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IT Insight

상품 추천부터 범죄 예방까지, 똑똑해진 금융AI의 시대

LG CNS 2022. 6. 22. 09:30

AI(인공지능)는 인간의 지적 노동이 필요한 다양한 분야에서 인간의 지능에 필적하거나 우월한 성능을 발휘합니다. AI의 등장은 산업의 체계를 바꾸는 새로운 물결이 되고 있을 정도인데요. AI는 기존의 인력 중심에서 디지털 중심으로 업무 방식을 바꾸는 혁신을 가져옵니다.

 

전 세계 AI 시장규모는 2019년 289억 달러에서 2021년 581억 달러로 41.8% 증가했는데요. 이후 2026년까지 연평균 39.7% 성장해 3,095억 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. 그중에서도 금융산업은 AI 시장에서 가장 큰 비중을 차지하는데요. 국내 금융AI 시장 규모는 2019년 3,000억 원에서 2021년 6,000억 원으로 45.8% 증가했고, 이후 2026년까지 연평균 38.2% 성장하고 있습니다.

 

국내 금융AI시장 규모(출처: 신용정보원)

 

금융 분야에서 AI는 크게 4가지 기능을 수행하는데요.

첫째, 방대한 양의 데이터 처리를 통해 인사이트를 찾아내 새로운 수익 창출

둘째, 소비자에게 향상된 개인화 서비스를 제공하는 등 고객 경험·가치 제고

셋째, 업무 프로세스 자동화 등을 통해 운용 비용 절감

넷째, 복잡한 금융 규제와 컴플라이언스 요구사항에 효과적으로 대응하는 대안 플랫폼으로 성장

이를 비롯해 AI는 금융 분야에서 다방면으로 활약하고 있습니다.

 

시중 은행은 주로 신용평가·신용대출, 자산관리·RPA, 이상거래탐지·리스크 모니터링시스템, 콜센터·민원처리 등에 AI를 활용 및 운영 중인데요. AI를 활용한 이 같은 업무 자동화는 방대한 데이터 처리 기반 예측 업무를 중심으로 정량적, 정성적 성과를 조기 달성하고 있습니다.

 

전문가들은 향후 AI 도입과 활용을 위한 금융부문 투자가 대폭 확대될 것으로 예상하는데요. 서비스 부문에 금융AI를 도입할 경우 보다 파급력 있고 차별화된 서비스, 사용 편의성과 보안성이 동시에 강화된 서비스로 발전할 수 있다고 보기 때문입니다.

 

 

 

기업 입장에서 AI 도입 확대는 거스를 수 없는 대세가 됐습니다. 운용 비용을 절감하고 특정업무가 아닌 전사적 업무 사이클에 적용 가능하기 때문인데요. 특히 올해 1월 전면 시행한 마이데이터 사업으로 인해 금융시장의 지형이 변화할 것으로 기대되고 있는 만큼 AI 기술력을 얼마나 확보하느냐가 시장 성공의 척도가 될 수 있습니다.

 

마이데이터와 플랫폼 시장은 향후 금융AI의 발전 방향에 큰 영향을 끼칠 것으로 예상되는데요. 성공적인 금융AI 도입을 위해 기술 측면에서는 컴퓨터 과학, 심리학, 뇌과학, 가상현실 등 다양한 미래 기술을 융합할 수 있어야 하고, 대안신용평가모형과 같이 비금융 정보를 활용하거나 로봇을 이용한 자동화 역량이 필요합니다.

 

또한 AI가 편향되지 않았는지 검증하는 동시에 공정하고 설명 가능한 AI인 XAI(eXplainable Artificial Intelligence)를 구현할 수 있는 환경 조성이 전제돼야 합니다. AI은 넓은 의미로는 ‘인간처럼 이성적으로 생각하고 행동하는 기술 혹은 시스템’으로 정의하는데요. 지적 노동이 필요한 많은 분야에서 인간의 지능에 필적하거나 더 우월한 성능을 가진 AI를 활용해 인력 중심의 기존 업무 방식을 대체하는 것이 목표입니다.

 

AI 기술은 금융, IT, 소매·전자상거래, 헬스케어, 운수·물류, 국방·공공, 제조, 에너지 등 다양한 분야에 실핏줄처럼 널리 확산되고 있는데요. 지난해 전 세계 AI 시장을 살펴보면 각 분야별 비중은 금융 19.4%, IT 16.5%, 소매 및 전자상거래 14.8%, 헬스케어 14.1%, 운수 및 물류 8.6%, 국방 및 공공 10.2%, 제조 7.7%, 에너지 6.5%, 그 외 분야 2.1%로 나타났습니다.

