AI 시대의 금융 혁신: 디지털 전환으로 선도하는 은행권의 미래

1. 요약

• 최근 은행권은 인공지능(AI) 기술을 적극적으로 도입하여 디지털 전환에 박차를 가하고 있습니다. AI의 도입은 단순히 새로운 기술을 적용하는 것을 넘어 금융기관이 고객의 기대에 부응하고 효율적인 서비스를 제공하기 위한 필수적인 선택이 되고 있습니다. 이러한 변화는 모바일 뱅킹, 온라인 투자 플랫폼 등 비대면 금융 서비스의 발전을 통해 더욱 명확해지고 있으며, 이는 고객의 시간과 편리함을 중시하는 경향을 반영하고 있습니다. 예를 들어, COVID-19 팬데믹은 비대면 금융 서비스의 필요성을 더욱 부각시켰으며, 이는 은행업계가 디지털 플랫폼으로의 변화를 모색하게 만든 요인 중 하나입니다.

• 디지털 전환에 대한 필요성은 금융업계의 비즈니스 모델 재검토와 새로운 전략 수립으로 이어졌습니다. 현재 AI 기술은 고객 데이터 분석, 맞춤형 금융 서비스 제공, 보안 강화의 역할을 하며, 금융업계의 경쟁력 제고에 기여하고 있습니다. NH농협은행의 AI 금융상품 추천 서비스와 신한은행의 AI 감정분석 시스템이 그러한 사례입니다. 고객의 감정을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공함으로써 고객 경험을 혁신적으로 개선하는 한편, 금융 서비스의 안전성을 높이는 데도 기여하고 있습니다.

• 따라서, 은행권의 디지털 전환은 단순한 효율성 향상을 목표로 하는 것이 아닌, 고객의 신뢰를 쌓고 지속 가능한 금융 환경을 조성하기 위한 중요한 과정으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 흐름은 자연스럽게 향후 금융업계의 혁신과 변화를 이끌어낼 것이며, 특히 클라우드 기반의 서비스와 AI 기술의 융합을 통해 더욱 강화될 것으로 기대됩니다.

2. 디지털 전환의 필요성

• 2-1. 디지털 전환의 배경

• 21세기 들어 디지털 기술의 발전은 모든 산업에 혁신을 가져왔습니다. 특히 금융업계에서는 이러한 변화가 더욱 뚜렷하게 나타나고 있는데, 모바일 뱅킹, 온라인 투자 플랫폼, AI 기반 서비스 등 비대면 금융의 발전이 그 예입니다. 이러한 디지털 전환은 고객의 기대치 변화를 반영하고 있으며, 고객들은 더욱 손쉬운 접근성과 효율적인 서비스를 요구하고 있습니다. 예를 들어, COVID-19 팬데믹 동안 비대면 서비스의 수요는 급증하였고, 이는 은행업계가 전통적인 영업 방식을 넘어서 디지털 플랫폼으로 전환해야 하는 긴급한 필요성을 일깨웠습니다.

• 또한, 금융 기관들은 기존의 비즈니스 모델을 재검토하고 새로운 전략을 수립해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 금융당국과 기관들 또한 이러한 흐름에 동참하고 있으며, 예를 들어, AI 기술을 활용한 시장 인프라 조성을 위한 지원 방안을 모색하고 있는 추세입니다. 이러한 배경 속에서 디지털 전환은 이제 선택이 아닌 필수가 되고 있으며, 이 과정에서 고객의 신뢰를 쌓고 보다 안전한 거래 환경을 조성하는 것이 중요합니다.

• 2-2. 비대면 금융 서비스의 중요성

• 비대면 금융 서비스는 고객이 이제 점포를 방문하지 않고도 다양한 금융 서비스를 이용할 수 있도록 합니다. 이는 고객의 시간을 절약하고, 금융 서비스 접근성을 높여줍니다. 특히, 신한은행은 AI 감정분석 시스템을 도입하여 고객과의 소통을 더욱 원활하게 하고 있으며, 고객의 감정을 실시간으로 파악하여 필요한 서비스를 즉시 제공하는 등 고객 맞춤형 서비스를 발전시키고 있습니다.

