£140k까지 상승하는 급여로 유럽 핀테크들이 AI 인재에게 몰려들다

유럽 핀테크 landscape는 AI 인재에 대한 열렬한 사냥으로 들썩이고 있으며, 선도적인 핀테크 유니콘들은 인공 지능의 힘을 활용하기 위해 적극적으로 채용하고 있다. 최근 데이터에 따르면, 지역의 상위 20개 가장 가치 있는 핀테크 유니콘 중 14개가 AI 전문가를 적극적으로 찾고 있으며, 고객 서비스 향상과 사기 방지 조치 강화에 중점을 두고 있다. 핀테크 영역에서 AI의 상승은 다른 기술 부문들을 빠르게 제치고 가장 인기 있고 과장된 도메인의 왕좌를 차지했다는 사실로 입증된다.

AI의 성장하는 영향력으로 핀테크 침투

AI는 핀테크 부문에서 혁신의 파도를 일으켜, 네오뱅크 및 결제 회사들이 그 잠재력을 전폭적으로 수용하도록 했다. AI 통합의 주요 영역은 고객 서비스 개선 및 사기 탐지이다. 머신러닝 기능을 활용하여, 이러한 핀테크 플레이어들은 운영 효율성을 향상시키고 경쟁 우위를 제공할 것으로 약속하는 기술에 상당액을 투자한다. 그러나 AI의 진정한 영향은 아직 unfolding되고 있으므로, 이러한 투자의 결실을 보기는 아직 보아야 한다.

£140k까지 상승하는 급여로 AI 역할이 프리미엄

AI 전문성에 대한 수요가 매우 높아 유럽 핀테크 장면에서 AI 역할의 급여는 놀라운 높이에 도달하고 있으며, 기본급은 £140k까지 치솟고 있다. Glassdoor 리뷰에 따르면, 이러한 역할은 필요한 전문 기술 세트로 인해 상당한 보수를 commanding한다. 핀테크 산업이 아직 AI 채용의 초기 단계에 있지만, 구인 사이트는 6개월 이내에 가장 일반적인 AI 역할과 그들의 평균 급여가 확립되어 섹터의 AI 인재 landscape에 대한 포괄적인 스냅샷을 제공할 것이라고 예측한다.

선도적인 핀테크, AI 인재 사냥

최고의 유럽 핀테크 유니콘들은 AI 인재를 확보하기 위한 그들의 탐구에서 돌을 굴리지 않는다. 다음은 몇몇 선두주자들의 요약이다:

최고의 유럽 핀테크 플레이어 및 그들의 AI 탐구

1. SumUp이 선두를 달린다

10개의 열린 AI 역할로 SumUp은 AI 인재 추구를 선도한다. 역할은 주로 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자를 포함한다. 회사의 AI 팀은 현재 25명의 구성원을 보유하고 있으며, 그들의 노력은 사기 억제, 자금 세탁 탐지 및 위험 평가에 집중되어 있다. SumUp은 또한 생성형 AI를 탐구하며, 고급 분석 및 내부 문서 검색을 위해 GitHub Copilot 및 genAI 도구를 사용한다.

2. Revolut의 AI 실행

Revolut은 이미 300명의 구성원을 보유한 그들의 AI 팀을 강화하기 위해 7명의 데이터 과학자를 열렬히 채용하고 있다. 역할은 사기 퇴치를 목표로 하는 Fincrime Data Science와 AI 모델을 활용하여 사기 활동을 탐지하려는 Computer Vision Engineers를 포함한 다양한 단위에 걸쳐 있다. 신용 및 위험 데이터 과학 팀도 신용 및 투자 위험을 평가하기 위한 모델을 선도한다.

3. Monzo의 데이터 탐구

Monzo는 그들의 데이터 팀을 위해 AI 전문성을 찾고 있으며, 7개의 열린 역할이 있다. 회사의 AI 팀 규모는 공개되지 않았지만, 머신러닝 적용은 고객 경험 예측부터 검색 쿼리 자동 완성까지 확장되어 사용자 참여를 향상시킨다.

