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2024.06.19(수)

[데스크칼럼] 금융의 판을 흔드는 생성형 AI

기사입력 : 2024-06-03 14:27

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AI·빅데이터 융·복합 기술력이 미래 금융 성패 척도
모든 금융 서비스 제공하는 슈퍼 원앱에 진화 올인
금융 산업의 패러다임 전환 맞춰 제도 지원책 필요

[데스크칼럼] 금융의 판을 흔드는 생성형 AI이미지 확대보기
[한국금융신문 김의석 기자] 지난 3월, 인구 1만6000명의 작은 섬나라 앵귈라가 AI 열풍 덕분에 뜻밖의 경제적 이득을 봤다는 외신 보도가 있었다. 앵귈라의 국가 도메인 ‘.ai’의 수요가 폭발적으로 증가해 지난해 앵귈라는 도메인 수입으로 3200만 달러(약 430억 원)를 벌어들였다는 것이었다. 이는 앵귈라 GDP의 10%를 넘는 금액으로, AI의 영향력을 단적으로 보여주는 사례다.

오픈AI가 2022년 말 챗GPT라는 생성형 AI를 선보인 이후 우리의 일상은 급격히 변화하고 있다. 단순 번역을 제공하던 파파고(Papago)는 이제 동시통역까지 가능해졌고, 유튜브 같은 SNS 플랫폼에서는 AI 알고리즘이 소비패턴을 지배하고 있다. 검색, 대화, 추론, 통역까지 가능한 'GPT-4'의 등장으로 AI 열풍은 더욱 거세졌다. 이는 과거 체스 AI 딥블루나 바둑 AI 알파고가 주목받던 것과는 차원이 다르다.

생성형 AI는 금융업에도 미치고 있다. 금융상품 추천과 매매 전략 분석, 금융사기 탐지, 대출 심사, 자산 포트폴리오 최적화, 보안 감시 등 금융의 다양한 분야에서 AI 기술이 활용되고 있다. 한국신용정보원 보고서에 따르면, 국내 금융부문 인공지능 시장 규모는 2026년까지 연평균 38.2% 성장해 3조2000억 원의 시장을 형성할 것으로 내다봤다.

이처럼 금융 산업이 생성형 AI와 빅데이터 기술이 결합돼 새로운 융복합 상품과 서비스를 선보이면서 이젠 전통 금융업 시대는 저물었다는 평가도 뒤따른다. 구글, 아마존, 메타, 애플, 알리바바 등 테크 기업들은 이미 다양한 방식으로 금융 시스템에 스며들었다. IT공룡들이 AI 금융 서비스를 만들면서 금융사 경쟁사는 빅테크 기업이 됐다. IT기업의 공세를 막지 못하는 금융사는 도태될 수밖에 없는 위기감이 감돌고 있다. 새로운 환경에서 전통 금융기관들은 살아남기 위해 테크기업으로 변신을 꾀하고 있다.

KB, 신한 등 금융지주들은 빅테크 기업과 경쟁에서 생존하고자 AI 전담 부서를 확대 개편하고, 데이터 핵심 인재 영입에도 전력을 다하고 있다. 이들 금융회사는 대고객 서비스에 생성형 AI를 접목하려는 다양한 시도를 하고 있다. 오픈AI의 챗GPT와 GPT-4, 구글의 바드, 네이버의 클로바X 등 대규모 언어 모델을 활용한 서비스가 그 예다.

은행 등 금융회사들은 생성형 AI와 빅데이터 기술을 활용해 인적 오류가 발생하기 쉬운 업무를 빠르고 정확하게 처리하고 있다. 생성형 AI가 출현한 이후 금융권에선 ‘AI 은행원’과 같은 AI 기반 혁신 금융서비스 경쟁이 더욱 가속화되고 있다. 일례로 연중무휴로 고객 응대를 해도 아무런 불만 없이 친절하게 금융서비스를 제공하는 ‘AI 은행원’을 상상하는 것은 이제 어려운 일이 아니다. 생성형 AI 기반 보험 상품은 고객의 건강 상태와 생활 습관을 분석해 맞춤형 보험 상품을 제공할 수 있다. AI를 활용한 투자 자문 서비스는 고객의 투자 성향을 분석하고 최적의 투자 전략을 제안한다. AI 기반 초개인화 금융이 확산된다면 지금의 금융 패러다임은 완전히 뒤바뀔 것이다.