• 이와 같은 비대면 서비스는 고객의 요구에 맞춘 금융 상품을 제공함으로써 고객 만족도를 높이는데 기여하고 있습니다. 예를 들어, KB국민은행에서는 비대면 투자 수요에 맞춰 'AI 포트폴리오' 서비스를 도입하였고, 이는 고객이 손쉽게 투자 결정을 내리는데 도움을 주고 있습니다. 비대면 금융 서비스의 중요성은 단순한 편의를 넘어서, 펀드 등 복잡한 투자 상품에 대한 고객의 접근성을 높여 주고, 이는 금융 시장의 활성화로 이어지는 긍정적인 순환 구조를 형성하게 됩니다.

• 2-3. AI 기술의 필요성과 기대

• AI 기술의 발전은 금융업계의 디지털 전환에 중대한 역할을 하고 있습니다. AI는 고객 데이터 분석과 맞춤형 서비스 제공에서 그 효과를 발휘하고 있으며, 이는 고객 경험을 혁신적으로 개선하고 있습니다. NH농협은행의 AI 금융상품 추천 서비스는 고객의 요구를 실시간으로 분석하여 맞춤형 금융상품을 추천함으로써, 고객의 투자 결정에 도움을 주고 있습니다.

• 또한, AI의 채택은 단순한 고객 서비스 개선을 넘어서, 보안성과 운영 효율성을 높이는 데도 기여합니다. 금융사들은 AI를 활용해 불법 금융거래나 보이스피싱 등의 사기행위를 예방하는 시스템을 구축하고 있으며, 이는 고객에게 더 안전한 금융 환경을 제공하는 데 필수적입니다. 따라서, AI 기술의 도입은 고객 신뢰도를 높이고 더 나아가 금융 업계의 지속 가능한 성장을 도모하는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.

3. AI 기술의 적용 사례

• 3-1. 신한은행의 AI 감정분석 시스템

• 신한은행은 최근 딥러닝 기반의 'AI 감정분석 시스템'을 도입하여 고객 서비스의 질을 혁신적으로 개선하였습니다. 이 시스템은 고객이 AI 음성봇과 상담하는 과정에서 대화의 톤, 강세, 그리고 특정 단어를 실시간으로 분석하여 고객의 감정 상태를 파악합니다. 공감 지능을 통해 불안한 감정이 감지되면, 시스템은 즉시 고객상담센터의 보안팀에 연결하는 기능도 제공하여 금융사고를 예방하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

• 이러한 기술을 통해 신한은행은 고객의 다양한 감정을 실시간으로 분석하며, 고객의 요구와 필요에 더 신속하고 적절하게 대응할 수 있게 되었습니다. AI 감정분석 시스템은 단순히 감정을 인식하는 것을 넘어, 고객의 행동 패턴을 이해하고 금융 서비스 제공에 있어 더 나은 결정을 내리는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

• 3-2. 고객 맞춤형 서비스 제공 사례

• KB국민은행은 비대면 투자 수요의 증가에 대응하여, 고객 맞춤형 서비스인 'AI 포트폴리오'를 제공하고 있습니다. 이 서비스는 기존의 5개 자산군 분류를 넘어 11개로 세분화하여, 투자자가 보다 세밀한 자산 관리와 투자 결정을 할 수 있도록 돕습니다. AI 기술을 활용하여 고객의 투자 성향과 시장 데이터를 분석하고, 맞춤형 투자 상품을 제시함으로써, 고객은 더 많은 정보를 바탕으로 안정적인 투자 결정을 내릴 수 있습니다.

