AI와 전통 기업(금융)의 부활 –성공

- AI의 가장 큰 혜택, 가장 큰 시장 금융, 성공 사례 편

최재홍 가천대학교 스타트업 칼리지 교수

II. AI를 통한 금융업의 성공과 실패

일반적으로 AI는 금융업계에도 혁신과 효율성을 가져다준다. 그러나 생산적이고 효율적이라 해도 AI를 적용한 모든 금융기관이 성공하는 것은 아니다. 성공적으로 AI를 도입한 금융기관들은 명확한 비즈니스 목표, 충분한 데이터를 가지고 접근하며 그리고 AI 구현을 위한 적절한 인프라를 갖추고 있다. 무엇보다 구현에 대한 절실한 마인드 셋을 가지고 있다. 반면, AI 도입에 실패하는 기관들은 주로 AI가 무한정 한계를 규정하지 못하고, AI에 과도하게 의존하는 경향이 있다. 이로 인해 무리한 투자를 하고, 성공에 집착한다. 때문에 기존의 법과 제도, 윤리적 문제를 무시하거나 무지하다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 의사결정의 투명성 등의 문제를 제대로 다루지 못하면 심각한 평판 손상과 법적인 제재를 받을 수 있음에도 그러하다. 금융은 특히 고객의 재산을 보호하는데 절대적인 사명을 가지고 있어서 가장 강력한 규제 산업이기에 더욱 중요하다.

또한, AI 프로젝트의 성공은 기업 문화와 직원들의 사고에 크게 좌우되는 것은 어떤 산업이든 간에 동일하다. AI의 구현은 조직 전체가 데이터 중심적 사고방식을 가져야 하며, 지속적인 학습도 필요하며, 구체적인 적응이 필요하다. 또한 과도한 기대는 금물이다. 많은 금융기관들이 AI 도입 초기에 과도한 기대를 하고 더 많고 빠른 결과를 원하지만, 실제로 AI의 가치를 실현하는 데는 시간과 인내가 필요하다. 결국, AI는 지금까지 가져보지 못한 현존하는 가장 강력한 도구지만 그 자체로 만능 해결책이 아니며, 성공적인 AI 도입을 위해서는 전략적 접근과 신중한 관리가 필수적이다.

금융업에서의 AI 도입 사례를 보자. 금융업에서는 AI 도입의 성공과 실패는 앞에서 언급한 것 외에도 몇 가지 특징적인 요인이 있다. 우선, 금융업은 데이터가 핵심이므로 AI 시스템을 이러한 데이터와 원활히 통합하는 것이 중요하다. 성공적인 기관들은 AI를 통해 리스크 관리, 사기 탐지, 고객 서비스 최적화 등을 실현하여 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 반면, 데이터 품질 문제나 실시간 데이터 처리의 어려움을 과소평가하는 기관들은 실패하기 쉽다. 또한, 금융업은 규제가 엄격하다. 고객의 보호가 첫 번째 의무이기 때문이다. 효율만을 추구해서 AI 시스템의 오류가 심각한 법적 문제로 이어질 수 있다는 점을 간과해서는 안 된다. 성공적인 기관들은 AI의 의사결정을 검증하고 모니터링하는 체계를 갖추고 있다. 마지막으로, 금융업의 특성상 고객 신뢰가 중요한데, 이를 AI 시스템에 효과적으로 반영하고 검증하는 것이 성공의 열쇠가 될 수 있는데 가장 성공한 경우가 바로 JP모건 체이스이다.

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1. AI를 적용하여 성공한 기관 사례 - JP모건 체이스

미국의 대형 은행인 JP모건 체이스는 AI를 이용하여 금융 서비스의 혁신을 이루어냈다. 금융 서비스 과정에 AI를 적극 도입하여 큰 성공을 거뒀다. 특히 AI를 활용한 리스크 관리, 사기 탐지, 고객 서비스 최적화 등을 실현하여 운영 효율성을 크게 향상했다. JP모건 체이스는 AI를 단순히 기술 도입의 차원을 넘어, 전사적인 혁신의 도구로 활용하고 있다. 이를 통해 운영 효율성 향상, 비용 절감, 고객 만족도 개선 등 다양한 이점을 얻고 있으며, 금융업의 미래를 선도하고 있다. 이들의 선도적 AI 적용은 다음과 같다.

1) 리스크 관리 (Risk Management)

JP모건 체이스는 AI를 활용해 금융 리스크를 실시간으로 모니터링하고 분석한다. 이를 통해 리스크 요인을 식별하고, 효율적으로 관리한다. 예를 들어, AI 기반 시스템이 각 거래의 데이터를 수집하여 최적의 리스크 관리 전략을 결정하게 된다. 이를 통해 리스크를 최소화하고, 불필요한 손실을 줄이는데 AI의 기여가 있다.

