분류 전체보기329 AI 리스크관리와 사기탐지 시스템: 실시간 이상징후로 금융을 지키다 디지털 금융의 확산으로 금융사기는 더 정교하고 빠르게 진화하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 금융기관들은 AI 기반 리스크관리 및 사기탐지 시스템을 핵심 인프라로 도입하고 있습니다. 머신러닝은 수십억 건의 거래 데이터를 실시간 분석해 비정상 거래·의심 패턴·위험 고객군을 즉각 식별합니다.1) AI 리스크관리의 작동 구조데이터 수집: 결제 이력, IP주소, 기기정보, 거래시간, 위치 패턴 등 500여 개 변수 수집.머신러닝 학습: 정상·비정상 거래를 분류하는 분류(Classification) 알고리즘 훈련.실시간 탐지: 거래 발생 즉시 위험점수(Risk Score) 계산 후 이상징후 자동 차단.2) 금융사기 유형별 탐지 로직피싱·스미싱: 로그인 패턴·입력속도 분석으로 비정상 접근 탐지.대출사기: 동일 IP.. 2025. 10. 13. AI 보험 언더라이팅 혁신: 데이터 기반 리스크 예측으로 바뀌는 보험의 미래 보험 언더라이팅(Underwriting)은 가입자의 위험도를 평가해 적정 보험료를 산정하는 핵심 과정입니다. 과거에는 수작업 심사와 제한된 데이터에 의존했지만, 이제는 AI가 의료·행동·거래데이터를 통합 분석하며 리스크 예측 정확도를 비약적으로 끌어올리고 있습니다.1) 전통 언더라이팅의 문제점수작업 심사로 시간 지연 및 비용 증가.심사기준의 주관성 → 동일 조건 가입자 간 보험료 불공정.데이터 활용 범위가 과거 병력·나이 등으로 제한.2) AI 언더라이팅의 핵심 구조데이터 통합: 건강검진, 웨어러블, 생활패턴, 보험 청구이력, 심지어 유전자정보까지 수집.리스크 모델링: 머신러닝이 질병 발생 확률, 사고 리스크, 평균 손해율을 예측.자동심사 엔진: 가입자의 건강·소득·직업 데이터를 실시간 평가해 승인·보류.. 2025. 10. 13. AI 신용평가와 개인대출 혁신: 데이터로 재편되는 금융 신뢰의 구조 대출 심사에서 “신용점수”는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 그러나 전통적인 신용평가는 과거 거래이력에 의존해, 청년·프리랜서·창업자처럼 ‘금융 이력 짧은 사람들’을 정확히 평가하지 못했습니다. 이를 바꾸고 있는 것이 바로 AI 기반 신용평가 시스템입니다. AI는 금융데이터뿐 아니라 소비패턴, 통신요금 납부이력, 온라인 행태까지 반영해 더 정밀한 ‘개인 신용 리스크 프로파일’을 만들어냅니다.1) 전통적 신용평가의 한계소득이 일정치 않은 프리랜서·자영업자는 불이익.은행 거래이력, 카드 사용기간이 짧으면 점수 산정이 왜곡.‘소비습관·성실납부’ 같은 비정형 데이터 반영 불가.2) AI 신용평가 모델의 작동 원리데이터 통합: 카드사용, 자동이체, 공공요금, SNS활동, 심지어 구직패턴까지 수집.머신러닝 모델:.. 2025. 10. 13. 반도체 후공정 자동화, 로봇이 생산 효율을 바꾼다 반도체 산업의 경쟁은 이제 ‘공정 속도와 정밀도’의 싸움으로 진화했습니다. 특히 패키징과 테스트 공정이 자동화되며 **로봇 기술과 AI 제어 시스템**이 핵심 성장축으로 부상하고 있습니다. 인력 의존도가 높았던 후공정이 완전 자동화 단계로 진입하는 순간, 반도체 공급망의 판도는 또 한 번 바뀌게 됩니다. 1. 후공정 자동화의 핵심은 ‘정밀 반복 제어’후공정은 칩의 실질적인 완성도를 결정하는 단계로, 수백 번의 미세한 조립·테스트·검사를 반복합니다. AI 제어 로봇은 인간보다 훨씬 빠른 속도로 동일한 품질을 유지하며 공정을 수행할 수 있습니다. 센서 피드백 제어, 머신비전 검사, 자동 로더 시스템이 후공정의 자동화를 이끄는 3대 기술로 꼽힙니다. 2. 글로벌 자동화 트렌드: AI+로봇의 결합인텔, TSMC.. 2025. 10. 13. 반도체 패키징 기술, AI 시대의 새로운 성장 동력 반도체의 한계를 넘어서기 위한 해답으로 **첨단 패키징(Advanced Packaging)** 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 이제 칩의 성능은 단순한 미세공정보다 ‘어떻게 연결하느냐’가 더 중요한 경쟁 요소로 바뀌고 있습니다. 1. 미세공정의 한계, 패키징으로 돌파한다반도체의 성능 향상은 오랫동안 미세공정 축소에 의존해 왔지만, 3나노 이하로 내려가면서 물리적·경제적 한계가 드러나고 있습니다. 이에 따라 여러 개의 칩을 하나로 결합하는 **칩렛(Chiplet)** 구조가 대세로 자리 잡았고, 이를 가능하게 하는 첨단 패키징 기술이 산업의 중심으로 떠올랐습니다. 2. 글로벌 주요 기술 트렌드TSMC의 CoWoS와 InFO 패키징, 삼성전자의 I-Cube·X-Cube 기술, 인텔의 Foveros는 대표적.. 2025. 10. 13. 반도체 테스트 산업, AI 칩 시대의 숨은 승자 반도체 시장에서 ‘테스트’는 그동안 후공정의 일부로만 여겨졌지만, 이제는 AI 반도체의 복잡성으로 인해 수익성과 기술력이 가장 빠르게 성장하는 분야로 재조명받고 있습니다. 테스트 장비와 검사 공정의 자동화는 생산 효율뿐 아니라 제품 신뢰성을 좌우하는 핵심 기술이 되었습니다. 1. AI 반도체, 테스트의 중요성이 급상승하다기존 반도체는 기능 중심의 테스트로 충분했지만, AI 칩은 수백억 개의 트랜지스터와 복잡한 연산 구조로 인해 테스트 비용이 전체 제조 비용의 20% 이상을 차지하게 되었습니다. 이로 인해 **테스트 공정의 정밀화와 자동화**가 반도체 품질 경쟁의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 2. 글로벌 테스트 산업의 성장 동향시장조사업체 VLSI에 따르면, 전 세계 반도체 테스트 장비 시장은 2024.. 2025. 10. 13. 이전 1 2 3 4 5 ··· 55 다음