금융에서 인공지능(AI)이란 무엇인가요?

기존 소프트웨어와 달리 AI 시스템은 인간의 지능과 추론을 모방하고 시간이 지남에 따라 학습할 수 있으며 새로운 정보를 처리하면서 지속적으로 개선할 수 있습니다. 핀테크의 발전으로, 금융 기관은 효율성을 높이고 위험을 줄이며 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 신용 평가, 사기 탐지, 알고리즘 거래, 포트폴리오 관리, 규정 준수 및 고객 서비스 같은 애플리케이션을 지원합니다.

AI는 패턴을 식별하고 실시간 예측을 수행함으로써 기관이 운영을 간소화 하고 시장 및 고객 요구에 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.

금융 산업은 데이터 집약적인 프로세스와 의사 결정에 의존합니다. AI 도구는 대규모 데이터를 신속하고 정확하게 처리할 수 있어 다양한 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 다음과 같은 영역에서 도움을 줄 수 있습니다.

운영 효율성: AI 기반 자동화는 수동 워크로드를 줄이고 프로세스를 간소화하며 오류를 최소화합니다.

위험 관리: AI 모델은 잠재적 위험을 보다 정확하게 평가하고 사기 행위를 실시간으로 탐지하는 데 도움이 됩니다.

고객 경험: AI는 챗봇 및 가상 어시스턴트를 통한 맞춤형 재무 자문 및 대응형 고객 서비스와 같은 개인화된 상호 작용을 제공할 수 있습니다.

규정 준수: AI는 모니터링 및 보고 프로세스를 자동화하여 규정 준수를 간소화하며, 이를 통해 기관은 복잡한 규정을 준수할 수 있습니다.

경쟁 우위: AI를 활용하는 기관은 비용을 최적화하고 혁신을 가속화하여 개선된 서비스를 제공할 수 있으며, 이는 경쟁이 치열한 시장에서 더 나은 위치를 차지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지능형 기술이 발전함에 따라 AI는 금융 산업의 혁신과 성장의 핵심 동력으로 부상하고 있습니다. 이러한 인공지능의 발전 덕분에 기존 은행 및 투자 모델을 재정의하는 더 스마트하고 빠르며 확장 가능한 솔루션이 가능해집니다.

AI는 금융 에코시스템의 여러 영역에 걸쳐 적용되고 있습니다. 다음은 금융 분야에서 AI를 사용하는 가장 일반적인 몇 가지 사용 사례입니다.

인공지능(AI) 기반 알고리즘은 오늘날 금융 시장의 중요한 구성 요소로, 초단타 거래(HFT)와 복잡한 투자 전략을 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 더욱 복잡한 분석을 수행하고 과거 시장 데이터, 뉴스 감정, 실시간 가격 변동을 포함한 방대한 데이터 세트를 분석하여 인간의 능력을 뛰어넘는 속도와 규모로 거래를 실행할 수 있습니다.

• 예: 거래 플랫폼은 강화 학습을 사용하여 시장 시나리오를 시뮬레이션하고 변화하는 조건에 동적으로 적응합니다.
• 영향: 알고리즘 거래는 수익성을 향상시키고 거래자와 기관의 위험 관리를 지원할 수 있습니다.

비용 관리 자동화부터 규정 준수 모니터링 단순화까지, AI 기반 도구를 통해 조직은 정확성과 일관성을 유지하면서 증가하는 거래량을 처리할 수 있습니다. 이러한 발전은 생산성을 향상시키고 재무 운영의 확장성을 지원합니다.  

• 예: IBM의 watsonx Orchestrate는 장부 입력을 자동화하여 주기 시간을 90% 이상 단축하고 연간 미화 60만 달러를 절약합니다.
• 영향: 워크플로 자동화를 통해 운영 비용이 절감되고, 보다 가치 있는 활동에 인력을 투입할 수 있습니다.

기존의 신용 평가 방법은 소득과 신용 기록과 같은 제한된 데이터 세트를 기반으로 합니다. AI는 공과금 납부 내역, 소셜 미디어 활동, 지리적 위치 패턴과 같은 대체 데이터 소스를 통합하여 신용 평가의 범위를 넓힙니다. 이 접근 방식은 전통적인 신용 기록이 없는 개인의 신용 접근성을 개선할 수 있습니다.

• 예: AI 모델을 도입한 신용협동조합에서는 여성과 소수 인종에 대한 대출 승인률이 40% 증가했다고 보고했습니다.¹
• 영향: AI 기반 신용 평가 모델은 편향을 줄이고, 대출 승인율을 높이며, 채무 불이행 위험을 낮출 수 있습니다.

