금융산업을 혁신하는 생성형 AI: 진화, 전략, 거버넌스 그리고 미래 전망

1. 요약

• 2023년부터 2024년까지 생성형 AI가 금융산업에 미친 영향과 활용 전략은 시계열적으로 분석되었다. 첫 번째로, 생성형 AI의 등장은 기술 발전의 전환점을 나타내며, 특히 ChatGPT의 출현은 인공지능이 단순한 도구에서 벗어나 인간의 창의성과 상상력을 보완하는 역할로 진화했음을 시사한다. 이는 산업 구조 전반에 큰 영향을 미쳤으며, 과거에 기계가 대체할 수 없던 영역이었다고 여겨졌던 창작 활동에 AI가 참여하게 되었다. 2023년 1분기 글로벌 기업들의 어닝콜에서는 'AI 및 ChatGPT'에 대한 주제가 두드러졌으며, 생성형 AI 시장은 2024년까지 5,543억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이는 기업들이 AI에 대한 투자와 관심을 더욱 증가시키고 있음을 나타낸다.

• 둘째로, 생성형 AI 시장의 주도 지역은 북미이며, 이 지역은 2022년 기준으로 40.2%의 점유율을 차지했다. 이는 주요 기술 기업들이 자리 잡고 있는 지역으로, 대규모 데이터를 활용한 모델 훈련 및 그에 대한 투자에서 강력한 위치를 유지하고 있음을 반영한다. 반면, 아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되어 2023년부터 2030년까지 연평균 36.5% 성장률을 기록할 전망이다.

• 셋째로, 디지털 금융 서비스 분야에서는 생성형 AI가 금융 사기를 예방하고 사기 탐지 기능을 개선하는 데 중요하게 작용하고 있다. 2021년 초, 미국의 디지털 사기 시도가 2020년 동기 대비 25% 이상 증가하며, 금융 서비스 분야는 무려 109% 증가한 것으로 나타났다. 이러한 통계는 금융기관들이 생성형 AI를 활용하여 보안과 고객 위험 관리를 개선할 필요성을 절실히 느낀 것으로 해석할 수 있다.

• 마지막으로, 금융기관들은 생성형 AI를 통한 운영의 효율성과 고객 서비스 혁신을 달성하기 위해 다양한 전략을 수립하고 있으며, 이를 통해 고객 만족도를 높이고 금융 서비스를 보다 개인화할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

2. 생성형 AI의 등장과 시장 동향

• 2-1. 초거대 모델의 출현과 인류 패러다임 전환

• 생성형 AI의 발전은 기술 발전의 역사에서 중요한 전환점을 나타내고 있으며, 이는 인류 사회 전반에 걸쳐 여러 변화의 계기가 되고 있습니다. 특히, ChatGPT의 출현은 인공지능이 단순한 도구를 넘어 인간의 창의성과 상상력을 보완하는 역할을 하며, 이러한 변화는 산업 구조 전반에 영향을 미치고 있습니다. 과거에는 인간의 창작이 결코 기계에 의해서 대체될 수 없는 영역이라고 여겨졌으나, 이제는 생성형 AI의 발전으로 인해 이러한 경계가 허물어지고 있습니다.

• 특히, 2023년 1분기에는 글로벌 기업들의 어닝콜에서 'AI 및 ChatGPT' 주제가 두드러지게 부각되었으며, 이는 생성형 AI가 산업 전환의 중심이 되고 있음을 시사합니다. 여러 연구에 따르면, 생성형 AI 시장은 2024년까지 5,543억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 이는 기업들이 AI에 대한 투자와 관심을 더욱 증가시키고 있음을 나타냅니다.

• 2-2. 지역별 시장 점유율 변화 (북미·아태지역)

• 지난 몇 년간 생성형 AI 시장의 주도 지역은 북미이며, 이는 2022년 기준으로 40.2%의 점유율을 기록했습니다. 북미 지역은 주요 기술 기업들이 자리 잡고 있으며, 대규모 데이터를 활용한 모델 훈련 및 그에 대한 투자에서 강력한 입지를 유지하고 있습니다. 예를 들어, Meta, Microsoft, Google 등은 생성형 AI 스타트업과 기술에 대한 투자를 통해 혁신을 이끌어가고 있습니다.

