재정적인 결정을 내릴 때는 드론, 위성 또는 AI 기반 센서에서 얻은 데이터와 같이 큰 그림을 보는 것이 중요합니다.
새롭게 떠오르는 공간 금융(Spatial Finance) 분야에서는 원격 센서와 항공 이미지에서 얻은 AI 인사이트를 활용하여 은행, 보험사, 투자 회사, 기업들이 위험과 기회를 분석하고, 새로운 서비스와 상품을 구현하고, 보유한 자산의 환경 영향을 측정하고, 위기 발생 후 피해를 평가할 수 있도록 지원합니다.
공간 금융 애플리케이션에는 자산 모니터링, 에너지 효율성 모델링, 배출 및 오염 추적, 불법 채굴 및 삼림 벌채 감지, 자연 재해 위험 분석 등이 포함됩니다. 엔비디아의 AI 소프트웨어와 하드웨어는 이 공간 금융 업계가 비즈니스 데이터와 지리공간(Geospatial)데이터를 결합하여 이러한 애플리케이션을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
금융 부문은 투자와 관련된 환경 및 사회적 위험을 더 잘 이해함으로써 ESG(Environmental, Social 그리고 Governance)로 잘 알려진 프레임워크인 지속 가능한 개발을 지원할 가능성이 더 높은 투자에 우선순위를 정할 수 있습니다.
지속 가능한 투자에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 특히 블룸버그 인텔리전스의 분석에 따르면 2025년까지 전 세계 총 관리 자산의 3분의 1 이상을 ESG 자산이 차지할 것으로 예상됩니다. 또한 유럽 연합 우주 계획국의 보고서에 따르면 보험 및 금융 업계가 향후 10년간 지구 관측 데이터와 서비스의 최대 소비자가 되어 2031년까지 총 10억 달러 이상의 수익을 창출할 것으로 예측되고 있습니다.
최첨단 스타트업을 지원하는 글로벌 프로그램인 엔비디아 인셉션의 여러 멤버들은 공장 근처의 수질 오염을 추적하고, 대규모 산불의 재정적 피해를 수치화하며, 폭풍 후 피해를 평가하는 등 GPU 가속 AI 애플리케이션을 통해 이러한 노력을 발전시키고 있습니다.
대규모 데이터를 위한 강력한 컴퓨팅
GPU 가속 AI 및 데이터 사이언스 기술은 복잡한 비정형 데이터에서 인사이트를 빠르게 추출할 수 있기 때문에 은행과 기업들은 위성, 드론, 안테나, 그리고 엣지 센서에서 캡처한 데이터를 실시간으로 스트리밍하고 분석할 수 있습니다.
분석가는 공공 공간 기관에서 무료로 제공하거나 민간 기업에서 더 세분화된 항공 이미지를 모니터링하여 저수지에서 시간이 지남에 따라 얼마나 많은 물이 사용되고 있는지, 건설 프로젝트를 위해 얼마나 많은 나무가 베어지고 있는지, 태풍으로 인해 얼마나 많은 주택이 피해를 입었는지 명확하게 파악할 수 있습니다.
이 기능은 정부에서 요구하는 공시, 환경 영향 보고서 또는 보험 청구와 같은 문서화된 자료의 정확성을 평가하여, 투자자들이 기업을 감사하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, 투자자는 생산 라인에서 탄소 중립을 달성했다고 보고한 기업의 공급망을 추적하다가 실제로는 위성 이미지에서 보이는 석탄재를 배출하는 해외 공장에 의존하고 있다는 사실을 발견할 수 있습니다. 또는 건물의 열 배출을 분석하는 센서가 세금 공제 혜택을 받을 수 있는 저배출 사업체를 식별하는 데 도움이 될 수 있죠.
오토노머스 머신을 포함한 여러 임베디드 애플리케이션을 위한 엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson) 플랫폼을 비롯한 엔비디아의 엣지 컴퓨팅 솔루션은 공간 금융 분야에서 이같은 수많은 AI 이니셔티브를 뒷받침하고 있습니다.
개발자들은 애플리케이션 속도를 높이기 위해 엔비디아 하드웨어를 사용하는 것 외에도, 비전 AI를 위한 엔비디아 메트로폴리스(NVIDIA Metropolis) 플랫폼의 일부인 스트리밍 분석을 위한 엔비디아 딥스트림(NVIDIA DeepStream) 소프트웨어 개발 키트와 같은 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 또한 지형 공간 데이터의 상세한 3D 시각화를 위한 메타버스 애플리케이션을 구축 및 운영하기 위해 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 플랫폼도 활용되고 있지요.
