AI는 핀테크 기업의 미래를 어떻게 변화시킬까요?

핀테크의 인공지능 애플리케이션 분석

인공지능(AI)은 금융 기술(핀테크) 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 고객 서비스 향상부터 머신러닝 모델을 사용한 더 나은 신용 평가 및 위험 평가를 위한 고객 데이터 분석에 이르기까지, AI는 성장을 주도하고 효율성을 높이며 금융 서비스를 혁신하고 있습니다. 이 글에서는 핀테크에서 AI의 7가지 주요 활용 사례를 통해 이러한 첨단 기술이 금융 환경을 어떻게 재편하고 있는지 살펴봅니다. AI가 어떻게 운영을 최적화할 뿐만 아니라 금융 기관과 고객의 진화하는 요구 사항을 충족하는 혁신적인 솔루션을 제공하는지 알아보세요.

주요 내용

• 핀테크 시장은 고객 서비스, 신용 평가, 금융 시장 예측 등 다양한 금융 애플리케이션에 AI가 통합되면서 2023년 1조 4,102억 달러에서 2032년 1조 4,462억 달러로 크게 성장할 것으로 예상됩니다.
• AI는 가상 비서와 같은 AI 기반 시스템을 통한 고객 서비스 개선, 사이버 보안 및 사기 탐지 강화, 더 나은 의사 결정 및 위험 관리를 위한 고급 예측 분석을 통해 핀테크 운영을 향상시킵니다.
• AI는 데이터 분석을 활용하여 개인화된 금융 추천을 제공하고, 사기 탐지를 자동화하며, 핀테크 업계의 전략적 계획을 지원합니다.
• 인베스트글래스는 핀테크 분야에서 AI 애플리케이션의 선두주자로 주목받고 있으며, 포괄적인 AI 기반 도구를 제공하고 윤리적 AI 관행에 대한 강력한 의지를 유지함으로써 운영 효율성과 고객 만족도를 높이는 맞춤형 솔루션을 제공하고 있습니다.

핀테크의 AI 시장 개요

핀테크 시장은 현재 AI 통합으로 인해 크게 성장하고 있습니다. 2023년 1조 4,102억 달러 규모였던 이 시장은 연평균 성장률(CAGR) 28.61%에 힘입어 2032년에는 1조 4,462억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

이러한 빠른 성장은 다음과 같은 다양한 금융 산업 애플리케이션에서 AI 채택이 증가함에 따라 이루어지고 있습니다:

• 고객 서비스
• 신용 점수
• 보험 지원
• 금융 시장 예측

예측 분석은 시장 동향을 예측하고 핀테크 분야의 성장을 촉진하는 데 사용되는 중요한 도구입니다.

북미, 유럽, 아시아 태평양 지역은 AI 기술에 대한 막대한 투자와 발전을 통해 이 시장을 선도하고 있습니다. 이 지역에는 대형 금융 기관과 AI를 활용하여 경쟁력을 유지하는 혁신적인 핀테크 기업이 늘어나고 있습니다. 이러한 추세로 인해 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 부문 모두 상당한 성장을 경험하고 있습니다.

AI의 혁신적 잠재력은 분명합니다. 프로세스에 혁명적인 변화를 가져오고 금융계의 혁신을 주도하여 궁극적으로 고객 경험을 향상시킵니다. 앞으로 핀테크에서 AI의 역할은 더욱 확대되어 금융 기술 분야에서 새로운 기회를 제공하고 새로운 표준을 정립할 것으로 예상됩니다.