AI 기반 챗봇과 가상 비서가 일상적인 고객 문의를 처리하고, 즉각적인 응답을 제공하여 인간 상담사는 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다. 이러한 대화형 AI 시스템은 자연어 처리(NLP)를 통해 고객의 요구를 효과적으로 이해하고 대응할 수 있습니다.

• 예: 한 사례 연구에서 Bank of America의 Erica 챗봇은 20억 건 이상의 고객 상호작용을 처리했으며, 잔액 조회 및 청구서 결제와 같은 작업을 지원했습니다.²
• 영향: 챗봇을 사용하면 24시간 연중무휴 지원을 제공하고, 일상적인 문의에 대한 응답 속도를 높일 수 있습니다.

AI 사기 탐지 활동은 딥 러닝 알고리즘과 예측 분석을 사용하여 거래 패턴을 실시간으로 추적하고, 의심스러운 활동을 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별합니다. 머신 러닝 모델은 새로운 사기 전술에 적응할 수 있어 탐지 정확도를 개선하며 동시에 오탐률을 줄일 수 있습니다.

• 예: 신용카드 회사는 AI를 활용해 이상한 소비 패턴을 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, 갑자기 외국에서 큰 금액의 구매가 발생할 경우, 이를 탐지하여 무단 거래를 방지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
• 영향: 금융 기관의 90%가 AI를 사용하여 사기 조사를 신속하게 진행하고 새로운 전술을 실시간으로 탐지하고 있습니다.³

AI는 자연어 처리 및 이미지 인식과 같은 도구를 사용하여 문서, 사진 및 비정형 데이터를 분석하고, 인수 및 보험금 청구 워크플로를 자동화함으로써 보험 운영을 혁신하고 있습니다. 이를 통해 더 빠른 위험 평가, 맞춤형 보험료 산정 및 신속한 보험금 지급이 실현되고 있습니다.

• 예: AI 기반 시스템은 손상 증거 사진과 텍스트 기반 청구 양식을 몇 초 만에 처리하여 앞유리 수리와 같은 일반적인 문제에 대한 승인 속도를 높일 수 있습니다.
• 영향: 보험사는 AI 기반 자동화를 통해 효율성 향상, 빠른 보상 처리 및 사기 탐지 강화 효과를 보고 있습니다. 

AI 도구는 시장 동향을 파악하고 금융 및 투자 포트폴리오를 최적화할 수 있는 고급 데이터 분석에 사용됩니다. 이러한 시스템은 개인 투자자와 기관 자산 관리자 모두에게 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

• 예: 2025년 현재 자산 관리자의 91%가 포트폴리오 구성 및 연구에 AI를 사용 중이거나 사용할 계획이며, 이는 2023년의 55%에서 크게 증가한 수치입니다.⁴
• 영향: AI는 고급 투자 전략에 대한 접근성을 확대하여 더 많은 투자자들이 이를 이용할 수 있게 해줍니다.

예측 분석은 AI 모델을 활용하여 과거 데이터의 패턴을 식별하고 미래 결과에 대한 예측을 내립니다. 이는 금융 기관이 위험을 예측하고 새로운 기회를 발견하는 데 유용합니다. 또한 AI는 유동성을 예측하는 현금 흐름 관리와 같은 작업도 지원합니다.

• 예: AI 시스템은 글로벌 경제 지표를 분석하여 시장 동향을 예측함으로써 기업이 투자나 자원 배분과 관련된 선제적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 영향: 예측 모델을 사용하는 금융 기관은 현금 흐름 추세, 가격 변동 및 시장 역학에 대한 통찰력을 활용하여 전략 계획과 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

금융 서비스 산업은 엄격한 규제 요구 사항에 따라 운영됩니다. AI 시스템은 거래 모니터링을 자동화하고 의심스러운 활동을 감지하여 규정 준수를 돕습니다. 또한 기관이 변화하는 규정에 대한 최신 정보를 파악할 수 있도록 도와줍니다.

• 예: AI 도구는 법적 문서를 분석하고 내부 정책을 조정하여 새로운 규정을 준수하도록 보장합니다.
• 영향: 자금세탁 방지 노력에 AI를 활용하는 금융기관은 문제에 더 빠르게 대응할 수 있으며, 시간이 지나면서 모니터링 시스템의 정확도를 높일 수 있습니다.

AI는 금융 기관에 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.

위험 관리 개선: AI 시스템은 신용 위험, 사기 탐지 및 시장 변동성에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

효율성 향상: 자동화를 통해 수동 작업이 줄어들고 워크플로가 간소화됩니다.

