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2024.06.20(목)

[미래 금융] (1) 이제는 금융권도 AI 시대

기사입력 : 2022-02-08 09:56

(최종수정 2022-02-08 10:12)

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AI 성과가 가장 두드러진 곳 ‘패턴 인식’

지난해 정부는 AI 분야에 2조 넘는 예산 투입

“국내 은행, AI 도입 활발… 전문 인력 확충 필요”

은행권, 영업점 줄이는 대신 디지털 상담 창구로

[한국금융신문 임지윤 기자] 여러분 안녕하세요~! <한국금융신문> 금융부 ‘열정맨’ 임지윤 기자입니다. 만나 뵙게 돼 반갑습니다!

앞으로 금융권의 인공지능(AI) 소식을 전해드리려고 하는데요. AI는 많이 들어보셨죠~? 어릴 적 공상 과학(SF) 영화에서 로봇이 인간과 전쟁하고 그 속에서 사랑이 싹트는 걸 봤는데, 앞으로 이런 세상도 머지않아 보입니다. 영화 소품으로 등장하던 스마트폰이나 스마트워치를 사람들이 대부분 사용하고 자율주행 자동차와 하늘 나는 자동차까지 개발 중이니 말입니다.

금융권에서도 최근 디지털 전환(DT)에 역점을 두고 많은 변화를 시도하고 있는데요. AI를 이용해 업무를 자동화하고, 챗봇이 고객을 응대하며 신용평가와 대출 심사에도 활용하고 있습니다. 앞으로 펼쳐질 새로운 미래가 금융 소비자에게 어떻게 다가올지 살펴볼 텐데요. 최근 뉴스를 중심으로 개념과 시장 현황, 미래 전망 등을 말씀드리도록 하겠습니다.

코너 이름은 ‘미래 금융 AI’입니다! “에이~”, “아이~”라고 소리 내며 읽으면 좋을 것 같습니다. 혹시 ‘다른 이슈 OOO 있었는데?’ 또는 ‘이건 뭐예요?’ 이런 궁금증 있으신 분들은 ‘dlawldbs20@fntimes.com’으로 적극 연락 바랍니다! 다들 AI 분야 지식을 쌓아서 미래 시대에 대비해 보자구요~! 아자아자!! < 기자 말 >

〈한국금융신문〉 금융부 ‘열정맨’ 임지윤 기자가 전하는 금융권의 인공지능(AI) 소식, [미래 금융 AI]./사진=〈한국금융신문〉이미지 확대보기
〈한국금융신문〉 금융부 ‘열정맨’ 임지윤 기자가 전하는 금융권의 인공지능(AI) 소식, [미래 금융 AI]./사진=〈한국금융신문〉
오늘은 [미래 금융 AI] 첫 시간인데요. AI라는 용어는 다들 들어보셨죠~? AI는 ‘Artificial Intelligence)’의 약어로, ‘인공지능’을 뜻합니다. 간단히 말하면 인간의 지적 활동을 컴퓨터에게 수행시키기 위한 기술이라 할 수 있죠.

우리에게 AI 기술이 피부로 와닿은 건 지난 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 경기였죠. ‘아무리 기술이 발달됐다 하더라도 인간만큼 창의적인 생각은 못 하지 않을까?’라는 예상을 뒤엎고 AI가 인간을 이긴 것이죠.

금융권에서도 이제 점점 인간이 해온 일이 AI로 대체되고 있습니다. 기존에 사람이 일일이 검토해야 했던 대출 심사도 막대한 데이터를 바탕으로 AI가 자동 심사하고요. 시간 제약 없이 24시간 상담할 수 있도록 ‘챗봇’이 개발되고 있습니다. 앞으로 개인별 맞춤 자산관리가 가능하도록 금융권에서는 AI 개발에 속도를 내고 있는데요.

AI에 대해 알고 싶지 않으신가요? AI가 무엇인지, 금융권에는 어떻게 활용되고 있는지 같이 살펴봅시다~!

‘AI 붐’은 과거부터 여러 번 있었다


인공지능(AI)이 최근 ‘미래 먹거리’로 급부상하면서 화두가 됐지만, 사실 과거부터 ‘AI 붐(Boom)’은 여러 번 있었습니다.

