[아웃소싱타임스 김민수 기자] 금융 산업에서 인공지능(AI) 기술의 도입이 가속화되면서 금융회사의 경쟁력 강화와 고객 서비스 개선이 동시에 이루어지고 있다. AI는 금융 서비스의 효율성을 높이고, 금융사기 탐지 및 리스크 관리에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 

특히 신용평가, 대출 심사, 자산 관리, 리스크 모니터링 등에서 AI 기술의 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이러한 기술 도입은 금융사들이 혁신을 주도하고 디지털 전환을 가속화하는 데 기여하고 있다.

이는 한국개발연구원이 지난 7월에 발표한 '인공지능 시대의 경쟁력 강화를 위한 AI 규제 연구' 자료 중에 '금융산업의 디지털화와 AI 활용' 분야를 분석한 결과이다.

■디지털 혁신과 금융 서비스의 효율성 제고
연구자료에 따르면, 금융 산업은 기본적으로 많은 양의 데이터를 다루는 정보 집약적 산업이다. 금융 상품과 서비스는 무형의 자산으로 이루어져 있어, 데이터를 처리하고 분석하는 능력이 핵심 경쟁력으로 작용한다. 이러한 점에서 금융 회사들은 AI 기술을 도입하여 업무 효율성을 극대화하고 있으며, 이는 여러 방면에서 구체적으로 나타나고 있다.

첫째, 데이터 처리 및 분석의 속도와 정확성 향상이다. AI는 인간이 처리하기 어려운 대량의 데이터를 빠르게 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 내리는 데 도움을 주고 있다. 

수십만 건의 거래 기록, 고객 정보, 시장 데이터 등을 실시간으로 분석하여, 고객의 금융 상태나 투자 성향을 파악하고, 이를 토대로 맞춤형 금융 상품을 추천하는 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 AI의 능력은 기존의 수작업으로는 도저히 달성할 수 없는 속도와 정확성을 제공하여 금융사의 경쟁력을 크게 향상시키고 있다.

둘째, 업무 자동화를 통한 비용 절감과 생산성 향상이다. 금융 회사들은 AI를 통해 단순하고 반복적인 작업을 자동화하고 있다. 

대출 심사, 고객 문의 응답, 회계 처리와 같은 업무는 AI 기반 알고리즘과 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 기술을 사용해 처리 속도를 높이고 있다. 이러한 자동화는 사람의 개입을 최소화함으로써 비용을 절감하고, 더 복잡한 문제 해결이나 전략적 업무에 인력을 투입할 수 있는 기회를 제공하고 있다.

셋째, AI를 통한 예측 분석과 의사결정 지원이다. 금융 산업은 리스크 관리, 신용 평가, 투자 전략 수립 등 여러 복잡한 의사결정이 필요한 분야인데, AI는 방대한 데이터를 분석하여 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 향후 시장 동향을 예측하거나 리스크 요인을 사전에 감지할 수 있다. 

AI는 과거의 금융 데이터와 시장 정보를 분석하여 특정 주식의 가격 변동을 예측하거나, 대출 신청자의 신용 리스크를 평가하는 데 활용된다. 이를 통해 금융 회사는 더 정확하고 신뢰성 있는 의사결정을 내릴 수 있으며, 이는 금융 서비스의 품질을 높이고 리스크를 줄이는 데 기여한다.

■고객 맞춤형 서비스 제공과 자산 관리의 혁신
AI 기술은 금융회사의 고객 맞춤형 서비스 제공과 자산 관리에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 금융 소비자에게 더욱 개인화된 경험을 제공하는 데 기여하고 있다.

첫째, AI 기반 챗봇은 금융 서비스의 접근성을 크게 개선하고 있다. AI 챗봇은 24시간 실시간으로 고객과 상호작용할 수 있으며, 고객의 요구를 즉각적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 

은행이나 카드사의 고객 문의를 처리하는 AI 챗봇은 기본적인 계좌 조회부터 복잡한 금융 상품 설명까지 다양한 역할을 수행하고 있다. 이러한 자동화된 서비스는 고객의 대기 시간을 줄이고, 고객 서비스의 질을 높여주고 있다. 

특히, 음성 인식과 자연어 처리 기술을 적용한 챗봇은 고객의 질문을 이해하고 자연스러운 대화를 통해 문제를 해결하는 데 강점을 가지고 있다.