• 반면, 아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 2023년부터 2030년까지 연평균 36.5% 성장률을 보일 전망입니다. 정부의 적극적인 AI 정책과 기업들의 기술 개발이 활발히 진행되고 있으며, 이로 인해 해당 지역에서 생성형 AI의 다양한 응용 가능성이 확대되고 있습니다.

• 2-3. 디지털 사기 급증과 금융 서비스 성장

• 디지털 금융 서비스 분야는 생성형 AI 기술과 밀접하게 연관되어 있으며, 특히 최근 몇 년 동안 금융 사기가 급증하고 있습니다. 예를 들어, 2021년 초 4개월 동안 미국의 디지털 사기 시도는 2020년 동기 대비 약 25% 이상 증가하였고, 그 중 금융 서비스 분야는 무려 109% 증가한 것으로 확인되었습니다. 이는 금융 기관들이 생성형 AI를 활용하여 보안 강화와 사기 탐지 기능을 개선할 필요성을 더욱 절실히 느끼고 있음을 나타냅니다.

• 결과적으로, 금융 기관들은 생성형 AI를 통해 보다 신속하고 효과적으로 고객의 위험을 관리하고, 개선된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 이는 금융 산업의 디지털 전환과 함께 고객 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 하며, 더 나아가 전체 금융 생태계를 혁신하는 계기로 작용할 것입니다.

3. 2024년 디지털 금융 트렌드와 활용 전략

• 3-1. 클라우드 컴퓨팅의 확장과 금융 혁신

• 2024년에는 클라우드 컴퓨팅 기술이 금융 산업의 디지털 혁신을 주도하면서, 금융 서비스의 효율성 및 접근성을 크게 향상시켰습니다. 특히, 클라우드 기반의 인프라는 데이터 저장 및 처리의 용이함 덕분에 금융 기관들이 전통적인 시스템을 벗어나 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 도와주었습니다. 이는 특히 고객 데이터를 실시간으로 분석하고 개인화된 서비스를 제공하는 데 결정적인 역할을 했습니다. 클라우드 컴퓨팅을 통해 금융 기관들은 Mega Cloud Provider의 서비스를 활용하여 IT 비용을 절감하고, 탄력적인 서비스 구축이 가능해졌습니다. 이는 금융 서비스의 신속한 론칭 및 수정이 가능하다는 의미로, 고객의 요구에 보다 민감하게 반응할 수 있는 체계를 구축할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 특정 금융 상품에 대한 수요가 급증할 경우, 클라우드 자원의 동적 배분을 통해 쉽게 대응할 수 있어, 고객 만족도를 높이는 데 기여했습니다.

• 3-2. 스마트폰 기반 금융 경험의 진화

• 스마트폰의 빠른 보급은 디지털 금융의 패러다임을 변화시키는 중요한 요인이었습니다. 금융 서비스의 모바일 접근성이 향상됨에 따라, 고객들은 언제 어디서나 금융 거래를 수행할 수 있게 되었고, 이는 고객 경험을 전반적으로 개선했습니다. 2024년에는 스마트폰을 통한 모바일 뱅킹, 결제, 투자 및 자산 관리 서비스가 더욱 보편화되면서, 사용자가 제공하는 데이터의 양과 질도 크게 증가했습니다. 특히, 로보 어드바이저와 AI 기반의 서비스들이 모바일 플랫폼에 통합됨에 따라 고객들은 맞춤형 금융 정보를 실시간으로 얻을 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 젊은 세대뿐 아니라 다양한 연령대의 고객들에게도 더 나은 접근성과 편의성을 제공하는 데 기여했습니다. 예를 들어, 금융 기관들은 사용자 경험을 분석하여 서비스를 지속적으로 개선하고 있으며, 스마트폰 앱을 통해 체계적인 자산 관리 기능이나 효율적인 투자 솔루션을 제공할 수 있었습니다.

