AI와 전통 기업의 부활 – 금융
- AI의 가장 큰 혜택, 가장 큰 시장 금융
최재홍 가천대학교 스타트업 칼리지 교수
1. AI를 통한 금융 산업의 부상
AI와 금융의 결합은 현대 금융산업에서 혁신과 효율성을 이끄는 중요한 트렌드이다. AI 기술이 발전함에 따라 금융 분야에서도 이를 적극적으로 도입해 다양한 문제를 해결하고, 새로운 기회를 창출해 나가고 있다. AI가 금융가 결합해야 할 이유는 다음과 같다.
첫째로 먼저, AI는 데이터 분석에 탁월하고 데이터 관련 강력한 장점을 가지고 있다. 금융 산업은 방대한 데이터를 다루는 분야인데, AI의 머신러닝과 딥러닝 알고리듬을 통해 이 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있어서 이를 통해 금융 고객의 소비 패턴을 파악하고, 신용 평가를 정교하게 수행할 수 있다. 예를 들어, AI 기반의 신용 평가 모델은 기존의 전통적인 방법보다 고객들의 금융 및 기타 활동에 대한 다양한 데이터를 활용해 더 정확한 결과를 제공해 줄 수 있다. 따라서 고객의 소비 패턴을 세부적으로 파악할 수 있고, 신용 평가를 통한 신뢰도를 훨씬 정교하게 수행할 수 있는 것은 당연하다.
둘째, 그리고 AI는 리스크 관리와 이상 거래 탐지에 탁월하다. 최근에 금융 거래 사기와 피싱 등으로 많은 피해를 보고 있다. 때문에 더욱 중요한 사안 중에 하나이다. 금융 거래에서 발생할 수 있는 사기 행위나 비정상적인 패턴을 실시간으로 감지할 수 있는데 AI 시스템은 과거의 거래 데이터를 학습해 정상적인 패턴을 인식하고, 이에 벗어나는 의심스러운 거래를 즉시 탐지해 경고를 보낼 수 있다. 현재도 사용되고 있는 탐지 시스템(FDS:Fraud Detection System)은 금융 기관의 손실을 최소화하고, 보안성을 크게 향상할 수 있어 탐지에서 아주 뛰어난 성과를 보여주고 있다. 또한 이는 금융 소비자의 보호에도 필수적이며 고객들의 안정적인 거래를 증가시켜 금융산업 발달을 촉진한다.
셋째로는 AI는 고객 서비스 혁신에도 기여하고 있다. 챗봇과 가상 비서가 그 대표적인 예인데, AI 기반의 고객 상담 시스템은 24시간 내내 고객의 문의에 신속하게 대응하고, 개인화된 금융 조언을 맞춤형으로 제공할 수 있다. 이를 통해 고객 만족도가 높아지고, 금융 기관의 운영 비용도 절감과 인력 재배치를 할 수 있다. 고객들은 언제든지 필요한 정보를 얻을 수 있고, 금융 기관은 비용을 절감하면서도 높은 수준의 서비스를 유지할 수 있는 것은 바로 AI 덕분이다.
넷째, AI는 투자 전략 수립과 자산 관리에도 AI가 적극 활용되고 있고 관리에서도 중요한 역할을 하고 있다. 알고리듬 트레이딩을 통해 실시간 시장 데이터를 분석하고, 최적의 투자 결정을 자동으로 내릴 수 있는데 로보어드바이저를 통해 개인 투자자에게 맞춤형 포트폴리오를 제공함으로써, 전문적인 자산 관리 서비스를 저렴한 비용으로 이용할 수 있도록 한다. 덕분에 개인 투자자들도 보다 체계적이고 효율적인 투자를 할 수 있게 되고 금융 산업의 확산을 도모할 수 있다.
이와 같은 이유 외에도 AI가 금융에서 왜 필요한지는 이유가 많다. 그러나 결과적으로 AI를 통하여 가장 중요한 고객 확충과 서비스 확산, 금융 산업의 진흥과 고객의 보호 등 그동안 금융이 풀지 못했던 다양한 사안에 대하여 해결책을 제안하고 구현할 수 있다.
2. AI와 금융업의 활용 원칙
AI가 금융업에 적용된 사례는 매우 다양하다. 이를 AI와 금융의 결합 또는 연결로 설명하고자 한다. 금융업에서 AI의 적용이 성공적으로 이루어진 몇 가지 예를 들면, 금융에서 가장 중요한 역할 중에 하나로 인간보다 빠르고 정확한 알고리듬 트레이딩, 수많은 거래 데이터를 기반으로 하는 리스크관리와 이상 거래 탐지, 언제든지 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있게 도와주며 24시간 내내 고객 서비스를 제공할 수 있는 챗봇과 가상 비서, 주변의 상황을 인식하는 시장 트렌드와 경제지표의 확인으로 분석으로 투자나 상품 개발을 할 수 있는 예측분석, 고객의 신용평가와 맞춤형 상품 등 열거한 모두가 금융권의 AI를 이용하는 사례들이다. 이는 외부에 노출된 AI를 이용한 서비스이지만 금융권 내부에서는 회의나 문서에 대한 정리, 규제에 대한 준수여부, 인사관리나 재무, 예산 관리와 자동화 처리 등으로 생산성이나 의사결정을 돕고 있다. 실수가 인정되지 않는 산업에서 다양한 적용에서 반드시 고려해야 할 몇 가지 사전 원칙은 우리에게 많은 시사점을 제공해 준다.
