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코스 개요

금융 서비스에서 AI의 전략적 역할

  • 현대 금융 생태계 내에서 AI가 수행하는 기능
  • 사기 탐지, 신용 평가, 고객 인사이트 도출 등을 위한 AI 활용 방안
  • 기업 가치 창출과 AI 도입에 따른 운영상의 복잡성 간 균형점

책임감 있는 AI: 금융 분야에서의 윤리와 공정성

  • 윤리적인 AI란 무엇인가? 핵심 원칙과 업계 기준
  • 알고리즘 기반 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 편향 및 차별적 위험
  • 공정성, 투명성, 책임감을 확보하기 위한 실천 전략

금융 서비스 분야 AI 규제 환경 개요

  • EU AI Act, 미국 관련 가이드라인 등 전 세계적 AI 규제 현황
  • 설명 가능성과 모델 검증에 관한 규제 기대 사항
  • AI 시스템 관련 컴플라이언스 보고 및 감사 준비 방안

AI 거버넌스와 리스크 관리 체계 구축

  • 기관 내부에서의 AI 거버넌스 프레임워크 수립 방법
  • 데이터 소유자, 모델 리스크 관리자, 컴플라이언스 담당자 등 각 역할별 책임 사항
  • 외부 협력사 및 공급업체와의 리스크 관리를 통한 책임 이행 방안

AI 도입 시 직면하는 과제와 성공 요인

  • AI 도입을 위한 전략적 기획과 변화 관리 방안
  • 금융기관이 갖춰야 할 기술 인프라, 인력 역량 및 조직 문화 준비도
  • 전 세계적으로 AI를 선제적으로 도입한 금융 기관들의 성공 사례와 교훈

금융기관에서의 책임감 있는 AI 활용 사례 연구

  • 대출 및 자산 관리 분야에서 윤리적으로 AI를 활용하고 있는 핀테크 기업들
  • 전통적 은행들이 리스크 관리를 위해 AI를 어떻게 도입해왔는지 살펴보기
  • 윤리적 측면에서 실수가 발생했을 때 나타나는 사회적 신뢰 저하 현상

윤리와 규제를 고려한 AI 도입 로드맵 설계

  • 기업의 전략 목표 및 컴플라이언스 요건과 부합하는 AI 목표 수립법
  • 귀사에서 윤리적인 방식으로 AI를 도입하기 위한 로드맵 개발 절차
  • 내부 소통 및 이해관계자들과의 협력 전략 구축 방법

요약 및 향후 실천 방향 안내

요건

  • 금융 서비스 운영에 대한 기본적인 이해
  • 디지털 전환 개념에 대한 기초 지식
  • AI의 전략적 가치 및 윤리적 측면에 관심이 있는 분

대상 수강생

  • 은행 및 금융업계의 경영진
  • 핀테크 관리자 및 조직 혁신 담당자
  • 컴플라이언스 및 기업 거버넌스 분야 전문가
 7 시간

참가자 수


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