멀티캠퍼스 :: 과정상세보기

과정요약

과정요약
학습시간	6시간	난이도	중급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	32 명

과정소개

✨ 단 하루만에 코딩 없이 마스터하는 ✨
“금융권에서 AI를 실제 서비스에 적용하는 방법 A to Z“

AI와 LLM 기술은 하루가 다르게 발전하는데, 금융 서비스에는 어떻게 적용해야 할 지 고민이신가요?

단순 '챗봇' 구현을 넘어,
실시간으로 쏟아지는 금융 데이터를 정제하고, 선별하고, 고객에게 가치를 전달하는 모든 과정에 AI가 할 수 있는 일이 많습니다.

본 과정은 최근 금융권 망분리 규제 완화와 AI 도입 성과 본격화에 따라
금융권 AI 기반 대고객 서비스 구축 실무 역량을 키우기 위해 실습 중심으로 구성되었습니다.

토스증권 출신 AI 서비스 전문가가 직접 설계한 4가지 모의 금융서비스를 직접 구축해 보며
클라우드 도입과 LLM 적용, 금융데이터 활용에 필요한 노하우를 습득할 수 있습니다.

금융특화 AI LLM AI 도입 가이드북 제공 1Day 마스터

과정 특장점

🔗 코딩 없이 AI 적용 원리와 흐름 이해 및 모의 구축 실습 진행

- 데이터 전처리, AI/LLM 모델의 fine-tuning 및 적용, 서비스 기능 구현의 각 단계를 코딩 없이 실습할 수 있는 강의 전용 플랫폼을 제공합니다.
- 복잡한 코딩이 아닌, AI 적용의 원리와 흐름을 이해하는데 초점을 맞춘 강의입니다.

📈 국내 금융권에서 AI/LLM을 도입하는 순서와 동일한 커리큘럼 구성

- 기존 금융 서비스에 LLM을 도입하기 위해 필요한 실제 현업의 업무를 순서대로 다룹니다.
- (1) 기초 데이터 수급 및 전처리 → (2) 개인화를 위한 고객 데이터 처리 → (3) 콘텐츠와 고객 데이터를 결합하여 개인화된 콘텐츠 제공

📙 '생성형 AI 적용을 위한 금융 데이터 인프라 구축‘ 가이드북 제공

- 실제 서비스에 생성형 AI를 적용하기 위해 어떤 인프라와 인력이 필요하고, 어떤 점을 고려해야 하는지 소개하는 가이드북을 제공합니다.
- 인프라 및 기술 스택, 데이터 원천별 전처리 작업 등 현업 기술검토에 즉시 참고하실 수 있습니다.

📌 최신 기술 트렌드를 다루는 과정 특성 상, 매 차수별로 강의내용과 배정시간이 다소 변경될 수 있음을 알려드립니다.

학습목표

금융 데이터 분석 및 실시간 정보 제공에 필요한 AI 모델 설계와 구축 방법을 이해할 수 있다.
LLM 모델의 Fine-tuning과 RAG를 활용하여 금융 데이터 전처리 작업을 효과적으로 수행할 수 있다.
고객의 관심사를 반영한 개인화 랭킹 모델을 설계하고, 이를 통해 맞춤형 정보를 제공할 수 있다.

학습대상

금융 데이터 분석 및 AI 서비스에 관심 있는 현직자
금융권 대고객 서비스 구축을 담당하는 PM 및 관련 실무자
금융 데이터와 AI를 조직에 도입하고 서비스 아이디어를 발굴하고자 하는 관리자

강사소개

Cleave

남영철 Cleave / Product Lead: (前) 토스증권 / Co-Founder, Product Owner; (前) 비바리퍼블리카 (토스) / Co-Founder, Product Owner; (前) 현대카드 / UX디자이너; (前) SK커뮤니케이션즈 / UX리서처; 신재승 Cleave / 데이터 총괄; (前) 토스증권 / Data Team Leader, Product Owner; (前) 비바리퍼블리카 (토스) / Data Team Leader; (前) 스마일게이트 / Data Team Leader; (前) 다음커뮤니케이션(현 카카오) / Data Scientist; (前) NHN(현 NAVER) / Data Engineer, Data Scientist

과정목차 6

1 일차
- 금융권 최신 AI 활용 사례
  - - AI를 활용한 금융권 서비스 사례 분석
    - 기존 서비스에 AI를 적용하기 위한 고려사항
- 금융 AI 서비스 모의 구축 실습 1
  - 금융 특화 AI 번역 모델을 통한 해외 뉴스 데이터 가공
    - 외부 데이터 소스를 확보하고 전처리하는 방법
    - 금융 특화 AI/ML 번역 모델 fine-tuning 및 활용 실습
- 금융 AI 서비스 모의 구축 실습 2
  - 뉴스 데이터와 연관 금융 상품 매칭
    - 연관 금융 상품 매칭 모델의 필요성
    - 연관 금융 상품 매칭 모델 fine-tuning 및 활용 실습
- 금융 AI 서비스 모의 구축 실습 3
  - 고객 정보를 기반으로 관심사 순위 로직 설계
    - 고객의 관심사 랭킹 모델의 필요성
    - 고객의 관심사에 영향을 주는 parameter 선정
    - 고객의 관심사 랭킹 모델 제작 실습
- 금융 AI 서비스 모의 구축 실습 4
  - 고객 데이터를 활용한 개인화 서비스 구현
    - 개인화 랭킹 모델을 통한 고객별 관심 정보 랭킹 생성 실습
    - 개인화 투자 정보의 활용
- 현업 적용을 위한 로드맵
  - 금융 AI를 실제 서비스에 구현하기 위해 필요한 준비
    - 실시간 데이터 처리를 위한 인프라 구조
    - AI/LLM 적용을 위한 조직 차원의 준비

수강후기 0

평균평점

0 / 5.0

등록된 수강후기가 없습니다

과정상세

[금융특화] 프로젝트 리더를 위한 AI 도입 실무

카테고리