[국제뉴스 초점] 은행들이 직면한 새로운 도전; '향후 우승열패는 AI가 결정' > 국제뉴스 초점

최근 우리 일상 생활에 ‘인공지능(AI; Artificial Intelligence)’이 급속히 도입되고 있어 이에 대한 관심이 대단히 높다. 최근 큰 충격을 준 것이 바로 ‘생성형 AI’의 선구자로 등장한 ‘Chat GPT’의 출현일 것이다. 한 전문가(Stability AI 창업자 Emad Mostaque)는 ‘정보 처리 능력 및 이미지 형상화(形象化) 능력이 탁월한 AI 기술이 도입되고 있는 영역을 보면, 교육, 의료 등 거의 모든 분야에서 진정한 차세대 전문 시스템(expert systems)으로 등장하고 있다’고 소개한다. 아울러, 이들이 급속하게 가져오는 파괴적 충격은 가늠하기 어려울 정도이고, 솔직히, 인류가 이를 감당할 수가 있을지도 모르겠다며 심각하게 경고하고 있다. (Goldman Sachs 보고서)

이와 관련, Goldman Sachs 연구팀은 ‘생성형 AI’ 혁신은 글로벌 경제에 획기적인 변화를 불러올 것이고, 구체적으로 전세계 GDP가 7%(약 7조달러) 증가하는 경제 효과를 가져올 것으로 추산한다. 아울러, 향후 10년 간 글로벌 생산성을 약 15% 향상시킬 것으로 전망한다. 결국, 아직 ‘생성형 AI’에 많은 불확실성이 남아 있기는 하나, 인간에 비해 월등한 컨텐츠 생산 능력과 인간과 기계 간 의사소통 장벽을 허무는 잠재력은 거시적 관점에서 엄청난 진보를 가져올 것으로 전망된다.       

"AI는 이미 우리 일상에 널리 들어와 있고 급격하고 광범하게 확산하고 있는 중"

다른 많은 분야에서의 기술 진보 사례들처럼, AI 기술 발전은 우리 인류의 일상 생활에 이전부터 꿈꾸던 동화 속 장면들과 같은 상황들을 실현해 보이고 있다. 실제로, 인간들은 21세기 들어 급속하게 복잡화하고 있는 문제들을 기계들이 해결해 줄 수 있을 것으로 기대해 왔고, 인공지능(AI)이라는 개념이 처음 등장한 이후 70년이 못되는 현재, AI는 이제 가장 필수적이고 급격하게 변화하는 산업 분야로 자리잡았다. 이에 따라, 금융을 포함한 많은 분야의 선진적 사고를 가진 기업 경영자 및 소유자들은 시장 경쟁력 향상을 위해 적극적으로 개발에 나서고 있다.

결과적으로, 우리는 이미 일상 생활 주변에 AI 기술이 얼마나 적용되고 있는지조차 인식하지 못할 상황이다. 예를 들어, 여행 산업에서도 고객 맞춤형 여행 일정 수립, 가격 책정은 물론, 판매 및 비용 산정에 이르기까지 서비스를 적정화 하는 수단으로 활용되고 있다. 교통 운수 분야에서도 자율 주행 및 안전 운행 개선 등 분야에서 괄목할만한 성과를 내고 있다. 한편, AI 등장으로 인류가 누려왔던 종전의 일자리가 기계들로 대체(代替)되고 있다는 경고도 높아져 가는 것이 현실이다.

한편, 자주 논란되는 것처럼 업무 자동화로 대체되는 일자리 감소 우려에 대해, 최근의 Goldman Sachs 보고서는 “역사적으로 자동화로 대체되는 일자리는 새로 창출되는 일자리로 상쇄돼 왔다” 며, 기술 혁신으로 새로 등장하는 웹 디자이너, 소프트웨어 개발자, 디지털 마케팅 전문가 등, 새로운 일자리는 장기적인 고용 중가의 주요 부분을 차지한다고 설명한다. 이에 더해, 신규 일자리 창출의 후행(follow-on) 효과로 소득 증가에 따른 서비스 산업 일자리도 추가로 늘어날 것으로 예상한다. 이와 관련된 최근의 연구 조사 결과도, 오늘날 전세계 고용 인구의 80%는 1940년대에는 존재하지도 않던 일자리에서 일하고 있다고 밝히고 있다.