• 3-3. 금융기관의 생성형 AI 활용 전략

• 2024년에는 금융 기관들이 생성형 AI 기술을 통해 전반적인 운영 효율성을 향상시키고, 고객 서비스를 혁신하기 위한 다양한 전략을 수립했습니다. 삼성SDS의 조사에 따르면, 많은 금융 기관들이 생성형 AI를 활용하여 고객 응대 자동화, 맞춤형 금융 상품 추천 및 리스크 관리에 도입하고 있습니다. 특히, 생성형 AI는 고객 문의에 대한 즉각적인 대응을 가능하게 하여, 대출 심사나 금융 상담과 같은 복잡한 업무의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 예를 들어, '금융 전문 통역 Agent'와 같은 서비스는 복잡한 금융 용어를 이해하는 데 어려움을 겪는 외국인 고객에게 실시간으로 통역 서비스를 제공, 고객 경험을 혁신적으로 개선했습니다. 이러한 AI 솔루션들은 고객의 요구에 즉각적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하였고, 이는 클라이언트 증가 및 서비스 만족도 상승으로 이어졌습니다.

4. 금융산업에의 생성형 AI 적용 사례와 거버넌스

• 4-1. 국내외 금융 서비스 적용 사례 분석

• 생성형 AI는 금융 산업의 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 특히 고객 서비스 및 내부 관리 시스템에서의 활용 사례가 두드러지고 있다. 국내 금융 기관인 KB금융은 ‘KB-GPT’라는 AI 뱅커 서비스를 도입하여 직원들이 필요로 하는 정보와 자료를 더욱 효율적으로 제공하고 있다. 이 시스템은 직원들이 질문을 입력하면 관련된 자료와 정보를 동시에 조회할 수 있어 업무 효율성을 크게 개선하는 데 기여하고 있다. 웨어러블 디바이스와 모바일 뱅킹의 확산 등 디지털 라이프의 일상화에 따라 많은 금융기관에서 자동화된 고객 서비스 솔루션인 AICC(Artificial Intelligence Contact Center)를 적용하고 있다. AICC는 고객 상담을 위한 챗봇 서비스를 포함하며, 상담 프로세스의 효율성을 높이는 동시에 고객의 만족도를 향상시키고 있다. AI 기반의 상담 시스템은 대형 금융사에서의 사용으로 승격되었으며, 고객 문의에 대해 24시간 연중무휴 대응 가능하다는 장점을 지니고 있다.

• 해외 사례로는 JP모건이 생성형 AI를 금융 서비스에 통합해 고객의 금융 거래 패턴을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 이로 인해 고객은 보다 개인화된 금융 관리 서비스를 받을 수 있게 되었으며, 금융 기관은 고객의 피드백을 통해 서비스를 지속적으로 개선할 수 있는 기회를 갖게 되었다. 이처럼 생성형 AI의 도입은 단순히 효율성을 높이는 것 이상으로 금융 서비스의 질을 한 단계 끌어올리는 역할을 하고 있다.

• 4-2. 할루시네이션 방지 및 고객 이익 보호

• 생성형 AI의 사용이 증가함에 따라 ‘할루시네이션’ 현상, 즉 AI가 정확하지 않은 정보를 만들어내는 문제가 대두되고 있다. 이러한 현상은 정보의 정확성을 요구하는 금융 산업에서 큰 위험 요소로 작용할 수 있다. 금융 서비스의 정확한 정보 전달은 고객의 경제적 결정에 큰 영향을 미치기 때문에, AI 시스템이 생성하는 정보의 신뢰성을 보장하는 일이 무엇보다 중요하다. 이를 해결하기 위한 방법으로, 금융 기관들은 철저한 AI 거버넌스 체계를 구축하는 방향으로 나아가고 있다. 거버넌스 체계는 AI 모델의 신뢰성을 확보하고, 다양한 규제와 법적 요건을 준수하도록 설계되어야 하며, 각 금융기관은 독자적으로 할루시네이션 방지 매커니즘을 구현하고 있다. 예를 들어, 인공지능에 의해 제공되는 정보에 대해 이중 확인 시스템을 구축하거나, 고객에게 제공되는 데이터의 출처를 명확히 표시하는 방법들이 있다. 특히, 금융 서비스의 고객 이익 보호를 위해 생성형 AI의 답변에 대한 감시 및 검증 체계가 필수적이다. 고도의 기술력과 함께 인간의 경험이 결합된 갱신 및 피드백 시스템이 필요하며, 이를 통해 고객이 정확하고 유용한 정보에 접근할 수 있도록 도와야 한다.