1) 투명성과 설명 가능성: AI 모델의 의사결정 과정은 투명해야 하며, 이해하기 쉬워야 한다. 특히 금융 분야에서는 규제 당국과 고객에게 모델의 작동 방식을 명확히 설명할 수 있어야 한다. 블랙박스 형태의 AI는 신뢰를 떨어뜨릴 수 있으므로, 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 기술을 적극 활용하는 것이 좋다.
2) 데이터 품질과 보안: AI 모델의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존한다. 따라서 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 사용해야 하며, 데이터 수집 및 처리 과정에서 보안을 철저히 유지해야 한다. 개인정보 보호와 데이터 프라이버시를 준수하는 것은 필수적이다. 모든 것이 다 잘되어도 데이터 관리가 잘못되면 한번에 끝날 수 있다.
3) 규제 준수: 금융권은 엄격한 규제를 받는 산업이다. AI 시스템이 관련 법규와 규정을 준수하는지 꾸준히 점검해야 한다. 특히 데이터 및 개인정보보호 GDPR(General Data Protection Regulation), 불법 자금의 방지를 위한 AML(Anti-Money Laundering), 고객정보의 보호를 위한 KYC(Know Your Customer) 등의 규정을 준수하는 것이 중요하다.
3) 윤리적 사용: AI는 윤리적으로 사용되어야 한다. 편향된 데이터나 알고리듬으로 인한 불공정한 결과나 프라이버시 침해, 고객 데이터의 오남용이나 고객의 차별적 대우가 발생하지 않도록 주의해야 하며, AI의 사용이 사회적 책임과 윤리적 기준에 부합하는지 검토해야 한다. 향후에 더욱 고려해야 할 사안이다.
4) 리스크 관리: AI 시스템은 예상치 못한 오류나 위험을 초래할 수 있으므로, 지속적인 모니터링과 리스크 관리가 필요하다. 모델의 성능을 정기적으로 평가하고, 문제가 발생할 경우 신속히 대응할 수 있는 체계를 마련해야 한다. 이는 금융에서 눈에 보이는 가장 중요한 핵심 요소 중에 하나이다.
5) 인간과의 협업: AI는 인간의 판단을 보조하는 도구로 활용되어야 하며, 완전히 인간을 대체하는 것은 바람직하지 않다. 이는 AI를 통하여 인력의 감축이나 역할 축소를 의미해서는 안된다. 반복적이거나 비효율을 AI가 대체하여 인력의 재배치, 창의적 업무를 부여할 수 있도록 한다. 특히 복잡한 의사결정이 필요한 경우, AI의 결과를 인간 전문가가 검토하고 최종 결정을 내리는 방식이 적합하다.
6) 지속적인 학습과 개선: AI 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있다. 이는 시간이 지나면서 데이터의 품질저하, AI 모델의 성능저하, 환경의 변화에서 유발된다. 때문에 AI 모델도 지속적인 학습과 업데이트가 필요하다. 새로운 데이터를 반영하고, 모델의 정확성과 효율성을 꾸준히 개선해야 한다.
7) 고객 중심 접근: AI를 활용하여 고객 경험을 개선하는 데 초점을 맞추는 것은 중요하다. 예를 들어, 개인화된 금융 상품 추천, 빠른 고객 지원, 사기 탐지 등을 통해 고객 만족도를 높일 수 있다. AI를 활용해 고객 경험을 개선하는 것은 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 고객의 니즈를 깊이 이해하고 이를 충족시키는 데 이를 통해 금융기관은 고객과의 관계를 강화하고, 장기적인 성공을 이끌어낼 수 있다. AI는 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 동시에, 금융기관의 운영 효율성도 높일 수 있는 강력한 도구이다.
이러한 원칙들을 준수하면 금융권에서 AI를 더 안전하고 효과적으로 활용할 수 있으며, 동시에 규제 산업의 대표적인 금융이 고객과 규제 당국의 신뢰를 얻을 수 있다. 물론, 이러한 원칙을 모두 준수하고 강력한 AI 도입이 성공적인 것만은 아니다. 일부 금융 기업들은 AI를 도입했지만, 예측 정확도 부족이나 기술적인 문제로 실패하기도 했다. 성공과 실패를 떠나서 현재 금융은 AI와의 결합이 성장을 넘어 생사는 결정하는 문제로까지 이어지고 있다는 점에서 더욱 정교한 AI 적용이 필요하다.
I. AI를 통한 금융업의 성공과 실패(다음호)