첫 번째는 1956~1960년경이었고, 두 번째는 1980년대였죠. 그러나 모두 기술적 한계에 부딪혀 AI에 관한 열기는 금방 식었다고 합니다. 세 번째로 일어난 ‘AI 붐’이 2010년 이후인데, 이것이 지금까지 이어지고 있다고 보면 됩니다. 이렇게 AI 붐이 길어지는 배경은 빅데이터를 활용한 기계학습의 진전에 있습니다.

기계학습은 한 마디로 컴퓨터가 자동적으로 학습하는 능력을 갖춘 것입니다. ‘머신 러닝(Machine Learning)’이라고 영어 표현을 많이 쓰죠.

이제까지는 컴퓨터 데이터 처리 방법을 인간이 한 단계씩 프로그래밍해야 했지만, 최근에는 기계 학습 덕분에 복잡한 절차가 축소됐습니다. 컴퓨터가 많은 양의 데이터로부터 학습을 반복해 자동 수행하기 때문이죠.

자동 학습하는 AI 성과가 가장 두드러진 곳이 ‘패턴 인식(Pattern Recognition)’입니다. 도형과 자연언어를 인식하는 것으로, 컴퓨터가 가장 취약했던 분야였죠. 예를 들어 인터넷 쇼핑에서 상품 사진을 선정하는 작업은 과거에는 인간만 수행할 수 있었지만, 이제는 기계 학습에 의해 도형인식(Graphic Recognition)이 가능해져 컴퓨터에게 이 일을 맡길 수 있게 됐습니다.

이렇듯 우리 일상생활과 AI는 이제 굉장히 밀접해졌는데요. 하지만 AI에 관한 정의는 아직 명확히 내려지지 않은 상황입니다. 어느 범위까지의 컴퓨터 이용을 AI로 정의할 것인지 구분하기 어렵기 때문이죠. 단순히 컴퓨터를 이용하는 것을 두고 ‘AI를 사용한다’고 말할 수 있기도 합니다. 다만 이것은 넓은 의미의 AI 활용이고, 흔히 우리가 말하는 AI는 ‘빅데이터에 의한 기계 학습을 동반하는 컴퓨터 이용’이라고 보시면 됩니다.

AI는 점점 산업 분야를 가리지 않고 도입되고 있습니다. 그 영향력이 엄청나죠. 기존에는 컴퓨터와 로봇이 대체할 수 있는 분야는 주로 단순노동이었지만, 최근에는 AI가 지적 노동 분야에도 진출하고 있습니다. 우리가 모두 놀란 ‘알파고 VS 이세돌’ 바둑 경기가 한 가지 사례죠. 이 밖에도 번역 작업, 기사 작성, 작곡, 그림 그리기 등 인간만이 할 수 있다고 여긴 분야도 AI 능력이 발휘되고 있죠.

미국 스탠퍼드대학교가 2014년부터 시작한 ‘AI 100년(One Hundred Year Study on Artificial Intelligence) 프로젝트’ 첫 번째 보고서에서는 “AI는 인간의 능력을 강화할 때 가장 큰 잠재력을 가지며 생산 효율이 최고”라고 나와 있습니다. 또한 “2030년에 AI가 출장 방식에서부터 건강관리, 교육에 이르기까지 인류의 삶을 전방위로 바꾼다”고 하죠.

그 결과 앞으로는 인간이 수행해 온 많은 부분이 AI로 대체될 것이라는 전망이 많습니다. 하지만 일각에서는 AI 발전과 함께 새롭게 부상하는 일자리도 많아질 것이라는 얘기도 있습니다. 미래를 쉽게 단정할 수 없는 상황이기에 막연한 두려움이나 기대를 가질 필요 없어 보입니다. AI를 활용해서 어떤 일을 대체할 수 있을지, AI 가치가 언제 가장 극대화하는지 파악하는 게 지금 당장은 중요하죠.

정부는 생태계·활용·사람 중심 3대 분야에서 9개 전략 100개 과제를 담은 ‘인공지능 국가전략’을 수립해 추진 중에 있습니다. 4차 산업혁명에 대응하는 정부의 ‘한국판 뉴딜’ 중 데이터 댐 사업을 통해 자율 자동차·로봇·스마트 공장·스마트팜 등 산업 분야별 혁신 방안과 연계하고, 데이터 활용 속도를 한층 높이는 ‘디지털 뉴딜’ 정책의 일환인데요.

