AI 기술 도입과 금융업의 변화: 현황과 도전 과제

1. 요약

• 이 리포트는 AI 기술이 금융업계에 미치는 변화와 도전 과제를 분석합니다. 한나은행의 주요 서비스와 상품 소개, AI 기반 자산관리 모델의 등장, 업무 자동화의 현황 등을 포함한 다양한 주제를 다룹니다. 주요 희유 사항으로는 AI 도입을 통한 금융 서비스 개선, 리스크 관리, 비용 절감과 생산성 향상이 있으며, 동시에 블랙박스 문제와 데이터 보안 등 새로운 리스크도 언급되었습니다. 시중은행인 신한은행과 KB국민은행의 새로운 AI 서비스 사례도 소개되어 있습니다.

2. 한나은행의 주요 서비스 및 상품 정보

• 2-1. 계좌 조회 및 거래내역 조회

• 한나은행은 다양한 계좌 조회 서비스를 제공합니다. 이를 통해 고객은 계좌잔액, 거래내역, 거래중지계좌, 휴면계좌, 장기미거래신탁, 미수령연금신탁 등의 조회를 할 수 있습니다. 해지계좌 조회와 세금우대한도 조회, 기일 도래 현황 등도 포함됩니다.

• 2-2. 이체 서비스 (예약이체, 자동이체, 그룹이체 등)

• 한나은행은 계좌이체, 심플이체, 다계좌이체 등의 다양한 이체 서비스를 제공합니다. 예약이체와 자동이체 서비스도 가능하며, 이를 통해 관리비, 전화요금, 이동통신요금, 국민연금, 국민건강보험료 등의 자동납부가 가능합니다. 그룹이체와 파일이체를 통해 다양한 계좌로의 손쉬운 자금 이동을 도울 수 있으며, 이체 수수료 조회 서비스도 제공합니다.

• 2-3. 금융상품 (펀드, 신탁, 보험, 대출)

• 한나은행은 예금, 대출, 펀드, 신탁 등의 금융상품을 다양하게 제공하고 있습니다. 예금 상품과 대출 상품은 물론, 펀드의 수익률 조회와 가입, 신탁상품의 관리, 보험 상품과 가입된 보험 내역 조회 등도 가능합니다. 고객은 자산관리와 연금저축신탁 해지, 해지 예상 조회 등을 통해 종합적인 금융 관리를 할 수 있습니다.

• 2-4. 고객 편의 서비스 (간편 에스크로, 송금클럽 등)

• 한나은행은 간편 에스크로 서비스와 송금클럽 등의 고객 편의 서비스를 제공합니다. 예치금 이체 확인, 간편한 송금 클럽 가입과 관리 등은 고객에게 더욱 편리한 금융서비스를 제공합니다. 이를 통해 고객은 예치금의 안전성을 높이고 송금 시 더욱 편리한 서비스를 접할 수 있습니다.

3. AI 기반 자산관리 모델의 등장

• 3-1. AI 자산관리 서비스 개발 동향

• 시중은행들이 인공지능(AI)을 활용한 비대면 자산관리 서비스 개발에 돌입했습니다. 신한은행은 3세대 라이프사이클 토탈 솔루션을 공개할 예정이며, AI를 이용해 생애주기별 최적화된 자산관리 포트폴리오를 제공합니다.

• 3-2. 세분화된 포트폴리오 제안

• AI 기반 자산관리 모델은 고객의 투자 성향과 목표에 맞춘 세분화된 포트폴리오를 제안합니다. 예를 들어, 신한은행의 새로운 서비스는 고객의 기존 성향을 유지하면서도 자녀의 대학 학비 마련과 노후 준비라는 목표를 추가하여 ISA 상품 비중을 60%, IRP 비중을 20%, 방카슈랑스 비중을 20%로 설정합니다.

• 3-3. 절세형 상품 제공

• 신한은행의 서비스는 절세형 상품을 포함한 비대면 포트폴리오를 제공하는 최초의 시중은행입니다. 이 서비스는 ISA, IRP, 방카슈랑스 상품을 포함하여 AI가 최적의 절세형 포트폴리오를 제안합니다.