금융 기술에서 AI의 주요 이점

AI와 핀테크의 통합은 금융 기관의 운영 및 고객과의 상호 작용 방식을 변화시키며 수많은 이점을 제공합니다. 가장 중요한 이점 중 하나는 AI 기반 시스템을 통한 고객 서비스 향상입니다. 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 복잡한 재무 프로세스 자동화
• 데이터 분석 및 자동화를 통한 운영 간소화
• 정확성 및 규정 준수 보장
• 효율성 향상 및 비용 절감
• 예측 분석을 활용하여 의사 결정 및 위험 관리 개선하기

또한 AI는 사이버 보안과 사기 탐지를 크게 향상시킵니다. AI 알고리즘은 금융 거래와 사용자 행동을 지속적으로 모니터링함으로써 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다:

• 의심스러운 활동을 식별하고 플래그를 지정하여 사기 거래의 위험을 최소화합니다.
• 예측 분석을 통해 과거 데이터의 패턴과 추세를 파악하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 금융 기관의 리스크 완화 및 정보에 기반한 전략적 의사 결정 지원

다음 하위 섹션에서 이러한 주요 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 기반 시스템으로 고객 서비스 향상

AI 기반 시스템의 도입은 금융 부문의 고객 서비스를 크게 변화시켰습니다. 이제 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 가능합니다:

• 고객 문의를 실시간으로 파악하고 응답하기
• 즉각적인 지원 제공
• 트랜잭션의 효율적인 처리
• 24시간 연중무휴 지원 제공

이러한 AI 시스템은 고객이 필요할 때마다 도움을 받을 수 있도록 하여 고객 만족도와 참여도를 크게 향상시킵니다.

예를 들어 뱅크 오브 아메리카의 에리카와 캐피탈 원의 에노는 음성 및 텍스트 명령을 통해 개인화된 금융 지원을 제공하는 잘 알려진 AI 기반 가상 비서입니다. 이러한 가상 비서는 자연어 처리를 사용하여 고객과 상호 작용하고, 상품 추천을 제공하고, 계정 관리를 지원하여 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

또한 JP모건 체이스와 같은 기업에서는 머신러닝을 사용하여 개별 고객의 행동에 기반한 맞춤형 뱅킹 조언과 상품 추천을 제공합니다. AI 시스템은 고객 데이터를 분석하여 실시간 상황을 업데이트하고 고객이 상품이나 서비스를 받을 자격이 있는지 평가하여 맞춤형 금융 조언을 제공합니다.

사이버 보안 및 사기 탐지 강화

사이버 보안 영역에서 AI 알고리즘은 금융 데이터와 거래를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 알고리즘은 대량의 데이터를 실시간으로 분석하여 사기 행위를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 식별합니다. 예를 들어, HSBC는 AI를 사용하여 방대한 거래 데이터를 실시간으로 분석함으로써 잠재적인 사기 거래를 탐지합니다.

예측 분석을 통해 특히 사기 탐지와 관련하여 과거 데이터의 패턴과 추세를 파악하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. Feedzai 및 Darktrace와 같은 회사는 AI를 사용하여 고급 사기 탐지 및 사이버 보안 솔루션을 제공합니다. Feedzai의 AI 도구는 거래 데이터를 검사하여 사기를 식별하고 방지하며, Darktrace는 머신러닝을 사용하여 사이버 위협을 실시간으로 탐지하고 대응합니다. 이러한 AI 기반 솔루션은 이중 인증 및 행동 기반 모니터링과 같은 보안 조치를 강화하여 금융 데이터 유출의 위험을 줄입니다.

더 나은 의사 결정을 위한 예측 분석

AI 기반 예측 분석과 데이터 분석은 금융 업계의 의사 결정과 리스크 관리 프로세스에 큰 영향을 미칩니다. AI는 고객 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 파악함으로써 보다 정확한 예측을 하고 포트폴리오 성과를 개선할 수 있습니다. 이러한 기능은 리스크를 완화하고 전략 계획을 강화하려는 금융 기관에 필수적입니다. 예측 분석은 시장 동향과 고객 선호도를 이해하는 데 도움이 되며, 이를 통해 금융 기관은 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

예를 들어, Kensho는 AI를 사용하여 방대한 양의 대규모 데이터 세트를 분석하고 실시간 시장 인사이트와 예측 분석을 제공합니다. 이를 통해 재무 관리자는 시장 동향, 운영 비효율성, 고객 선호도에 대한 귀중한 인사이트를 발견하여 보다 많은 정보를 바탕으로 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

또한, AI 기술은 제품의 적합성을 예측하고 적응할 수 있습니다. 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 개인화된 투자 조언과 맞춤형 금융 상품을 제공하여 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있습니다.

