Frank Elderson: 감독에 강력한 데이터 문화 도입 - 효과적인 감독을 향한 또 다른 발판
유럽 중앙은행 이사회 위원이자 유럽 중앙은행 감독위원회 부의장인 프랭크 엘더슨 씨가 2024년 7월 5일 런던에서 금융행위감독원이 주최한 미래 규제를 위한 데이터 혁신(DIFoR) 컨퍼런스에서 한 서두 발언입니다.
이 연설에 표현된 견해는 연설자의 견해이며 BIS의 견해가 아닙니다.
중앙은행 연설 |
2024년 7월 9일
프랭크 엘더슨 지음
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소개
ECB 은행 감독 부서에서 가장 중요한 주제인, 감독 업무의 기본에 강력한 데이터 문화를 뿌리내리게 하는 것에 대한 패널 토론에 저를 초대해 주셔서 감사합니다.
데이터 혁명은 이미 우리 사회에 지각 변동을 일으키고 있습니다.. 새로운 데이터가 전례 없는 속도로 생성되고 있습니다. 2025년까지 생성, 캡처, 복사 및 소비되는 전 세계 총 데이터 양은 2010년의 2제타바이트에서 181제타바이트로 증가할 것으로 예상됩니다. 1제타바이트는 1조 기가바이트와 같습니다. 제타바이트의 각 기가바이트가 벽돌이라면 만리장성을 258번이나 쌓을 수 있는 충분한 데이터입니다.
그리고 우리는 또한 데이터 혁신에서 상당한 진전을 보고 있습니다. 예를 들어, 시카고 대학의 연구자들은 최근 생성적 인공지능이 미래 수익을 예측하는 데 있어 재무 분석가보다 더 나은 성과를 냈다는 것을 발견했습니다. 1
그렇다면, 이 데이터와 혁신의 눈사태는 은행 감독에 어떤 의미를 갖는가? 그리고 더 중요한 것은, 신중한 감독자들이 어떻게 혜택을 얻을 수 있는가?
감독에 강력한 데이터 문화를 도입하는 것이 중요한 이유
문제는 더 이상 이 데이터를 사용해야 하는지 여부가 아닙니다. 가능한 가장 효과적인 방식으로 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 것입니다. 이를 위해서는 기술이 필요합니다. 이 엄청난 양의 데이터를 수동으로 분석하는 것은 불가능하기 때문입니다. 따라서 강력한 데이터 문화를 도입하고 적절한 기술을 사용하는 것은 서로 밀접하게 관련되어 있습니다.
우리가 감독하는 은행에서 데이터와 혁신적 도구를 사용하는 것은 놀라운 속도로 확대되고 있습니다. 감독자로서 우리는 이러한 기술 개발의 최전선에 있어야 합니다. 2 데이터와 기술은 상당한 효율성 향상을 제공할 뿐만 아니라 위험 식별 프로세스도 개선하여 우리가 감독하는 은행의 위험을 더 잘 파악하는 데 도움이 됩니다.
이것이 우리가 최근 업데이트한 감독 검토 및 평가 프로세스(SREP)에서 디지털 도구를 더 많이 활용하는 이유입니다.3 예 를 들어, 우리는 감독자들이 일상적이지만 시간이 많이 걸리는 작업에 인공 지능과 대규모 언어 모델을 어떻게 사용할 수 있는지 알아보고 있습니다.4 점점 복잡해지는 위험 환경에서 이를 통해 감독자들은 은행이 직면한 가장 중대한 위험에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다.
따라서 강력한 데이터 문화를 감독에 내장하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 의심할 여지 없는 비즈니스 요구 사항입니다. 하지만 정확히 어떻게 해야 할까요?
손끝에서 감독: suptech 도구
분명히 모든 감독자가 데이터 과학자는 아닙니다. 그들의 임무는 감독하는 은행의 건강을 면밀히 조사하는 것입니다. 그들이 직면할 수 있는 과제를 염두에 두고, 우리의 목표는 안전하고 사용자 친화적인 방식으로 데이터 기반 솔루션을 구현하는 것입니다.
ECB Banking Supervision에서 새로운 디지털 전략 2024-28의 핵심 요소는 "손끝에서 감독"이라는 아이디어입니다. 목표는 감독자가 기술, 데이터 및 혁신의 힘을 결합하여 단 몇 번의 클릭만으로 감독하는 은행이 직면한 위험에 대한 주요 정보에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 감독자가 자신의 업무와 선호도에 맞게 사용자 정의할 수 있는 광범위한 애플리케이션을 갖춘 "감독자를 위한 스마트폰"이라고 생각하세요.
