Part 1. 금융산업의 4차 산업혁명

1장 변화의 시작

1절 인공지능 기술이 가져온 변화
2절 글로벌 리딩 산업의 변화
3절 에플 사례: Think Different
4절 변화를 이끄는 힘

2장 금융산업의 변화

1절 금융산업의 특징
2절 금융위기가 가져온 변화
3절 신규 비즈니스 모델의 출현

3장 금융의 4차 산업혁명, 핀테크

1절 핀테크, 흐름이 되다
2절 핀테크 성장의 토대
3절 혁신적 핀테크 사례

Part 2. 인공지능 기술에 대한 이해

1장 인공지능 기술

1절 인공지능 기술의 발전 동향
2절 인공지능, 머신러닝, 딥러닝: 기초개념 정리
3절 생성형 AI의 부상: ChatGPT와 같은 언어 모델의 약진
4절 초대규모 AI 모델의 경제적·사회적 파급효과
5절 오픈소스 LLM의 중요성 및 활용 방안

2장 인공지능 기술과 금융산업

1절 초대규모 언어 모델의 금융 산업 응용
2절 멀티모달 AI: 텍스트, 음성, 이미지의 통합 분석
3절 생성형 AI와 윤리적 도전 과제
4절 AI와 지속 가능성: 효율적인 데이터 학습과 에너지 절감

3장 생성형 AI 알고리즘

1절 Transformer 구조의 이해와 발전
2절 대규모 사전 학습 (Pretrained Models)
3절 미세 조정(Fine-tuning)과 적응적 학습
4절 생성적 적대 신경망(GAN)의 금융 데이터 활용
5절 강화학습과 생성형 AI의 결합
6절 설명 가능한 생성형 AI와 금융 데이터
7절 AI Agentic Computing: 금융 혁신의 미래

4장 금융데이터와 인공지능 기술

1절 생성형 AI를 활용한 금융 데이터 분석
2절 텍스트 기반 데이터 분석: 시장 보고서와 계약서 작성
3절 금융 시계열 데이터 분석: 주가, 환율, 위험 관리
4절 생성형 AI를 활용한 금융 모델링: 한계와 가능성

Part 3. 자산관리 이론과 로보어드바이저

1장 자산관리 이론의 변화

1절 밀레니얼 세대와 자산관리 산업
2절 포트폴리오 이론
3절 평균-분산 모형
4절 블랙-리터만 모형
5절 리스크 패리티 모형

2장 자산관리 운용 전략의 변화

1절 보수적 투자 전략
2절 공격적 투자 전략
3절 투자 환경의 변화

3장 로보어드바이저 산업

1절 로보어드바이저의 정의
2절 로보어드바이저의 가치
3절 빅트리의 로보어드바이저 구현 사례

Part 4. 현업 적용을 위한 제언

1장 어떻게 적용할 것인가?

1절 인공지능 도입 전략 수립
2절 수준 및 역량을 고려한 기술 도입
3절 데이터 준비의 중요성

2장 인공지능 활용 사례

1절 텍스트 분석: 고객 VoC 텍스트 데이터 분석
2절 음성 인식: 금융비서 챗봇
3절 RPA(Robot Process Automation)

Part 5. 튜토리얼

1장 LLM 파인 튜닝을 통한 성능 향상

1절 파인 튜닝의 필요성
2절 금융 감정 분석 모델 파인 튜닝