GPT 출시로 생성형 AI에 대한 관심이 높아지는 가운데 KB·신한·하나·우리금융지주사가 이러한 기술을 금융 서비스에 접목하는 속도가 빨라지고 있다. 특히 기존 데이터 학습을 통해 새로운 가치를 창출하는 생성형 AI 적용은 금융 산업의 신성장 동력 내지 금융 서비스 혁신의 핵심 축으로까지 불린다.이미지 확대보기
GPT 출시로 생성형 AI에 대한 관심이 높아지는 가운데 KB·신한·하나·우리금융지주사가 이러한 기술을 금융 서비스에 접목하는 속도가 빨라지고 있다. 특히 기존 데이터 학습을 통해 새로운 가치를 창출하는 생성형 AI 적용은 금융 산업의 신성장 동력 내지 금융 서비스 혁신의 핵심 축으로까지 불린다.


앞으로도 금융 산업에서 생성형 AI의 역할은 계속 강화될 전망이다. 대량의 금융 시장 데이터 분석 능력이 업그레이드되어 자산관리 투자 기회 식별이 개선되고, 알고리즘과 딥러닝의 발전으로 예측 능력이 향상되면서 금융 산업은 효율성과 정확성을 높일 것이다. 이는 단순히 금융 서비스의 질을 높이는 것에 그치지 않고, 고객 맞춤형 서비스 제공을 통해 고객 만족도와 충성도를 극대화하는 결과를 가져올 것이다.

하지만 이는 어디까지나 AI의 긍정적인 측면에서 바라본 기대일 뿐, 금융회사 AI 담당자들이 마주하는 현실에선 오히려 걱정이 앞선다. AI 은행원의 역할이 제한적이지만, 향후 서비스의 범위가 확대된다면 ‘금융 불완전판매’ 등 보다 복잡한 상황의 문제를 일으킬 수 있어서다. ‘설명할 수 있는 AI’를 포함한 폭넓은 ‘AI 윤리’의 문제가 금융권의 역동적인 AI 투자를 제약한다. 현실적으로 금융권에서 이러한 AI의 단점을 극복할 수 있는 유일한 방법은 ‘AI의 고도화’뿐이다. 예를 들면 방대한 IT인프라 자원을 활용한 데이터를 꾸준한 학습하고, 축적해나가는 것이다. 이를 위해 금융회사들에게 필요한 것이 IT비용을 줄이면서 컴퓨팅 파워를 유연하게 조절할 수 있는 ‘클라우드(Cloud)’ 인프라의 원활한 활용이다. 그러나 현재 이러한 금융 클라우드의 원활한 활용은 사실상 불가능하다.

금융 서비스 역시 안전성과 신뢰성이 매우 중요하기 때문에, AI 시스템을 구현하고 관리하는 데 있어 전문적인 접근이 필요하다. 또한, 데이터 보안과 개인정보 보호를 위한 철저한 시스템 구축과 검증도 과제다. AI의 편향성 문제를 해결하기 위한 투명하고 공정한 알고리즘 개발도 필수적이다.

2030년에는 현재의 리딩 금융그룹 판도가 유지된다는 보장이 없다. AI와 빅데이터를 중심으로 한 기술 혁신이 금융 산업의 미래를 결정짓는 중요한 변수가 될 것이다. 금융 혁신은 이제 선택이 아닌 필수다. 금융 혁신을 통해 경쟁 우위를 확보하고, 초개인화 금융 서비스를 제공하는 것이 금융회사의 생존을 좌우할 것이다. 지금은 생성형 AI를 통해 미래를 준비해야 할 때다. 시간이 별로 없다.

김의석 한국금융신문 기자 eskim@fntimes.com

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