핀테크 기업의 AI 애플리케이션

핀테크 내 AI 애플리케이션의 범위는 광범위하고 다양하며, 금융 업계의 수많은 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 신용 평가 및 위험 평가부터 개인화된 금융 조언을 위한 고객 데이터 분석에 이르기까지, AI는 금융회사의 운영 및 고객 서비스 방식을 바꾸고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 개인화된 금융 조언을 제공하고 의사 결정 프로세스를 개선합니다. 예측 분석은 패턴을 분석하고 미래 추세를 예측하여 개인화된 금융 조언을 제공하고 의사 결정을 개선하는 데 사용됩니다.

다음 하위 섹션에서는 핀테크의 세 가지 주요 AI 애플리케이션에 대해 자세히 살펴보겠습니다: AI 기반 신용 평가 및 위험 평가, 자동화된 재무 자문 및 로보 어드바이저, 알고리즘 트레이딩 및 투자 전략입니다. 이러한 각 애플리케이션은 금융 부문에서 AI의 혁신적 힘을 보여줍니다.

AI 기반 신용 평가 및 위험 평가

AI는 머신러닝 모델을 사용하여 비 전통적인 소스를 포함한 광범위한 데이터 포인트를 분석함으로써 신용 점수 및 위험 평가를 크게 개선했습니다. 이 방법은 사회적 행동, 온라인 활동, 거래 내역과 같은 요소를 고려하여 신용도를 보다 정확하고 포괄적으로 평가할 수 있습니다. ZestFinance 및 Underwrite.ai와 같은 회사는 AI를 사용하여 보다 공정하고 정확한 신용 평가를 제공하는 데 앞장서고 있습니다.

AI 기반 신용 평가는 기존의 재무 기록을 넘어 더 광범위한 데이터 포인트를 통합함으로써 금융 기관이 더 나은 대출 결정을 내리고 채무 불이행 위험을 줄이며 금융 포용성을 개선할 수 있게 해줍니다. 신용 위험 평가에 대한 이러한 포괄적인 접근 방식은 더 많은 개인이 신용에 접근할 수 있도록 보장하여 금융 안정성과 성장을 촉진합니다.

자동화된 재무 자문 및 로보 어드바이저

로보 어드바이저라고도 하는 자동화된 재무 고문은 AI를 사용하여 개인의 재무 목표와 위험 허용 범위에 맞는 맞춤형 재무 조언을 제공합니다. 이러한 AI 기반 플랫폼은 개인의 재무 상황을 분석하여 특정 요구 사항에 맞는 개인화된 투자 전략과 포트폴리오를 제공합니다. 예측 분석은 시장 동향과 개인의 금융 행동을 예측하여 이러한 투자 전략을 맞춤화하는 데 사용됩니다. Betterment는 AI를 활용하여 투자 포트폴리오를 최적화하여 수익률을 개선한 대표적인 기업입니다.

로보 어드바이저는 고객 서비스를 향상시킬 뿐만 아니라 사용자 친화적인 재무 계획 도구를 제공함으로써 금융 이해도를 높입니다. 이러한 플랫폼은 개인화된 투자 조언을 제공하여 고객이 정보에 입각한 결정을 내리고 재무 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 로보 어드바이저는 재무 자문을 자동화함으로써 더 많은 사람들이 재무 계획에 접근할 수 있게 하여 기존 재무 설계사에 대한 의존도를 낮추고 비용을 절감할 수 있습니다.

또한, AI 기반 가상 비서는 채권 및 주가 동향을 모니터링하고 트레이더에게 즉각적인 조언을 제공하며 거래 체결을 관리하여 금융 서비스의 효율성과 효과를 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이러한 수준의 자동화와 개인화는 사람들이 재정을 관리하는 방식을 변화시키고 있습니다.