• 이와 같은 고객 맞춤형 서비스는 금융업계에서의 경쟁력을 강화하는 데 기여하며, 고객이 자산을 효과적으로 증대시킬 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 금융시장의 불확실성이 커지고 있는 현 상황에서 AI 포트폴리오는 고객 투자자의 신뢰를 얻는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 3-3. AI 상담 봇의 효용성

• NH농협은행에서는 실시간 딥러닝 AI 기술을 기반으로 한 'AI 금융상품 추천 서비스'를 출시하였습니다. 이 서비스는 고객의 관심사와 상황에 맞춰 금융상품을 추천함으로써, 고객이 필요로 할 때 가장 적합한 상품을 제공받을 수 있도록 합니다. 기계학습운영(MLOps)를 통해, 금융 환경이 급변하는 가운데에서도 고객은 실시간으로 가장 적합한 금융상품을 추천받을 수 있어, 고객 경험을 한층 향상시키는 효과를 가져왔습니다.

• AI 상담 봇은 단순한 대화 기능을 넘어, 고객의 다양한 요구를 예측하고 맞춤형 서비스로 고객을 지원함으로써, 고객과의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 자동화된 상담 시스템은 시간적 제약 없이 고객이 필요한 정보를 손쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 금융 서비스의 접근성을 높이고 있습니다.

4. 규제 완화와 디지털 혁신

• 4-1. 망분리 규제의 역사

• 망분리 규제는 2014년, '농협 전산대란' 이후 국내 금융기관의 안전성을 확보하기 위해 도입되었습니다. 이 제도는 외부 인터넷망과 금융망을 물리적으로 분리하여 사이버 공격으로부터 금융 정보를 보호하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 그러나 시간이 지나면서 이 규제가 많은 비효율성을 초래하게 되었습니다. 비대면 금융 서비스와 디지털 전환이 필요한 시점에, 망분리 규제가 금융기관의 유연한 운영과 혁신을 방해하는 요소로 작용하게 된 것입니다.

• 특히, COVID-19 팬데믹 동안 원격 근무가 필수화되었음에도 불구하고, 망분리 규제로 인해 금융기관 내부의 직원들이 원활한 비대면 소통과 협업을 할 수 없었던 경험이 큰 이슈로 부각되었습니다. 이를 통해 금융업계는 망분리 규제의 개선 필요성을 더욱 절실하게 느끼게 되었습니다.

• 4-2. 규제 완화에 따른 금융 환경 변화

• 2024년 금융 당국의 발표에 따르면, 망분리 규제는 점진적으로 완화될 예정이며, 이는 금융 혁신 서비스를 위한 '샌드박스' 제도의 적극적인 활용을 포함하고 있습니다. 이 과정에서 금융기관들은 클라우드 기반의 서비스와 생성형 AI를 활용할 수 있는 법적 토대가 마련될 것입니다. 최근 규제 완화는 특히 금융기관들이 대규모로 AI를 체계적으로 도입하고 활용할 수 있게 하는데 중요한 영향을 미칠 것입니다.

• 각 금융기관의 의견에 따르면, 규제 완화는 AI의 활용을 높이고, 고객 응대나 맞춤형 서비스 개발 등 다양한 금융 혁신에 기여할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 보입니다. 예를 들어, 국민은행과 신한은행을 포함한 여러 금융기관이 AI를 통한 고객 서비스를 보다 고도화하고, 클라우드 인프라를 통한 연구 개발의 효율성을 극대화할 수 있는 기틀이 마련될 것입니다.

• 4-3. AI와 디지털 서비스의 미래

• 망분리 규제가 완화됨에 따라 금융기관에서 활용할 수 있는 AI 기술과 디지털 서비스의 범위가 넓어질 것입니다. 이러한 변화는 AI 은행원과 같은 고도화된 금융 서비스의 출현을 가속화할 것으로 예상됩니다. AI 은행원은 고객의 질문에 신속하게 답변하고, 개인 맞춤형 서비스를 제공하며, 은행원과 유사한 역할을 수행하는 등의 기능을 할 수 있게 될 것입니다.

