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금융권 인공지능(AI) 활용 현황과 주요 기업 분석

일일 보고서 2024년 08월 21일
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목차

  1. 요약
  2. 금융권 인공지능(AI) 활용 개요
  3. 금융권 AI 핵심 기술
  4. 금융권에서 제공하는 주요 AI 서비스
  5. 금융권 AI 활용 확산에 따른 리스크 및 대응
  6. 금융권 AI 관련 주요 기업
  7. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 금융권에서 인공지능(AI)이 어떻게 활용되고 있으며, 그 활용 방식과 관련 기업들을 분석하는 것을 목적으로 합니다. 금융 업계의 디지털 전환과 AI 도입 배경, 주요 AI 기술(머신러닝, 자연어 처리, 생성형 AI), 그리고 금융 기관에서 적용되고 있는 사례들을 구체적으로 다루고 있습니다. 리스크 관리, 고객 행동 분석, 투자 전략 수립 등의 AI 활용 사례가 주요 내용입니다. 우리은행과 신한은행 등 국내 대형은행은 물론 엔비디아와 같은 글로벌 기술 기업들이 금융 AI 솔루션을 제공하고 있다는 점도 리포트에서 강조됩니다. 데이터 신뢰성과 AI 산출물의 정확성, 금융 시장 변동성 관리 등의 리스크 요소와 이에 대한 대응 방안도 언급됩니다.

2. 금융권 인공지능(AI) 활용 개요

  • 2-1. 금융권의 디지털 전환과 AI 도입 배경

  • 금융권의 디지털 전환과 AI 도입은 최근 몇 년간 가속화되었습니다. 2022년 하반기에는 금융위원회가 발표한 ‘금융권 AI 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안’의 세부 과제를 속도감 있게 마무리할 예정이라고 밝혔습니다. 이 과정에서 ‘설명가능한 AI 안내서’ 발간과 ‘금융 AI 테스트베드’ 구축 등이 주요 과제로 설정되었습니다. AI 기술 향상과 국제적 논의 동향, 현장 목소리 등을 반영하여 AI 활용 활성화 기반을 다져나가고 있습니다.

  • 2-2. 금융 분야별 AI 적용 사례

  • 금융 분야에서는 다양한 AI 적용 사례가 나타나고 있습니다. 프론트 오피스에서는 고객 분석에서부터 대면 업무까지도 AI가 담당하며, 은행의 실질적인 운영에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, AI 및 로보어드바이저를 활용한 투자전략 구축, 신용정보를 활용한 AI 모형 기반 개인사업자 부도율 예측 등의 사례가 대표적입니다. 이러한 사례들은 빅데이터를 활용한 AI의 성능 향상에 기반하고 있습니다.

  • 2-3. AI 기술 향상과 정책적 지원 현황

  • AI 기술 향상은 금융 분야 데이터 산업 전반의 규제 개선과 맞물려 이루어지고 있습니다. 2023년에는 ‘금융 AI 경쟁력 강화 방안 모색’을 주제로 다양한 정책적 지원이 이뤄졌고, 금융분야 인공지능의 신뢰를 높이기 위한 여러 조치가 도출되었습니다. 또한, 글로벌 은행권에서는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술의 활용 가능성과 과제에 대한 연구가 진행되고 있으며, 국내에서도 AI 기술을 통해 새로운 금융 서비스를 제공하기 위해 다양한 노력이 지속되고 있습니다. 금융위원회가 발표한 다수의 보도자료와 연구 결과들이 이를 뒷받침하고 있습니다.

3. 금융권 AI 핵심 기술

  • 3-1. 머신러닝과 딥러닝

  • 머신러닝과 딥러닝 기술은 금융권에서 데이터 분석 및 예측에 중요한 역할을 하고 있습니다. 초거대 인공지능(AI)의 발전과 함께 머신러닝과 딥러닝 기술이 계속해서 진화하고 있으며, 이를 통해 금융 기관들은 더 정확한 데이터 해석과 효율적인 의사결정을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 딥러닝을 통해 패턴 인식이 가능하며, 이를 통해 사기 탐지, 고객 서비스 개선, 금융 시장 예측 등의 분야에 활발히 활용되고 있습니다.

  • 3-2. 자연어 처리(NLP)

  • 자연어 처리(NLP) 기술은 금융권에서 고객 인터랙션을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. NLP를 통해 고객의 질의에 실시간으로 답변할 수 있으며, 이를 통해 고객 만족도를 높이고 업무 효율성을 증가시킬 수 있습니다. 문서 분석 및 분류 작업 등에서도 NLP는 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 큰 양의 데이터 처리 시간을 단축시키고 정확도를 높이는 데 기여합니다.

