들어가며 5
제1장 머신러닝 소개 7
제2장 금융에서의 머신러닝 방법: 응용 현황과 전망 48
제3장 금융 분야에서 머신러닝의 최신 동향과 도전 과제 97
제4장 머신러닝 환경 설계 및 분석 193
제5장 금융 분야에서 머신러닝 활용 사례 176
제6장 의료 분야의 머신러닝 개요 195
제7장 금융 서비스 기관에서 AI와 머신러닝 적용하기 219
제8장 금융 분야의 인공지능, 머신러닝 그리고 빅데이터 237
제9장 금융 신호 처리와 머신러닝 266
제10장 맺음말 301
머신러닝이 다양한 금융 서비스와 응용 분야에서 필수적인 역할을 한다는 사실은 이미 널리 알려져 있습니다. 자산 관리, 위험 평가, 대출 승인 등에서부터 사기 행위 식별, 거래 활동 자동화, 소비자 금융 안내 서비스에 이르기까지, 머신러닝의 적용 범위는 매우 넓습니다. 이제 머신러닝은 데이터 사이언스의 하위 분야로, 컴퓨터가 직접 프로그래밍되지 않고도 새로운 것을 학습하고 경험을 통해 스스로를 향상시킬 수 있는 능력을 제공하고 있습니다. 또한, 머신러닝은 통계 모델을 활용해 예측할 수 있는 능력을 바탕으로, 금융 분야에서 머신러닝 알고리즘은 수백만 개의 데이터 세트를 빠르게 분석하여 효율성과 정확성을 극대화하고 있습니다.
21세기를 살아가고 있는 현재, 머신러닝은 금융 업계에서 사기 식별, 위험 관리, 프로세스 자동화, 데이터 분석, 고객 지원, 전산 가격 책정 등에 이미 널리 사용되고 있습니다. 그러나 이는 빙산의 일각에 불과합니다. 향후 GPT로 불리우는 생성형 인공지능이 점점 더 확산되면서, 머신러닝의 적용 가능성은 무궁무진할 것이며, 기술의 발전과 함께 그 범위는 더욱 확장될 것입니다.
이 책에서는 이처럼 머신러닝이 어떻게 금융 업계에서 이러한 전략을 실현하는 데 도움을 줄 수 있는지에 대한 기술적인 측면을 설명합니다.