• 그러나 AI의 활용이 더욱 늘어남에 따라 정보 보안 문제와 금융 불완전판매의 우려도 동시에 증가할 수 있습니다. 따라서 금융기관이 생성형 AI를 활용함에 있어 데이터의 보안과 책임 문제를 명확히 하고, 고객의 신뢰를 유지할 수 있는 방안을 마련하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 논의는 향후 금융업계에서 AI 기술이 널리 퍼지는 데 있어 반드시 해결해야 할 숙제로, 최신 기술과 원활한 규제가 공존하는 환경을 구축해야 할 필요성이 더해지고 있습니다.

결론

• 디지털 전환은 현재 금융업계의 필수 불가결한 흐름으로 자리 잡았으며, 이 과정에서 인공지능(AI) 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 신한은행의 AI 감정분석 시스템 도입과 금융 망분리 규제의 완화는 고객 서비스 혁신과 안전한 금융 거래 환경 조성을 위한 중대한 발걸음으로 평가됩니다. 특히, 고객 맞춤형 서비스 제공이 가능해진 덕분에 고객 만족도는 물론, 신뢰도 역시 향상될 것입니다.

• 미래의 금융업계는 지속적인 기술 발전과 변화를 요구받게 될 것입니다. AI와 디지털 서비스의 발전은 고객의 요구를 더욱 세밀하게 파악하고, 이에 부합하는 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 것이며, 이는 결국 금융기관의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것입니다. 그러나 동시에 AI의 활용에 따른 보안 문제와 윤리적 과제가 증가할 수 있으므로, 금융기관은 이러한 과제를 해결하기 위한 노력을 병행해야 할 것입니다.

• 향후 금융업계는 기술 혁신과 함께 규제 적응이 필요합니다. 망분리 규제의 완화는 알고리즘과 데이터 분석의 효율성을 높이며, 클라우드 기반 서비스의 활용을 촉진할 것입니다. 이를 통해 고객은 더 나은 금융서비스를 경험할 수 있을 것이며, 금융기관 또한 더욱 효과적으로 디지털 전환을 추진할 수 있을 것입니다.

용어집

• 디지털 전환 [개념]: 기업이나 기관이 디지털 기술을 활용하여 기존의 비즈니스 모델과 서비스를 혁신하는 과정입니다.

• AI 감정분석 시스템 [기술]: 고객의 대화 데이터를 분석하여 감정 상태를 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공하는 시스템입니다.

• 비대면 금융 서비스 [서비스]: 고객이 금융 기관의 점포를 방문하지 않고도 다양한 금융 서비스를 이용할 수 있는 온라인 기반의 서비스입니다.

• 프로세스 [개념]: 특정 목표를 달성하기 위한 일련의 단계나 절차를 의미합니다.

• 망분리 규제 [법규]: 사이버 공격으로부터 금융 정보를 보호하기 위해 외부 인터넷망과 금융망을 물리적으로 분리하는 규제를 말합니다.

• AI 포트폴리오 [서비스]: AI 기술을 기반으로 고객의 투자 성향과 시장 데이터를 분석하여 맞춤형 투자 상품을 추천하는 서비스입니다.

• 클라우드 기반 서비스 [기술]: 서버와 저장소를 클라우드에서 운영하여 필요할 때 인터넷을 통해 접근하고 활용할 수 있는 서비스입니다.

• 기계학습운영(MLOps) [기술]: 기계학습 모델의 배포와 관리, 최적화를 위한 프로세스와 도구의 집합을 의미합니다.

출처 문서

• 은행권 '디지털 전환' 속도…AI로 상담부터 상품 추천까지 | 아주경제https://www.ajunews.com/view/20240820173502668
• 은행권 '디지털 전환' 속도…AI로 상담부터 상품 추천까지 | 이코노믹데일리https://www.economidaily.com/view/20240820173502668
• 이제야 똑똑한 ‘AI 은행원’ 가능성 보인다… ‘망분리 10년’ 규제 개선의 의미https://m.ddaily.co.kr/page/view/2024081409165258601