AI를 활용한 효과적인 리스크 관리: 업계 전문가의 통찰

ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 생성 AI의 중요한 발전을 나타냅니다. 이러한 모델은 방대한 데이터 세트로 훈련되어 사용자 입력에 따라 맥락에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. Alex Glebov는 LLM 훈련의 규모를 강조하며, 이러한 모델이 활용하는 데이터의 양은 평생 독서로도 겨우 다룰 수 있는 수준이 아님을 설명합니다.

AI 기술의 채택은 미국에 국한되지 않습니다. 인도, 브라질, 케냐, 멕시코와 같은 국가들도 이러한 혁신을 수용하고 있습니다. ChatGPT는 매달 6억 회 이상의 방문을 기록하며, 리스크 관리 등 다양한 분야에서 AI 응용에 대한 글로벌 관심을 보여줍니다.

리스크 관리에 AI를 통합하려면 전략적인 접근이 필요합니다. 주요 전략으로는 모델과의 프로그래밍 상호작용을 위한 API 통합, 응답 품질을 향상시키기 위한 효과적인 프롬프트 엔지니어링, 관련 외부 데이터로 AI 출력을 풍부하게 하는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 사용이 포함됩니다. 또한, 다중 에이전트 시스템을 활용하여 다양한 조직 역할을 시뮬레이션하여 미세한 결과를 도출할 수 있습니다.

리스크 관리의 미래는 AI 기술에 의해 크게 영향을 받을 것으로 예상됩니다. 조직들이 AI를 운영에 통합하기 시작함에 따라, 개선된 의사 결정 과정과 향상된 리스크 분석 능력을 기대할 수 있습니다. AI 통합의 여정은 이제 시작되었으며, 조직들은 이 방향으로 적극적인 조치를 취할 것을 권장합니다.