지난 3년 동안, 우리는 여러 가지 시급한 비즈니스 요구 사항을 해결하기 위해 감독 기술(suptech) 도구를 개발하기 위해 국가 감독자들과 협력해 왔습니다. 5 이러한 도구 중 12개 이상이 이미 출시되어 감독자들의 일상 업무를 더 쉽게 만들고 있습니다. 오늘날 유럽 은행 감독의 3,500명 이상의 동료가 이를 사용하여 위험 분석, 의사 결정의 일관성 및 협업을 개선할 수 있습니다.
인공지능으로 구동되는 플랫폼인 Athena가 한 예입니다. 이 플랫폼은 감독자가 은행 문서와 감독 보고서부터 뉴스 기사와 기타 외부 데이터에 이르기까지 다양한 출처에서 정보를 찾고, 추출하고, 비교하는 데 도움이 됩니다. 감독을 위한 ChatGPT라고 생각하면 됩니다. 감독자가 패턴을 식별하고, 핵심 통찰력을 추출하고, 업무의 질을 개선하는 데 도움이 됩니다.
하지만 생성적 AI의 개발로 우리는 미지의 영역으로 들어가고 있습니다. 모든 새로운 기술과 마찬가지로, 그것은 미지의 도전을 가져옵니다. 즉, 우리는 잠재적 위험으로부터 보호하기 위해 필요한 모든 조치를 취해야 합니다. 이러한 이유로 Athena는 감독자의 필요에 맞춰 안전하고 보안이 유지되는 환경에서 운영되어 감독자에게 강력한 결과를 제공하는 동시에 데이터 기밀성을 보장합니다.
게다가 우리는 최종 감독 결정을 내릴 때 감독자가 주도권을 유지할 것이라는 점을 분명히 했습니다. 감독 판단은 효과적이고 위험 기반 감독의 핵심이며 앞으로도 항상 그럴 것입니다.
동시에, 새로운 기술과 관련된 잠재적 위험은 두려움의 원천이 되어서는 안 됩니다. 인공지능과 혁신에 대한 두려움은 우리가 일하는 방식을 개선하기 위한 이러한 도구의 상당한 잠재력을 끌어내는 데 장애물이 되어서는 안 됩니다.
국제 협력 및 우수 사례 공유
우리는 데이터와 혁신적인 도구를 사용하여 감독을 보다 효과적으로 만드는 데 전념합니다. 그리고 우리는 전 세계의 파트너와 함께 이를 수행하고 있습니다. 우리는 모두 멕시코에서 남아프리카, 영국에서 인도에 이르기까지 비슷한 과제에 직면해 있습니다. 이것이 제가 보기에 다른 감독 기관 및 중앙 은행과 긴밀히 협력하고 지식을 공유하는 것이 중요한 이유입니다. 6
그리고 최근 몇 년 동안 우리는 실제로 파트너와의 협력을 강화했습니다. 예를 들어 영국은행과 금융행위감독원과 함께 suptech 도구를 개발하기 위해 협력할 수 있는 초기 영역을 파악했습니다.
함께 suptech 도구에 대한 모범 사례와 사용 사례에 대해 열린 대화를 나눠봅시다. 데이터와 혁신적 도구의 상당한 잠재력을 활용하여 은행 감독의 미래 방향을 계획합시다. 그리고 기술 혁명이 가져올 수 있는 잠재적 위험에 대비합시다.
앞으로도 고품질의 효율적이며 효과적인 감독을 지속적으로 제공하기 위해서는 감독에 강력한 데이터 문화를 뿌리내리는 것이 중요합니다.
귀하의 관심에 감사드립니다.
1 Kim, A., Muhn, M. 및 Nikolaev, VV(2024), " 대규모 언어 모델을 통한 재무 제표 분석", 2020년 5월 20일.
2 따라서 ECB 은행감독청은 MIT, INSEAD, Coursera 등의 주요 학술 기관, 연구 센터, 과정 제공자와 연계를 구축했습니다.
3 Buch, C. (2024), " SREP 개혁 : 새로운 위험 환경에서 보다 효율적이고 효과적인 감독을 향한 중요한 이정표 ", The Supervision Blog , 5월 28일.
4 Athena와 Delphi와 같은 감독 기술 도구는 인공지능을 사용하여 텍스트를 이해하고 분석하며, 이미 감독자를 지원하는 데 사용되고 있습니다. ECB(2023), " Suptech: thriving in the digital age ", Supervision Newsletter , ECB, 11월 15일 참조.
5 McCaul, E. (2024), " SSM 디지털화 - 탐색에서 본격 도입까지 ", 중앙은행 여름 회의 프레젠테이션, 6월 12일.
6 국제결제은행(BIS)도 최근 강조했듯이, "중앙은행은 모여서 지식, 데이터, 모범 사례 및 AI 도구를 공유하기 위한 '실무 커뮤니티'를 육성해야 합니다." 국제결제은행(BIS)(2024), " 인공 지능과 경제: 중앙은행에 대한 의미 ", BIS 연례 경제 보고서 , 6월 25일 참조.
저자에 대하여
프랭크 엘더슨
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