금융 시장에서의 생성형 AI 활용방안 모색
최근 몇 년 동안 금융 시장에서 생성형 AI의 활용이 급격히 증가하면서 금융 기관들은 이를 통해 다양한 혁신을 이끌어내고 있습니다. 생성형 AI는 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능으로, 텍스트, 이미지, 코드(Code) 또는 데이터를 생성하는데 탁월한 성능을 발휘합니다. 금융 시장에서 생성형 AI는 정보 분석, 자동화, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로 그 영향력은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.
시장 예측 (출처 : https://neontri.com/blog/generative-ai-overview/)생성 AI에 대한 예측은 매우 낙관적입니다. 핀테크 시장에서의 가치는 2022년 8억 6,500만 달러에서 2032년에는 무려 62억 달러로 뛰어오를 것으로 예측되고 있습니다. (놀랍지 않나요? ^^ )
은행 부문에서 GenAI는 매년 2,000억 달러에서 3,400억 달러 사이의 가치를 추가될 거라 예측하고 있습니다.
1. 생성형 AI의 장점
1.1. 비용 절감 및 효율성 향상
생성형 AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 더 적은 시간과 자원으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 특히 금융 분석 및 보고서를 작성하는 데 많은 시간을 소요하던 작업을 AI가 자동으로 처리해 줌으로써 인적 자원을 전략적으로 배분할 수 있습니다.
1.2. 데이터 기반 의사결정 강화
금융 시장에서는 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되며, 이를 적절하게 분석하고 활용하는 것이 핵심입니다. 생성형 AI는 시장 데이터를 실시간으로 분석해 예측 모델을 생성하거나, 투자 결정을 지원할 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정교하고 신속한 투자 전략을 수립할 수 있습니다.
1.3. 맞춤형 고객 경험 제공
생성형 AI는 고객의 요구와 선호도를 분석해 맞춤형 금융 상품이나 서비스 제안을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 만족도를 높이고, 개인화된 금융 상담을 제공할 수 있어 금융 기관과 고객 간의 관계를 강화하는 데 기여합니다.
2. 금융 시장에서 생성형 AI 활용 사례
2.1. 투자 자문 및 자산 관리
생성형 AI는 투자 자문 서비스에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 로보 어드바이저(Robo-advisor) 플랫폼은 생성형 AI를 활용해 고객의 재무 목표와 위험 선호도를 분석하고, 자동으로 맞춤형 투자 포트폴리오를 생성합니다. 예를 들어, 미국의 유명 로보 어드바이저 서비스인 Betterment와 Wealthfront는 이미 AI 기술을 활용하여 자동화된 투자 조언을 제공하고 있습니다. 여기에 추가로, GenAI를 통해 이러한 플랫폼은 세금 효율적인 투자 전략, 자동 리밸런싱 및 은퇴 계획 조언을 제공할 수 있습니다. AI 기술을 통해 복잡한 작업과 계산을 처리할 수 있어 투자를 간소화하고 고객이 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
2.2. 금융 보고서 자동화
많은 금융 기관들은 생성형 AI를 통해 재무 보고서나 시장 분석 보고서를 자동으로 작성하고 있습니다. AI는 방대한 데이터셋을 분석해 중요한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 문서화할 수 있습니다. 예를 들어, JP모건과 같은 대형 은행은 생성형 AI를 활용해 수익 보고서를 자동화하여 보고서를 작성하는 데 걸리는 시간을 단축하고 있습니다. 모건스탠리의 경우 챗GPT제조사인 오픈AI(OpenAI)와 전략적 제휴를 맺고 부유층 고객을 대상으로 자산관리자문서비스를 제공하는 생성형 챗봇 'AI@MoganStanleyAssistant'를 23년 9월 출시했습니다. 또 10만개의 보고서와 자료로 구성된 은행의 지적자본 데이터베이스에 접속해 시장과 내부 프로세스, 추천 등과 관련한 질의응답을 통해 직원이 고객에게 더욱 효과적이고 차별화된 조언과 서비스를 제공할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 외 고객과의 회의 내용을 자동으로 요약하고 후속 이메일을 생성하는 'Debrief'라는 도구를 테스트하고 있는 것으로 알려져있습니다.