글로벌 대형 기술기업들이 앞다투어 ‘생성형 AI’ 도구들을 내놓으면서, 이전에 인터넷 개발, 모바일 및 클라우드 컴퓨팅 등이 변화를 가져왔던 것처럼, 소프트웨어 기업들은 새로운 혁신의 물결을 맞이하게 된 것이다. 특히, 이들 소프트웨어 기업들은 생성형 AI를 통해 성장 기회를 향유할 것으로 기대되는 한편, 다른 분야 기업들 전반에도 생산성 향상 및 매출 증가 이득을 비롯해 다양한 이익을 얻을 수 있을 것으로 전망한다. 마찬가지로, Goldman Sachs는 AI 기술 발전으로 전세계 헬스케어, 금융 기업들의 소프트웨어에도 광범하게 영향을 미칠 것으로 전망했다.  

"AI 발전이 금융 서비스 분야에 미치는 충격이 확산되고 있다는 몇 가지 사례"

그런 가운데, 금융 분야에 AI를 도입함으로써 상정되는 잠재적 이익은 주목할 만하다. 무엇보다 AI가 금융 분야에 가장 큰 도움을 줄 수 있는 영역은, 금융 기업들이 제공하는 서비스의 ‘자동화’ 영역이다. AI 도입으로 많은 금융 기업들은 개인 융자 신청에서 투자 결정에 이르기까지 서비스 자동화 분야에서 ‘속도(speed)’, ‘접근성(access)’ 및 ‘신뢰성(reliability)’을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 전망된다.

현 단계의 AI 기술 수준에서도, 사전 훈련된 형상화된 이미지 인식 기술, 비선형(nonlinear) 예측 수단 등이 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 상정된다, 이처럼, AI 기술을 방대한 분량의 데이터를 처리해서 개인의 적성에 맞는 맞춤형 생산물을 만드는데 적용할 수 있다. 게다가, 앞으로 자연어 변환, 음성 인식, 딥러닝(deep learning) 등의 기술이 더욱 향상되면, 금융 기업들은 이전에 경험했던 기술 진보의 선례에 비교할 바 없을 정도의 인상적 경험을 할 것이다 (Goldman Sachs, Charles Elkan). 이처럼, 전통적으로 보수적으로만 여겨져 온 금융 분야에 지금 AI 기술이 각 부문에 걸쳐서 다음과 같이 사업 지평을 급격히 바꾸어 놓고 있다.

첫째; ‘융자 의사결정’ 분야에서, 잠재적 여신 고객들에 대한 신용 판정을 보다 낮은 비용으로, 보다 많은 요소들을 감안해서, 보다 신속하고, 보다 정확하게 수행할 수 있다. 특히, AI 기반 시스템에서는 종전 시스템에 비해 훨씬 복잡하고, 데이터에 기반해서 보다 객관 타당한 방식으로 차주들의 신용 등급을 메길 수 있다.

둘째; ‘리스크 관리’ 분야에서, AI의 장점은 아주 두드러진다. 대용량 연산 능력으로, 단시간에 방대한 양의 시장 정보 및 기업 환경 데이터를 거의 실시간으로 신속하게 수집하고, 분석해서 인간 두뇌를 모방한 ‘인지 컴퓨팅(cognitive computing)’ 방식으로 처리함에 따라 조기에 잠재적 리스크 이슈들을 탐지해 낼 수 있게 된다.

셋째; ‘불법 행위 예방(fraud prevention)’ 분야에서, 최근, AI를 적용한 시스템이 금융 불법 행위 적발에 탁월한 역할을 하고 있다는 것이 증명되고 있고, 앞으로 더욱 발전될 것으로 기대된다. 특히, 신용카드 관련 불법 행위 적발에 탁월한 성능을 발휘하고 있다. 은행들은 향후 AI를 적용한 내부 통제 시스템을 날로 증가하는 e-Commerce 혹은 온라인 거래와 관련된 불법 행위 방지에 유용하게 운용할 수 있을 것이다. 또한, 자금 세탁 적발에도 AI 시스템을 적용할 수 있을 것이다.

넷째; ‘투자 트레이딩’ 분야에서, 최근 5년 동안 꾸준히 증가해 온 것처럼, 금융 기업들은 투자 의사결정에도 AI의 적용 범위를 확대하고 있다. 특히, 주식 투자 의사결정에서 AI를 적용한 시스템은 탁월한 장점을 발휘한다. 소위 ‘지능적 트레이딩(intelligent trading)’ 시스템은 종전의 의사결정 시스템에 비해 실로 몇 분의 1에 불과한 짧은 시간에 시장 뉴스, 정보 등을 수집, 분석해서 유용한 데이터를 제공함으로써 보다 신속하고, 정확한 투자 거래 의사결정을 가능하게 하는 것이다.