• 4-3. AI 거버넌스 체계 구축의 중요성

• AI 거버넌스 체계는 AI 기술의 발전과 함께 금융 산업에서 더욱 중요한 요소가 되었다. 금융기관은 AI 도입을 통해 새로운 기회를 창출할 수 있지만, 동시에 기업의 이미지와 고객의 신뢰성에 대한 위험을 동시에 관리해야 한다. 따라서 AI 거버넌스는 특정 기준을 설정하고, AI 시스템의 실행 과정에서의 윤리적 처리를 보장하는 역할을 수행해야 한다. 거버넌스 체계에서 가장 중점적으로 고려해야 할 사항은 AI 기술의 투명성과 공정성이다. 금융기관은 AI 모델이 어떻게 정보를 처리하고, 결정을 내리는지를 명확히 설명할 수 있어야 한다. 이러한 투명한 과정은 고객에게 신뢰를 줄 뿐만 아니라, AI 사용으로 인해 발생할 수 있는 법적 리스크를 관리하는 데도 기여할 것이다. 결론적으로, AI 거버넌스 체계는 단순한 규제의 준수를 넘어서, 금융 산업의 혁신과 지속 가능한 발전을 위한 필수 요소로 자리매김하고 있으며, 이는 고객과 금융 기관 모두에게 이익이 되는 방안이라는 점을 인식해야 할 것이다.

5. 미래 전망 및 과제

• 5-1. 서비스 영역 확장 가능성과 신규 비즈니스 모델

• 금융산업에서 생성형 AI의 미래는 다양한 서비스의 영역 확장 가능성을 나타내고 있습니다. 현재 AI의 발전과 함께 개인 맞춤형 재무관리, 포트폴리오 최적화 및 고객 서비스 자동화와 같은 새로운 비즈니스 모델이 등장하고 있습니다. 이러한 서비스는 AI의 데이터 처리 능력 덕분에 고객에게 보다 컴파일된 정보와 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객의 소비 패턴을 분석하여 맞춤형 금융 상품을 추천하거나, 고객이 놓칠 수 있는 투자 기회를 제시할 수 있습니다. 하지만 이러한 서비스 확장은 데이터 보호와 개인정보보호와 관련된 새로운 도전 과제가 발생할 수 있으며, 금융 기관은 이를 해결하기 위한 명확한 전략과 컴플라이언스 체계를 갖추어야 합니다.

• 5-2. 규제 및 컴플라이언스 변화 예측

• 금융 산업 내의 생성형 AI 사용 증가에 따라 규제와 컴플라이언스의 변화가 예측됩니다. 특히 고객의 데이터 보호와 윤리적 AI 사용에 대한 요구가 커질 것으로 보입니다. 규제 기관들은 금융 서비스의 투명성과 책임성을 높이기 위해 AI 거버넌스에 대한 정책을 강화할 필요가 있습니다. 이 과정에서 빠르게 변화하는 기술 환경에 맞추어 최신의 규제를 반영하는 것이 매우 중요합니다. 또한 금융 기관은 이러한 변화에 사전에 대응하기 위해 AI 사용에 대한 내부 가이드라인과 절차를 지속적으로 검토하고 개선해야 할 것입니다.

• 5-3. 리스크 관리와 신뢰 확보 방안

• 리스크 관리의 중요성은 생성형 AI의 도입과 함께 더욱 부각되고 있습니다. AI의 결과물이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니며, '할루시네이션'이라고 불리는 현상으로 인해 잘못된 정보를 생성할 가능성이 존재합니다. 따라서 금융 기관은 AI 시스템의 투명성을 높이고, 결과물의 신뢰성을 입증할 수 있는 메커니즘을 마련해야 합니다. 또한, 고객과의 신뢰 관계를 형성하기 위해서는 AI의 작동 방식에 대한 명확한 설명과 책임 있는 데이터 사용 방식을 확립해야 합니다. 이를 통해 금융 기관은 고객의 신뢰를 확보하고 장기적인 비즈니스 성과를 달성할 수 있을 것입니다.