• 3-4. 생애주기 맞춤형 서비스

• 신한은행은 고객의 생애주기와 투자 스타일을 고려한 자산관리 포트폴리오를 제공합니다. 새로운 생성형 AI 서비스는 개인의 생애주기에 맞추어 최적의 자산관리 솔루션을 제시하며, 실제 프라이빗뱅커 수준의 맞춤형 자산관리를 목표로 하고 있습니다.

4. AI를 통한 은행 업무 자동화

• 4-1. 은행 업무 자동화 현황

• 씨티그룹에 따르면 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 인해 은행 업무의 절반 이상, 즉 54%가 자동화될 것으로 전망되었습니다. 이미 글로벌 주요 은행들은 AI를 도입하여 직원들의 생산성을 높이고 비용을 절감하는 다양한 실험을 진행하고 있습니다. 도이체뱅크는 AI를 활용해 부유층 고객의 포트폴리오를 관리하고 있으며, ING그룹은 잠재적인 채무 불이행자를 선별하는 데 AI를 사용하고 있습니다.

• 4-2. AI 도입으로 인한 일자리 감소 가능성

• 씨티그룹의 보고서에 따르면, AI 기술의 도입으로 최대 66%의 은행 일자리가 자동화될 수 있다고 분석되었습니다. 이는 상당한 규모의 일자리 감소 가능성을 시사합니다. 그러나 보고서는 AI의 직무 대체가 반드시 인력 감축으로 이어지지는 않을 것이라고 전망했습니다. 과거 현금자동입출금기의 도입 사례처럼, AI 또한 새로운 기술이지만 일자리를 추가로 창출할 가능성을 내포하고 있습니다. 실제로 AI 관리자와 AI 전문 준법감시인을 다수 고용해야 할 필요성이 발생할 것입니다.

• 4-3. 은행 생산성 향상 및 비용 절감

• AI 기술은 은행 산업의 생산성을 대폭 향상시키고 비용 절감을 가능케 하는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 씨티그룹의 최고기술책임자 데이비드 그리피스는 생성형 AI가 은행업을 혁신하고 수익성을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 밝혔습니다. 씨티그룹은 약 4만 명의 개발자들이 AI 기술을 실험할 수 있는 역량을 갖추고 있으며, 생성형 AI를 통해 복잡한 규정 검토 작업을 신속히 처리하고 있습니다. 미국의 주요 은행들도 AI를 통해 주당 근무일을 3.5일로 줄이고 자산관리사들의 주당 근무 시간을 10~15시간 줄이는 등의 방법으로 AI를 적극 활용하고 있습니다.

5. 금융권의 AI 활용 서비스

• 5-1. AI를 활용한 고객 서비스 개선

• 금융권에서는 고객 서비스 개선을 위하여 AI 기술을 적극 도입하고 있습니다. 예를 들어, 우리은행은 지난 2022년부터 상품설명서, 규정, 공문, 게시 등 1000만 건이 넘는 비정형 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 개발하였고, 이를 바탕으로 2023년 9월 'AI 지식상담 시스템'을 도입하여 직원들이 원하는 정보에 더욱 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 업무환경을 구축하였습니다. 또한 2024년 4월부터는 'AI뱅커'를 도입하여 자체 뱅킹 앱에서 고객을 대상으로 예적금 상품 상담을 지원하고 있습니다. 이와 함께 KB국민은행은 'KB모바일 화상상담'을 통해 고객이 시간과 장소에 구애받지 않고 실시간으로 금융 전문가와 상담할 수 있는 서비스를 제공하고 있으며, 주택담보 대출과 퇴직연금 등의 상품 가입도 가능하게 되었습니다.

