마이크로 소프트는 12월 19일, 핀 테크 관련 신생 기업 "ZestFinance"과 전략적 제휴를 맺고, 금융계 서비스를 실시하는 기업의 AI(인공 지능)와 기계 학습 활용을 촉진한다고 발표했다.
마이크로 소프트의 제품은, 클라우드에서부터 Office까지, 다양한 분야의 금융 서비스 기업에서 이용되고 있다. 이번 제휴를 통해 마이크로 소프트는 ZestFinace의 AI 도구를, 회사의 Azure 등의 클라우드 서비스에 도입한다.
"ZestFinace의 AI 기술은 입출금이나, 사기 행위의 검출, 알고리즘을 이용한 거래 등의 광범위한 분야에서 활용가능하다"고 마이크로 소프트의 금융 서비스 부문의 부사장 인 Ed Frandrey 씨는 말했다.
마이크로 소프트가 ZestFinace 기술에 기대를 거는 이유중 하나가, AI의 도입 현장에서 과제가되는 explainability 문제를 해결할 수 있다는 점이다. 데이터 과학자와 연구자는 매우 정교한 AI 모델을 금융 기관에 구축 할 수 있지만, 그 메커니즘을 완전히 설명 할 수 없다면 도입은 어렵다. 블랙 박스 화 한 기술은 엄격한 규제하에 있는 금융 기관에서 실용화 할 수없다.
미국의 US 뱅크의 AI 부문의 David Berglund는 다음과 같이 말하고 있다. "은행이 첨단 기술을 도입 할 수없는 이유는, 설명 가능성의 문제가 있기 때문이다. 여신을 할 때 딥 러닝으로 올바른 결과를 얻을 수 있다하더라도 그것만으로는 실제 현장에서의 활용은 어렵다"
ZestFinace의 CEO를 역임 한 Doug Merrill 씨에 따르면, 이 회사의 기술은 SHAP라는 오픈 소스 기술에 유래하는 것이라고 한다. SHAP의 기초가 된 것은 노벨 경제학 상을 수상한 수학자의 로이드 섀플리가, 1970년대에 설립 한 게임 이론이다. 샤프 레이의 이론은 AI 연구자들이 알고리즘의 결정의 정확성을 투명한 방법으로 증명하는 근거로 이용되고 있다.
금융 기관은 개인이나 기업에 여신을 제공하는 프로세스에, 기계 학습을 도입하려고하고 있지만, ZestFinace의 기술이라면, AI가 개별의 판단을 내린 이유가 외부로부터도 제대로 이해할 수 있기때문이라고 한다.
"우리의 비전은, 금융 서비스의 규제 준수 및 리스크 관리의 요구에 부응하는 것"이라고 Merrill은 말한다.
ZestFinace는 이미 다른 대기업의 신뢰도 획득하고 있다. 2017년에 포드는 자동차 대출 신용 과정에 자사의 기술을 도입하는 제휴를 맺었다. 또한 2016년에는 중국의 바이두가 ZestFinace에 3000만 달러를 투자하고 있으며, 당시의 평가액은 Pitchbook의 데이터에서 2억 5200만 달러로 되어있다. 바이두는 중국의 신용 평가 과정의 개선을 위해 출자했다.
Merrill이 내세우는 최고의 목표는, ZestFinace의 기술로 수십 년 전부터 변하지 않는 여신 모델을 업그레이드하는 것이다. "정당하고 투명성이 높은 여신 프로세스를 모든 기업에서 사용할 수 있도록하겠다"고 그는 말했다.