지난해 정부는 AI 분야에 2조원 넘는 예산을 투입했습니다. 문재인 대통령은 지난 2019년 ‘인공지능 기본구상’을 발표하며 “우리의 강점과 인공지능 기술을 결합해 가장 똑똑하면서 인간다운 인공지능을 만들 것”이라고 밝힌 바 있습니다.

은행권, AI 도입 어디까지 왔나


은행권에는 AI가 어떻게 쓰이고 있을까요?

지난해 12월 이에 관련해 서정호 한국금융연구원(원장 박종규) 선임연구위원이 ‘국내은행의 인공지능 도입현황과 경영 과제’라는 제목의 보고서를 하나 냈습니다. 2021년 5월부터 8월 사이 8개 국내은행을 대상으로 설문 조사를 한 결과를 담았죠.

보고서에 따르면, 대부분의 은행이 신용평가‧대출심사‧리스크 모니터링 분야에 AI를 활용하고 있었습니다. 대출심사에 있어서는 가공되지 않은 ‘비정형 데이터’를 이용해 신용평점 산출, 금리 승인, 한도의 세부 조정, 관련 오차 확인 등에 AI를 유용하게 썼고, 리스크 모니터링에 있어서는 자금 세탁 및 부정대출 등 비정상 패턴(anomaly)을 모델링 해 이상거래를 판별하는 데 사용하고 있었죠.

향후 어느 분야에 AI 기술을 더 적극적으로 활용할 것이냐는 질문에는 ‘챗봇(가상은행원 포함)’을 선택한 은행이 가장 많았습니다. 그다음으로는 신용평가와 대출심사 등이 뒤를 이었죠. 챗봇의 경우에는 고객용뿐 아니라 직원용에도 도입해 상품 설명, 규정 관련 질의 등에 대응하는 것으로 드러났습니다.

챗봇 시장은 전 세계적으로 커지고 있습니다. 미국 시장조사기관 트랜스페어런시 마켓 리서치(Transparency Market Research)에 따르면, 2015년 약 1억1300만달러(약 1350억원) 규모였던 글로벌 챗봇 시장은 매년 28%씩 빠르게 성장해 오는 2024년이면 약 10억달러(1조1965억원)에 달할 것으로 전망되고 있죠.

(참고 기사 : [AI 시대, 어디까지 왔나 (6) 금융공기업] 서민금융진흥원, ‘디지털 뉴딜’ 발맞춰 국민 편의 제고)

최근에는 시중은행이 AI를 활용한 디지털 상담 창구도 속속 열고 있습니다. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 확산 이후 급속도로 빠르게 진행된 금융권의 디지털화에 따른 생존 전략이라 할 수 있죠.

우리은행(은행장 권광석닫기권광석기사 모아보기)은 지난해 연말 고객이 화상으로 은행 서비스를 이용할 수 있는 원격 화상상담창구 ‘디지털 데스크’ 운영 개시를 알렸습니다. 고객은 이곳에서 별도 기기 조작 없이 디지털 데스크에 앉아 화면의 상담 연결 버튼만 누르면 화상상담직원이 연결돼 일반 창구 수준의 금융 서비스를 제공받을 수 있죠.

KB국민은행(은행장 이재근닫기이재근기사 모아보기)도 우리은행과 같은 날 대면 수준의 금융 서비스가 가능한 ‘KB 화상상담 서비스’를 시작했습니다. 마찬가지로 고객은 신분증 촬영, 비밀번호 확인 등 비대면 실명 확인 절차를 거치면 해당 서비스를 통해 신규‧예적금 등에 가입하거나 상담받을 수 있습니다.

국민은행 관계자는 “화상상담 서비스는 대면과 비대면 장점을 접목해 전문 상담이 가능하다는 장점이 있다”며 “향후 디지털 무인점포, 편의점, KB금융그룹(회장 윤종규닫기윤종규기사 모아보기) 계열사 등과도 연계할 것”이라고 밝혔는데요.