  • 3-3. 생성형 AI (ChatGPT 등의 사례)

  • 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 기술은 금융권의 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 생성형 AI는 대화형 인터페이스를 통해 고객 서비스 및 문의 처리, 투자 상담 등에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 고객에게 맞춤형 금융 상담 서비스를 제공하거나, 복잡한 재무 분석을 자동화하여 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

4. 금융권에서 제공하는 주요 AI 서비스

  • 4-1. 리스크 관리

  • 금융권에서 인공지능(AI)은 리스크 관리에 활발하게 활용되고 있습니다. 엔디비아(NVIDIA)에 따르면, 글로벌 금융사의 80% 이상이 AI를 리스크 관리의 핵심 업무에 적극적으로 활용하고 있으며, 이를 통해 비용 절감과 수익 창출 효과를 보고 있습니다. 국내에서는 금융위원회가 2022년 8월 '금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰확보 방안'을 발표하고, 2023년 3월에는 '금융권 AI 협의회'를 발족하며 AI 리스크 관리 체계 마련에 주력하고 있습니다.

  • 4-2. 고객 행동 분석

  • 고객 행동 분석 분야에서도 AI 기술이 중요한 역할을 하고 있습니다. 금융사는 AI를 통해 고객의 행동을 분석하고 패턴을 파악하여 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 통해 고객 경험을 개선하고 마케팅 효과를 높이고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI와 대규모 언어 모형(LLMs)을 활용하여 초개인화된 서비스 개발과 마케팅 전략 수립에 활용되고 있습니다.

  • 4-3. 투자 전략 수립

  • AI는 금융업에서 투자 전략을 수립하는 데에도 사용되고 있습니다. 금융사는 AI를 통해 방대한 데이터를 분석하여 효율적인 투자 전략을 수립하고 실행합니다. 이 과정에서 AI는 시장 변동성을 예측하고, 투자 리스크를 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 맥킨지(McKinsey)에 따르면, AI를 활용한 투자 전략 수립은 더욱 정교하고 신뢰성 있는 결과를 제공합니다.

  • 4-4. 자금세탁 방지 및 사기 탐지

  • AI는 자금세탁 방지(AML)와 사기 탐지 분야에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 금융사는 AI를 통해 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 의심스러운 활동을 식별하고, 자금세탁 및 사기 활동을 조기에 탐지합니다. 이를 통해 금융 시스템의 안정성과 신뢰성을 높이고 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 자동화 시스템은 거래 패턴을 분석하여 비정상적인 거래를 신속하게 감지할 수 있습니다.

5. 금융권 AI 활용 확산에 따른 리스크 및 대응

  • 5-1. 데이터 신뢰성 문제

  • 금융권에서 생성형 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 개인정보 유출과 같은 데이터 신뢰성 문제가 발생할 수 있다는 우려가 있습니다. 국제통화기금(IMF)의 '금융 분야의 생성 인공 지능:위험 고려 사항' 보고서에 따르면, AI를 통한 데이터 처리 과정에서 잘못된 데이터나 개인정보 유출로 인한 문제들이 현실화될 수 있으며, 이는 금융시장의 신뢰성과 안전성에 영향을 줄 수 있습니다. 금융위원회는 이러한 문제를 방지하기 위해 '금융분야 AI 보안 가이드라인'을 발표하였으며, AI 활용의 안전성을 강화하기 위해 '금융권 AI 협의회'를 발족했습니다.

  • 5-2. AI 산출물의 정확성

  • 금융권에서 AI 기술을 활용하여 보고서 자동 생성, 초개인화 서비스 개발 등 다양한 업무가 진행되고 있으나, AI 산출물의 정확성에 대한 우려가 존재합니다. 생성형 AI의 도입이 초기 단계에 있기 때문에 아직 관련 리스크가 충분히 검토되지 않았으며, 이는 잘못된 의사결정으로 이어질 위험이 있습니다. 엔디비아(NVIDIA)의 조사에 따르면, 글로벌 금융사의 80% 이상이 AI를 업무 자동화나 리스크 관리 등의 내부 핵심 업무에 적극적으로 활용하고 있지만, 여전히 산출물의 정확성 문제는 주요 과제로 남아 있습니다.

  • 5-3. 시장에서의 변동성 관리

  • AI 활용의 확대가 금융시장의 변동성을 증가시킬 수 있다는 우려가 있습니다. AI 기술이 금융 상품서비스 개발, 시장 분석, 투자 전략 수립 등 다양한 영역에 적용되면서 시장에 미치는 영향이 커지고 있습니다. 하지만, 아직 규제가 완벽히 정리되지 않아 불확실성이 존재합니다. 다수의 금융당국은 이러한 리스크를 관리하기 위해 규제와 가이드라인을 마련하고 있지만, 금융권 내에서는 리스크 세분화 및 대응 방안이 필요하다는 의견이 나옵니다.

  • 5-4. 규제와 가이드라인

  • 정부 및 금융당국은 금융권의 AI 활용 확산에 따른 리스크를 방지하고자 다양한 규제와 가이드라인을 마련하고 있습니다. 금융위원회는 '금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰확보 방안'과 '금융분야 AI 보안 가이드라인'을 제공하여 금융사의 AI 활용을 지원하고, 신뢰성을 제고하고자 합니다. 또한, 올해 3월에는 AI의 활성화와 안전한 활용을 지원하기 위해 '금융권 AI 협의회'를 발족했습니다. 그러나, AI 기술의 발전 속도가 빠르게 진행되고 있어 보다 신속하고 유연한 규제 체계가 필요합니다.

