앤트인터내셔널(Ant International)이 자사의 시계열 예측 AI 모델 '팰컨 타임시리즈 트랜스포머(Falcon Time-Series Transformer, TST) 2.0'을 공개했다. 이 모델은 국경간 결제의 외환 리스크 관리 정확도를 높이기 위해 개발됐으며, 앞으로 전자상거래 공급망 수요 예측과 항공업계 운영 관리 등으로 적용 분야를 넓힐 계획이라고 회사 측이 밝혔다.
벤치마크서 세계 최고 성능
팰컨TST 2.0은 시계열 기반 모델을 평가하는 글로벌 공개 벤치마크에서 평균절대축척오차(MASE) 지표 기준 세계 최고 수준의 성능을 기록했다. MASE 점수는 0.666으로, 글로벌 주요 기술기업들이 내놓은 다른 시계열 기반 모델을 앞질러 리더보드 1위에 올랐다.
바클레이스·씨티 등 4대 은행 도입
팰컨TST는 앤트인터내셔널 내부에서 시간·일·주 단위 현금흐름과 외환 노출을 관리하는 데 먼저 활용된 뒤, 바클레이스(Barclays), 씨티(Citi), 도이체방크(Deutsche Bank), 스탠다드차타드(Standard Chartered) 등 글로벌 주요 은행들의 외환 헤지 모델에 통합됐다. 바클레이스는 자사 외환 헤지 플랫폼 'BARX NetFX'에, 씨티는 자체 고정환율(Fixed FX Rates) 솔루션에 팰컨TST를 결합했으며, 주로 전자상거래 플랫폼과 항공업계의 외환 리스크 관리에 쓰이고 있다. 스탠다드차타드는 싱가포르통화청(Monetary Authority of Singapore)의 'PathFin.ai' 프로그램 참여 과정에서 자사 시스템 'SCALE FX'와 함께 이 모델을 사용 중이다. 이들 은행은 현재 모두 팰컨TST 2.0을 적용해 예측 정확도를 93% 이상으로 끌어올렸다고 회사 측은 설명했다.
결측치 구분해 오차 줄여
팰컨TST 2.0은 실제 데이터에서 발생하는 문제를 개선하는 기술을 담았다. 주말에 은행 거래가 없는 경우를 수요가 '0'인 것과 구분해 결측치를 처리함으로써 왜곡된 패턴을 줄였다. 또 'ORBIT' 기술로 금융, 소매, 에너지, 관광 등 여러 분야의 공통된 시계열 패턴을 학습해 새로운 사업 영역에서도 곧바로 예측이 가능하도록 했다. 초 단위 결제 데이터부터 시간 단위 자금 수요, 일 단위 항공 수요, 월 단위 경제 지표까지 서로 다른 주기의 데이터를 하나의 구조로 처리할 수 있다고 회사 측은 설명했다.
"예측 넘어 실제 의사결정으로"
장밍양(Jiang-Ming Yang) 앤트인터내셔널 최고혁신책임자(CIO)는 "대형언어모델이 정보를 이해하고 생성하는 능력을 보여줬다면, 팰컨TST는 시간에 따라 세상이 어떻게 변하는지 이해하고 다음을 예측하는 능력에 관한 것"이라며 "예측 점수를 높이는 데 그치지 않고 이를 실제 유동성 준비, 외환 노출 관리, 자본 배분 같은 의사결정으로 연결하는 것이 중요하다"고 말했다. 켈빈 리(Kelvin Li) 앤트인터내셔널 플랫폼기술부문 총괄 겸 수석부사장은 "팰컨TST 1.0에서 고객들이 실질적인 운영 성과와 비용 절감을 경험했다면, 2.0은 정확도가 높아진 만큼 은행 파트너와 전자상거래·여행·핀테크 등 다양한 업종의 고객으로 혜택 범위를 넓힐 수 있게 됐다"고 밝혔다.
깃허브로 API 시험판 제공
앤트인터내셔널은 전 세계 개발자를 대상으로 깃허브(GitHub)를 통해 팰컨TST 2.0의 API 시험판을 제공하며 피드백을 받고 있다고 밝혔다.
출처 : Ant International 보도자료(뉴스와이어)
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