다섯째; ‘고객 맞춤 서비스 제공’ 분야에서, AI 적용 시스템은 은행 고객들의 개별적 수요에 맞춰서 추가적인 이득을 제공할 수 있을 것이다. 예를 들어, Smart Chatbot을 통해 포괄적이고 자율적인 솔루션을 제공함으로써 종전의 콜센터 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 것이다. 현재 개발되고 있는 많은 앱들은 개별 고객의 수요에 맞춰서 개인 맞춤형 금융 컨설팅 기능을 제공할 수도 있을 것이다.

여섯째; ‘사무 자동화’ 분야에서, AI 및 로봇 기능의 도입으로 생산성을 획기적으로 향상시키고 이에 따라 업무 비용을 크게 절약할 수 있을 것이다. AI 로봇의 인지 능력의 적용으로, 종전에 수많은 시간을 요하던 데이터 검열, 보고서 작성 등 반복적 업무 절차를 크게 간소화해서 인건비를 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.

이렇게, 금융 서비스 분야에 AI가 본격적으로 적용되면 금융 산업 전반의 지형을 근본에서부터 바꾸어 놓을 것이라는 점은 거의 확실하다. 향후 ‘인지 컴퓨팅’ 기술 발전으로 많은 디지털 지원 수단들이 꾸준히 개선되면 금융 거래 및 계좌의 안전성도 크게 향상될 것이라는 기대도 높아지고 있다. 이에 따라, 개인들의 지급 거래 및 세금 납부 등 자산관리 방식도 기하급수적으로 향상될 것으로 보인다. 

"향후, 은행(금융 기업)의 우승열패(優勝劣敗)는 AI 도입 여하에 따라 결정될 것"

마침, 日 경제지 Nikkei가 일본 은행 역사 150년을 맞아 일본 은행들의 최근 동향과 새로운 도전 과제들을 분석하는 기사를 연재하고 있다. 여기서, 향후 은행들의 우승열패는 다름 아니라 ‘AI 기술’ 도입 여하가 결정할 것이라고 엄중 경고하고 있다. 아래에, 우리 은행들이 참고할 만한 내용을 몇 가지 발취해서 소개한다.

우선, 일부 AI 기술을 선진적으로 도입하는 은행들이 융자 업무에 해당 고객들에게 재무제표 제출을 요구하지 않고 여신 심사를 하는 현실을 소개한다. 이들 은행들은 해당 고객 기업 구좌의 입출금 데이터를 분석하고, 이를 과거 디폴트 사례에 비춰보아 융자 조건을 결정하는 것이다. 재무제표를 사용하지 않고 융자를 결정하는 이른바 ‘Transaction Lending’이 확산하고 있는 현실을 전하는 것이다.

종전에 은행 업무에서 ‘융자 심사(審査)’ 업무는 개별 은행 고유의 비전(秘傳)의 노하우로 알려져 왔다. 기업이 제시하는 업적 계획은 적절한지, 원리금 상환이 연체될 확률은 어느 정도인지, 어떤 담보 및 조건을 설정하면 융자가 가능할지, 등을 판단하는 것이 기업 융자를 제공하는 일본 은행들의 일반적 관행이었다. 이는 우리나라 은행들이 기업 융자 업무에서 가지는 현행 절차와 별반 차이가 없다.

그러나, Nikkei가 선구적 사례로 들었던 ‘住信 SBI’ 은행은 최근 대형 기술기업과 제휴해서 설립한 자회사가 개발한 ‘AI 융자 심사’ 시스템을 통해 여신 심사의 신속화를 이뤘다. 이 은행이 다른 대형 은행들에 비해 비중이 높은 ‘주택 론’ 심사의 경우, 베테랑 담당자가 수십분은 걸릴 융자 판단 절차를 불과 1초도 걸리지 않는 짧은 시간에 완결한다. 결국, 住信 SBI 은행은 주택 론 실적은 대형 메가 은행들보다 많으나, 동 업무를 담당하는 인력은 10명도 못되는 것이 현 실정이다.

우리 은행들의 자가당착적 모순은 바로 이런 분야에서 극명하게 나타난다. 우리 은행들은 여신 고객들에 대해 거의 구분없이 재무제표 및 매출 실적을 요구하고 있다. 그러나, 이런 관행 상으로는 시장에서 자금 조달 능력이 열등하나 자금 수요는 큰 ‘스타트업’ 기업들이나 영세 자영업자들은 담보 제공 능력이 미비하고 매출 실적이 일천하여 당연히 은행의 여신 이용이 지극히 불리하게 되기 마련이다. 이런 결점을 바로 AI를 적용한 융자 심사 시스템이 보완하는 것이다. 다른 사례로, 메가 은행인 미츠비시 UFJ 금융 그룹도 이스라엘의 한 핀테크 기업과 손잡고 AI에 의한 스타트업 기업 융자 심사 프로그램을 갖추고 있는 것으로 알려진다.