출처 : https://blog-ko.allganize.ai/latest-global-financial-ai-cases-jpmorgan-morgan-stanley/2.3. 리스크 관리 및 사기 탐지
생성형 AI는 금융 시장에서의 리스크 관리와 사기 탐지에도 널리 활용되고 있습니다. AI는 비정상적인 거래 패턴을 감지하고, 금융 사기를 실시간으로 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, Mastercard는 AI 기반 시스템을 통해 거래 데이터를 실시간으로 분석하고 잠재적인 사기 행위를 탐지하여 즉각적인 조치를 취하고 있습니다.
Mastercard의 Decision Intelligence3. 생성형 AI의 한계
3.1. 데이터 품질 및 보안
생성형 AI의 성능은 제공되는 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 따라서 데이터가 정확하지 않거나 편향되어 있을 경우 AI의 판단과 결과도 부정확하게 나타날 수 있습니다. 또한 금융 분야는 매우 민감한 개인 정보와 금융 데이터를 다루기 때문에 AI 시스템의 데이터 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.
3.2. 규제 문제
생성형 AI의 사용은 규제 문제와도 연관이 있습니다. 금융 시장은 엄격한 규제 하에 운영되며, AI가 생성하는 결과물에 대해 책임을 어떻게 부여할 것인가에 대한 명확한 규정이 아직 부족합니다. 이는 특히 AI가 자산 관리, 투자 결정, 사기 탐지 등에서 중요한 결정을 내릴 때 발생할 수 있는 문제입니다.
3.3. 윤리적 문제
AI가 자동으로 생성한 콘텐츠나 결정을 사용자에게 제공할 때, 이 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제가 있습니다. 특히, 생성형 AI가 인간의 편견이나 잘못된 데이터를 학습하게 될 경우, 그 결과물이 왜곡될 가능성이 있습니다. 이는 금융 시장에서의 신뢰 문제로 이어질 수 있습니다.
4. 금융 AI 시장은 26년 562억달러까지 성장할 전망
생성형 AI는 금융 시장에서 그 활용이 점차 확대되며, 관련 시장도 급성장하고 있습니다.
21년 세계 금융분야 AI 시장 규모는 113억달러이고, 26년까지 연평균 38% 성장하여 562억달러의 시장을 형성할 전망입니다.
전체 AI 시장 내 금융분야 비중이 21년 19.4% 에서 26년 18.2%로 소폭 하락할 것이나, 여전히 가장 큰 비중을 차지할 것입니다. 국내도 마찬가지입니다. 금융분야가 가장 큰 비중인 18.8%이며, 21년 시장 규모는 5.2억 달러를 기록했습니다. 26년까지 연평균 38% 성장하여 28억달러의 시장을 형성할 것입니다.
AI 기반 자동화 및 분석 도구에 대한 수요는 금융 기관들이 점차 디지털 전환을 가속화하면서 더욱 증가할 것입니다.
특히, 자산 관리, 투자 자문, 리스크 관리, 고객 서비스 등에서 AI 활용이 크게 확대될 것으로 보이며, 글로벌 금융 기관들이 앞다투어 AI 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 변화는 금융 시장의 경쟁력을 강화하고, 고객들에게 더욱 혁신적인 서비스를 제공하는 데 기여할 것입니다.
마무리
금융 시장에서 생성형 AI는 비용 절감, 데이터 기반 의사결정 강화, 맞춤형 고객 경험 제공 등의 여러 장점을 가지고 있으며, 다양한 성공적인 활용 사례를 보이고 있습니다. 그러나 데이터 품질, 보안 문제, 규제와 윤리적 문제 등 아직 해결해야 할 과제들도 존재합니다. 그럼에도 불구하고 금융 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 생성형 AI는 미래 금융 산업의 핵심 기술로 자리 잡을 가능성이 매우 큽니다.
[ 참고사이트 ]
https://dealsite.co.kr/articles/123000
https://neontri.com/blog/generative-ai-overview/
https://securities.miraeasset.com/bbs/maildownload/20231004164120440_154.pdf
