
자본시장연구원은 10일 오전 9시 30분 여의도 콘래드 호텔에서 ‘AI와 금융투자업의 혁신’을 주제로 개원 28주년 기념 컨퍼런스를 개최했다.
이윤수 금융위원회 증권선물위원회 상임위원은 “금융권에서 AI는 선택이 아닌 필수다. AI 기술을 활용하면 리스크 관리 고도화, 맞춤형 자산관리 등 무궁무진한 기회가 열릴 것”이라고 말했다.
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금융분야 AI 특허 증가세… “데이터 확보 중요”
전반적으로 AI가 금융업계의 미래를 크게 바꿀 것이라는 기대감이 높았다.김진영 자본연 연구위원은 국내 금융 분야에서 AI 특허가 늘고 있다는 사실에 주목했다.
김 연구위원은 “AI 특허는 비상장기업 중심으로 출원되고 있다”며 “SaaS(서비스형 소프트웨어) 스타트업이 금융 서비스에 AI 접목을 주도하고 있다”고 말했다.
통계적 머신러닝은 수치 데이터 기반의 예측·평가 업무를 담당하고, 딥러닝은 이미지와 대규모 거래 패턴을 분석한다고 했다. 가장 최근에 나온 생성형 AI는 고객 커뮤니케이션·공시·IR 등 대외 업무에 쓰이고 있다고 김 연구위원은 설명했다.
하지만 그는 "금융은 고도의 정확성과 신뢰성이 요구되는 산업이라는 점에서 AI 적용에 신중해야 한다"고 덧붙였다.
이어 권민경 자본연 연구위원은 트랜스포머를 중심으로 투자의 미래를 설명했다. 크게 두 가지 패러다임을 소개했다.
하나는 LLM(대규모언어모델) 에이전트(스스로 판단하고 행동하는 AI) 투자 모델이다. 이 모델은 인간의 지식을 학습해서 팀 의사결정 과정에 활용하고 자동화하는 것이다. 분업과 협업을 통해 복잡한 문제를 해결하는 것이 장점이지만, 역사가 길지 않아서 숫자 분석에 약점이 있다. ‘리드 에이전트(의사결정을 주도하는 AI)’의 판단이 신뢰할 만한지도 검증이 부족하다.
또 다른 하나는 금융 특화 모델이다. 인간의 지식이나 고정관념은 배제하고 금융 데이터의 자체 패턴을 학습한다. 인간이 발견하기 어려운 새로운 투자 기회를 포착할 수 있다는 장점이 있다.
권 연구위원은 두 모델을 소개하면서 데이터 확보의 중요성을 강조했다. 그는 “최근 AI 기술은 투자의 패러다임을 바꿀 만큼 잠재력이 크다"며 "고품질 데이터는 물론, 당장은 관련이 없어 보이는 데이터라 할지라도 모두 확보해두는 게 중요하다”고 말했다.
아울러 그는 “데이터의 다양성은 AI가 발견할 수 있는 패턴의 수를 기하급수적으로 늘리는 핵심 동력이 될 것”이라고 내다봤다.

금융투자업 현장서도 AI 혁신 필요성 체감
금투업계에서도 AI 혁신의 필요성에 대해 한 목소리를 냈다. 진정혁 미래에셋증권 이사는 “금투업종은 유난히 비정형 데이터를 처리하는 업무가 많다"며 "생성형 AI를 도입하면서 업무 처리 속도가 빨라지고 있는 것을 체감한다”고 말했다.
특히 LLM이 도입되고 업무 중에 참고해야 하는 법령이나 문서를 빠르게 찾을 수 있어서 업무 혁신이 이뤄졌다고 했다.
진 이사는 “그중에서도 장외파생상품 만기일이나 계약 조건이 복잡해서 단순하게 구체적인 날짜를 뽑아내기 어려운데, LLM은 이를 자동적으로 산출하고 사람은 확인만 하면 된다”고 설명했다.
김홍곤 KB자산운용 운용본부장은 "AI 기술과 투자에 전문성이 있는 융합형 인재가 필요하다"고 강조했다. 그러면서 정부의 금융 분야 클라우드와 망 분리 규제에도 목소리를 냈다.
김 본부장은 “보안규제가 심해서 내부망과 외부망을 자유롭게 쓰지 못한다”며 “AI와 금융산업이 발전할 수 있도록 규제 완화가 되기를 바란다"고 강조했다.
방의진 한국금융신문 기자 qkd0412@fntimes.com
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