[인사이트코리아=남빛하늘 기자] 최근 디지털 기술 급성장과 코로나19 사태로 전 산업에 걸쳐 인공지능(AI) 도입이 빠르게 확산되고 있다. 금융권의 움직임도 심상치 않다. 한국신용정보원에 따르면 국내 금융 AI 시장 규모는 2019년 3000억원에서 2021년 6000억원으로 45.8% 늘었고, 2026년까지 연평균 38.2% 성장해 3조2000억원의 시장을 형성할 것으로 전망된다.

금융은 AI의 경제적 파급효과가 큰 5개 부문(제조, 교통·물류, 금융, 공공·안전, 의료) 중 공공·안전(41.4%)에 이어 두 번째로 높다. 이에 따라 국내 금융권은 AI 도입에 대해 높은 관심을 보이고 있다. 한국금융연구원에 따르면 국내 금융 부문의 경우 약 33.3%의 기업이 구체적인 AI 도입 계획을 보유하고 있는 것으로 나타났다.

금융당국은 이런 흐름에 발맞춰 지난 8월 ‘금융 AI 활용 활성화 방안’을 발표했다. 데이터 결합 후 데이터 재사용을 허용하는 ‘금융 AI 데이터 라이브러리’를 구축하고, 금융권이 공동으로 사용 가능한 ‘AI 빅데이터’를 마련하기로 한 것이 정책의 핵심 내용이다. 금융 관련 민간 전문가들은 이번 정책에 대해 시의적절하다고 평가하며 소비자 편익 제고를 기대했다.

<인사이트코리아>는 지난 9월 2일 서정호 한국금융연구원 부원장을 만나 국내 금융권의 AI 도입 현주소와 향후 전망, 금융당국의 정책 방향 등에 대해 물었다. 서 부원장은 연세대 경영학과를 졸업한 뒤 미국 텍사스주립공과대에서 경영학 박사를 받았다. 이후 한국금융연구원에서 금융산업연구실장, 선임연구위원을 거쳐 올해 1월 부원장에 선임됐다.

금융권에서 AI 도입이 빠르게 확산되는 이유는 무엇인가.

“금융업은 규칙 기반(Rule-based)의 의사결정이 이뤄지는 속성이 강하기 때문이다. 의사결정 프로세스를 표준화·정형화하기 용이하다는 얘기다. 또한 품질이 높은 데이터를 많이 보유하고 있다. 통신·유통 등 타 분야는 데이터의 양은 많지만 질이 떨어지는 경우가 많다. 금융사들이 갖고 있는 데이터는 양도 많지만 고객에 대한 정보가 굉장히 정확하다. 금융거래 정보가 풍부하기 때문에 고객의 금융행동과 니즈를 효과적으로 포착할 수 있다. 금융업은 AI를 활용할 수 있는 좋은 토양을 갖고 있는 셈이다.”

금융권의 AI 적용 사례로는 어떤 게 있나.

“빅데이터에 기반한 금융시장 분석 및 전망, 금융상품 추천, 담보물의 가격결정, 리스크 측정 및 관리, 투자전략 수립, 포트폴리오 리밸런싱, 고빈도 트레이딩, 고객응대, 사이버 보안 및 이상거래 탐지, 업무자동화 등 사실상 전 분야에서 AI가 활용되고 있거나 시도되고 있다.”

모범사례를 뽑아본다면 어떤 게 있을까.

“모범사례를 딱 들기는 어렵다. 다만 적용 분야가 굉장히 빠르게 확대되고 있다. 과거에는 특정 분야에만 사용됐다면 현재 여러 분야로 확산되고 있는 것이다. 어디까지를 AI로 보느냐에 대해서는 이견이 있어 명확히 말하기 어렵지만, 통념적으로 봤을 때 전 금융권에 걸쳐 로보어드바이저(Robo-Advisor) 활용이 크게 늘어났다. 상담용 챗봇(Chat-Bot)도 보편화됐다. 비정형 데이터를 활용한 대안신용평가 분야에서도 가시적인 성과를 내고 있다.”

국내 금융권의 AI 도입·기술 수준은 외국과 비교할 때 어느 정도인가.

“사실 도입·기술 수준을 입증할 수 있는 자료나 정보가 있지는 않다. 하지만 국가별 AI 관련 특허 건수를 기반으로 놓고 보면 미국과 중국이 압도적인 AI 강국이라고 할 수 있다. 이에 비해 우리나라의 AI 활성화 정도는 크게 미흡하다고 볼 수 있다. 금융권이라고 크게 다르지 않을 것이다.”

서 부원장이 올해 1월 발간한 ‘금융업의 인공지능 활용과 정책과제’ 보고서에 따르면 지난 9년(2010~2019년) 동안 인공지능 관련 특허수가 가장 많은 국가는 중국(9만1236건)으로 나타났다. 미국은 2만4708건으로 2위를 차지했고, 일본(6754건), 한국(6317건) 순으로 이어졌다. 다만 최근 3~4년간 국내 금융권에서 AI에 대한 관심과 투자가 크게 증대된 것은 사실이고, 앞으로도 관련 투자는 가속도를 낼 것으로 서 부원장은 전망하고 있다.

국내 금융권의 AI 도입을 어렵게 하는 요인은 무엇인가.