알고리즘 트레이딩 및 투자 전략

AI 기반 알고리즘 트레이딩은 고빈도 매매, 포트폴리오 최적화, 투자 전략 개발을 가능하게 함으로써 금융 시장을 크게 변화시켰습니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 금융 데이터를 분석하고 시장 동향을 파악할 수 있습니다. 예측 분석은 미래 시장 움직임을 예측하여 정보에 입각한 트레이딩 결정을 내리는 데 사용됩니다. 또한 신속하게 거래를 체결하여 수익을 극대화하고 리스크를 최소화할 수 있습니다.

AI 기반 트레이딩 시스템은 금융 업계에 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다:

• 실시간으로 데이터 기반 의사 결정
• 성능 향상을 위한 포트폴리오 최적화
• 금융 기관이 급변하는 금융 세계에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원
• 고객에게 보다 정확하고 수익성 높은 투자 전략 제공

AI 통합의 과제와 윤리적 고려 사항

핀테크의 AI는 상당한 이점을 제공하지만, 동시에 세심한 주의가 필요한 중대한 도전과 윤리적 문제를 야기하기도 합니다. 고객 데이터를 보호하는 것은 신뢰를 유지하고 규정을 준수하는 데 필수적이므로 데이터 프라이버시 및 보안을 보장하는 것은 매우 중요합니다. 또한 AI 기반 의사결정 과정에서 편견과 차별의 위험은 윤리적 딜레마를 야기합니다.

핀테크에서 AI가 널리 보급됨에 따라 고객 신뢰를 구축하고 유지하는 것이 매우 중요해졌습니다. 이러한 신뢰는 금융 산업에서 AI 기술의 성공과 수용을 위해 필수적입니다. 투명한 커뮤니케이션, 공정한 관행, AI 사용에 대한 고객 교육은 이러한 신뢰를 구축하고 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음 하위 섹션에서는 이러한 과제와 윤리적 문제에 대해 자세히 살펴봅니다.

데이터 개인정보 보호 및 보안 문제

데이터 프라이버시 및 보안을 보장하는 것은 핀테크 분야에 AI를 통합하는 데 있어 매우 중요한 요소입니다. 전송 중 민감한 금융 데이터를 보호하려면 강력한 암호화 방법이 필수적입니다. InvestGlass와 같은 회사는 다음과 같은 AI 모델을 실행할 수 있는 옵션을 제공합니다. ChatGPT, 를 안전한 스위스 환경에서 운영하여 최고 수준의 데이터 보호를 보장합니다. 이러한 접근 방식은 고객 데이터를 보호할 뿐만 아니라 엄격한 현지 규정도 준수합니다.

InvestGlass는 다음과 같은 방법으로 데이터 보호 모범 사례를 보여줍니다:

• 데이터 보호법이 전 세계에서 가장 엄격한 스위스에서 고객 데이터를 안전하게 관리합니다.
• AI 시스템이 개인정보를 처리하고 활용하는 방식에 대한 명확한 정보 제공
• 투명성 증진 및 고객 신뢰 구축

편견 완화 및 공정성 보장

금융 의사 결정에서 편견과 차별을 방지하려면 AI 알고리즘의 투명성과 공정성이 필수적입니다. 다음은 몇 가지 단계입니다:

1. AI 시스템을 정기적으로 감사하여 편향성을 파악하고 수정합니다.
2. 다양한 데이터 세트를 사용하여 다양한 관점을 고려할 수 있습니다.
3. 공정하고 공정한 의사 결정 프로세스를 보장하기 위해 AI 모델에 공정성 제약 조건을 포함하세요.

다음 단계를 따르면 재무 의사 결정의 투명성과 공정성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

편견을 감지하고 해결하기 위해 인공지능 시스템을 개발하고 해석하는 데에도 사람의 감독이 필수적입니다. 금융 기관은 다양하고 대표적인 학습 데이터를 사용함으로써 데이터 편향을 줄이고 AI 기반 의사 결정의 공정성을 높일 수 있습니다. 이러한 조치는 핀테크에서 AI 애플리케이션의 무결성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다.

