# 금융시스템에 딥러닝 적용하기
## The Past
- 금융시스템의 과거
- 주로 대면 채널을 지원하는 IT System의 Operation에만 집중하였다.
- 시중은행의 Legacy System은 Unix기반의 C & C++ 언어를 활용한다.
## Present
- 금융시스템의 현재
- 다양한 채널과의 인터페이스와 신기술 접목에 내부 복잡도만 증가되었다.
- 카카오 뱅크 아키텍처
- LG CNS가 제작한 전북은행 코어를 구매하여 해당 코어를 비대면 채널에 맞추어 커스텀 하였다
- 전북은행 코어는 Linux기반의 Java 언어를 활용한다.
- 비대면 채널만 지원한다는 건 후단의 Core Interface의 간결함을 보장할 수 있다.
- 판매하는 상품의 수가 예금, 적금, 신용도가 높은 고객의 신용대출로 리스크가 없는 상품을 다루고 있다.
- 콜센터와 대면 채널의 인건비 및 임대료를 절감할 수 있지만 취약계층과 소외계층이 접근하기는 어렵다
- 중금리 대출을 하는 것을 전제로 뱅킹 라이센스를 받았지만 아직 해당 내역은 검토 중인 것으로 보인다.
- 카카오 뱅크 미니를 통하여 미성년 고객들의 Risk Profile을 고도화 하려함
- 유닉스와 리눅스의 차이
Linux(리눅스)와 Unix(유닉스) 차이
[IT 기술면접 준비자료] C++와 JAVA의 비교
## Future
신뢰할 수 있고 검증된 데이터로 제조되지 않은 약물은 그 효과를 입증할 수 없습니다.
따라서 인간의 생명이나 생명과 다르지 않은 돈을 다루는 딥러닝은 증거 기반 모델링을 준용할 수밖에 없다.