조좌진 롯데카드 대표이사가 AI(인공지능)활용에서 차별화된 개인화 서비스 개발의 선두주자가 되고 싶다고 밝혔다.
업권별로는 ▲금융투자 29곳(증권 16곳, 자산운용 13곳) ▲보험 17곳(생명보험 8곳, 손해보험 9곳) ▲은행(시중, 지방, 인뱅) 9곳 ▲금융지주 5곳 ▲2금융 11곳(카드 7곳, 캐피탈 2곳, 저축은행 2곳) ▲빅테크 3곳을 대상으로 했다. 조사는 2024년 1~2월 중 객관식 8개 문항 설문지에 익명 답변하는 방식으로 진행됐다.
희망 AI 활용 수준 최대 80%
설문에 참여한 조좌진 대표는 ‘현재 당사의 업무/사업에서 AI 활용 수준은?’이라는 질문에 30~40%를 선택한데 이어 희망 활용 수준으로 50~80%를 선택했다. AI활용을 현재 수준의 2배 가까이 확대하고 싶어하는 것이다. 조 대표는 관련 분야에 AI 활용 확대함으로서 ‘비용 절감’과 ‘업무 효율성 제고, 시간 절약’ 효과가 있을 것이라고 기대했다.
다만 ‘수익사업, 경영전략과 연계성 미흡’, ‘지속적 투자 재원 확보 어려움’의 이유 등으로 AI도입에 애로사항이 있다고 답했다. 이에 AI를 금융권 전반적으로 활성화하기 위해서는 ‘금융+IT 산업 관련 규제 정착’, ‘법률 대비 빠른 기술발전에 대한 법 적용 문제 해결’이 필요하다고 피력했다.
데이터사이언스실에서 AI업무 담당
조좌진 대표는 “롯데카드는 신용관리, 마케팅 모형개발, APP내 콘텐츠 추천알고리즘, 카드 상품 추천알고리즘 등의 개발과 서비스화에 AI를 적극적으로 활용하고 있다”며 “특히 신용관리 분야에서는 높아지는 신용리스크에 안정적으로 대응하기 위해 새로운 AI모형을 적극 도입해 확대할 예정”이라고 발혔다.이처럼 사업 전반에서 AI를 적극적으로 활용하고 있는 롯데카드는 놀랍게도 아직 AI 전담 조직이 따로 없다. 다만 Digi-LOCA본부 내 데이터사이언스실이 AI관련 업무를 담당하고 있다.
롯데카드에서 AI업무를 담당하고 있는 데이터사이언스실은 데이터사이언스팀, 추천알고리즘팀, Datus분석팀 등 3개 팀으로 구성돼 있다. 데이터사이언스팀은 통계, 머신러닝 등을 활용한 분석/모델링을 통해 전사이슈 분석, 마케팅 정교화를 위한 타겟 모델링 및 인사이트 도출에 기여하고 있다.
추천 알고리즘팀은 콘텐츠 생산부터 대 고객 서비스 내에 콘텐츠/상품 추천 알고리즘(AI 활용) 개발, API를 활용하여 실시간으로 추천 서비스가 가능하도록 업무를 담당하고 있고, 콘텐츠 생성에 생성형 AI를 활용하기 위해 연구 검토 중이다.
마지막으로 Datus분석팀은 광고, 데이터 판매 및 분석 사업과 Datus 플랫폼이라고 하는 개인사업자 대상 서비스 플랫폼을 운영/관리하며, 제휴사 광고 캠페인을 지원함에 있어 머신러닝을 활용한 타겟팅 기법을 활용 중이다.
생성형 AI 활용과 가능성에 집중
조좌진 대표는 AI 부문에서 ‘생성형AI’에 가장 주목하고 있다. 맥킨지에 따르면 금융 분야 생성형 AI 시장 규모는 2022년 62억 2000만 달러에서 2032년 97억 2000만 달러로 10년 만에 약 15배 이상 성장할 것으로 전망된다. 조 대표는 이러한 흐름에 맞춰 생성형AI 도입 및 적용을 고려하고 있다.조 대표는 “시장의 생성형 AI 활성화에 발 맞추어 디자인, 콘텐츠 생성 등 비교적 리스크가 적은 내부 업무에서부터 AI를 활용한 업무 효율화를 추진해 나갈 예정”이라며 “추후 생성형 AI가 안정화 되고 금융 업권의 법적 규제 및 제도가 안정화 된다면 챗봇 서비스 등 대 고객 서비스로의 AI활용 영역을 확대해 갈 예정”이라고 밝혔다.