개인화된 경험: 금융 기관은 AI를 활용해 개별 고객의 요구에 맞게 상품과 서비스를 맞춤화할 수 있습니다.

확장성: AI 시스템은 속도나 정확성을 저하시키지 않으면서 증가하는 거래량을 처리할 수 있습니다.

금융 포용 확대: AI는 비전통적인 데이터 소스를 사용하여 신용도를 평가하고 금융 서비스에 대한 접근성을 높이며 신용 결정의 공정성을 확보합니다.

AI는 막대한 잠재력을 지니고 있지만, 금융 기관들이 해결해야 할 과제들도 함께 안고 있습니다. 이러한 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

• 알고리즘의 편향: 편향된 데이터 세트를 기반으로 학습된 AI 모델에는 특히 신용 점수와 같은 영역에서 차별적인 결과를 초래할 수 있는 편향이 포함될 수 있습니다.
• 설명 가능성 부족: 복잡한 AI 시스템은 '블랙박스'처럼 기능하는 경우가 많아 규제 기관과 이해관계자에게 결정을 설명하기 어렵습니다.
• 사이버 보안 위험: AI 시스템은 적대적 공격 및 데이터 유출 포함한 사이버 공격에 취약합니다.
• 데이터 개인정보 보호 문제: 민감한 금융 데이터를 관리하는 것은 보안 및 준수 문제에 대한 우려를 제기합니다.
• 규제 불확실성: 표준화된 글로벌 규정이 없기 때문에 AI 시스템 구현이 복잡해집니다.

이러한 위험을 완화하기 위해 기관은 거버넌스 프레임워크를 도입하고, 윤리적인 AI 실천을 우선순위로 삼으며, AI 기반 프로세스에서의 투명성을 확보하고 있습니다.

다양한 이해관계자들이 금융 부문에서 AI 기술을 구현, 운영, 규제 및 사용하고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

금융 기관: 은행, 보험사 및 투자 회사가 AI를 도입하여 운영 효율성과 고객 경험을 향상시키고 있습니다.

기술 리더십: 최고정보책임자(CIO)와 최고기술책임자(CTO)는 AI 구현, 활용 및 보안에 관한 주요 결정을 내립니다.

경영진 리더십: 최고 경영진과 이사회는 AI 이니셔티브의 구현 및 사용과 적절한 관리에 관한 전략적 결정을 내립니다.

기술 제공업체: AI 도구, 플랫폼 및 인프라를 개발하는 회사입니다.

규제 기관: AI 시스템이 법률을 준수하고 시스템적 위험을 초래하지 않도록 하는 기관입니다.

고객: 개인화된 서비스와 향상된 접근성의 혜택을 누리는 최종 사용자입니다.

금융 분야에서 AI를 사용하려면 적절한 사용과 잠재적 위험을 최소화하기 위한 모니터링이 필요합니다. 선제적인 거버넌스는 책임감 있고 윤리적이며 투명한 AI 사용을 촉진할 수 있으며, 이는 금융 기관이 방대한 양의 민감한 데이터를 처리할 때 매우 중요합니다. 효과적인 AI 거버넌스의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

윤리 지침: 공정성, 투명성 및 책임성을 위한 원칙을 수립합니다.

규제 프레임워크: 정부와 EU 및 OECD와 같은 조직은 AI 거버넌스를 위한 기준을 수립하고 있습니다.

위험 관리: 금융 기관은 AI 도입과 관련된 위험를 완화하기 위해 강력한 통제 조치를 시행해야 합니다.

설명 가능한 AI(XAI): AI 시스템이 해석 가능하고 의사 결정이 정당화될 수 있도록 보장합니다.

많은 AI 애플리케이션은 이미 금융 서비스 분야에 널리 적용되고 있습니다. 그러나 발전과 새로운 기술은 새로운 방식으로 금융의 미래와 금융 산업의 디지털 혁신을 형성할 준비를 갖추고 있습니다.