국민은행이 계획한 디지털 무인점포는 이미 신한은행(은행장 진옥동닫기진옥동기사 모아보기)과 하나은행(은행장 박성호닫기박성호기사 모아보기)이 우선 시행하고 있습니다. AI를 활용한 가상 은행원 등 기존 오프라인 편의점에 첨단 기술을 접목해 은행을 구축하는 ‘숍인숍(Shop in Shop)’ 방식으로 디지털 점포를 선보인 것이죠.

이러한 은행권의 디지털 점포 개설은 오프라인 점포 통폐합과 인력 축소 등 비용을 줄이는 동시에 노년층 등 금융취약계층 편의성을 높이기 위한 은행들의 생존 전략으로 풀이됩니다. 오프라인 점포 채널 이용은 갈수록 줄어드는 반면, 인터넷뱅킹이나 모바일뱅킹 이용은 점점 늘어나고 있기 때문이죠.

한편, 신한은행(은행장 진옥동)은 최근 미국 라스베이거스에서 열린 국제 전자제품박람회(CES)에서 금융권 최초로 참석해 AI 뱅커(은행원)를 선보였습니다. 이미 약 80여 대 AI 뱅커를 영업점에 도입한 상태인데, 이를 기점으로 AI 서비스 범위를 확대한다는 계획입니다.

NH농협은행(은행장 권준학닫기권준학기사 모아보기)은 AI 은행원을 정규직으로 채용하고 근무부서에 배치까지 했습니다. ‘정이든’ ‘이로운’이라는 이름의 두 은행원은 신규직원 직무교육을 마친 뒤 디지털 전환(DT‧Digital Transformation) 디지털 연구‧개발(R&D) 센터에 배치됐습니다. 앞으로 ‘인공지능 신사업 추진’ 지원 업무를 맡을 예정인데요. 놀랍지 않나요?

앞으로 금융권에 AI 활용이 더욱더 확대될 것이라는 미래가 그려지지 않으신가요?

NH농협은행(은행장 권준학) 디지털 전환(DT) 전략부에 배치된 정이든, 이로운 인공지능(AI) 은행원./사진=NH농협은행이미지 확대보기
NH농협은행(은행장 권준학) 디지털 전환(DT) 전략부에 배치된 정이든, 이로운 인공지능(AI) 은행원./사진=NH농협은행
AI 도입이 생산성 향상으로 이어지려면


한편, 국내 은행들은 AI를 도입하는 과정에서 여러 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다.

앞서 서정호 연구위원의 보고서에 따르면, AI를 도입하는 과정에서 겪고 있는 주요 애로사항으로는 ‘데이터 부족’을 답한 은행이 25%로 가장 많았는데요. 이어 ‘관련 전문 인력 부족’(21%), ‘장‧단기적 도입 전략 미흡’(13%), ‘규제 준수 부담’(13%) 등으로 집계됐습니다.

서 연구위원은 AI 기술 도입이 앞으로 국내은행의 생산성 향상으로 이어지기 위해 기울여야 할 노력으로 세 가지를 꼽았습니다.

우선 금융당국이 지난 7월 마련한 ‘금융분야 AI 운영 가이드라인’에 따라 AI를 금융 규제 틀 안에서 활용할 수 있도록 내부관리체계를 정비해야 한다고 주장했죠. 둘째로 AI 시스템 개발에 필요한 학습 데이터(training data) 확보에 적극 나서야 한다고 강조했습니다. 마지막으로 AI 분야의 전문 인력 확충에 주력해야 한다고 피력했고요.

특히 AI 활용 초기 단계임에도 단기성과를 요구하는 경우가 빈번한 데다 알고리즘 결과를 과도하게 기대하는 경향이 있어 AI 도입이 오히려 소극적으로 진행될 가능성에 우려를 표했는데요.

서 연구위원은 “국내은행은 이와 같은 정책 변화와 담당자들의 인식을 감안해 인공지능 도입에 관한 장단기 전략을 재점검하고 일관성 있게 추진할 필요가 있다”고 전했습니다.

앞으로 금융권의 AI 미래는 어떻게 펼쳐질까요? 최신 정보들을 모아 분석하고 정리해서 자주 찾아뵙도록 하겠습니다. 다음 이야기는 ‘금융 분야에 사용되는 AI 기법’에 관해 살펴볼게요. 다들 겨울 끝자락 잘 보내세요~!

임지윤 기자 dlawldbs20@fntimes.com

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