AI 솔루션에 대한 고객 신뢰 구축

AI 솔루션에 대한 고객의 신뢰를 구축하고 유지하려면 다음을 수행해야 합니다:

• 투명한 커뮤니케이션
• AI 활용에 대한 교육
• 고객이 AI 기술의 작동 방식을 이해하도록 지원
• 데이터 사용 방식 설명

명확하고 간결한 정보를 제공함으로써 금융 기관은 AI 기반 서비스에 대한 우려를 완화하고 신뢰를 구축할 수 있습니다.

또한 정기적인 업데이트와 피드백 메커니즘을 통해 고객을 AI 여정에 참여시키면 고객의 참여도와 만족도가 향상됩니다. InvestGlass와 같은 기업은 투명성과 윤리적 관행을 우선시하여 AI 솔루션의 효과성과 신뢰성을 보장함으로써 선도적인 역할을 하고 있습니다.

InvestGlass: AI를 통한 금융 서비스 혁신

인베스트글래스는 AI를 활용하여 금융 서비스를 혁신하고 개인화된 금융 자문과 인사이트를 제공합니다. 이 회사의 AI 기술은 규제 준수 업무를 간소화하고 신용 점수 평가 및 대출 승인과 같은 프로세스를 최적화하여 금융 운영을 보다 효율적으로 만들고 인적 오류를 줄입니다.

인베스트글래스는 생성형 AI를 사용하여 고객 프로필과 시장 동향에 따라 투자 전략을 맞춤화하여 개인의 필요에 맞는 맞춤형 금융 자문을 제공합니다. 예측 분석을 통합함으로써 이러한 전략은 시장 움직임과 고객의 요구를 예측할 수 있도록 더욱 향상됩니다. 이러한 수준의 맞춤화는 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 고객에게 더 나은 재무적 성과를 가져다줍니다.

인베스트글래스가 핀테크의 AI에 적합한 솔루션인 이유

인베스트글래스는 혁신적인 AI 솔루션을 통해 구조화되지 않은 금융 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써 Copilot 및 Mistral과 마찬가지로 금융 산업의 미래를 위한 길을 열어가고 있습니다. 이 과정에서 예측 분석은 트렌드와 행동을 예측하여 보다 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 함으로써 중요한 역할을 합니다. 이러한 총체적인 접근 방식을 통해 금융 기관은 특정 요구 사항에 따라 솔루션을 맞춤화할 수 있으므로 운영 효율성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

스위스 국영 플랫폼인 인베스트글래스는 다음과 같은 서비스를 제공합니다:

• 최고 수준의 데이터 보호 및 규정 준수를 보장하는 미국 외 클라우드법 솔루션
• 윤리적 AI 관행에 대한 약속
• 투명성
• 사용자 지정

따라서 InvestGlass는 AI 기술을 활용하고자 하는 금융 기관에 이상적인 파트너입니다.

금융 기관을 위한 종합적인 AI 솔루션

인베스트글래스는 다음과 같은 다양한 AI 기반 도구를 제공합니다:

• 디지털 온보딩
• CRM
• 포트폴리오 관리
• 코드 없는 자동화
• 마케팅 자동화

이러한 도구는 금융 기관이 고객 확보를 간소화하고, 관계를 효과적으로 관리하며, 일상적인 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

플랫폼의 통합된 홍보 및 참여 시스템은 관리자의 피드, 이메일, 캘린더를 통합합니다, 고객 참여도 향상 만족도를 높입니다. InvestGlass는 다국어 지원과 AI 기반 콘텐츠 생성을 통해 금융 기관이 고객에게 개인화되고 반응이 빠른 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

입증된 실적 및 고객 성공 사례

InvestGlass는 금융 기관이 규정 준수 및 AI 기반 CRM을 통한 고객 관계 관리. 외부 자산 관리자들은 효율성이 향상되고 고객 참여도가 높아졌다고 보고하여 실제 애플리케이션에서 플랫폼의 효과를 입증했습니다.