둘째, 로보어드바이저는 개인화된 자산 관리와 투자 자문에서 혁신을 일으키고 있다. 로보어드바이저는 AI 알고리즘을 활용하여 고객의 투자 성향, 목표, 위험 선호도를 분석하고, 이를 기반으로 맞춤형 투자 포트폴리오를 제안한다. 

고객의 나이, 소득, 자산 상태 등을 고려한 맞춤형 포트폴리오 구성과 투자 전략을 자동으로 생성하며, 주식, 채권, 펀드 등 다양한 금융 상품에 대해 개인화된 투자 제안을 제공할 수 있다. 또한, 로보어드바이저는 시장 상황에 맞추어 실시간으로 포트폴리오를 조정하며, 고객이 정기적으로 자산 상태를 검토하고 조정할 수 있도록 지원한다.

셋째, 고객 데이터 분석을 통한 개인화된 상품 추천이 가능해졌다. AI는 고객의 금융 거래 데이터, 소비 패턴, 신용 정보 등을 분석하여 각 개인에게 가장 적합한 금융 상품과 서비스를 추천할 수 있다. 

AI는 고객의 과거 소비 이력과 신용 데이터를 분석하여 개인 대출 한도를 자동으로 산출하거나, 맞춤형 대출 상품을 제안할 수 있다. 카드사에서는 고객의 소비 성향을 분석해 맞춤형 카드 혜택을 제공하거나, 적절한 금융 상품을 추천하는 방식으로 AI를 활용하고 있다.

넷째, 자산 관리의 자동화는 자산 배분의 효율성을 높이고 있다. AI는 고객의 투자 성향과 목표를 지속적으로 분석하고, 그에 따라 자산 배분 전략을 자동으로 조정할 수 있다. 

특정 자산의 성과가 목표에 미치지 못하거나 시장의 변동성이 커질 경우, AI는 이에 즉각 대응하여 자산 배분을 재조정하고, 고객이 설정한 투자 목표에 맞춰 최적화된 전략을 유지할 수 있다. 이는 고객이 복잡한 자산 관리에 대해 신경 쓰지 않아도 자동으로 최적의 결과를 얻을 수 있도록 돕는 혁신적인 서비스이다.

 

■리스크 관리 고도화와 금융사기 예방
AI 기술은 리스크 관리와 금융사기 예방에서 중요한 역할을 하고 있으며, 금융 산업의 안전성과 신뢰성을 강화하는 데 기여하고 있다.

첫째, 실시간 데이터 분석을 통한 잠재적 위험의 조기 발견이다. AI 기술은 대규모 금융 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 이상 거래나 비정상적인 패턴을 신속하게 감지할 수 있다. 

대출 신청 데이터, 거래 내역, 고객 프로필 등의 정보를 분석하여 비정상적인 활동을 감지하고, 이를 바탕으로 의심스러운 거래나 행위를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 이러한 능력은 전통적인 방식으로는 불가능한 신속한 대응을 가능하게 하며, 금융 회사가 위험 요소를 사전에 차단하는 데 큰 도움을 준다.

둘째, 금융사기 탐지와 자금 세탁 방지에 AI의 활용도가 크게 증가하고 있다. AI는 복잡한 금융사기 패턴을 탐지하는 데 뛰어난 성능을 보이고 있다. 

금융사기는 종종 패턴을 숨기기 위해 여러 계좌와 거래를 이용한 복잡한 방법으로 이루어지는데, AI는 이러한 패턴을 자동으로 분석하여 이상 거래를 탐지할 수 있다. 머신러닝 알고리즘은 과거의 사기 데이터를 학습하여 새로운 유형의 사기 시도를 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 피해를 사전에 방지할 수 있다. 

또한, 자금 세탁 방지(AML) 시스템에서 AI는 대규모 금융 거래 데이터를 분석하여 자금 세탁에 연루될 가능성이 있는 거래를 식별하는 데 활용되고 있다. AI는 과거에 발견된 자금 세탁 패턴을 기반으로 새로운 의심 거래를 탐지하고, 이를 규제 기관에 보고하거나 고객의 계좌를 동결하는 등의 조치를 자동으로 수행할 수 있다.

셋째, '이상 거래 탐지 시스템(Fraud Detection System)'의 고도화이다. AI 기반의 이상 거래 탐지 시스템은 다양한 유형의 금융 범죄를 실시간으로 감지하고 차단하는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있다. 이러한 시스템은 고객의 평소 거래 패턴과 비교하여 비정상적인 행동이나 의심스러운 활동을 자동으로 분석하고 경고를 발생시킨다. 

