오픈 소스 벡터 데이터베이스 Milvus로 금융 분야의 AI 가속화
은행 및 기타 금융 기관은 오랫동안 빅데이터 처리와 분석을 위한 오픈 소스 소프트웨어의 얼리 어답터였습니다. 2010년에 Morgan Stanley는 소규모 실험의 일환으로 오픈 소스 Apache Hadoop 프레임워크를 사용하기 시작했습니다. 이 회사는 과학자들이 활용하고자 하는 방대한 양의 데이터에 맞춰 기존 데이터베이스를 성공적으로 확장하는 데 어려움을 겪고 있었기 때문에 대안 솔루션을 탐색하기로 결정했습니다. Hadoop은 이제 Morgan Stanley의 필수 요소가 되었으며, CRM 데이터 관리부터 포트폴리오 분석에 이르기까지 모든 것을 지원합니다. MySQL, MongoDB, PostgreSQL과 같은 다른 오픈 소스 관계형 데이터베이스 소프트웨어도 금융 산업에서 빅데이터를 이해하는 데 없어서는 안 될 도구가 되었습니다.
기술은 금융 서비스 산업에 경쟁 우위를 부여하는 요소이며, 인공지능(AI)은 은행, 자산 관리, 보험 부문 전반에서 빅데이터로부터 가치 있는 인사이트를 추출하고 활동을 실시간으로 분석하는 표준 접근 방식으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. AI 알고리즘을 사용해 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 비정형 데이터를 기계가 읽을 수 있는 숫자 데이터 형식인 벡터로 변환하면, 수백만, 수십억, 심지어 수조 개의 벡터 데이터셋에 대해 유사도 검색을 실행할 수 있습니다. 벡터 데이터는 고차원 공간에 저장되며, 유사한 벡터는 벡터 데이터베이스라는 전용 인프라가 필요한 유사도 검색을 사용해 찾아냅니다.
오픈 소스 빅데이터 기술의 발전.
Milvus는 벡터 데이터를 관리하기 위해 특별히 구축된 오픈 소스 벡터 데이터베이스로, 엔지니어와 데이터 과학자가 기반 데이터 인프라 대신 AI 애플리케이션 구축이나 분석 수행에 집중할 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼은 AI 애플리케이션 개발 워크플로를 중심으로 구축되었으며 머신 러닝 운영(MLOps)을 간소화하도록 최적화되어 있습니다. Milvus와 그 기반 기술에 대한 자세한 내용은 당사의 블로그를 확인하세요.
금융 서비스 산업에서 AI의 일반적인 응용 분야에는 알고리즘 트레이딩, 포트폴리오 구성 및 최적화, 모델 검증, 백테스팅, 로보 어드바이징, 가상 고객 비서, 시장 영향 분석, 규제 준수, 스트레스 테스트가 포함됩니다. 이 글에서는 은행 및 금융 회사에 가장 가치 있는 자산 중 하나로 벡터 데이터가 활용되는 세 가지 특정 영역을 다룹니다:
- 은행 챗봇으로 고객 경험 향상
- 추천 시스템으로 금융 서비스 판매 증대 및 그 이상
- 의미 기반 텍스트 마이닝으로 실적 보고서 및 기타 비정형 금융 데이터 분석
은행 챗봇으로 고객 경험 향상
은행 챗봇은 소비자가 투자, 은행 상품, 보험 상품을 선택하도록 도와 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 디지털 서비스는 코로나바이러스 팬데믹으로 가속화된 추세로 인해 부분적으로 인기가 빠르게 상승하고 있습니다. 챗봇은 자연어 처리(NLP)를 사용해 사용자가 제출한 질문을 의미 벡터로 변환하여 일치하는 답변을 검색하는 방식으로 작동합니다. 최신 은행 챗봇은 사용자에게 개인화된 자연스러운 경험을 제공하며 대화체로 말합니다. Milvus는 실시간 벡터 유사도 검색을 사용해 챗봇을 만드는 데 적합한 데이터 패브릭을 제공합니다.
Milvus를 활용한 챗봇 구축을 다루는 데모에서 자세히 알아보세요.
데모.
추천 시스템으로 금융 서비스 판매 증대 및 그 이상:
프라이빗 뱅킹 부문은 고객 프로필을 기반으로 한 개인화된 추천을 통해 금융 상품 판매를 늘리기 위해 추천 시스템을 사용합니다. 추천 시스템은 금융 리서치, 비즈니스 뉴스, 주식 선택, 트레이딩 지원 시스템에서도 활용될 수 있습니다. 딥러닝 모델 덕분에 모든 사용자와 아이템은 임베딩 벡터로 표현됩니다. 벡터 데이터베이스는 사용자와 아이템 간의 유사도를 계산할 수 있는 임베딩 공간을 제공합니다.
Milvus를 활용한 그래프 기반 추천 시스템을 다루는 데모에서 자세히 알아보세요.
시맨틱 텍스트 마이닝으로 수익 보고서 및 기타 비정형 금융 데이터 분석하기:
텍스트 마이닝 기법은 금융 산업에 상당한 영향을 미쳤습니다. 금융 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라, 텍스트 마이닝은 금융 분야에서 중요한 연구 영역으로 부상했습니다.
딥러닝 모델은 현재 다양한 의미적 측면을 포착할 수 있는 단어 벡터를 통해 금융 보고서를 표현하는 데 적용되고 있습니다. Milvus와 같은 벡터 데이터베이스는 수백만 건의 보고서에서 생성된 방대한 시맨틱 단어 벡터를 저장한 다음, 밀리초 단위로 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
deepset의 Haystack을 Milvus와 함께 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
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