AI로 진화하는 금융 산업의 미래

1. 요약

• 이 리포트는 국내 금융권에서의 생성형 인공지능 도입과 디지털 플랫폼 혁신의 현황을 분석하고, 이들이 금융 산업에 미치는 영향을 조명합니다. 주요 은행들은 AI 기반 서비스를 통해 고객 맞춤형 서비스 제공과 운영의 효율성을 강화하고 있으며, 이러한 과정에서 규제 완화가 큰 역할을 하고 있습니다. 생성형 인공지능의 활용은 특히 금융 서비스의 비대면화와 통합을 촉진하고 있습니다. 디지털 금융 플랫폼은 클라우드 기술을 바탕으로 사용자 경험을 개선하며, 고객의 다양한 요구에 부응하고 있습니다. 또한, 금융과 비금융의 경계가 모호해지는 빅블러 현상은 AI 및 Open API 기술을 기반으로 새로운 금융 서비스 창출을 가속화하고 있습니다.

2. 생성형 인공지능 도입 현황

• 2-1. 은행별 생성형 AI 도입 사례

• 국내 금융권에서는 우리은행, 신한은행, NH농협은행, KB국민은행 등 여러 은행에서 생성형 인공지능(Generative AI)을 도입하고 있습니다. 1. 우리은행은 2024년 3월부터 생성형 AI를 예·적금 상담 서비스에 적용할 계획을 발표하였으며, AI 뱅커 서비스를 통해 고객 상담 업무를 대체하고 있습니다. 고객과의 대화를 분석하여 보다 정확한 상담을 제공하고 있습니다. 2. 신한은행은 2023년 6월부터 생성형 AI의 금융 서비스 적용을 위한 태스크포스를 출범시키고, 대출 상품 추천 서비스의 실증(PoC)을 진행하고 있습니다. 이 서비스는 챗GPT 기반으로, 고객이 입력한 질문에 대해 적합한 대출 상품을 추천하고 있습니다. 3. NH농협은행은 구글 바드와 챗GPT를 활용하여 AI 기반의 통역 서비스를 개발하고 있으며, 실제 영업점에서 시연 중입니다. 이는 외국인 고객과의 의사소통을 지원합니다. 4. KB국민은행은 KB-GPT라는 내부 직원 대상 AI 서비스를 시범 운영하고 있으며, 검색, 채팅, 요약 및 문서 작성 등의 다양한 기능을 제공합니다.

• 2-2. 금융 서비스 효율성 향상

• 생성형 AI의 도입은 고객 맞춤형 서비스 제공과 업무 효율성 향상의 주요 원동력이 되고 있습니다. 1. 고객 맞춤형 서비스 제공: - 하나은행은 AI 기반의 정책자금 맞춤조회 서비스를 통해 소상공인의 금융 비용을 경감시키고 있습니다. - 신한은행의 대고객 챗봇 서비스 '모물'은 주식 시황과 금융 경제 정보를 제공하여 고객의 투자 결정을 돕고 있습니다. 2. 가상 은행원 도입: - 우리은행은 AI 뱅커 서비스를 통해 고객 상담을 지원하며, KB국민은행과 하나은행도 비슷한 가상 은행원을 모바일 앱과 지점에 배치하고 있습니다. 이들은 고객과의 대화를 통해 거래 조회, 송금 등을 처리하여 서비스 효율성을 극대화하고 있습니다. 3. 데이터 분석을 통한 리스크 관리: - 신한은행과 하나은행은 생성형 AI를 활용하여 리스크 관리와 자산 챗봇 개발에 노력을 기울이고 있으며, 이를 통해 리스크 예측 및 고객 맞춤형 상담을 수행하고 있습니다.

