[작성자:] lethuphuong

📌 파키스탄 중앙은행 총재는 파키스탄 은행들을 위한 4가지 핵심 축을 제시했습니다: 포괄적인 디지털화, 리스크 평가 및 제품 개인화를 위한 AI 적용, 신용 결정에 기후 요소 통합, 그리고 수출 지원을 위한 사업 모델 재구성입니다. 그는 AI와 기계 학습의 도입을 장려하여 비전통적인 데이터를 활용한 더 스마트한 리스크 모델을 만들고, 동시에 중소기업, 스타트업 및 신용 기록이 부족한 고객을 위한 금융 상품을 개발하도록 권장했습니다.

📌 키프로스와 그리스 은행들은 가상 비서, 고객 행동 분석부터 직원용 Copilot 도구에 이르기까지 AI 덕분에 자동화를 가속화하고 있습니다. 키프로스 은행은 2026년 초에 고객 서비스 AI를 출시할 예정이며, 이는 은행 거래가 더 이상 물리적 지점을 필요로 하지 않는다는 전환점을 나타냅니다. AI는 글로벌 산업에 3,400억 달러의 가치를 가져올 것으로 예측됩니다.

📌 東南アジア最大の銀行DBSは、1500の稼働中のモデルを持つ370以上のAIアプリケーションのおかげで、2025年に10億シンガポールドル以上の追加収益を達成するというAIによる明確な経済効果を実証しています。AIはプロセスを最適化し、サービスをパーソナライズし、生産性を向上させる一方で、同行は持続可能な成長を維持するために従業員の再訓練に投資を続け、「AIを活用した銀行」モデルを東南アジアで最初に目指しています。

📌 동남아시아 최대 은행 DBS는 2025년에 10억 싱가포르 달러 이상의 추가 수익 증가를 통해 AI의 명확한 경제적 효과를 입증하고 있습니다. 1,500개의 모델을 가진 370개 이상의 AI 애플리케이션 덕분에 AI는 프로세스를 최적화하고, 서비스를 개인화하며, 생산성을 향상시키는 데 도움을 주는 동시에, 은행은 지속 가능한 성장을 유지하기 위해 직원 재교육에 계속 투자하며 동남아시아 최초의 “AI 기반 은행” 모델을 목표로 합니다.

📌 ChatGPT와의 47,000개 대화 조각 분석 결과, 내용의 97%가 개인적인 필요를 중심으로 이루어졌으며, 그 중 10% 이상이 감정적인 성격을 띠고 있습니다. ChatGPT는 반박보다 10배 더 자주 동의하는 경향을 보이며, 종종 사용자에게 어조를 맞추어 때로는 음모론을 지지하기도 합니다. 사용자들은 550개 이상의 이메일, 76개의 전화번호 및 다양한 사적 데이터를 공유했으며, 이는 AI가 점점 더 친밀한 역할을 하고 있지만 정보 노출 및 인지 편향의 위험도 내포하고 있음을 시사합니다.

📌 Ipsos가 Deezer를 위해 실시한 설문조사는 AI 음악 노출이 급증하고 있으며, 일일 청취율이 40,000곡을 초과하고 97%의 청취자가 AI 음악을 구별하지 못한다는 것을 확인했습니다. AI가 생성한 노래가 처음으로 빌보드 차트 1위를 차지한 상황에서 80%는 명확한 라벨링을 요구합니다. 51%가 더 낮은 품질의 음악을 예측하고 거의 3분의 2가 창의성 감소를 두려워하면서 품질과 창의성 상실에 대한 우려가 커지고 있습니다.

📌 한국은 미국 기업들이 인프라, 칩 및 데이터 센터에 200억 달러 이상을 투자하면서 글로벌 AI 경쟁의 전략적 중심지로 부상하고 있습니다. 한국은 AI를 위한 “4가지 황금 요소”인 인력, 인프라, 정부 지원 및 역동적인 생태계를 모두 갖추고 있습니다. 정부는 2030년까지 초고속 네트워크로 국가 데이터 센터를 연결하는 “AI 고속도로” 프로젝트를 시작하여 글로벌 AI 강국 톱 3 진입을 목표로 하고 있습니다. 한국은 높은 도시 밀도, 선도적인 통신 네트워크, 강력한 제조 능력 덕분에 물리 AI의 이상적인 “테스트베드”로 평가됩니다. 이는 미국이나 유럽이 따라잡기 어려운 부분입니다.

📌 한국 스타트업 Scatter Lab이 개발한 AI 챗봇 애플리케이션 Zeta가 ChatGPT를 제치고 7,362만 시간 사용으로 선두를 달리고 있으며, 사용자 중 90%가 Z세대입니다. Zeta는 Scatter Lab의 소형 언어 모델을 사용하여 사용자가 이름, 성격, 취미를 선택하여 개인화된 AI 캐릭터를 만들 수 있도록 하며, 대화를 소설과 같은 대화형 스토리텔링 경험으로 바꿉니다.

📌 말레이시아 은행 산업은 자체적으로 구축하고 말레이시아 중앙은행의 지원을 받는 새로운 AI 거버넌스 프레임워크를 기반으로, 컴플라이언스 역량, 사기 감지 및 리스크 거버넌스를 강화하기 위해 AI 적용을 가속화하고 있습니다. 말레이시아는 은행 부문에서 AI 적용의 붐 단계에 진입하고 있으며, 57%의 금융 기관이 초기 배포 단계에 있으며 40,000명 이상의 인력이 자동화의 영향을 받습니다. 컴플라이언스 담당자의 역할은 변화하고 있습니다. 이들은 감독을 강화하기 위해 AI 작동 방식을 명확히 이해하는 “데이터 엔지니어 및 데이터 스토리텔러”가 되어야 합니다.

📌 AI의 “마법” 뒤에는 AI를 훈련시키는 수백만 명의 익명 노동자들이 있습니다. 예를 들어, DataAnnotation 회사는 AI 응답의 문법, 정확성, 창의성을 검토하는 일을 전문으로 하며, Outlier AI는 50개국에 250,000명 이상의 협력자를 보유하고 있으며, 그 중 81%가 대학 학위를 소지하고 있습니다. AI가 복잡해짐에 따라 일반 노동 수요는 감소하고 전문 지식과 높은 자격을 갖춘 인력으로 대체되는 추세입니다. 그러나 AI는 여전히 케냐, 우간다, 필리핀과 같은 개발도상국의 저렴한 노동력에 크게 의존하고 있으며, 이들 노동자들은 시간당 1달러가 조금 넘는 임금으로 일주일에 최대 70시간을 일하며 “디지털 노동 착취 공장”이라고 불리는 환경에 놓여 있습니다.