ㅁ 도메인 특화

ㅇ 정의:
특정 산업 또는 분야에 최적화된 AI 모델을 개발하여 해당 영역의 문제 해결에 특화된 인공지능.

ㅇ 특징:
– 범용 AI보다 해당 도메인 데이터와 규제, 업무 프로세스에 대한 이해도가 높음
– 데이터 전처리와 피처 엔지니어링이 도메인 지식 기반으로 이루어짐
– 모델의 해석 가능성과 규제 준수가 중요한 경우가 많음

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 산업(금융, 의료, 제조 등)에서 맞춤형 AI 솔루션이 필요한 경우
– 범용 모델로는 성능이 부족하거나 규제 준수가 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– 범용 AI와의 차이를 단순히 데이터 양이나 알고리즘 성능으로만 구분하는 경우 오답
– 도메인 특화 AI는 데이터뿐 아니라 규제, 업무 프로세스, 해석 가능성까지 고려해야 함

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “금융 거래 사기 탐지를 위해 금융 규제 준수와 도메인 데이터 특성을 반영한 AI 모델 개발”
X: “모든 산업에 동일하게 적용 가능한 AI 모델”

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1. 금융AI

ㅇ 정의:
금융 산업(은행, 증권, 보험 등)에 특화된 AI로, 금융 데이터 분석, 리스크 관리, 사기 탐지, 맞춤형 금융상품 추천 등에 활용되는 인공지능.

ㅇ 특징:
– 대규모 시계열 데이터, 비정형 데이터(콜센터 녹취, 고객 메모 등) 처리 능력 필요
– 규제 준수(AML, KYC, 개인정보보호법 등) 필수
– 모델 해석 가능성(Explainable AI) 중요
– 실시간 처리 및 높은 정확도 요구

ㅇ 적합한 경우:
– 금융 거래 사기 탐지(Fraud Detection)
– 신용 리스크 평가(Credit Scoring)
– 맞춤형 투자 자문(Robo-advisor)
– 보험 심사 자동화

ㅇ 시험 함정:
– 금융AI를 단순히 금융 데이터에 AI를 적용하는 것으로만 이해하면 오답
– 규제, 보안, 실시간성 요구사항을 간과하면 안됨

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AML 규제 준수를 위해 거래 패턴 분석과 이상 탐지를 수행하는 AI”
X: “금융AI는 규제와 무관하게 자유롭게 설계 가능하다”

ㅁ 추가 학습 내용

금융AI 학습 정리

주요 활용 기술
– 자연어 처리(NLP)를 활용한 뉴스 감성 분석
– 그래프 분석을 통한 네트워크 기반 사기 탐지
– 강화학습을 이용한 투자 전략 최적화

금융AI 개발 시 고려사항
– 데이터 보안 수준 확보: 암호화, 접근제어
– 모델 편향성(Bias) 관리
– 규제기관 보고를 위한 모델 설명 가능성 확보

최신 트렌드
– 생성형 AI를 활용한 금융 보고서 자동 작성
– ESG(환경·사회·지배구조) 투자 평가 AI
– 블록체인과 결합한 스마트 계약 자동 실행

시험 대비 포인트
– 금융AI는 단순 예측 정확도보다 규제 준수, 해석 가능성, 실시간 처리 능력이 핵심임
– 해당 요소를 강조하는 문제가 자주 출제됨