맞춤형 교육 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해 주시면 적절히 조율해 드리겠습니다.

본 강좌는 서울에서 진행되는 강사 주도형 라이브 교육으로, 온라인 또는 현장 방식으로 제공됩니다. 금융 전문가들이 ChatGPT를 활용해 업무 효율을 높이고 데이터 분석 및 보고 역량을 강화할 수 있도록 설계되었습니다.

교육을 마칠 때쯤이면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ChatGPT의 기본 개념 및 작동 방식을 이해합니다.
• ChatGPT를 활용해 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 금융 업무를 자동화할 수 있습니다.
• ChatGPT로 금융 데이터를 분석하여 유용한 통찰을 얻고 신중한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 특정 금융 분야에 적합한 맞춤형 ChatGPT 모델도 개발할 수 있게 됩니다.

생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠나 예측 결과를 만들어내는 인공지능 기술로, 여기에는 대규모 언어 모델(LLM)과 생성적 적대 신경망(GAN) 등이 포함됩니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심의 교육 과정으로, 금융 예측 분석 및 이상 현상 탐지, 규제 준수 업무에 생성형 AI를 활용하고자 하는 초급~중급 수준의 금융 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 생성형 AI 모델의 기본 개념에 대한 이해
• 사기 탐지 및 합성 데이터 생성과 같은 실제 활용 사례에서 LLM과 GAN을 적용하는 방법
• 금융 예측 및 보고서 작성을 위한 효과적인 프롬프트 설계법
• 생성형 AI 활용 시 고려해야 할 윤리적·규제적 사항에 대한 판단력

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 구현해보는 체험 기회

강좌 맞춤형 구성 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 세부 사항을 조율해드립니다.

이 강의는 서울에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실시간 교육 과정으로, AI 기반 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용해 금융 분석, 리스크 관리 및 의사결정을 개선하고자 하는 중급 수준의 금융 전문가와 핀테크 개발자를 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 분야에서의 프롬프트 엔지니어링 기초 개념 이해
• AI 모델을 활용해 재무 예측 및 시장 심리 분석 수행
• AI 프롬프트를 이용해 재무 보고서 작성 및 데이터 추출 자동화
• 최적화된 프롬프트 설계를 통해 AI 기반 리스크 평가 모델 개발
• 금융 분야에서 AI 활용 시 준수사항 및 윤리적 고려사항 인지

인공지능은 시장 데이터를 분석하고 예측을 수행하며 전략을 스스로 실행하는 지능형 거래 시스템 개발에 활용되는 강력한 기법들입니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 중급 수준의 금융 전문가들을 대상으로 합니다. 참가자들은 거래 및 자산관리 분야에 인공지능 기법을 적용하는 방법을 배우게 되며, 특히 신호 생성, 포트폴리오 최적화, 알고리즘 기반 전략 수립에 중점을 둡니다.

강좌 종료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 현대 금융시장에서 인공지능이 수행하는 역할 이해
• Python을 활용해 알고리즘 기반 거래 전략을 구축하고 백테스트하기
• 지도학습 및 비지도학습 모델을 금융 데이터에 적용하기
• 인공지능 기반 기술을 활용해 포트폴리오 최적화 수행하기

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다수의 연습문제와 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 코딩하며 구현해보기

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 조율해드립니다.

머신러닝은 인공지능의 한 분야로서, 데이터로부터 학습하여 별도의 프로그래밍 없이 예측이나 의사결정을 수행하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 금융 분야에서 머신러닝과 인공지능 기법을 실제 문제 해결에 적용하고자 하는 중급 수준의 금융 전문가들을 대상으로 합니다. 구체적으로는 사기 탐지, 신용 평가, 리스크 모델링 등이 포함됩니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 분야에 적용 가능한 머신러닝의 핵심 개념들을 이해합니다.
• 지도 학습 및 비지도 학습 알고리즘을 금융 데이터셋에 적용할 수 있습니다.
• 신용 리스크, 사기 탐지, 시장 분석을 위한 예측 모델을 구축하고 평가합니다.
• Python과 scikit-learn을 활용해 머신러닝 파이프라인을 실제로 구현할 수 있습니다.

