초거대 AI시대 임박…도입 서두르는 금융권

금융 입력 2023-03-21 22:20:18 수정 2023-03-22 10:13:17 김미현 기자 0개

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[앵커]

지난해 말 챗GPT의 등장으로 산업 전반에 인공지능 AI 열풍이 또다시 불고 있습니다. 금융권에서도 AI 활용에 대한 관심이 어느 때보다 높아지고 있다고 하는데요. 코로나19 이후 비대면 확산과 디지털전환까지 맞물려 금융권 AI 도입도 빨라지는 추세라고 합니다. 이 내용 금융부 김미현 기자와 자세히 나눠보겠습니다. 안녕하세요.


김 기자, 최근 몇 년 간 금융권의 최대 화두가 디지털 전환이죠. 이를 위해 금융사들이 인공지능 기술도 많이 도입했을 것 같은데요. 현황이 어떻습니까?


[기자]

우선 관련 자료를 보면요. 오늘 금융감독원에 따르면 코로나 이후 국내 인터넷뱅킹 서비스는 최근 5년간 54% 이상 증가했고, 비대면 증권 계좌개설은 10배 이상 늘었다고 합니다.


업계와 전문가들은 앞으로도 이런 흐름이 계속될 거로 예상하고 있습니다.


이런 흐름엔 AI 투입 영향이 적지 않은데요.


신용정보원이 최근 내놓은 자료를 보면 2021년 기준 글로벌 금융기관의 AI 이용률은 78%에 달합니다 전 세계 기업체의 AI 이용률이 50%인 것과 비교하면 금융권의 AI 활용률이 더 높은 편입니다.


우리나라 금융권 AI는 빠르게 성장 하는 중입니다.


신용정보원은 국내 AI시장은 2026년까지 매년 40%씩 성장하는 걸로 봤는데, 같은기간 국내 금융AI 시장은 연 38%씩 성장할 것으로 봤습니다.


AI가 앞으로 금융권에서 많이 활용될 거란 의미입니다.



[앵커]

그렇다면 금융업권은 AI를 주로 어디에, 어떻게 활용하고 있습니까?


[기자]

현재 금융권은 AI를 폭넓게 활용하고 있습니다. 마케팅에서 상품개발, 신용평가, 리스크관리, 인사 및 성과관리에 이르기까지 다양한데요.


이중 가장 활발하게 AI를 이용하는 분야는 신용평가와 대출심사입니다.


금융사가 대출을 내줄 때 개인이나 기업 신용 점수를 보잖아요. 이 신용도를 사람이 아닌 AI가 데이터를 기반으로 추정하고 평점화하는 겁니다.


사람보다 훨씬 객관적으로 계량화해 평가하기 때문에 기존 평가모형으로는 금융서비스를 받기 어려웠던 '신파일러'들도 혜택을 볼 수 있습니다.


그래서 현재 시중은행 대출시장의 틈새를 노리는 핀테크나 인터넷은행 등이 자체 대안 신용평가 모형을 개발에 적극적으로 AI를 접목시키고 있습니다.


또 인공지능은 이상거래 탐지나 자금세탁 방지 등 리스크 관리에도 활발히 쓰이는 중입니다.


국민은행이 대표적인데요. AI 모니터링 시스템을 운영해 ATM기기가 보이스피싱을 감지할 경우 자체적으로 입출금거래를 중단하고 있습니다.


이외에도 금융권은 각종 서류들을 자동으로 분석·분류하는 등 업무 전반에 AI를 도입하고 있습니다.

다만, 활용 수준은 아직 초기 단계로 평가되고 있습니다.



[앵커]

앞으로 AI기술이 더 고도화되면 금융권에도 많은 변화가 있을 것으로 보입니다.



[기자]

네. 사실 금융사들이 AI를 활용하는 궁극적인 지향점은 AI금융비서라고 할 수 있는데요.


금융사들의 모바일 금융플랫폼에서 고객의 금융정보를 통신, 부동산 등 다양한 비금융정보와 조합해 고객에게 최적의 금융솔루션을 제공하는 겁니다.


이는 지난해부터 여러 금융정보를 한눈에 보여주는 마이데이터 시대가 열리면서 가능해졌는데요.


최근에는 금융정보 외에 소비자들의 통신, 전자상거래, 부동산 등 비금융정보를 확보해 활용할 수 있도록 했습니다.


데이터를 폭넓게 활용할 수 있는 기반을 마련한 건데요,


전문가들은 앞으로 초거대 AI 기술에 이어 정보 분석, 판단 능력도 더 고도화되면서 맞춤형 금융서비스 전반에서 큰 혁신이 일어날 걸로 예상하고 있습니다.



[앵커]

인공지능이 발전하려면 데이터 확보가 핵심이라는 건데요. 우리나라는 보안사고 가능성 때문에 데이터 규제가 강한 걸로 알고 있는데요.


[기자]

네, 우리나라는 법적인 한계 상 AI 개발과 학습에 활용할 수 있는 금융 빅데이터를 확보하기가 쉽지 않은 편입니다.


신용정보법에 따라 이종 산업간 한번 결합한 데이터는 쓴 뒤 반드시 파기해야 되고, 원래 결합 용도 외에는 쓸 수 없습니다.


금융정보를 어느 범주까지 학습 데이터로 개방할 지에 대한 문제도 아직 남아 있습니다.


하지만 데이터는 인공지능의 핵심 연료인 만큼, 금융당국도 빅데이터와 인공지능을 제대로 활용해야 금융의 기능이 강화된다는 것에는 생각을 같이 하고 있습니다.


금융당국은 앞으로 금융 데이터 규제 개선 실무 TF를 운영할 계획인데요. 이에따라 앞으로 다양한 데이터 규제 확대가 이뤄질 전망입니다.


또 비금융데이터가 잘 흐를 수 있도록 비금융데이터의 자기결정권을 확대하고, 초거대 AI학습에 활용가능한 비식별 정보 개방 확대, 핀테크 지원 검토를 조언하고 있습니다.


[앵커]

지금까지 금융권 AI에 대해 이야기 나눴습니다. 잘 들었습니다.


[기자]

네. / kmh23@sedaily.com



[영상편집 이한얼]


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