예금∙대출∙보험∙결제 등 금융서비스 전 분야에 활용
맞춤형 분석 및 정교한 위험관리 통해 수익성 개선

대량의 고객 데이터를 보유한 금융업계가 AI 투자에 적극적으로 참여하며 2020년까지 해당 산업의 투자 규모가 100억 달러에 이를 전망이다.

전통적으로 은행 등 금융서비스 부문은 기술 투자에 큰 비중을 두지 않았지만 AI와 인지기술 분야의 경우 다른 산업보다 더 공격적인 투자 움직임을 보이고 있다.

금융서비스 시장의 AI 투자가 활발한 이유는 AI를 활용해 시간∙비용절감과 수익성 개선이라는 두마리 토끼를 잡을 수 있기 때문이다.

한국인터넷진흥원에서 발표한 인공지능 보고서에 따르면 AI는 대규모 개인맞춤조언 제공 및 대출 운영 변화를 통해 은행의 ‘예금∙대출’ 부문의 수익성을 개선시킬 수 있다.

현금흐름 관리가 AI를 통해 ‘서비스로서(As a service)’ 제공될 때 예금과 대출 사이의 경계가 흐려지고 대출 상품은 고객의 특수상황에 따라 정교해지며 잠재적인 고객 범위가 증가할 수 있다. 또 대출 업무의 생산성과 서비스 대상을 향상시켜 보다 지능적이고 민첩한 업무흐름을 제공할 수 있다.

대표적인 예로 아마존렌딩(Amazon Lending)은 전자상거래 플랫폼의 판매자 매출 흐름에 대한 AI분석을 바탕으로 전 세계의 2만개 이상의 소규모 기업에게 30억달러 이상의 대출 서비스를 제공하고 있다.

보험 분야는 최근 신규 기업의 진출이 증가하면서 AI 기반의 트랜스포메이션에 매우 민감하게 반응하고 있는 시장이다.

AI는 보험사가 위험을 더 정확하게 예측하고 고객 맞춤형으로 상품을 개발할 수 있게 도와줄 뿐만 아니라 향상된 예측 기능을 통해 신속한 신상품 출시를 이끌어낼 수 있다. 위험 모니터링의 효율성을 개선해 보험사의 경쟁력을 향상시키고 고객의 클레임 평가에 사용돼 고객에게 보다 신속하고 정확하게 대응할 수 있게 해준다.

취리히 보험(Zurich Insurance)의 경우 AI기술을 도입하며 의료보고서 등 개인 상해 클레임에 대한 문서검토 시간을 초단위로 단축하고 신속한 AI 클레임 처리를 통해 약 4만 시간에 달하는 업무시간을 줄일 수 있었다.

수익성 압박에 직면한 결제서비스 분야 또한 AI를 활용한 위험관리를 통해 수익성을 개선시킬 수 있다. AI는 범죄 활동에 대한 실시간 모니터링 및 대응을 통해 고객의 신뢰를 향상시키고 결제업체가 데이터 세트를 사용해 새로운 통찰력을 제공함으로써 새로운 수익원을 창출하도록 지원한다. 실제 피드자이(Feedzai)는 기계학습을 사용해 실시간으로 거래를 처리함으로써 금융사기 탐지 비율을 기존에 비해 61%나 개선했다.

자본시장에서도 AI는 기존 연구방법으로는 탐지할 수 없었던 자본시장의 패턴을 추적해 투자자들이 유망한 투자 기회를 발견할 수 있도록 지원하고, 금융기관은 자분시장 위험 노출을 보다 정확하고 빠르게 추적해 실시간으로 자본 준비금을 최적화할 수 있게 도와준다.

산업 전 부문에 걸쳐 AI 활용이 증가하고 있고 특히 금융서비스 부문은 AI를 경쟁력의 핵심요인으로 인식하고 있지만 우려도 적지 않다.

금융 생태계에서 AI는 금융서비스의 효율성 제고와 맞춤형∙지능형 서비스, 고가치 창출을 가능하게 하는 기회요인으로 작용할 수 있다. 하지만 AI 활용을 위해서는 고품질의 데이터 확보와 함께 정교한 시스템 운영통합, AI인재 양성, 규제체계 개선, 고용문제, 보안/윤리 등 해결해야 할 문제가 산적하다.

이응용 ICT/사이버보안 애널리스트는 “금융기관들이 AI의 가치를 극대화하기 위해서는 현재 직면한 기업 내·외부의 장벽을 극복하고 AI 기반의 새로운 산업 생태계 구축을 위한 적극적인 연구 와 투자가 필요하다”며 “정부 및 규제당국은 AI를 효과적으로 활용해 금융 경쟁력을 제고할 수 있도록 법률 및 규제의 불확실성을 제거하고 금융기관 및 대학과 협력해 금융 AI 인재육성 체계를 마련하는 등 적극적인 정책적 지원을 검토해야 한다”고 말했다.