 

국내 AI 시장 규모는 2019년 1조 5,000억 원에서 2021년 3조 2,000억 원으로 46.2% 증가했는데요. 2026년까지 연평균 40.2% 성장해 17조 4,000억 원 규모의 시장을 형성할 것으로 보입니다. 특히 AI가 적용되는 산업에서 비중이 높은 금융 분야 AI 국내 시장의 규모는 2026년까지 연평균 38.2% 성장을 예고하고 있는데요. 금융 분야에서 AI는 신용평가와 고객 경험 제고, 로봇자동화에 탁월한 효율성을 자랑합니다.

 

 

NH농협은행은 최근 금융권 최초로 AI 기술 기반 RPA(로봇 프로세스 자동화) 시스템을 통해 ‘투자상품 불완전판매 점검 고도화 프로젝트’를 완료했습니다. 인력에 의존하던 점검 업무를 자동화 로봇으로 대체해 불완전판매 탐지 정확도와 효율성을 높였는데요. AI 기반 자동화 로봇은 매일 전국 영업점에서 발생하는 수천 건의 투자상품 거래신청서 점검을 통해 서류 불비항목 추출, 미흡사항 영업점 전달 및 보완 등 불완전판매 사후관리에 활용되며, 이 점검 결과는 직원 교육 자료로 활용해 불완전판매 제로화에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

 

금융AI 도입에 따른 성과 예시

신한금융그룹은 국내 최초로 강화학습(Reinforcement) AI 알고리즘이 적용된 '신한BNPP SHAI네오(NEO)자산배분 증권투자신탁'과 '신한 NEO AI 펀드랩'을 출시했는데요. 지난해 9월 신한금융그룹은 AI를 기반으로 한 다양하고 혁신적인 금융 서비스를 제공하기 위해 16번째 자회사인 신한AI를 출범시킨 바 있습니다.

 

신한AI가 개발한 AI 투자자문 플랫폼 NEO는 과거 30년 이상의 빅데이터를 빠르게 분석해 금융시장을 예측하고, 최적의 포트폴리오와 상품을 추천해줍니다. 또, 신한BNPP SHAI네오(NEO)자산배분 증권투자신탁은 딥러닝(Deep Learning)과 강화학습을 통해 글로벌 선진국 주식, 채권, 원자재에 대한 비중을 조절해 안정적인 수익률을 추구하는 자산배분형 공모펀드인데요. 이와 함께 출시된 신한 NEO AI 펀드랩은 국내 주식형 펀드 포트폴리오에 투자해 리스크를 반영한 최적의 수익률을 추구하는 자문형 일임 운용 상품입니다.

 

우리은행은 시중은행 최초로 AI를 활용한 제재법규 심사 시스템을 구축했는데요. 수출입 선적서류 심사업무에 AI를 도입한 첫 사례이기도 합니다. 해당 시스템에는 이미지 인식 기술과 머신러닝(Machine Learning) 기반 AI 기술을 접목했는데요. 이를 통해 수출입 서류 분류부터 텍스트 추출, 데이터 축적, 심사 프로세스 등을 자동화하는데 성공했습니다. 또, △심사항목 자동 추출 및 필터링 △통계적 분석을 통한 위험요소 자체 점검 △심사정보의 데이터베이스(DB)화로 체계적인 사후관리가 가능해졌습니다.

 

해외에서는 보험산업에 기술을 접목한 인슈어테크(InsurTech)에 AI를 접목하는 사례가 큰 성공을 거둔 바 있습니다. 미국 뉴욕에 위치한 스타트업 레모네이드(Lemonade)는 최근 AI 챗봇을 보험 모델에 적용했는데요. 이 기업은 AI, 행동경제학, 챗봇을 상품 전면에 내세웠습니다. 보험 계약은 90초, 보험 청구는 3분 만에 완료하는 새로운 인슈어테크 서비스 모델을 세계 최초로 구현한 것이죠. 보험 심사와 견적을 낼 때도 AI를 활용하는데요. 여기에 모바일만으로 페이퍼리스(Paperless) 계약을 체결할 수 있도록 하여 계약 서명과 본인 확인 서류 발송 단계를 없앴습니다.

 

보험금 청구도 간단해졌습니다. 가상의 비서에게 청구 역할을 맡긴 것인데요. 보험 신청은 가상의 여성 비서 마야(MAYA), 보험금 청구는 남성 비서 짐(JIM)이 업무를 맡아 진행합니다. 보험금을 청구하는 비서로 AI를 채용한 것이죠.

 

이처럼 금융권에서는 AI 도입에 따른 정량적, 정성적 성과를 검증하고 있는데요. 금융기업들은 신규 수익 창출과 고객 경험 제고, 운용 비용 절감 등을 위해 금융AI를 산업에 적용하기 위한 투자를 확대할 것으로 예상됩니다.

 

 

글 ㅣ길재식 | 전자신문 기자

 

 

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