이해도 바탕 개인화 서비스 선두주자 목표
조좌진 대표는 이처럼 AI의 중요성이 커지는 시대에서 요구되는 중점 능력으로 ‘이해’를 꼽았다. 조 대표는 “AI 시대에 요구되는 중점 능력은 머신러닝, 딥러닝, 인공지능등 다양한 알고리즘에 대한 이해 및 활용 능력 외에도 더불어 IT 기술에 대한 이해가 함께 있어야 된다고 생각한다”며 “AI/IT의 기술적인 역량도 중요하지만 기본적으로 AI를 적용하고자 하는 산업 분야에 대한 명확한 이해 및 실제 비즈니스화 하기 위한 Domain knowledge 및 창의성도 함께 있어야 한다”고 말했다.
이어 “결론적으로 AI 시대에서 AI만 알고 산업/비즈니스에 대한 이해가 수반되지 않는다면 결코 좋은 성과로 이어지기 어렵다고 생각한다”고 덧붙였다.
조 대표는 금융권 AI 인재 발굴을 위해 자체적인 노력에도 힘쓰고 있었다. 그는 “최근 2~3년 동안 Data Scientist에 대한 충원 및 교육은 타사대비 빠른 속도로 이루어졌고 내부 교육 프로그램도 정비 중”이라고 전했다.
마지막으로 그는 이와 같은 노력을 통해 “AI 활용에서 차별화된 개인화 서비스 개발의 선두주자가 되고 싶다”며 성장 의지를 피력했다.
다른 카드사 대표들은
한국금융신문의 금융권 CEO 대상 2024년 AI 활용과 전망 설문조사에서 조좌진 대표를 포함한 카드사 수장들은 회사의 AI 활용 수준을 현행(7개사 평균 30%)에서 두 배 이상(희망 평균 65%) 높이고 싶어하는 것으로 확인됐다.카드사 대표들이 꼽는 AI 활용 중점 분야는 챗봇, 소비자 상담 분야인 것으로 조사됐다. '당사가 현재 AI 활용에 가장 중점을 둔 분야, 투자 계획이 가장 큰 분야는?에서 카드사 대표들이 가장 많이 선택한 항목은 ‘AI 챗봇, 소비자 상담 분야’로 전체의 33.3%에 달했다.
이어 ‘결제 빅데이터 서비스 활용’이 19.0%, ‘AI 리서치/연구 분야’가 14.3%로 집계됐다. 이 외에도 ‘업무자동화’, ‘금융사기 적발’ 등이 카드사 AI 활용 중점 분야로 꼽혔다.
카드사 대표들은 AI 도입을 통한 효과로 업무 효율성 제고 및 시간 절약을 기대했다. ‘금융권 AI 도입에 따른 긍정적 효과는?’이란 질문에 관련 답변이 50%에 달하는 선택을 받았다. 비용절감에 대한 기대도 21.4%로 높은 것으로 파악됐다.
반면 ‘보안 강화’ 항목은 카드사 대표들의 선택을 하나도 받지 못했다. 그 이유는 ‘금융권 AI 도입에 따라 발생할 수 있는 부정적 영향은?’ 질문에서 확인할 수 있었다.
AI의 부정적 영향을 묻는 질문에 카드사 대표들은 ‘기술적 한계 및 신뢰성 리스크(35.4%)’를 가장 우려하고 있었다. 이어 ‘시스템 오류(21.4%)’와 ‘결정에 대한 책임 소재 문제(21.4%)’도 부정적인 영향이 될 수 있다고 평가했다.
카드사 대표들은 금융사에서 보안 문제가 예민한 만큼 아직 기술적 한계와 시스템 오류 가능성이 있는 AI를 보안에 활용하는 것엔 보수적인 입장인 것이다. 이에 금융+IT 산업 관련 규제 정착해 카드업계 AI가 더욱 활성화되기를 기대하고 있다.
홍지인 한국금융신문 기자 helena@fntimes.com
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