3. 디지털 금융 혁신 사례

• 3-1. AI 기반 고객 서비스 혁신

• 금융 산업에서 인공지능(AI) 기술의 도입이 가속화되면서, 고객 서비스 개선이 이루어지고 있습니다. AI 감정분석 시스템은 고객이 AI 음성봇과 상담할 때 고객의 대화, 목소리 톤, 그리고 사용 단어 등을 분석하여 고객의 감정 상태를 실시간으로 파악하는 기술입니다. 이 시스템은 불안한 감정이 감지될 경우 고객상담센터의 사기전담팀과 연결하여 금융사고를 예방하는 효과를 높이고 있습니다. 신한은행의 AI 감정분석 시스템은 이러한 기술의 대표적인 사례로, 금융사기의 예방에 기여하고 있는 점에서 주목받고 있습니다. 또한, NH농협은행은 실시간 딥러닝 기술을 적용한 AI 금융상품 추천 서비스를 자사의 NH올원뱅크와 NH스마트뱅킹 플랫폼에 출시하여 고객의 맞춤형 금융상품 제공을 가능하게 하였습니다.

• 3-2. 리스크 관리 및 신용 평가 개선

• 디지털 전환에 따른 AI 기반 리스크 관리 시스템의 도입이 적극적으로 이루어지고 있습니다. 신한은행은 AI 감정분석 기술을 통해 고객의 감정을 파악하고, 필요한 경우 즉각적인 서비스 제공이 가능하도록 시스템을 운영하고 있습니다. 이러한 시스템은 특히 고객의 불안한 음성이 감지될 경우, 사기 위험을 감지하여 금융사고를 예방하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 AI 기술은 신용 평가 시스템에도 적용되고 있으며, 금융위원회에서는 AI 기반 신용평가 모델 및 보안성 검증 체계 구축을 통해 신용 평가의 정교화를 꾀하고 있습니다. AI는 금융 기관의 심사 및 평가 기능을 개선하여 리스크 관리 능력을 향상시키고 있으며, 금융 소비자 맞춤형 서비스 제공을 실현하고 있습니다.

4. 금융 산업의 정책적 변화

• 4-1. 규제 완화와 망분리

• 최근 금융권에서는 규제 완화와 망분리 규제 개선이 이루어지고 있으며, 이는 AI 기술 도입 및 디지털 금융 혁신을 촉진하고 있습니다. 금융위원회는 AI 활용 촉진을 위한 다양한 방안을 모색하고 있으며, AI 데이터 라이브러리 구축, AI 테스트베드 설립, AI 보안성 검증체계 구축 등 여러 추진 과제를 제시하였습니다. 이러한 규제 혁신은 금융기관들이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 망분리 규제는 AI 기반 서비스의 도입에 있어 걸림돌로 작용해왔으나, 현재 금융사들은 망분리 규제의 개선이 필요하다는 의견을 제시하고 있습니다. 여러 금융사들은 클라우드 기반 AI 서비스 플랫폼 구축을 위해 규제 완화가 시급하다고 언급하며, 이는 AI의 고도화를 위한 필수적인 조치로 간주되고 있습니다.

• 4-2. 디지털 전환 가속화

• AI 기술 도입은 금융 산업의 디지털 전환을 가속화하고 있습니다. 금융회사는 대출 심사, 고객 문의 응답, 회계 처리와 같은 반복 작업을 AI 기반 알고리즘과 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 통해 자동화하여 생산성 향상과 비용 절감 효과를 누리고 있습니다. AI를 통한 데이터 처리 및 분석이 가능해짐에 따라, 고객 맞춤형 서비스와 비대면 금융 서비스의 확장이 가속화되고 있으며, 이는 고객 경험 개선에 크게 기여하고 있습니다. 금융기관들은 이러한 디지털 전환을 통해 고객의 금융 상태 및 투자 성향을 분석하고, 이에 기반하여 맞춤형 금융 상품을 추천하며, 이는 고객 만족도를 높이고 있습니다. 예를 들어, 신한은행의 AI 감정분석 시스템은 고객의 감정을 실시간으로 분석하고, 필요한 경우 즉시 대응하는 서비스로, 금융사기 예방에 기여하고 있습니다. 이러한 디지털 혁신은 금융 산업의 경쟁력 강화를 위한 중요한 전략으로 자리잡고 있습니다.