• 5-2. AI 기반 리스크 관리

• AI 기술은 금융권의 리스크 관리 분야에서도 큰 역할을 하고 있습니다. 삼성카드는 2020년에 AI 기술을 접목한 보이스피싱 전용 이상거래탐지시스템(FDS)을 구축하였으며, KB국민은행은 AI 기반 보이스피싱 모니터링 시스템을 통해 2022년에 8620건, 634억원의 금융사기 피해를 사전 예방하였습니다. 또한 하나은행은 2021년에 머신러닝을 적용하여 고객의 거래 패턴을 분석하고 대출 한도를 자동으로 산출하는 AI 대출 서비스를 도입하였습니다. 미래에셋증권은 2023년 8월 'AI 고객 맞춤 인포메이션 서비스'를 출시하여 자산관리 정보 제공 서비스를 시작하였고, 미래에셋자산운용은 2023년 호주 로보어드바이저 전문 운용사인 스톡스팟(Stockspot)을 인수하며 AI 기반 자산관리 시스템을 강화하고 있습니다.

• 5-3. AI 도입으로 인한 새로운 리스크

• AI 기술의 도입은 금융업계에 많은 혁신을 가져왔지만, 동시에 새로운 위험도 안겨주고 있습니다. 예를 들어, 2023년 2월 홍콩에서는 금융사 직원이 딥페이크 기술을 활용한 사기에 당해 340억원을 송금하는 사건이 발생했습니다. 미국 금융안정감독위원회(FSOC)는 2023년 연례보고서에서 AI 도입에 따른 데이터 보안, 소비자 보호, 사생활 위험 등 다양한 잠재적 리스크를 지적하며 AI 모델의 '블랙박스' 문제도 강조하였습니다. AI 모델의 내부 작동 방식이 불투명하여 그 결정 과정을 설명하기 어려운 경우, 금융 시스템의 안전성을 해칠 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 한국금융연구원은 2024년 보고서를 통해 금융당국이 AI 이용 실태를 파악하고, AI 관련 리스크를 검증하며, 규제 체계를 마련해야 한다고 강조하였습니다.

6. AI 도입에 따른 금융권의 도전 과제

• 6-1. AI 모델의 블랙박스 문제

• AI 모델은 내부 작동 원리가 복잡하고 불명확하여, 이는 금융업계에서 AI 모델이 내린 결정을 설명하기 어렵게 만듭니다. 중요한 의사결정이 AI에 의해 자동으로 이루어지는 경우, 고객의 신뢰도에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 나아가 금융시스템의 안정성을 해칠 위험이 있습니다. 금융안정감독위원회(FSOC)는 AI 기술이 혁신을 촉진할 수 있지만, 동시에 AI 모델의 블랙박스 문제로 인해 발생할 수 있는 금융시스템 리스크를 주의할 필요가 있다고 강조하였습니다. 이는 AI 모델을 어떻게 설명하고 감독할 것인지에 대한 규제 필요성을 부각시킵니다.

• 6-2. 데이터 보안 및 신뢰성

• AI 기술 도입으로 금융기관은 대규모 데이터를 수집하고 분석하여 업무 효율성을 높이고 있습니다. 그러나 동시에 AI를 통한 데이터 보안 위협도 증가하고 있습니다. 분석된 바에 따르면, AI 도입이 가속화되며 새로운 형태의 데이터 보안 문제도 대두되고 있으며, 데이터 프라이버시와 소비자 보호에 대한 우려가 커지고 있습니다. 홍콩에서 발생한 딥페이크 기술을 악용한 금융사기 사건은 데이터 보안의 중요성을 다시 한번 일깨워 주었습니다. 금융기관은 기술 도입과 함께 강화된 데이터 보안 대책을 마련해야 할 필요가 있습니다.