결론

• 생성형 AI는 ChatGPT의 출현 이후 금융산업의 전반에 혁신적인 변화를 가져왔으며, 2024년 디지털 금융 트렌드와 결합하여 클라우드 및 모바일 기반 서비스 경험을 재정의하였다. 실제 적용 사례에서는 할루시네이션 방지와 AI 거버넌스 체계 구축이 핵심 과제로 부각되었고, 이는 금융기관들이 고객의 신뢰를 확보하고 규제 리스크를 최소화하는 데 필수적인 요소가 되었다. 앞으로 금융기관은 서비스의 영역을 확장하고 정책 및 규제를 정비하며, 리스크 관리의 강화를 통해 AI 기반 금융 생태계를 더욱 견고하게 구축해야 할 것이다. 지속적인 모니터링과 협업을 통해 신뢰할 수 있는 AI 체계를 확립하고 고객의 이익을 보호하는 것도 중요한 과제다.

• 결론적으로, 금융기관은 기술적 진화를 반영하여 보다 유연하고 반응적인 서비스 제공으로 발전할 수 있으며, 이러한 수치는 고객의 데이터 보호와 윤리적 AI 사용에 대한 요구 증가로 이어질 것이다. 궁극적으로, AI 거버넌스 체계는 지속 가능한 금융 혁신과 고객 만족을 위한 필수 요소로 자리매김할 것이다. 금융산업이 이러한 과제를 어떻게 해결하고 발전할 수 있을지는 향후 흐름에 중요한 영향을 미칠 것이다.

용어집

• 생성형 AI: 특정 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능의 한 종류로, 자연어 처리, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 활용된다. 금융산업에서는 고객 서비스 개선, 리스크 관리 등 여러 방면에서 적용되고 있다.

• 할루시네이션: AI가 사실이 아닌 정보를 생성하거나 현실과 다른 결과를 출력하는 현상으로, 금융서비스에서 고객의 결정에 중대한 영향을 미칠 수 있어 주의가 필요하다.

• AI 거버넌스: AI 기술의 발전 및 활용을 관리하기 위한 정책과 절차를 의미하며, 규제 준수, 데이터 관리, 시스템 투명성 등을 포함하여 금융기관의 신뢰를 확보하는 데 주요한 역할을 한다.

• 클라우드 컴퓨팅: 서버, 스토리지, 데이터베이스 등 IT의 자원을 인터넷을 통해 제공하는 서비스 모델로, 금융기관이 효율성을 높이고 서비스 혁신을 가속화하는 데 중요한 기술적 기반이 된다.

• 디지털 금융: 온라인과 모바일 플랫폼을 활용하여 제공되는 금융 서비스로, 고객의 접근성을 높이고 서비스의 개인화를 가능하게 하며, 생성형 AI와의 결합으로 지속적으로 발전하고 있다.

• 컴플라이언스: 법규, 규정, 정책에 대한 준수 여부를 관리하는 체계로, 금융기관이 AI 활용시 법적 요구사항을 충족하고 고객의 신뢰를 유지하기 위해 필수적이다.

• 리스크 관리: 위험 요소를 식별하고 평가하여 이를 최소화하는 전략적 프로세스이며, 금융기관에서 AI의 도입과 함께 더욱 중요하게 여겨진다.

• 시장 동향: 금융산업 내 최근 변화 및 패턴을 분석하는 것으로, 생성형 AI와 디지털 금융의 발달이 시장에 미치는 전반적인 영향을 평가하는 데 중요하다.

• 서비스 혁신: 금융기관이 고객의 요구에 따라 새로운 서비스를 개발하거나 기존 서비스를 개선하여 경쟁력을 높이는 프로세스이다.

• 적용 사례: 실제 금융서비스에 생성형 AI와 같은 기술을 적용한 사례들로, 혁신적인 변화를 가져오는 데 기여하며 성공 사례를 검토하는 것이 중요하다.

출처 문서

• 생성형 AI의 금융산업 적용 사례 및 활용 방안 - CSLEE Tech Blog %https://blog.cslee.co.kr/application-cases-and-utilization-plans-of-generative-ai-in-the-financial-industry/
• 지금 꼭 알아야 할 3대 디지털 금융 트렌드와 활용 전략 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/trends-in-digital-finance.html
• ChatGPT를 넘어, 생성형 AI Generative AI 의 미래 – 2편 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/future_of_generative_ai_2.html
• ChatGPT를 넘어, 생성형 AI Generative AI 의 미래 – 1편 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/future_of_generative_ai_1.html