6. 금융권 AI 관련 주요 기업

  • 6-1. 국내 주요 대형은행들의 AI 활용 현황

  • 국내 대형은행들은 다양한 AI 기술을 도입하여 금융 업무의 효율성을 높이고 있습니다. 2022년 하반기 발표된 '금융권 AI 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안'에 따라서 금융위원회는 '설명가능한 AI 안내서'를 발간하고 '금융 AI 테스트베드'를 구축하였습니다. 주요 은행들은 AI를 통해 고객 분석, 대면 업무 처리, 투자 전략 수립 등에 활용하고 있으며, 신용정보와 AI 모형을 기반으로 개인사업자의 부도율 예측 방법을 고도화하고 있습니다. 또한, 합성데이터를 활용하여 금융 AI 활성화 방안을 모색하고 있습니다. Deloitte의 보고서에 따르면, AI 기술은 은행의 가치사슬 전반에 걸쳐 도입되고 있으며, 이는 프론트 오피스에서의 고객 분석에서부터 백 오피스의 내부 통제 기능까지 확장되고 있습니다.

  • 6-2. 글로벌 기술 기업들의 AI 솔루션 제공 사례

  • 글로벌 기술 기업들도 금융권에 AI 솔루션을 제공하여 금융업의 혁신을 주도하고 있습니다. Microsoft는 '책임있는 AI 구축'을 주제로 AI 솔루션을 소개하며 금융 기업들이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이와 더불어, 국제금융센터에서는 글로벌 은행들이 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술을 도입하여 고객 경험을 혁신하고 있으며, 이는 금융 서비스의 개인화와 자동화를 촉진하고 있습니다.

  • 6-3. 핀테크 스타트업의 혁신적 활동

  • 핀테크 스타트업들은 AI 기술을 활용하여 기존 금융 시스템의 한계를 극복하고 혁신적인 금융 서비스를 제공하고 있습니다. 이들은 새로운 투자전략을 개발하며, 로보어드바이저를 통해 개인 맞춤형 금융 서비스를 제공하고 있습니다. 특히, 신용정보를 활용한 AI 기반의 개인사업자 부도율 예측 모형을 통해 금융 리스크를 최소화하고, 효율적인 대출 관리 시스템을 구축하고 있습니다.

7. 결론

  • 본 리포트는 금융권에서 AI가 창출하는 가치와 함께 그것이 직면하고 있는 여러 도전 과제들을 종합적으로 다루고 있습니다. 주요 발견 사항으로는 AI 기술이 금융권의 업무 효율성과 서비스 제공 방식을 혁신하고 있다는 점과 동시에, 데이터 신뢰성 문제와 규제에 대한 필요성을 확인할 수 있었습니다. 이러한 리스크를 관리하기 위해서는 금융 기관, 정부, 기술 기업들이 협력하여 적절한 리스크 관리 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 우리은행과 신한은행은 AI 기술을 통해 다양한 서비스를 제공하고 있으나, 데이터의 정확성과 신뢰성 문제가 리스크로 지적됩니다. 엔비디아와 같은 글로벌 기술 기업들이 AI 솔루션을 통해 금융권의 혁신을 지원하고 있음을 보았습니다. 향후 연구는 이러한 AI 기술들이 실제 현장에서 얼마나 효과적으로 적용되었는지, 그리고 그 리스크 관리는 어떻게 이루어지고 있는지에 대한 구체적인 사례 분석이 필요합니다.

8. 용어집

  • 8-1. 머신러닝 [기술]

  • 머신러닝은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고 미래를 예측할 수 있는 모델을 만드는 기술입니다. 금융권에서 고객 행동 분석, 리스크 관리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

  • 8-2. 자연어 처리(NLP) [기술]

  • 자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 금융권에서는 고객 상담 챗봇, 자동 문서 분석 등에 널리 활용됩니다.

  • 8-3. 생성형 AI [기술]

  • 생성형 AI는 기존 데이터를 활용하여 새로운 텍스트나 이미지를 생성하는 기술입니다. 예를 들어 ChatGPT와 같은 모델은 금융 보고서 작성, 맞춤형 금융상품 추천 등에 활용되고 있습니다.

  • 8-4. 우리은행 [회사]

  • 국내 주요 대형은행 중 하나로, AI 기반의 챗봇 서비스와 고객 행동 분석 기술을 도입하며 금융서비스의 자동화 및 효율성을 높이고 있습니다.

  • 8-5. 신한은행 [회사]

  • 신한은행은 AI를 활용하여 고객 맞춤형 서비스, 리스크 관리, 자금세탁 방지 등 다양한 분야에서 기술을 적용하고 있습니다.

  • 8-6. 엔비디아 [회사]

  • 글로벌 기술 기업으로, AI 및 데이터 분석 솔루션을 통해 금융사의 데이터 처리 및 분석 역량을 향상시키고 있습니다.

9. 출처 문서