Nikkei는 또 하나의 해외 사례로, 싱가포르 DBS 은행이 개인 고객의 자산 운용에 AI를 활용하는 시스템을 소개한다. 여기서는, 개인 고객들의 보유 자산 및 거래 이력 등을 분석해서 시장 상황이 변동하면 해당 고객이 관심을 가질 만한 정보를 개인 메일 등을 통해 고객이 가장 잘 이용할 만한 시간에 맞춰서 통지하는 것이다. DBS는 원래 기업 융자를 전문으로 하던 은행이었으나, 2009년에 미국의 전형적인 소매은행인 Citi Group에서 동 은행으로 옮겨와 경영을 책임지고 있는 굽타(Piyush Gupta) CEO 주도로 ‘AI를 구사하는 디지털 뱅크’로 새롭게 탄생한 것이다.

참고로, Nikkei는 AI 활용 성공의 열쇠는 데이터를 취급할 전문 인력이라고 전한다. 최근 개인 고객 상대 AI 여신 시스템 “J 스코어” 서비스에서 철수한 Softbank, Mizuho 은행 등의 파탄도 이런 기술 인력 부족이 한 원인이었다고 지적한다. 이와 대조적으로, 앞서 소개한 ‘住信 SBI’ 은행은 정규 은행원 절반이 IT 및 기술 계통 업무에 종사하는 것으로 알려진다. 또한, Goldman Sachs의 관련 보고서를 인용, 미국 및 유럽 은행들은 향후 업무의 약 35%가 AI로 대체될 것으로 전망했다.

"은행 ‘기술 기업화’는 숙명, 우리 은행들도 엄중히 받아들여 분발해야 할 시점"

은행들의 첨단 기술 도입 및 적용은 단지 AI 기술의 활용에 그치지 않는다. 미국의 최대 상업은행인 JP Morgan & Chase는 최근 일본 도시바(東芝)社와 양자(量子) 암호 통신을 블록체인(분산형 원장) 상에서 사용하는 실증 실험에 성공했다고 전한다. 지금까지 해독이 불가능한 것으로 알려지던 양자 기술을 사용한 암호는 차세대 결제 시스템의 근간이 될 수 있을 것으로 기대되고 있다. Nikkei는 첨단 기술 발전이 금융의 진화를 촉진하고 있는 한 가지 좋은 사례라고 평가하고 있다.

물론, 지금처럼 빠르게 앞서가는 기술 진보에는 상응하는 리스크도 뒤따르게 마련이다. 예를 들면, 대량 정보 및 데이터를 근간으로 하는 AI 융자 시스템을 운용하면 일부 개인 및 기업은 금융 서비스에서 배제될 수 있다는 우려도 생긴다. 이처럼, 여신 판단에 활용되는 데이터가 늘어나고 AI에 의존한 신용 분석이 복잡화 할수록 외부인들이 평가 방법을 알기 어렵게 되는 것이다. 따라서, 신용 능력 판단에 어떤 데이터를 얼마나 중시하는지를 알지 못하면 저평가되는 고객들은 금융 서비스 재도전이 어렵게 되어, 어느 정도 투명성은 확립될 필요가 있을 것이다.

결국, 금융 산업에 AI 기술을 도입하는 이득은 다방면에서 방대하고 이제 도저히 무시할 수가 없게 되어 있다. 이를 감안해서 선진 은행들을 중심으로 많은 금융 기업들이 AI 도입에 열성적으로 나서는가 하면, 일부 기업들은 여러가지 현실 사정으로 도입을 주저하고 있는 실정이다. 그러나, 한 가지 분명한 것은 업종을 불문하고 누구도 지금 일어나는 기술 진보를 외면할 수 없고, 이에 맞춰 스스로 개혁하지 않으면 장기적으로 훨씬 큰 비용을 치르지 않을 수 없게 된다는 점이다.

이상 제반 상황 발전을 감안하면, 장래에는 개별 은행들은 고유의 특징이 있는 AI 기술을 무기로 활용할 수 있는지 여부가 차별화로 이어질 것이다. 궁극적으로는 이 AI 기술을 활용한 ‘기술 기업화’ 여부가 은행들의 생잔(生殘) 여부를 결정하게 될 주요인이 될 것으로 예상되고 있는 시점이다. 당연히, 우리나라 은행들도 이러한 혹독한 첨단 기술 경쟁에서 낙후되면 될수록 글로벌 무대에서 사라지지 않을 수 없게 될 것이라는 숙명(宿命)을 엄중히 받아들여 거듭 분발할 일이다.

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