강좌 운영 방식

• 참여자와 강사 간의 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 코딩하며 실습 진행

강좌 맞춤형 조정 옵션

• 본 강좌를 귀하의 필요에 맞게 맞춤화해드리고자 할 경우, 연락 주시면 일정을 협의해 드리겠습니다.

금융 서비스 산업에서 AI는 리스크 감소, 고객 경험 향상, 운영 효율성 증대를 위한 핵심적인 전략적 수단입니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 중심의 프로그램으로서, 인공지능에 대한 기본 지식이 부족하지만 자신의 기관에서 AI 솔루션을 책임감 있고 효과적으로 도입하고자 하는 금융업계 경영진, 핀테크 관리자 및 컴플라이언스 담당자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 서비스 분야에서 AI의 전략적 가치를 이해합니다.
• AI 모델과 관련된 윤리적 위험 요소를 식별하고 이를 완화하는 방법을 알게 됩니다.
• 금융 분야에서의 AI 규제 환경에 대한 이해도가 높아집니다.
• 책임감 있는 AI 거버넌스 체계 및 구현 프레임워크를 설계할 수 있게 됩니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론이 이루어집니다.
• 사례 연구 분석과 그룹 활동을 통해 학습합니다.
• 실제 금융 환경에 윤리적 기준을 적용해 보는 연습도 진행됩니다.

과정 커스터마이징 옵션

• 본 과정을 귀사의 요구에 맞게 특별히 구성해드리고자 하신다면, 저희에게 연락주시면 협의드리겠습니다.

현재 AI는 현대적인 제품 관리의 핵심 요소로 빠르게 자리매김하고 있습니다. 고객 니즈 파악, 솔루션 정의, 의사결정 과정까지 모두 변화시키고 있죠. 마치 전기가 산업계에 혁명을 일으켰듯이, 인공지능 역시 제품 개발 및 검증, 발전 방향 수립의 패러다임을 바꾸어 나가고 있습니다.

본 강사 주도형 실습 교육(온라인 또는 오프라인)은 AI를 활용해 프로덕트 오너십 역량과 의사결정 능력을 향상시키고자 하는 프로덕트 오너, 스크럼 마스터, 애자일 코치들을 위한 과정입니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 인공지능의 기본 개념을 이해하고 전통적 AI와 생성형 AI(GenAI)의 차이점을 구분합니다.
• 프로덕트 오너가 지녀야 할 일곱 가지 태도(신규 도입된 ‘조정자’ 역할 포함)를 적용하고, AI를 활용해 비전 제시자, 실험가, 고객 대표 등 각 역할을 더욱 효과적으로 수행합니다.
• 효과적인 프롬프트 작성법을 숙지하며, AI 도구들을 전문적 능력을 갖춘 지능형 협력자로 활용합니다.
• 고객에 대한 이해도를 심화시키고, 가설 검증 및 기회 발견을 위해 AI의 지원을 받아 페르소나를 만들어내는 동시에 실제 고객과의 관계도 유지합니다.
• 3x3 프레임워크와 같은 체계적 방법론을 활용해 명확한 제품 비전을 수립하고 전달하며, AI 도구를 이용해 관련 스토리를 구성 및 시각화합니다.
• 생성형 AI 툴들을 사용하여 목업이나 제품 개념 제시와 같은 프로토타이핑 및 가설 검증 과정을 신속히 진행합니다.
• 다양한 기능들의 가치, 실현 가능성, 사용자 영향도를 평가하기 위해 AI 도구들을 활용해 분석·우선순위 결정 등 제품 의사결정을 지원합니다.
• 이메일 작업, 이해관계자 관리, 메모 기록과 같은 반복적 일상 업무를 AI로 자동화하거나 위임하여 전략적·창의적 활동에 집중할 수 있게 됩니다.
• AI 윤리, 편향성, 데이터 보안 문제에 관한 논의를 주도함으로써 책임감 있고 지속 가능한 AI 도입 방향을 모색합니다.
• 해당 제품 및 조직 환경에 부합하는 가치 있는 AI 활용 시나리오를 발굴하고 설계합니다.
• 생산성 보조 도구, 프로토타이핑 플랫폼부터 영상·이미지·코딩 분야의 생성형 솔루션에 이르기까지 약 20여 종류의 다양한 AI 툴과 모델을 직접 체험해봅니다.