부동산 보험 – 위험 평가와 보험금 청구 과정의 가속화
엔비디아 인셉션 멤버들은 지형 공간 데이터를 보험 회사를 위한 인사이트로 전환하는 GPU 가속 애플리케이션을 개발하여 보험 자산의 상태를 모니터링하는 데 필요한 현장 방문 횟수를 줄여 비용 절감 효과를 극대화했습니다.
룩셈부르크에 본사를 둔 RSS-Hydro는 온프레미스 및 클라우드에서 GPU 컴퓨팅을 사용하여 위성 이미지에서 홍수 영향을 매핑하는 머신 러닝 앱인 FloodSENS를 훈련합니다. 또한 이 회사는 엔비디아 옴니버스를 사용하여 FloodSENS를 3D로 애니메이션화하여 홍수 위험을 보다 효과적으로 전달하고 비상 상황 발생 시 리소스 할당 계획을 수립할 수 있도록 지원합니다.
토론토에 본사를 둔 Ecopia AI는 딥러닝 기반 매핑 시스템을 사용하여 지리 공간 데이터를 마이닝하여 건물, 도로, 숲 등을 매우 정확하게 세분화한 차세대 디지털 지도를 제작했습니다. 이러한 지도는 정부의 기후 복원력 이니셔티브 및 보험 위험 평가를 비롯한 공공 및 민간 부문의 다양한 애플리케이션을 지원하는데요, Ecopia는 엔비디아 GPU를 사용하여 AI 모델을 개발했답니다.
샌프란시스코 베이 지역에 본사를 둔 CrowdAI는 딥 러닝 도구를 사용하여 항공 이미지와 비디오를 자동으로 분석하여 자연재해로 인해 손상되거나 파괴된 자산을 감지함으로써 보험금 청구 프로세스를 가속화하였습니다. 이 기업은 훈련과 추론 모두에서 엔비디아 GPU를 사용하고 있습니다.
비즈니스를 위한 위험과 기회 예측
신생 스타트업은 정부 단체와 은행이 농작물 수확량 예측, 산업 오염 감지, 자산의 토지 및 물 사용량 측정 등 투자의 위험과 기회를 수치화하는 데에도 지리공간 데이터를 활용하고 있습니다.
스위스에 본사를 둔 Picterra는 은행, 보험사, 금융 컨설팅 회사가 ESG 메트릭을 분석할 수 있는 지리공간 MLOps 플랫폼으로 지속 가능한 금융을 지원하고 있습니다. 이 회사의 AI 기반 인사이트는 금융 업계가 투자 결정을 내리고, 위험을 모델링하며, 투자 포트폴리오의 취약성과 기회를 신속하게 정량화할 수 있도록 지원합니다. 이 회사는 위성, 드론 및 항공 이미지의 로우 데이터(Raw data)를 처리하는 AI 모델을 개발하는 데 엔비디아 텐서(NVIDIA Tensor) 코어 GPU와 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA) 툴킷을 사용합니다.
런던에 본사를 둔 Satellite Vu는 위성 기술을 활용해 글로벌 문제를 해결하는 스타트업으로, 적외선 카메라 데이터를 사용해 지구상의 모든 건물의 온도를 거의 실시간으로 모니터링할 수 있게 될 것입니다. 이 적외선 이미지는 고객에게 경제 활동, 건물의 에너지 효율, 도시 열섬 효과 등에 대한 인사이트를 제공할 것입니다.
휴스턴에 본사를 둔 Sourcenergy는 지리공간 데이터를 사용하여 금융 서비스 업계의 시장 조사를 지원하는 에너지 공급망 인텔리전스 플랫폼을 지원합니다. 엔비디아 A100 GPU를 사용하여 개발된 이 회사의 AI 툴은 투자자들이 에너지 기업의 유정 재고 및 프로젝트 비용에 대한 실시간 모델을 독립적으로 생성할 수 있도록 지원하여 기업이 분기별 수익 보고서에서 데이터를 공유하기 전에도 인사이트를 제공합니다.
금융 서비스 분야에서 엔비디아가 어떤 성과를 거두고 있는지 자세히 알압고, 본 핸드북의 10장에서 투자 관리 분야에서에서의 지리 공간 AI 기술에 대해 자세히 알아보세요.