이러한 성공 사례는 비용 및 시간 효율성, 고객 만족도 향상, 운영 프로세스 개선과 같은 실질적인 이점을 제공하는 InvestGlass의 능력을 잘 보여줍니다. 금융 기관은 InvestGlass의 AI 솔루션을 사용하여 서비스 제공 및 전반적인 성과를 크게 개선할 수 있습니다.

윤리적 AI 관행에 대한 약속

InvestGlass는 금융 서비스의 신뢰와 무결성을 유지하는 데 매우 중요한 AI 알고리즘의 투명성과 공정성을 유지하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 윤리적 AI 관행에 대한 이러한 노력은 InvestGlass가 제공하는 금융 자문과 결정이 공정하고 편향되지 않으며 투명하게 이루어지도록 보장합니다.

윤리적 고려 사항을 우선시하는 인베스트글래스는 핀테크 업계에서 책임감 있는 AI 사용의 표준을 제시합니다. 투명성과 공정성에 중점을 두어 고객의 신뢰를 쌓고 보다 공평한 금융 시스템을 촉진합니다.

요약

핀테크에 AI를 통합하면 고객 서비스 향상, 사이버 보안 강화, 데이터 분석 및 예측 분석을 통한 의사 결정 개선 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 신용 평가, 로보 어드바이저, 알고리즘 트레이딩 분야의 AI 애플리케이션은 금융 산업에 혁명을 일으키며 서비스를 더욱 효율적이고 개인화하며 접근하기 쉽게 만들고 있습니다. 예측 분석은 이러한 애플리케이션에서 트렌드와 행동을 예측하여 보다 정확하고 시기적절한 의사 결정을 내릴 수 있게 함으로써 중요한 역할을 합니다. 그러나 데이터 프라이버시, 편향성, 고객 신뢰와 같은 문제를 해결하는 것은 핀테크에 AI를 성공적으로 통합하는 데 매우 중요합니다.

InvestGlass는 이 분야의 선도적인 솔루션으로, 포괄적인 AI 기반 도구와 윤리적 관행에 대한 약속을 제공합니다. 금융 기관은 InvestGlass의 혁신적인 기술을 활용하여 운영을 개선하고 고객 만족도를 높이며 더 나은 재무 성과를 달성할 수 있습니다. 핀테크의 미래는 유망하며, AI가 이러한 변화를 주도하고 있습니다.

자주 묻는 질문

핀테크에서 AI의 주요 이점은 무엇인가요?

핀테크에서 AI의 주요 이점으로는 고객 서비스 향상, 사이버 보안 강화, 예측 분석을 통한 의사 결정 개선 등이 있습니다. 이러한 장점은 금융 기술 서비스의 전반적인 효율성과 효과에 기여합니다.

AI는 신용 평가와 위험 평가를 어떻게 개선하나요?

AI는 머신러닝 모델을 사용하여 광범위한 데이터 포인트를 분석함으로써 신용 점수 및 위험 평가를 개선하여 보다 정확하고 포괄적인 신용 평가를 제공합니다. 이러한 머신러닝 모델은 더 나은 위험 평가를 내리는 데 도움이 됩니다.

로보 어드바이저란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

로보 어드바이저는 개인의 재무 목표와 위험 감내 능력에 따라 개인화된 금융 조언과 맞춤형 투자 전략을 제공하는 AI 기반 플랫폼입니다.

AI는 알고리즘 트레이딩과 투자 전략에 어떻게 기여하나요?

AI는 대량의 금융 데이터를 분석하고 시장 동향을 파악하며 빠른 속도로 거래를 체결하여 최대 수익과 최소 위험을 위해 포트폴리오를 최적화함으로써 알고리즘 트레이딩 및 투자 전략에 기여합니다.

인베스트글래스가 핀테크의 AI에 적합한 솔루션인 이유는 무엇인가요?

InvestGlass는 포괄적인 AI 솔루션과 사용자 지정 옵션을 제공하고 고객 성공 사례에 대한 입증된 실적을 보유하고 있으며, 윤리적인 AI 관행과 데이터 보호를 우선시하기 때문에 핀테크 분야의 AI에 적합한 솔루션입니다.