생성형 AI는 사실적인 콘텐츠를 만드는 능력으로 주목을 받았습니다. 앞으로 금융 분야에서 애플리케이션의 미래에는 위험 관리를 위한 시나리오 모델링, 머신 러닝 모델 학습을 위한 합성 데이터 생성 및 고급 사기 시뮬레이션과 같은 보다 정교한 사용 사례가 포함될 수 있습니다. 이러한 생성형 AI 기능은 금융 기관이 잠재적인 도전 과제와 기회를 더 잘 이해할 수 있도록 지원함으로써 의사 결정 과정을 개선할 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 고객 서비스와 문서 분석과 같은 작업에 유용하지만, 차세대 AI 시스템인 대규모 추론 모델(LRM)은 이 잠재력을 더욱 확장할 수 있습니다. LRM은 복잡한 분석적 추론을 수행하도록 설계되어 복잡한 금융 시나리오를 시뮬레이션하고, 포트폴리오를 최적화하며, 신용 위험을 더 정확하게 평가하는 데 도움을 줍니다. 이는 금융 기관이 더 깊은 상황에 대한 이해와 전략적 계획이 필요한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전체 워크플로를 자율적으로 관리할 수 있는 AI 에이전트가 더욱 정교해질 것으로 예상됩니다. 이 에이전트는 비용 관리, 규정 준수 모니터링 및 현금 흐름 예측과 같은 복잡한 프로세스를 인간 개입 없이 처리할 수 있습니다. 자율 AI 에이전트는 자연어 처리, 의사 결정 및 상황 인식을 통합하여 운영 병목 현상을 크게 줄이고 조직 전반의 효율성을 개선할 수 있습니다.

데이터 개인정보 보호 및 사이버 보안에 대한 우려가 증가하는 가운데, 분산형 AI 시스템이 잠재적인 해결책이 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 중앙 집중식 서버에 의존하지 않고 로컬에서 데이터를 처리하므로 데이터 유출 위험을 줄이고 더 엄격한 데이터 보호 규정을 준수할 수 있습니다. 미래에는 금융 기관이 분산형 AI를 활용해 사기 탐지 및 신원 확인과 같은 작업에 안전하고 개인정보를 보호하는 솔루션을 구현할 수 있습니다.

실시간 사기 탐지는 이미 AI의 핵심 응용 분야 중 하나이지만, 앞으로는 이러한 시스템을 점점 더 복잡하고 대규모 거래 환경에 대응할 수 있도록 확장하는 데 초점이 맞춰질 것입니다.

분산형 AI 아키텍처와 엣지 컴퓨팅의 성장으로 사기 탐지 시스템이 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하여 대기 시간을 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 정확도를 높이기 위해 생체 인증 및 행동 분석과 같은 다양한 데이터 소스를 통합할 가능성이 높습니다.

임베디드 금융(금융 서비스를 비금융 플랫폼에 통합하는 것)은 점점 더 널리 확산되고 있습니다. AI는 이러한 경험을 더욱 개인화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 미래의 AI 시스템은 실시간 사용자 데이터를 활용해 맞춤형 금융 상품을 제공할 수 있을 것입니다. 예를 들어, 맞춤형 대출 옵션이나 투자 추천을 전자상거래 플랫폼, 소셜 미디어 앱 또는 기타 디지털 에코시스템 내에서 직접 제공할 수 있습니다. 이러한 추세는 소비자가 금융 서비스와 상호 작용하는 방식에도 영향을 미칠 수 있습니다.

양자 컴퓨팅과 양자 기술이 발전함에 따라 포트폴리오 최적화, 위험 모델링 및 암호화 보안과 같은 영역에도 혁신이 일어날 수 있습니다. 예를 들어 금융 기관은 양자 알고리즘을 사용하여 현재 계산적으로 불가능한 최적화 문제를 해결함으로써 자원 배분의 효율성을 높이고 예측 정확도를 개선할 수 있습니다.

하이브리드 클라우드 아키텍처는 AI 솔루션을 확장하는 데 필수적입니다. 금융 기관은 온프레미스와 클라우드 기반 시스템을 통합함으로써 더 큰 유연성과 확장성을 달성할 수 있습니다. 앞으로 하이브리드 클라우드 환경은 규정 준수에서 고객 서비스에 이르기까지 다양한 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 AI 모델을 배포하는 것을 지원할 수 있습니다.

환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 고려 사항은 금융에서 점점 더 중요해지고 있으며, AI는 지속가능성 이니셔티브를 발전시키는 데 더 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 미래의 AI 시스템은 ESG 지표에 대한 보다 세분화된 분석을 제공하여 기관이 환경 목표에 맞게 투자를 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI는 탄소 배출량을 추적하고, 기후 관련 위험을 평가하고, 녹색 금융 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 이미 서비스가 부족한 시장에서 금융 서비스에 대한 접근성을 확장하는 데 사용되고 있습니다. 앞으로 AI 기반 플랫폼은 은행 계좌가 없는 인구를 위한 재무 프로필을 구축하기 위해 휴대폰 사용 패턴이나 농업 수확량과 같은 대체 데이터 소스를 포함하도록 확장될 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 사람들이 신용, 저축 계좌 및 보험 상품에 접근할 수 있게 되어 전 세계적으로 더 큰 경제적 포용에 기여할 수 있습니다.