5. 디지털 금융 플랫폼과 클라우드 기술

• 5-1. 금융 서비스 통합 및 사용자 경험 개선

• 디지털 금융 플랫폼은 다양한 디지털 서비스를 통합하여 사용자에게 보다 나은 경험을 제공합니다. 특히 금융과 비금융 서비스의 통합을 통해 고객의 다양한 필요를 충족시키고 있습니다. SuperApp은 한 플랫폼 내에서 다양한 라이프스타일 서비스와 금융 서비스를 제공하여, 사용자 친화적인 인터페이스와 높은 편리함을 자랑합니다. 예를 들어, 토스는 다양한 금융 서비스를 제공하고 있으며, 임베디드 파이낸스는 비금융기업이 금융 서비스를 자사 플랫폼에 내장하여 제공함으로써 고객 접근성을 향상시키고 있습니다. 이러한 변화는 금융 기관들이 고객과의 접점을 강화하고 다양한 비금융 데이터를 확보하여 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 5-2. 빅블러 및 Embedded Finance

• 빅블러 현상은 금융과 비금융의 경계가 모호해지는 현상을 설명합니다. 이 현상은 클라우드 기술의 발전과 정책 변화에 의해 가속화되고 있습니다. 금융과 비금융 업계의 경계가 허물어짐에 따라, 금융 서비스 접근성이 향상되고 고객 경험이 개선되고 있습니다. 또한, 클라우드 기술과 Open API는 다양한 핀테크 기업과의 협력을 가능하게 하여 새로운 금융 서비스 창출과 혁신에 도움을 주고 있습니다. 금융 기관들은 이러한 빅블러 현상에 맞춰 디지털 플랫폼을 강화하고 있으며, 이는 사용자에게 효율적이고 편리한 서비스 제공을 가능하게 하고 있습니다.

6. 결론

• 생성형 인공지능의 도입은 금융 산업의 변화를 촉발하며, 고객 서비스 개선과 운영 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 각 은행의 도입 사례는 규제 완화와 함께 금융권의 디지털 전환을 촉진하고 있으며, 이는 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다. 특히, 사용자 경험을 혁신하고 비대면 금융 서비스의 발전을 이끌고 있는 디지털 금융 플랫폼의 역할이 주목받고 있습니다. 그러나 생성형 AI와 디지털 금융 플랫폼을 안정적으로 운영하기 위해서는 정보 보안과 기술 신뢰성 확보가 필수적입니다. 앞으로 이러한 기술들이 지속 가능한 방식으로 발전하기 위해서는 꾸준한 연구와 투자가 필요하며, 이를 뒷받침할 규제 개선도 요구됩니다. 빅블러 현상이 가속화됨에 따라 금융 서비스의 확장이 이루어질 것이며, 이는 금융기관들이 혁신적인 서비스로 고객의 다양한 요구를 만족시키는 계기가 될 것입니다.

7. 용어집

• 7-1. 생성형 인공지능 [기술]

• 생성형 인공지능(Generative AI)은 금융 산업에서 고객 서비스와 운영 효율성을 높이기 위해 도입되고 있으며, 금융권에서의 변화와 혁신을 주도하는 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.

• 7-2. 디지털 금융 플랫폼 [기술/플랫폼]

• 디지털 금융 플랫폼은 다양한 금융 서비스를 통합하여 사용자의 경험을 개선하는 중요한 요소로, 생성형 AI 및 클라우드 기술과 함께 금융 산업의 디지털 전환을 이끌고 있습니다.

• 7-3. 빅블러 [현상]

• 빅블러(Big Blur)는 금융과 비금융의 경계가 모호해지는 현상으로, 클라우드 기술 발전과 생성형 AI 도입으로 인해 더욱 가속화되고 있습니다.

8. 출처 문서

• 국내 금융권의 생성형 인공지능 도입 및 사용 현황go-public-report-ko-dd7aef2d-791c-481b-a7f6-07c31449c44e-0-0
• AI를 활용한 디지털 금융혁신: 현재와 과거 사례 분석go-public-report-ko-b6dc1ce0-bc6d-4d6e-8906-7fa921e85542-0-0
• 디지털 금융 트렌드와 기술 혁신: 현재와 미래의 금융 혁신go-public-report-ko-9d9fbf85-882d-40c6-a734-0d3b2d82a57d-0-0
• 금융권의 디지털 트렌드와 혁신 전략: 생성형 AI, 빅블러 시대, 디지털 금융 플랫폼go-public-report-ko-cd6639a5-5766-4288-aa15-d620f84c7dd5-0-0