AI와 블록체인이 산업을 변화시키고 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 창출하는 방법

인공 지능(AI)과 블록체인 기술의 교차점은 다양한 산업 분야의 비즈니스 모델을 변화시켜 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 금융 서비스에서 부동산에 이르기까지 AI는 기존 관행을 재편하여 기업이 새로운 서비스를 제공하고 운영을 간소화할 수 있도록 지원합니다.

AI Impacts Financial Inclusion, Real Estate Sales Processes

AI가 금융 포용, 부동산 판매 프로세스에 영향을 미침

One of the most significant impacts of AI in the financial sector is its ability to provide financial services to underserved populations. Traditional banking systems often rely on factors like credit scores and IDs to determine eligibility for loans or accounts. However, many individuals, especially in developing regions, lack access to these credentials, leaving them excluded from the financial system.

금융 부문에서 AI가 미치는 가장 중요한 영향 중 하나는 서비스가 부족한 인구에게 금융 서비스를 제공하는 능력입니다. 전통적인 은행 시스템은 대출이나 계좌 자격을 결정하기 위해 신용 점수 및 ID와 같은 요소에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 특히 개발도상국의 많은 개인은 이러한 자격 증명에 대한 접근 권한이 부족하여 금융 시스템에서 제외됩니다.

AI is bridging this gap by offering innovative solutions that allow financial institutions to assess the creditworthiness of individuals without traditional forms of identification.

AI는 금융 기관이 전통적인 신분증 없이 개인의 신용도를 평가할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공함으로써 이러한 격차를 해소하고 있습니다.

As Gian Paulo Dela Rama, Chief Product Officer and Head of Sprout AI Labs at Sprout Solutions, explained at the Futureproof Tech Summit 2024 in Mandaluyong, Philippines, “For finance, one of the most important things that it’s doing for the sector is banking the unbanked. So, people who don’t have access to credit, who do not have access to IDs—your traditional sources of bank applications—using AI tools, you can now credit score these individuals. So they will now be eligible for financial services they normally wouldn’t have.”

Sprout Solutions의 최고 제품 책임자이자 Sprout AI Labs 책임자인 Gian Paulo Dela Rama는 필리핀 만달루용에서 열린 Futureproof Tech Summit 2024에서 다음과 같이 설명했습니다. 은행 계좌가 없습니다. 따라서 신용에 접근할 수 없는 사람들, 전통적인 은행 애플리케이션 소스인 ID에 접근할 수 없는 사람들은 이제 AI 도구를 사용하여 이들 개인의 신용 점수를 평가할 수 있습니다. 따라서 그들은 이제 평소에는 받을 수 없었던 금융 서비스를 받을 자격을 갖게 될 것입니다.”

This democratization of financial services is significant for those living in regions with limited banking infrastructure, as AI enables financial institutions to expand their reach to previously excluded populations.

이러한 금융 서비스의 민주화는 금융 인프라가 제한된 지역에 거주하는 사람들에게 중요합니다. AI를 통해 금융 기관은 이전에 제외되었던 인구로 범위를 확장할 수 있기 때문입니다.

AI also helps enhance sales processes in the real estate sector rather than replacing real estate agents. By using AI tools to identify the key skills of salespeople, real estate firms can optimize their teams for better performance.

AI는 또한 부동산 중개인을 대체하는 대신 부동산 부문의 판매 프로세스를 향상시키는 데 도움이 됩니다. AI 도구를 사용하여 영업사원의 핵심 기술을 식별함으로써 부동산 회사는 더 나은 성과를 위해 팀을 최적화할 수 있습니다.

“In real estate, AI is helping… by identifying the real skills of the salespeople. So if you’re a closer, then you’re hired as that. But then the other parts, you can just, automate that,” Valerie Fischer, co-founder of AI Business Solutions, shared. This shift allows companies to automate routine tasks while focusing on hiring individuals with specialized skills like closing deals, which is a key aspect of sales success. In this context, AI serves as an enabler of human talent rather than a replacement.

“부동산 분야에서 AI는 영업사원의 실제 기술을 식별함으로써 도움을 주고 있습니다. 그래서 당신이 더 가까운 사람이라면 당신은 그렇게 고용됩니다. 하지만 다른 부분에서는 이를 자동화할 수 있습니다.”라고 AI 비즈니스 솔루션의 공동 창립자인 Valerie Fischer는 말했습니다. 이러한 변화를 통해 기업은 일상적인 작업을 자동화하는 동시에 판매 성공의 핵심 측면인 거래 성사 등 전문 기술을 갖춘 개인을 고용하는 데 집중할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 AI는 인간의 재능을 대체하는 것이 아니라 인간의 재능을 가능하게 하는 역할을 합니다.

AI Integration Challenges: Data Quality, High Costs

AI 통합 과제: 데이터 품질, 높은 비용

While AI provides new solutions across industries, its full potential is often limited by the need for accurate and transparent data. AI systems are typically trained on massive amounts of data, but verifying the quality and authenticity of this data can be a challenge.

AI는 산업 전반에 걸쳐 새로운 솔루션을 제공하지만 정확하고 투명한 데이터에 대한 요구로 인해 AI의 잠재력이 제한되는 경우가 많습니다. AI 시스템은 일반적으로 엄청난 양의 데이터를 학습하지만 이 데이터의 품질과 신뢰성을 확인하는 것은 어려울 수 있습니다.

Blockchain technology, with its immutable and transparent ledger, has the potential to address this issue by ensuring that the data feeding into AI systems is both trustworthy and verifiable.

불변하고 투명한 원장을 갖춘 블록체인 기술은 AI 시스템에 공급되는 데이터가 신뢰할 수 있고 검증 가능하도록 보장함으로써 이 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

“A big problem with AI now is that it ingests so much data to train. There’s really no way for us to verify if what is coming in is actually garbage or not. If there’s a blockchain-like way of ingesting the data, having the data checked beforehand, having the data verified… that will help a lot,” Dela Rama said.

“현재 AI의 큰 문제는 훈련하기 위해 너무 많은 데이터를 수집한다는 것입니다. 들어오는 것이 실제로 쓰레기인지 아닌지 확인할 방법이 없습니다. 데이터를 수집하는 블록체인과 같은 방법이 있다면 데이터를 미리 확인하고 검증하는 것이 많은 도움이 될 것입니다.”라고 Dela Rama는 말했습니다.

Moreover, blockchain solves the high costs associated with training AI models. By decentralizing the training process, blockchain enables distributed systems to share the computational burden. Paolo Caperig, Senior Business Development Manager at Kaia DLT Foundation, noted, “With blockchain, you can decentralize the training of the models… even the devices can be used as training hubs.” This could make AI development more cost-effective and scalable, reducing the barriers to entry for small businesses and startups.

또한 블록체인은 AI 모델 교육과 관련된 높은 비용을 해결합니다. 블록체인은 교육 프로세스를 분산화함으로써 분산 시스템이 계산 부담을 공유할 수 있게 해줍니다. Kaia DLT Foundation의 수석 비즈니스 개발 관리자인 Paolo Caperig는 "블록체인을 사용하면 모델 교육을 분산화할 수 있습니다. 장치도 교육 허브로 사용할 수 있습니다."라고 말했습니다. 이를 통해 AI 개발을 더욱 비용 효율적이고 확장 가능하게 만들어 중소기업과 스타트업의 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.