▲업무 관리와 서비스의 자동화▲고객 맞춤형 자산 관리 서비스▲빅데이터 분석 바탕의 금융 위험 예측과 규제 준수 3가지
설명 가능한 AI와 책임 있는 AI 활용 등 정부 가이드라인도 필요

(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

디지털 기술이 발전하면서 금융 서비스와 결합한 '핀테크'가 등장했다. 핀테크는 금융(Finance)와 기술(Technology)의 합성어로 첨단 정보통신기술(ICT)을 바탕으로 한 금융 서비스ㆍ변화다.

주로 서비스 개인화ㆍ자동화에 초점이 맞춰져 있으며 서비스 비용 절감과 이용해 편의성 제고를 기대할 수 있다. 최근 인공지능(AI)과 빅데이터 등 기술이 성장하며 핀테크 분야에 AI 기술을 활용하는 사례가 나타나고 있다.

지난 1일 과학기술정책연구원(STEPIㆍ원장 조황희)은 정기간행물 'Future Horizon+ : 2020. 제6호'를 통해 이제영 광주대 경영학과 교수의 '인공지능이 가져올 금융 서비스 혁신 전망' 리포트를 소개했다.

이 리포트는 AI 기술을 활용한 국내ㆍ외 금융 서비스 사례를 분석하고 향후 금융 분야 AI 기술의 발전 방향을 전망했다.

이에 리포트에서 분석ㆍ전망한 금융 분야 AI 서비스 3가지를 소개한다.

1. 업무 관리와 서비스의 자동화

리포트는 RPA(Robotic Process Automation)를 바탕으로 한 자동화 서비스를 주목했다. RPA는 이전까지 사람이 중심으로 처리한 업무 과정에 로봇을 도입, 업무 자동화를 구현하는 기술이다. 이 기술에서 로봇은 물리적 형태의 하드웨어형이 아닌, 소프트웨어 로봇이다.

리포트에 따르면, RPA는 총 세 단계의 발전 과정을 거친다. 1단계에서 청구서 발송과 전표 처리 등 반복적 업무를 자동화하며, 2단계에서 비정형 데이터 프로세싱 기술을 바탕으로 자동화 범위를 확장한다. 이후 RPA는 지능화 단계에 들어서 로봇의 학습과 판단을 활용한 자동화가 이뤄진다.

현재 국내 금융계에서 RPA를 활용하고 있다. NH 농협은행은 여신(與信)을 비롯한 주요 업무에 RPA를 도입, 실시간 심사ㆍ계정 처리와 내부 통제 등에 확대하고 있다. 신한은행의 경우 'RPA 에코 프로젝트'로 RPA 시스템 자동화 서비스 전환을 시도해 임직원의 업무 환경을 개선할 계획이다.

리포트는 보험업계의 경우 고객 수익률 통계 산출을 비롯한 대량 업무와 보험금 당일 지급 심사 등 반복적 업무에 RPA를 적용할 수 있을 것으로 기대했다. 향후 RPA가 AI와 결합해 인지 능력을 강화하면 추론을 통한 자율적 의사결정 기능도 수행할 수 있다고 내다봤다.

2. 고객 맞춤형 자산 관리 서비스

AI는 추론ㆍ분석을 거쳐 미래 유망한 주식을 추천하고 있다.

글로벌 금융 기업 JP모간자산운용(JP Morgan Asset Management)은 자사 AI 분석 플랫폼 '테마봇(ThemeBot)'을 이용해 비정형 데이터의 자연어처리(NLP), 키워드 분석, 머신러닝(ML) 적용 등을 추진하고 투자 종목을 발굴한다.

테마봇은 글로벌 주식을 분석하는 과정에서 다양한 기사, 기업 정보, 연구 논문, 규제 현황 등을 비교ㆍ검토한다. 이후 자산관리사가 각 주식의 유동성과 시가총액을 추가 분석하고 고객 투자 성향을 고려해 최종 결정을 내린다.

JP모간자산운용은 AI 주식 거래 프로그램 'LOXM'도 개발했다. 이 프로그램은 과거 대규모 거래 시나리오를 데이터 삼아 심층 강화학습을 거쳐 훈련했다. 이에 데이터 분석과 시뮬레이션 바탕으로 최적의 거래를 자동화할 수 있도록 한다.

리포트는 AI 기술을 시장의 실시간 정보를 확인하는 데 활용할 수 있다고 설명했다. 또 투자 상담 과정에서 생성한 정형ㆍ비정형 데이터를 처리할 수 있으며, 이를 이용해 고객별로 세분화한 투자 전략을 제공할 수 있다고 전망했다.

3. 빅데이터 분석 바탕의 금융 위험 예측과 규제 준수

이전까지 금융 서비스에서 디지털 기술은 단순 반복 업무, 고객 관리, 투자 상품 추천 등 한정적 분야에서 주로 활약했다. 하지만 리포트는 최근 AI 기술이 신용 평가를 비롯한 제도권 금융기관의 서비스 부문으로 진출하고 있다고 짚었다.

미국 스타트업 펀드박스(Fundbox)는 소상공인과 중소기업을 대상으로 신용정보 제공 플랫폼을 운영하고 있다. 편드박스의 플랫폼은 대출 심사 과정에서 복잡한 서류 제출과 금융기관 승인 절차를 개선하는 데 초점을 맞춰 AI를 활용한 데이터 분석에 집중한다.

사기와 자금 세탁과 같은 금융 범죄 방지에도 AI 기술을 적용한다. 핀테크 솔루션 기업 피처스페이스(Featurespace)는 금융 거래 과정에서 이상 거래를 탐지하는 데 '적응형 행동 분석' 방법을 사용한다. 과거부터 축적한 데이터를 분석해 새로운 패턴을 탐지하는 것이다.

피처스페이스는 ML 솔루션으로 구성한 'ARIC Risk Hub'를 이용해 실시간 이상 거래를 탐지하고 있다.

이상거래탐지, 자금세탁방지, 리스크 예측 평가 등 업무는 '레그테크(RegTech)' 영역이다. 이 영역에 AI를 적용할 경우 기업이 복잡한 금융 관련 법규 준수에 필요한 비용을 줄이고 관련 프로세스 효율성을 높일 수 있다.

리포트는 AI 레그테크 서비스가 향후 새로운 금융 규제에 있어 기업의 효과적 대응을 도울 수 있을 것으로 예상했다.

 

AI타임스 김재호 기자 jhk6047@aitimes.com

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