“정책적인 관점, 회사 내부의 사정 등 여러가지 요인이 있다. 그 중에서 학습데이터의 부족 문제가 가장 심각하다고 생각한다. 데이터 3법(개인정보 보호법·정보통신망법·신용정보법 개정안)이 개정되면서 이 문제들이 많이 해소되고 있지만, 여전히 AI를 개발하는데 있어 학습데이터가 부족하다. 학습데이터를 통해 알고리즘이 만들어지고 알고리즘이 데이터를 통해 수정되는 과정이 계속 일어나야 하는데, 그만큼 충분한 데이터를 활용하기 어렵다. 이는 당국이 정책의 주안점으로 삼아야 하는 부분이다.”

경영 측면에서는 어떤 요인이 있나.

“우선 ‘AI 거버넌스(Governance)’가 제대로 정립돼 있지 않다. 누가(어느 부서) AI 도입을 추진할 것인가? 누가 AI 시스템의 적정성을 평가하고 도입의 효과(ROI)를 관리해 나갈 것인가? AI로 인한 문제 발생 시 누가 주도적으로 책임을 지고 처리할 것인가? 등이 확고하게 정립돼야 추진력을 가질 수 있다.”

AI 전문 인력도 부족하다고 들었다.

“전문 인력 부족도 문제점이다. 시스템 개발은 외부의 힘을 빌린다고 할지라도 이를 이해하고 운영하고 현업에 접목을 시키려면 사업의 속성을 이해하는 내부의 전문 인력이 반드시 필요한데, 아직은 턱없이 부족하다.”

전문 인력 육성을 위해 어떤 노력이 필요한가.

“몇년 지나면 AI에 대한 투자에 적극적인 선도기업과 뒤처지는 기업 간 생산성 격차가 벌어질 것이다. 전문 인력은 하루 아침에 확충하기 어렵다. 정부와 민간 모두 장기적인 시계(視界)를 가지고 전문인력에 대한 투자를 아끼지 말아야 한다. 민간에서 필요로 하는 전문 인력을 양성하기 위해 정부 및 지자체, 대학과 연구기관, 민간 등이 긴밀히 협력할 필요가 있다. 또 AI와 여타 학문들과의 융합 연구를 장려하고, 성공사례에 대해 국가가 나서서라도 충분한 보상을 하는 등 사회적 인센티브 시스템도 강화해야 할 것이다.”

보고서(‘금융업의 인공지능 활용과 정책과제’)에 따르면 지난 2021년 5월부터 3개월 동안 국내 8개 은행을 대상으로 설문조사(중복응답 허용)를 실시한 결과, 6개 은행이 AI 도입 또는 활성화를 어렵게 하는 요인으로 ‘데이터의 부족’을 꼽은 것으로 나타났다. AI 관련 전문 인력의 부족 문제 역시 5개 은행이 경영환경 상의 애로사항으로 지적했다. 아울러 이들은 제도적 요인으로 망분리 규제, AI 가이드라인 등 규제의 불투명성을 제기했으며, 금융 IT 간 협업을 저해하는 규제도 개선돼야 한다고 주장했다.

AI 활성화로 기존 인력 규모가 감축될 수 있다는 우려에 대해 어떻게 생각하나.

“비단 AI 뿐만 아니라 전 산업에서 디지털 부문의 투자가 크게 늘어나면서 유휴인력과 유휴점포가 늘어나고 있다. 특히 단순 반복적 업무를 수행하는 인력의 감축은 불가피할 것으로 보인다. 물론 양질의 일자리도 생겨날 것이다. 이는 금융권 만의 현상은 아니며, 큰 물결이라고 봐야겠다. 회사와 국가도 기존 인력의 역량 강화를 위한 장기적인 플랜을 수립하고 추진해야 한다.”

현재 우리나라의 AI 관련 정책에 대해 평가한다면.

“얼마전 금융위원회가 AI 활성화를 위한 종합대책을 발표했다. 시의적절한 정책이라고 평가하고 싶다. 특히 학습데이터 기반을 확충하기 위해 ‘금융 AI 데이터 라이브러리 구축’ ‘금융 빅데이터 공동 확보’ 등은 금융 분야 AI 개발에 큰 도움을 줄 것이라 생각한다.”

향후 AI 도입이 더욱 활성화되려면 어떤 정책이 펼쳐져야 한다고 보나.

“언제까지 정부가 학습데이터를 확보해줄 수는 없기 때문에 민간이 자발적으로 빅데이터를 생성할 수 있는 생태계를 만들어줘야 한다. 데이터 공유를 확대해 나가야 한다는 것이다. 또 국내 금융권의 AI 도입 수준이나 기술 수준을 감안할 때 정책 방향도 당분간 ‘활성화’에 초점을 맞춰야 할 것이며, 시장과 규제당국이 긴밀히 소통함으로써 규제의 투명성·효율성을 제고해 나가야 할 것이다.”

마지막으로 금융권이 유념해야 할 사항이 있다면.

“금융권에서 AI의 역할이 갈수록 커질 것은 자명하다. 지금부터라도 장점을 극대화하되 부작용을 축소하기 위한 방안을 모색해야 한다. 결국 AI와 공존할 수 있는 내부체계와 문화를 만들어 나가야 선도적인 금융기업이 될 것이라고 생각한다.”