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Databricks Blog2026년 9월 17일
거버넌스가 적용된 데이터와 AI로 거래 라이프사이클 현대화하기
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요약
Databricks 자본시장 GTM 리드인 Andrea DeSosa는 거래 라이프사이클의 현대화가 이제 개별 파일럿을 늘리는 것이 아니라 거버넌스가 적용된 데이터와 AI에 달려 있다고 주장하며, 리서치, 트레이딩, 리스크, 운영, 컴플라이언스를 공통 기반 위에서 연결해야 한다고 말한다. 이 글은 측정 가능한 AI 워크플로를 확장하기 위한 출발점으로 체결 품질, 익스포저 분석, 결제 예외 같은 고부가가치 의사결정부터 시작할 것을 권장한다.
* Databricks에서 Capital Markets GTM 글로벌 총괄을 맡고 있는 Andrea DeSosa는 거래 라이프사이클 현대화가 왜 데이터, AI, 거버넌스의 우선 과제가 되었는지 설명한다. * 기업이 개별 AI 파일럿을 확대하는 대신, 거버넌스가 적용된 데이터 위에서 리서치, 트레이딩, 리스크, 운영, 컴플라이언스를 어떻게 연결할 수 있는지 알아본다. * 팀이 체결 품질, 익스포저 분석, 결제 예외 같은 고부가가치 의사결정부터 시작해 측정 가능한 AI 워크플로를 어떻게 확장할 수 있는지 살펴본다.