“AI 이상거래 탐지, 자산관리 등 다양한 분야서 활용”
“금융기관, 이자 중심 영업서 벗어나야... AI 큰 역할 기대”
“AI 리스크... ‘AI 금융혁신-신뢰성‧보안성 함께 고려해야” 
“우선 AI 활성화에 방점, 이후 기능별 규제 시스템 구축”

인공지능 챗봇 [사진=연합뉴스]
인공지능 챗봇 [사진=연합뉴스]

올해 챗GPT가 큰 주목을 받으면서 초거대 AI(인공지능) 활용방안을 놓고 각 산업에서 논의가 활발하다. 최근에는 정치권과 금융권에서 AI로 금융혁신을 모색하는 연구에 속도가 붙고 있다.

AI를 접목한 금융혁신 방향은 기존 분야를 고도화하거나 새로운 활용 분야를 발굴하는데 맞춰져 있다. 

기존 AI 기반 상담용 챗봇 서비스를 발전시켜 이상거래 탐지, 자산관리 등의 분야로 활용범위를 넓히는 것이다. 이를 통해 금융권이 ‘이자 중심’의 영업 방식에서 탈피할 수 있는 활로를 마련해보자는 목소리다.

그러나 AI 기반의 금융혁신을 도모하기 위해서는 AI 신뢰성 확보가 급선무라는 주장도 제기되고 있다. 동시에 AI 신뢰성과 활성화 방안 논의 시 규제보다는 AI 활성화에 우선순위를 둬야 한다는 지적도 있다. 

◇ “AI 이상거래 탐지, 자산관리 등 다양한 분야서 활용”
   “금융기관, 이자 중심 영업서 벗어나야... AI 큰 역할 기대”

AI가 국내 금융권에 본격적으로 접목되기 시작한 것은 2016년이다. 당시 이세돌 9단과 알파고의 '세기의 바둑대국' 이후 전 세계적으로 AI 열풍이 불면서 국내 다수 금융사들이 로보어드바이저(robo-advisor)를 도입했다. 

로보어드바이저는 로봇(robot)과 자문가(advisor)의 합성어다. AI가 빅데이터 분석을 통해 투자자 자산운용을 자문해주는 서비스다.

2017년 2월에는 금융투자업계에서 처음으로 대신증권이 AI 상담용 챗봇 ‘벤자민’ 서비스를 시작했다. 이후 챗봇은 금융권에 빠르게 확산됐고, 이제는 챗봇을 활용하지 않는 금융사를 찾기 힘들 정도다. 

이같은 상황에서 최근 생성형 AI인 챗GPT가 출현하면서 전 세계적으로 금융권의 AI에 대한 투자가 활발해지고 있다. 국내에서도 AI 활용 고도화를 통해 금융권 혁신을 도모해야 한다는 목소리가 나온다. 

AI 활용 고도화 방안으로는 금융거래 과정에서 축적된 방대한 데이터를 바탕으로 이상거래를 탐지하거나 금융사기를 예방하는 방안, 고객 맞춤형 서비스 제공을 위해 AI를 가상 비서로 활용하는 방식도 거론된다. 또 금융 업무 자동화를 통한 비용 절감 필요성, 신용평가, 자산관리 등의 분야에서도 활용도를 높여야 한다는 지적도 있다.

오기형 더불어민주당 의원은 25일 국회도서관에서 국회의원연구단체 ‘국회 신성장산업포럼’ 주최로 열린 토론회에서 “AI는 이미 다른 산업에서도 많이 도입을 하고 있지만 금융산업에서 특히 그 잠재력이 크다”며 “고객 서비스, 이상거래 탐지, 신용평가, 자산관리 등 다양한 분야에서 활용할 수 있고, 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있다”고 강조했다. 

오 의원은 “현재 한국의 금융기관들 중에는 수익원이 다양하지 못해 이자이익에 과도하게 의존하는 경우가 많다”며 “금융기관들이 이자 중심의 영업에서 벗어나기 위해서는 데이터에 기반한 창조적 의사결정이 필요하다. 이런 측면에서 AI는 큰 역할을 할 것이라고 기대한다”고 밝혔다. 

자본시장연구원의 분석에 따르면 전 세계적으로 금융권에서 AI 수요가 빠르게 증가하고 있다. 2022년 전 세계 모든 금융업권의 500개 이상 금융회사 가운데 ▲31%는 사기거래 탐지 ▲28% 대화형 AI ▲27% 알고리즘 트레이딩(시스템 매매) ▲23% 투자관리 ▲22% 포트폴리오 최적화 ▲19%는 부도 예측과 마케팅 최적화 등에 활용할 목적으로 AI에 투자한 것으로 분석됐다. 

오픈AI의 '챗GPT' [사진=연합뉴스]
오픈AI의 '챗GPT' [사진=연합뉴스]

◇ “AI 리스크... ‘AI 금융혁신-신뢰성‧보안성 함께 고려해야” 
   “우선 AI 활성화에 방점, 이후 기능별 규제 시스템 구축”

그러나 AI가 내포하고 있는 위험성에 대한 우려가 여전히 해결되지 않고 있는 만큼 ‘AI 금융혁신’ 추진과 함께 AI 신뢰성 확보 방안을 함께 마련해야 한다는 주장도 제기되고 있다.

오중효 금융보안원 데이터혁신센터장은 국회 토론회에서 “AI 기반 금융서비스 오작동 등으로 인한 금융소비자 피해와 AI 기반 시스템 불완전성으로 금융조직에 피해가 발생할 가능성이 있다”며 “AI 금융혁신 추진과 함께 신뢰성과 보안성을 함께 고려할 필요가 있다”고 강조했다. 

반면 일각에서는 AI 신뢰성 제고 및 활성화 방안 논의 시 활성화보다 규제 마련에 방점이 찍히지 않을까 우려하는 시선도 있다. 

서정호 한국금융연구원 부원장은 지난 17일 은행회관 뱅커스클럽에서 열린 ‘금융산업의 AI 대응전략 세미나’에서 “향후 정책 방향은 AI 도입에 장애가 되는 규제를 정비하는 등 우선 활성화에 방점을 두고, AI가 활성화 되는 시점에 기능별 규제 시스템을 구축할 필요가 있다”고 강조했다.

서 부원장은 또 “정부는 AI 규율 원칙만 제시하고 금융회사 등이 세부 가이드라인을 자체 수립할 필요가 있다”고 역설했다. 

이와 관련 금융당국은 ‘양질의 빅데이터 확보 지원’ ‘금융 AI 테스트베드 구축’ 등을 추진해 금융산업에서의 AI의 경쟁력과 신뢰도를 제고하겠다는 입장이다. 

김주현 금융위원장은 관련 세미나에서 금융산업에서 AI의 경쟁력‧신뢰도 제고를 위해 “양질의 빅데이터 확보를 지속적으로 지원하겠다”면서 ‘금융 AI 데이터 라이브러리의 차질없는 구축’ 및 ‘데이터 결합 전문기관 확대’ 방침을 밝혔다.

김 위원장은 또 금융 데이터 관련 규제 개선과 금융분야 AI의 신뢰를 지속적으로 제고해 나가겠다는 계획도 제시했다. 김 위원장은 특히 AI의 공정성·정확성 제고를 위해 ‘금융 AI 테스트베드’를 구축하고, ’설명가능한 AI 안내서‘를 마련하겠다고 했다.

굿모닝경제 김희원 기자 

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