인공지능 발전과
금융 서비스의
미래

인공지능의 발전은 고객 경험을 향상시키고, 금융기관의 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 하며, 사기 탐지 및 리스크 관리 분야에서도 중대한 진보를 이루고 있다.

 

글_ 김선미 동국대 경영전문대학원 핀테크블록체인 책임교수 

금융 위험 관리에도 활용되는 인공지능 

금융 서비스에 대한 인공지능 기술 도입은 단순히 새로운 기능의 추가를 넘어서, 서비스의 전달 방식과 고객 경험의 근본적인 개선을 이끌어내고 있다. AI 기술은 고객 데이터 처리의 효율성을 극대화하고, 복잡한 서비스 패턴을 식별하며, 고도화된 예측을 가능케 한다. 또한 금융기관이 보다 정확하고 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있다. AI의 발전은 고객 경험을 향상시키고, 금융기관의 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 하며, 사기 탐지 및 리스크 관리 분야에서도 중대한 진보를 이루고 있다. 은행 및 증권사를 비롯한 해외 금융기관들은 일찍이 금융서비스에 인공지능을 적용하고 있다. 인공지능은 알고리즘 트레이딩 분야에서 활발히 적용되고 있다. 골드만삭스(Goldman Sachs)는 글로벌 금융 서비스 분야의 선두주자로서, 특히 금융 자산의 알고리즘 트레이딩 분야에서 중요한 성과를 보이고 있다. 더불어 대규모 고객 거래 데이터 분석, 시장예측 및 전략 개발, 빠른 거래 실행, 위험 관리 및 규제 준수를 통해 금융 시장의 효율성을 높이고 거래 비용을 절감하고 있다. 르네상스테크놀로지스(Renaissance Technologies)는 수학적, 통계적 모델을 기반으로 한 알고리즘 트레이딩으로 유명한 헤지펀드 회사로, 광범위한 데이터를 분석하여 시장의 숨겨진 패턴을 찾아내고, 다양한 금융 상품에 걸쳐 트레이딩을 진행함으로써 높은 수익률을 달성하고 있다.

AI와 기계 학습을 활용한 신용평가를 제공하는 ‘엑스페리안(Experian)’의 홈페이지

가상 어시스턴트 통해 고객 거래 자동화

신용평가 분야를 살펴보면, 엑스페리안(Experian)은 대규모 데이터 분석을 통한 신용 평가 및 데이터 분석 서비스를 제공한다. AI와 기계 학습을 활용해 보다 정확하고 포괄적인 신용 평가를 제공하며, 사기 방지 및 신원 확인 서비스를 통해 금융 시장의 안전성을 강화하고 있다. 제스트AI(Zest AI)는 고급 기계 학

습 알고리즘과 대안적 데이터 소스를 활용하여 신용 평가 방식을 혁신하고 있다. 금융 포용성을 증대시키고, 금융 서비스의 접근성을 개선하며, 보다 정확한 위험 평가 도구를 제공하고 있다. 이 외에도 로보어드바이저, 고객응대 서비스 등 다양한 서비스에 인공지능을 적용하고 있다. 베터먼트(Betterment)는 로보어드바이저 서비스를 제공하는 회사로, 개인화된 투자 포트폴리오, 자동리밸런싱 등을 통해 개인 투자자에게 저렴하고 효율적인 투자 관리 서비스를 제공하고 있다. 뱅크오브아메리카(Bank of America)는 AI 기반 가상 어시스턴트 ‘에리카(Erica)’를 통해 고객 거래를 자동화하고 개인화된 서비스 제공, 실시간 업무 처리, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 고객 경험을 개선하고, 은행의 운영 효율성을 높이고 있다.

 

국내 금융기업들도 AI 도입에 박차 가해

국내 금융기업들 또한 인공지능(AI)을 도입하여 혁신적인 서비스를 제공하고 있다. 삼성화재는 AI를 활용한 자동 청구 처리 시스템과 사기 탐지 기능으로 보험 업무의 효율성과 정확성을 높이고 있으며 미래에셋대우는 AI 기반의 알고리즘 트레이딩과 로보어드바이저 서비스를 통해 개인 투자자에게 맞춤형 투자 솔루션을 제공한다. 핀테크 분야에서는 토스(Toss)가 AI를 활용한 실시간 신용 평가 및 대출승인, 개인화된 금융 서비스를 통해 전통적인 금융서비스에 혁신을 가져왔다. 금융 산업은 기술 동향에 대응하고 변화하는 고객요구를 충족시키기 위해 AI 도입이 필요하며, 미래시장에서 경쟁력을 유지하고 성공적인 비즈니스 모델을 구축하는 데 필수적이다. 그러나 금융 서비스 혁신을 위한 AI의 도입에는 몇 가지 한계점이 있다. 과도한 데이터 의존성, 인과 관계 해석의 어려움, 불확실성에 대한 설득력 있는 처리, 윤리적 고민, 인간 요소와의 상호작용 부재 등이 포함된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 지속적인 연구와 개발이 필요하다.