금융에서 AI와 자동화를 혼동하는 함정

외환(FX) 거래에서 자동화된 거래, 전통적인 인공지능(AI), 생성형 AI 간의 구별은 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 혼동은 비현실적인 요구사항으로 인해 거래 서비스의 지속 가능성을 훼손할 수 있는 근본적인 의무이다. 이러한 기술 간의 차이를 명확히 하여 효과적으로 통합하고 경쟁 우위를 유지할 필요가 있다.

 자동화 대 전통적 AI

 자동화는 미리 정의된 작업의 순서를 결정할 규칙을 설정하는 절차이다. 이러한 컴퓨터 시스템은 반복적이고 정밀도와 효율성이 높은 작업에 매우 효과적이다.  

이러한 시스템은 과정의 일부가 아닌 전체 과정을 원활하게 하여 인간 오류의 위험을 줄인다. 그러나 자동화가 AI의 학습 및 자율적 의사 결정 능력을 박탈한다는 점은 기억해야 할 중요한 요소이며, 여기서 AI가 개입한다. 

AI 규범은 기계가 인간의 의사 결정 과정을 모방하도록 하는 반면, 전통적인 AI는 기계가 데이터에서 학습하고 추론하도록 유도한다. 이 기술은 트렌드를 파악하고 예측함으로써 거래 전략에 변화를 가져올 수 있으며, 시스템은 상황에 쉽게 적응할 수 있다. AI가 매우 유용할 수 있지만, 자동화로 수행할 수 있는 단순하고 반복적인 작업에는 과도할 수 있다는 점은 주목해야 할 중요한 사실이다. 

AI와 자동화에 대한 인식

금융 서비스 업계는 새로운 유행어인 ‘생성형 인공지능’(GenAI)이라는 용어를 생성했으며, 이러한 용어는 일반적으로 대규모 언어 모델과 정교한 자동화된 워크플로우 및 머신러닝 도구를 의미하는 것으로 받아들여진다. 그러나 이러한 관행은 기술과 그 기능에 대한 잘못된 이해를 초래할 수 있으며, 따라서 기술이 명확히 정의되지 않은 고유한 기능과 응용 프로그램을 가지고 있기 때문에 기술 투자와 기대치를 할당하는 데 문제가 될 수 있다. 

스위스쿼터의 제품 전략 트레이딩 책임자는 혼란스러운 AI-자동화 인식이 AI 트레이딩 시스템의 기능, 제한 사항 및 동적 기능을 명확하게 인식하는 것을 어렵게 만든다고 지적했다. 그녀는 AI 연구와 자동화 프로그램 모두에 자원을 할당하면서 균형 잡힌 투자 포트폴리오를 유지하는 것이 최선이라고 제안한다. 이 접근 방식은 기술 구현을 더 탄력적으로 만들고 단일 기술 솔루션에 대한 의존성과 관련된 위험을 줄인다. 

 과도한 의존과 위험 노출

 트레이드 네이션의 수석 시장 분석가인 데이비드 모리슨은 자동화 기능에 대한 비현실적인 기대와 관련된 또 다른 잠재적 함정인 자동화 과소비와 해커의 손에 직접 들어갈 위험을 강조한다. 그에 따르면 자동화는 전능하지 않으므로 기업은 시간을 절약하기 위해 기술을 사용하는 것과 인간 노동자의 기술을 유지하는 것 사이의 균형을 찾아야 한다. 

Ion Markets(FX)의 COO인 유진 마크만은 명확한 커뮤니케이션의 중요성을 강조한다. AI와 마케팅 자동화를 상호 교환적으로 마케팅하면 오해를 불러일으키고 기술 투자와 기대치 사이의 단절을 초래할 수 있으며, 이는 AI와 마케팅 자동화가 의도된 것과 동일한 필수 기능을 가지고 있지 않을 가능성이 높기 때문이다.