2) 사기 탐지 (Fraud Detection)

AI 알고리즘을 사용해 금융 거래의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 사기 가능성을 예측한다. 이를 통해 사기 거래가 발생하기 전에 조치를 취하여 금융 손실을 최소화한다. JP모건 체이스의 시스템에서는 고객의 거래 데이터를 AI 모델에 입력하여, 특정 거래의 사기 가능성을 예측하는데, 이를 통해 계획된 조치를 수행하고, 예기치 않은 사기로 인한 손실을 방지하고 있다.

3) 고객 서비스 최적화 (Customer Service Optimization)

JP모건 체이스는 AI를 결합해 고객 서비스를 자동으로 최적화한다. 이 시스템은 고객의 행동 데이터를 분석해 최적의 서비스 전략을 결정한다. 이를 통해 고객 만족도를 크게 높이고 있어 고객 충성도를 높이고 신규 고객 유치를 한다.

4) 투자 전략 최적화 (Investment Strategy Optimization)

AI를 활용해 투자 전략을 최적화한다. 이를 통해 투자 수익을 극대화하고, 리스크를 최소화한다. JP모건 체이스는 과거 투자 데이터, 시장 동향, 경제 지표 등을 분석해 최적의 투자 전략을 수립하는데 AI를 적용하였다.

5) 규제 준수 (Regulatory Compliance)

금융업은 규제가 엄격하다. AI를 활용해 규제 준수를 자동화하고, 이를 통해 법적 리스크를 최소화한다. JP모건 체이스는 AI를 통해 규제 준수 프로세스를 최적화하고, 이를 통해 법적 문제를 방지하고 있다.

6) 데이터 기반 의사결정 (Data-Driven Decision Making)

AI는 모든 JP모건 체이스의 운영에서 발생되는 데이터를 시스템에 통합해 실시간 분석을 수행한다. 기본적으로 데이터 기반의 의사결정 시스템을 JP모건 체이스에 정교하게 적용한 것이다. 이를 통해 경영진은 데이터 기반의 빠른 의사결정을 내릴 수 있게 된다.

2. 마치면서

금융업에서의 AI는 시장의 확장에 제조업과 함께 가장 큰 적용 사례 중에 하나이다. 그중에서 JP모건 체이스의 사례는 타 금융기관 또한 금융업의 AI적용에 귀감이 된다. 왜냐하면 금융의 데이터를 통한 AI 적용과 고객 서비스 최적화, 리스크 관리 등을 통해 발생되는 데이터가 AI 서비스의 기반이 되기 때문이다. AI를 단순히 기술 도입의 차원을 넘어, 전사적인 혁신의 도구로 활용하고 있는 사례가 되어 이를 통해 운영 효율성 향상, 비용 절감, 고객 만족도 개선 등 다양한 이점을 얻고 있으며, 금융업의 미래를 선도하고 있기에 타 금융기관에서도 적용 가능한 사례들이 많은 데서 배울 점이 있다. 특히 AI관련 인력과 자원의 배분은 가장 탁월하다. 이는 의지만으로는 채울 수 없는 필수불가결한 요소이다.

JP모건 체이스는 AI 및 데이터 과학 분야에서 수천 명의 전문가를 고용한다. 이들은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 연구원, 소프트웨어 개발자 등으로 구성된다. AI 및 데이터 과학 팀은 전 세계적으로 수천명의 데이터 과학자와 AI 전문가를 고용하고 있는 것으로 알려지고 있다. 시간이 지날 수록 더 증가했을 가능성이 크다. 조직으로는 AI 연구를 위한 전용 조직인 AI Research 팀을 운영하며, 이 팀은 최신 AI 기술을 연구하고 금융 서비스에 적용하는 역할을 한다. 예산에 있어서도 탁월하다. 2023년 기준으로 JP모건 체이스는 전체 기술 예산으로 약 150억 달러를 책정했다. 이 예산 중 상당 부분이 AI, 머신러닝, 데이터 과학 프로젝트에 할당되는 것은 당연하다.

때문에 JP모건 체이스의 사례는 AI가 단순히 기술적 도구가 아니라, 비즈니스 전략의 핵심 요소로 공을 들이면서 자리 잡고 있음을 보여주고 있다. 다만, 이러한 JP모건 체이스의 AI 기술 적용이 보편적인 금융에서도 모든 서비스와 효율을 위해 AI 기술이 적용되고 계속 진화하고 있다는 것이다. 때문에 모든 금융기관에 적용 가능하며 자신들의 영역에 맞게 적용 운용하는 것만이 과제로 남는다.