• 6-3. AI 도입에 따른 규제 및 리스크 관리 필요성

• AI 기술의 도입은 혁신적이지만, 이를 효과적으로 관리하는 것은 큰 도전 과제입니다. 실례로, 미국 금융안정감독위원회(FSOC)는 AI 사용으로 인한 잠재적 리스크를 관리하기 위해 신중한 시행과 감독이 필요하다고 지적했습니다. 또한, 한국금융연구원의 분석에 따르면, 금융당국은 AI 이용 실태를 파악하고 해외 금융당국과의 협력을 통해 AI 관련 리스크를 검토하며, 이를 규제감독의 방향으로 제시해야 할 필요가 있습니다. 이와 같이 AI 도입의 장점과 함께 발생할 수 있는 잠재적 위험을 효과적으로 관리하기 위해 산업 전반의 규제와 리스크 관리 체계를 재정비해야 합니다.

7. 결론

• 본 리포트는 AI 기술이 금융업에 어떤 영향을 미치는지를 다각도로 분석하였으며, 한나은행을 포함한 다양한 금융기관의 사례를 통해 AI 기반 자산관리 모델, 은행 업무 자동화, 고객 서비스 개선 등의 장점을 확인했습니다. 특히 생산성 향상과 비용 절감은 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났습니다. 그러나 블랙박스 문제와 데이터 보안, 새로운 리스크 관리는 해결해야 할 중요한 과제로 남아있습니다. 앞으로 금융업계는 이러한 문제를 해결하기 위한 지속적인 연구와 더불어 규제 체계를 강화해야 할 필요가 있습니다. AI 관리와 AI 전문 인력 등의 새로운 일자리 창출 가능성도 기대됩니다. 미래에는 이러한 기술의 효율적 도입이 금융업계의 혁신과 발전을 주도할 것입니다.

8. 용어집

• 8-1. 한나은행 [회사]

• 한나은행은 계좌 조회, 이체, 금융상품 등을 포함한 다양한 서비스를 제공하는 은행으로, 고객 편의성을 위한 다양한 서비스 도입에 앞장서고 있습니다.

• 8-2. KB국민은행 [회사]

• KB국민은행은 모바일 화상상담을 통해 고객에게 다양한 금융상품을 제공하며, AI 은행원 등의 서비스도 도입하여 고객 편의를 증진시키고 있습니다.

• 8-3. 신한은행 [회사]

• 신한은행은 3세대 라이프사이클 토탈 솔루션을 선보이고 있으며, AI를 활용한 다양한 자산관리 및 고객 서비스를 개발하고 있습니다.

• 8-4. AI 자산관리 모델 [기술]

• AI 자산관리 모델은 고객의 생애주기와 목표에 맞춘 포트폴리오를 제공하며, 절세형 상품까지 포함하는 세분화된 자산관리를 가능하게 합니다.

• 8-5. 블랙박스 문제 [이슈]

• AI 모델의 복잡성과 불투명성으로 인해 모델의 결정 과정을 이해하고 신뢰하기 어려운 문제로, 금융업계에서는 이 문제를 해결하기 위한 노력이 필요합니다.

9. 출처 문서

• 모바일OTP < OTP 이용안내 < 인터넷뱅킹 < 이용 ...https://www.kebhana.com/cont/info/info01/info0104/info010404/index.jsp
• 은행권, 新 AI자산관리 모델 속속 출시 - 매일경제https://www.mk.co.kr/news/economy/11048929
• 가장 먼저 AI가 대체할 일자리는…“은행업 54% 자동화”https://v.daum.net/v/20240620112845840
• 금융권에 부는 ‘AI’ 열풍... 리스크 대비해야https://www.ekoreanews.co.kr/news/articleView.html?idxno=74243
• 씨티그룹 "AI로 인해 은행 업무 54% 자동화될 것"...최대 66% 일자리 사라져 - 글로벌이코노믹https://www.g-enews.com/article/Global-Biz/2024/06/2024062005573716986b49b9d1da_1
• 일선 직원이 AI를 두려워하는 5가지 요소··· 그 해결책은?https://www.ciokorea.com/news/342997
• “은행이 똑똑해졌다” AI은행원·모바일 화상상담으로 업무 보는 시대https://digitalchosun.dizzo.com/site/data/html_dir/2024/06/21/2024062180086.html