메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이석준 (대법원)
저널정보
한국증권법학회 증권법연구 증권법 연구 제25권 제1호 (통권 제62호)
발행연도
2024.04
수록면
65 - 102 (38page)

이용수

DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
GPT-3 출시 이래로 생성형 인공지능(이하 ‘AI’)은 전 세계에서 여러 산업 분야에 걸쳐 중요한 기능을 하고 있고 미래의 시장 규모도 빠르게 성장할 것으로 예측된다. 생성형 AI는 금융 분야에서 고객 상담, 고객 투자 관리, 대출 등 위험 관리, 금융회사의 업무 개선에 많은 기여를 하고 있다.

생성형 AI에는 생성적 적대 신경망(GAN), 트랜스포머 모델, 다중모드 AI 등이 있다. 위 AI들은 각각의 장 · 단점을 가지고 있으면서 합성 데이터의 생성, 사기성 거래 등의 구별, 비대면뱅킹, 금융흐름의 예측, 감정 분석, 재무 분석 등에 있어서 탁월한 성능을 발휘한다.

그럼에도 금융 분야에서 생성형 AI를 활용함에 있어 몇 가지 법적 문제들이 있을 것으로 예상된다. 여기에는 조작 위험(딥페이크), 금융 안정성의 위험(플래시크래쉬, 금융시스템 리스크), 투자자보호 관련 위험, 데이터 유출 위험, 불공정의 위험(데이터 및 알고리즘 편향, 설명가능한 인공지능, 자동화된 의사결정) 등이 있어 이에 초점을 두고 그 쟁점 및 법적 · 기술적 해결 방안에 대하여 살펴보았다. 나아가 고객 상담시 투명성 위험, 반경쟁 위험에 관하여도 짚어보았다.

목차

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 생성형 AI의 의의와 현황
Ⅲ. 생성형 AI의 개별적인 기술구조와 금융에서의 각각의 활용
Ⅳ. 금융법상 쟁점과 과제
Ⅴ. 결론
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089751711