AI 기반 금융 서비스를 가속화하는 NVIDIA의 기술력

캐나다 스타트업 리스크퓰(Riskfuel)은 NVIDIA DGX 시스템을 사용해 금융기관 업무에 박차를 가하는 가속기를 교육합니다
by NVIDIA Korea

최상의 포트폴리오를 구성하려면 은행은 불확실한 외부 리스크를 고려하면서 거래 가치를 정확하게 계산해야 합니다. 그러기 위해서는 금융 계약의 공정가치를 찾는 복잡한 파생상품 모델을 가능한 실시간으로 운영할 수 있는 고성능 컴퓨팅 파워가 필요하죠.

가치 평가와 리스크 업무를 위한 AI 기반 가속기 기술을 개발하는 캐나다 스타트업 리스크퓰의 CEO 라이언 퍼거슨(Ryan Ferguson)은 “사람들이 오늘 거래하는 데 어제 데이터를 사용하고 싶지는 않을 것입니다. 보통 여러 많은 시나리오에서 최신 포트폴리오 가치를 얻길 바랍니다”라고 말했습니다.

퍼거슨 CEO는 스코샤뱅크(Scotiabank)의 글로벌 뱅킹 및 마켓 부서에서 증권화와 신용 파생상품을 운영했었는데요. 그 이후로 이런 업계 전반의 문제점을 발견하고 이를 해결하기 위해 경력을 바꿔 2019년에 리스크퓰을 설립했죠.

리스크퓰은 NVIDIA DGX 시스템, NVIDIA GPU와 NVIDIA CUDA 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 사용해 AI 모델을 교육하고 개발합니다.

또한 첨단 스타트업을 위한 무료 프로그램인 NVIDIA Inception 회원사입니다. NVIDIA Inception 프로그램은 NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)의 교육 크레딧, 기술 지원, 인식 지원과 공동체 구성원으로 투자자와 연결될 수 있는 기회를 제공합니다.

느린 모델의 가속화

리스크퓰의 첫 고객은 다름아닌 퍼거슨이 전에 일했던 스코샤뱅크였습니다. 리스크퓰의 작업으로 이 은행이 산업상을 받게 되었을 때, 이 기업은 시장의 주목을 받게 됐죠.

그 후로 리스크퓰은 몬트리올 은행(BMO, Bank of Montreal)과 파트너 관계를 맺으며 CPU 기반 구조화된 노트 모델의 성능을 향상시키고자 했습니다.

몬트리올 은행은 프라이싱(pricing) 요청을 처리하기 위해 업계 표준 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 사용했는데요. 각각의 요청은 단일 CPU 코어에서 실행했다면 몇 분씩 걸렸을 것입니다. 하지만 이 속도는 매일 수많은 리스크 시나리오를 통해 실행되는 대량의 시뮬레이션과 거래 건수를 해결하기에는 너무 느리다는 문제가 있습니다.

시범 프로젝트에 따르면, 리스크퓰에 의해 가속화되고 NVIDIA DGX 시스템에 배치된 몬트리올 은행 모델 버전은 성능을 획기적으로 향상시킨 것으로 나타났습니다. 그 버전을 사용하면 궁극적으로 은행은 고객 기반을 확대하고, 거래 흐름의 속도를 높이며, 리스크에 대한 새로운 정보를 제공하고, 더 나은 상품 설계와 선택을 할 수 있게 됩니다.

몬트리올 은행의 크로스 애셋 솔루션(Cross Asset Solutions) 디렉터 겸 책임자인 루카스 칼리리(Lucas Caliri)는 “리스크퓰은 NVIDIA와의 파트너십을 통해 보다 복잡한 위험회피 전략을 갖고 더욱 빠르고 현명한 투자 결정을 내릴 수 있도록 고객을 지원할 수 있게 됐습니다”라고 전했습니다.

엄청난 속도로 모델을 구축시키는 NVIDIA GPU

리스크퓰은 퍼거슨 CEO가 ‘AI 일꾼’이라고 부르는 NVIDIA DGX A100을 사용해 6억5000만 개의 데이터 포인트에서 훈련을 시키며 모델을 구축했습니다.

리스크퓰은 은행 코드를 가지고 작업하면서 CPU 모델을 사용해 신경망 데이터 세트를 훈련시킵니다. 이는 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(TensorFlow) 또는 다른 AI 라이브러리를 사용하는 GPU에서 실행되죠. 그런 후에 자사의 제품을 패키지 신경망으로 제공해 고객이 NVIDIA A100, A30 또는 기타 NVIDIA Tensor Core GPU에서 추론을 실행할지를 선택할 수 있게 해주죠.

리스크퓰 모델을 일단 도입하면, 은행은 모델 액세스를 위해 동일한 API를 유지하는 동시에 속도가 엄청나게 향상되는 것을 알 수 있습니다.

퍼거슨 CEO는 “우리는 자동차를 차고로 가져가 엔진을 뜯어내고 로켓을 달아 넣은 것과 비슷했습니다. 그건 같은 자동차처럼 보이지만, 그 내부에서는 훨씬 더 빠른 결과를 만들어냅니다”라고 말했죠.

리스크퓰의 모델은 은행이 작업속도를 아무리 빨리해도 정확성이 떨어지지 않습니다. 퍼거슨 CEO는 더 이상 은행이 속도와 정확성 중에 하나를 선택할 필요는 없다고 말했습니다.

퍼거슨 CEO는 “역사적으로 더욱 빠르고 더욱 정확한 방법들이 있었습니다. 리스크퓰을 사용하면 작업을 빠르고 정확하게 할 수 있습니다”라고 말했습니다.

금융업의 성장을 이끌 수 있는 NVIDIA

앞으로 리스크퓰은 은행들이 시나리오를 충분히 신속하게 처리할 수 없는 더 많은 분야에 솔루션을 제공하게 되기를 희망합니다. 예를 들어, 이전에는 은행이 어떤 리스크 시나리오를 실행할지 선택해야 했지만, 이제는 그런 제한이 사라지고 있습니다.

리스크퓰의 최고 제품 책임자(CPO)인 이반 세르지엔코(Ivan Sergienko)는 “이제 파생상품 포트폴리오 모델을 몇 초 만에 실행할 수 있게 됐기 때문에, 은행이 필요한 것은 실시간 데이터와 더욱 빠른 리스크 시나리오 생성입니다. 이 부분이 우리가 앞으로 성장할 영역입니다”라고 밝혔습니다.

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