4. Starling

구체적인 세부 사항은 보류되었지만, Starling은 현재 35명의 전문가로 구성된 AI 팀을 통해 AI에서 진전을 보이고 있다. 그들의 데이터 과학 팀은 AI 기반 솔루션을 통해 계정 신청 프로세스 및 앱 내 기능을 향상시키기 위해 열심히 작업하고 있다.

5. Qonto의 반위험 초점

Qonto는 머신러닝 엔지니어를 위한 단일 열린 역할을 게시하여 AI 탐구를 확장하려는 의도를 나타낸다. 현재 반위험, 자금 세탁 방지 및 사기 탐지 목적으로 약 10개의 머신러닝 모델을 운영하는 Qonto는 비즈니스 고객을 위한 재무 관리를 간소화하기 위해 수신된 거래와 생성된 청구서를 일치시키는 것을 자동화하려고 노력한다.

6. Zepz의 금융 사기 퇴치

하나의 열린 AI 역할로, Zepz는 머신러닝 모델을 활용하여 사기를 퇴치하고 금융 시계열 및 이탈률을 예측한다. 이 회사는 Airflow, Fivetran, DBT, BigQuery 및 BigTable을 포함하는 기술 스택을 사용하며, Python에 중점을 둔다.

7. OakNorth의 포괄적 AI 채택

OakNorth는 수십 명의 구성원을 보유한 데이터 과학 팀을 자랑한다. 그것은 고객 상호 작용, 산업 예측, 위험 평가 등에 AI 모델을 활용하여 AI 구현에 대한 그들의 포괄적인 접근 방식에 기여한다.

8. Mollie의 AI 미래 수용

Mollie의 창립자 Adriaan Mol은 AI가 혼합된 미래를 상상하며, 회사는 앞서 나가려고 노력한다. 그들의 현재 AI 팀 및 적용에 대한 세부 사항은 부족하지만, 회사의 AI 잠재력에 대한 낙관적 전망은 분명하다.

9. Checkout.com의 AI를 통한 사기 퇴치

Checkout.com은 사기 탐지 노력을 강화하기 위해 머신러닝 엔지니어를 찾고 있다. AI 기반 제품 출시의 역사를 가진 이 회사는 상인들에게 거의 실시간 거래 사기 예측을 제공하는 데 집중하고 있다.

10. N26, 은행 보안 우선순위 지정

N26의 AI 개발은 은행 보안을 중심으로 이루어집니다. 머신러닝 기반 사기 확률 모델은 의심스러운 고객 행동을 적극적으로 감지하여 사기 및 자금 세탁 사건을 크게 줄입니다.

11. Klarna, AI의 초개인화 미래를 위해

Klarna의 AI 노력은 하이퍼퍼소나라이제이션과 제품 추천으로 확장되며, 올인원 쇼핑 앱 분야에 진출하고 있습니다. 이 회사는 AI 기반 개인화, AI 쇼핑 어시스턴트, 혁신적인 쇼핑 경험을 포함하는 미래를 비전으로 제시합니다.

12. Trade Republic, 데이터 플랫폼 발전

Trade Republic의 데이터 플랫폼과 ML 모델 응용 프로그램은 아직 공개되지 않았지만, 시니어 데이터 엔지니어 채용은 데이터 기반 통찰력을 활용하려는 회사의 의지를 보여줍니다.

13. Wefox, 브로커 생산성 우선순위 지정

구체적인 세부 사항은 제한적이지만, Wefox의 AI 팀은 보험 브로커의 생산성 향상에 중점을 두고 있습니다.

14. GoCardless, AI 강화된 결제 회수

GoCardless는 AI를 활용하여 'GoCardless Success+' 기능을 강화하여 기업이 실패한 결제를 회수할 수 있도록 지원합니다.

유럽 핀테크 영역에서 AI 기술의 빠른 수용은 뚜렷하며, 업계의 주요 기업들이 AI 인재를 확보하기 위해 경쟁하고 있습니다. 막대한 급여와 함께 증가하는 채용 노력은 AI가 핀테크 지형을 재정의하는 데 중요한 역할을 할 것임을 강조합니다. 사기 감지에서 고객 경험 향상까지 다양한 응용 분야에서 AI의 핀테크 통합은 효율성과 혁신을 약속하며, 해당 지역에서 주목할 기술 부문으로서의 지위를 굳히고 있습니다.