고객이 평소 사용하지 않는 국가에서 큰 금액을 이체하려는 시도를 할 경우, AI 시스템은 즉시 이를 감지하고, 거래를 일시 중단하거나 고객에게 경고 메시지를 보낸다. 이러한 실시간 대응 능력은 금융 범죄를 예방하는 데 매우 효과적이다.

넷째, 내부통제 강화와 규제 준수에서도 AI는 중요한 역할을 하고 있다. 금융 회사들은 AI 기술을 활용하여 내부통제 시스템을 강화하고, 규제 준수를 더욱 철저하게 할 수 있다. 

AI는 대출 심사 과정에서 발생할 수 있는 위법 부당 사항을 자동으로 분석하고 진단하여, 금융 회사가 법규를 준수하는 데 도움을 준다. 또한, 새로운 핀테크 서비스의 등장으로 인해 복잡해진 금융 환경에서 AI는 신종 사기 유형에 대응할 수 있는 유연한 솔루션을 제공하며, 금융 기관들은 지속적으로 이상 거래 탐지 시스템을 업데이트하고 고도화함으로써 변화하는 위협에 대응하고 있다.

■정부의 정책적 지원과 AI 가이드라인
정부와 금융 당국은 금융 산업의 AI 도입과 디지털 전환을 촉진하기 위해 다양한 정책적 지원을 하고 있다. 특히 금융위원회는 금융 분야 AI 가이드라인을 발표하여 AI 기술 활용의 안전성과 신뢰성을 확보하고 있다. 

이 가이드라인은 AI 시스템 개발부터 운영까지의 모든 과정에서 윤리적 기준을 준수하도록 유도하며, 금융 회사들이 AI를 신뢰성 있게 활용할 수 있는 지침을 제공하고 있다.

또한, 금융위원회는 AI 보안 가이드라인을 마련하여 AI 기술이 적용된 금융 서비스의 보안성을 강화하고 있다. 이는 AI 기반 금융 서비스가 해킹이나 데이터 유출과 같은 보안 위협으로부터 안전하게 보호되도록 하는 데 중점을 두고 있다. 

AI 모델 개발 단계에서부터 데이터 수집, 처리, 보안성 검증까지 철저한 관리 체계를 마련하도록 하고 있어 금융 산업의 신뢰성을 높이는 중요한 기반이 되고 있다.

■데이터 관리와 윤리적 AI의 중요성
AI 기술이 금융 산업에 성공적으로 도입되기 위해서는 데이터 관리와 윤리적 AI 활용이 핵심 요소로 작용하고 있다. 금융 데이터는 매우 민감한 정보로 구성되어 있어, 이를 안전하게 관리하고 보호하는 것이 필수적이다. 

데이터의 질과 대표성 확보를 통해 AI 모델이 정확한 결과를 도출할 수 있으며, 고객의 프라이버시 보호와 보안을 강화하는 전략적 방안이 필요하다.

또한, AI 모델이 투명하게 작동하고 공정성을 유지하는 것이 중요하다. AI가 편향된 결과를 도출하지 않도록 지속적인 관리와 평가가 필요하며, 이를 통해 금융 소비자에게 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다. 

윤리적 AI는 단순한 기술적 문제를 넘어 금융 산업의 지속 가능한 발전을 위해 필수적인 과제로 떠오르고 있으며, 이는 소비자 보호와 금융사 신뢰성 확보에도 중요한 역할을 하고 있다.

경기대학교 경영학부 이대성 교수는 "AI 기술이 금융 산업의 디지털 혁신을 가속화하고 있다"며 "AI가 금융 서비스의 효율성을 극대화하고, 고객 맞춤형 서비스 제공에도 기여하고 있다"고 설명했다. 그러나 그는 "이와 동시에 AI 기술의 신뢰성 확보와 윤리적 문제 해결이 중요하다"고 강조했다. 

이 교수는 "금융사들은 AI 기술을 도입할 때, 고객의 민감한 데이터를 보호하는 강력한 보안 체계를 마련해야 하며, AI 모델이 공정하고 투명하게 작동하도록 지속적인 관리와 평가를 통해 신뢰성을 확보해야 한다"고 덧붙였다.

김민수 기자 m4187@hanmail.net 다른기사 보기