“빅데이터(Big Data)와 인공지능(AI) 역량 자체가 금융회사의 경쟁력을 좌우할 것입니다.”

이성복 자본시장연구원은 18일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 ‘2018년 CEO스코어 금융포럼’에서 “비대면 금융서비스에 대한 선호가 증가할수록 사람의 개입이 최소화된 비대면 금융서비스 공급의 증대도 필요하다”고 강조했다.

이어 그는 “비대면 금융서비스의 경쟁력은 사람이 제공하는 것과 같이 자유로운 상호작용 역량에 의해 좌우될 수 있기 때문에 빅데이터와 인공지능의 역량 자체가 중요해질 것”이라고 전망했다.

이 연구원은 금융사가 빅데이터와 인공지능의 직접 개발하기보다는 사람에 의해 제어 및 통제될 수 있는 역량을 갖추는 것이 중요하다고 설명했다.

그는 “빅데이터와 인공지능에 대한 제어 및 통제력은 금융과 IT를 융합해 사고할 수 있는 전문 인력에 영향을 받을 것”이며 “고객이 인공지능이 아닌 사람에 의해 금융서비스를 받는 것처럼 인식할 수 있을 정도로 고객이 모르게 빅데이터와 인공지능을 활용할 필요가 있다”고 조언했다.

이어 “빅데이터와 인공지능을 성급하게 프론트(front)업무에 활용하기보다는 백(back)과 미들(middle)업무에 우선 활용하며 점차 프론트업무로 확대하는 걸 추천한다”고 덧붙였다.

이 연구원은 빅데이터와 인공지능이 상호보완적 관계에 있음을 강조하며 두 기술이 향후 금융산업의 경제적 가치를 창출하는 데 기여할 것으로 전망했다.

빅데이터 관점에서 인공지능은 비정형 데이터를 지도 또는 자율로 처리할 수 있는 기술이다. 지도학습(supervised learning)을 비롯 △비지도학습(unsupervised learning) △기계학습(machine learning) △심화학습(deep learning) 등이 인공지능이 빅데이터 영역에서 발휘할 수 있는 기능이다.

인공지능 입장에서 빅데이터는 사람처럼 생각하거나 행동하도록 학습할 수 있는 자료를 제공한다. 사람이 기록한 자료뿐만 아니라 사람이 보고, 듣고, 말하는 내용과 방식을 터득할 수 있는 자료가 빅데이터의 일부다.

이 연구원은 빅데이터와 인공지능의 역할을 크게 △자동화 & 비용절감 △지능 분석 & 개인맞춤화 △혁신 & 수익기회 창출 등으로 구분했다.

그는 “빅데이터와 인공지능을 활용하면 사람의 일상적이고 반복적인 작업을 인간의 지도 또는 빅데이터 학습 등을 통해 자율로 생성한 알고리즘을 이용해 업무를 자동으로 처리할 수 있다”며 “의사결정에 필요한 자료를 사람보다 더 폭넓은 데이터를 활용해 생성하고 제공하거나 직접 의사결정을 내려 자신이 행동하거나 사람에게 행동을 요구해 고객별 특성에 맞게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다”고 설명했다.

이어 “빅데이터와 인공지능은 자동화, 개인맞춤화 최적화 등을 토대로 새로운 상품과 서비스 개발을 촉진할 것”이라며 “향후 고도로 발전된 빅데이터 및 인공지능은 새로운 사업모델을 사람에게 요구하며 산업구조를 변화시킬 것”이라고 덧붙였다.

은행산업의 경우 고객확인의무와 함께 △자금세탁방지 △신용평가 △가격책정 △상품자문 △금융사고감시 등에서 먼저 활용되는 것을 추천했다.

보험산업은 △보험료책정 △보험인수 △보험자행동평가 △보험사고처리 △보험사기감시 등에 활용될 것으로 전망했다.

자본시장 산업은 현재 해외에서 △알고트레이딩 △소셜매매 △자산관리 △조사분석 △위험평가모델 △불공정거래감시 등에서 활발하게 사용 중이라는 게 이 연구원의 설명이다.

이 연구원은 “최근 은행업권에서 챗봇과 로보어드바이저 서비스 등에 큰 관심을 보이고 있지만 현재 국내 빅데이터나 인공지능 기술력으로는 시기상조”라며 “보험상품 설계 및 판매 분야에서 빅데이터와 인공지능이 활용되는 데는 상당한 시간이 소요될 것”이라고 전망했다.

그는 빅데이터와 인공지능이 향후 일자리 대체와 업무 효율성 증대 효과를 가져올 것으로 내다봤다.

이 연구원은 “빅데이터와 인공지능의 활용은 향후 일자리 대체와 업무 효율성 증대 효과 등을 가져올 것”이라며 “인공지능은 10년 이내 금융산업에서 사람의 역할을 대체하며 일자리와 일 형태에 크게 영향을 미칠 것으로 예상되며, 작업시간 단축을 통해 효율성을 크게 향상할시킬 것”이라고 조언했다.

그는 “해외 금융업계에서는 빅데이터와 인공지능이 위험관리, 금융분석, 자산관리, 증권거래, 신용평가, KYC와 자금세탁, 준법감시 등 업무 순으로 도입될 것”이라고 덧붙였다.

이 연구원은 인공지능이 금융산업 발전에 큰 영향을 미치는 만큼 인공지능과 빅데이터 등에 의한 실패 가능성을 최소화할 필요가 있다고 조언했다. 사람의 실패는 금융회사의 신뢰도에 제한적인 영향을 미치지만 인공지능의 실패는 회사의 신뢰도를 회복할 수 없을 정도까지 훼손할 수 있다는 이유에서다.

그는 “인공지능의 설계 잘못 또는 오류, 사람에 의한 오작동 등 인공지능의 실패 가능성은 언제나 존재한다”며 “인공지능과 전문인력 내부통제 체계 마련이 필요하다”고 말했다.

이어 그는 “사람은 일반적으로 누구나 주어진 매뉴얼을 토대로 제어하고 통제 가능하지만 인공지능은 잘 숙련된 전문인력이 아니면 제어하거나 통제하기 힘들다”며 “잘 숙련된 전문인력이더라도 인공지능을 고의적 또는 악의적으로 이용 가능하므로 인공지능을 제어하고 통제하는 전문인력도 통제할 필요가 있다”고 지적했다.

[용어설명]빅데이터, 인공지능
빅데이터 : 상당한 큰 규모의, 다양한 유형을 가진, 빠른 속도로 변화하는 데이터를 저장하고 처리하는 분산저장과 분산처리 기술. 현재 분산저장기술과 분산처리기술에 기초해 실시 간 데이터 수집 및 처리부터 시각화까지 다양한 기술의 집합체로 발전.

인공지능 : 사람처럼 또는 합리적으로 생각 하거나 행동하는 기계. 음성인식을 비롯 △이미지인식 △문자인식 △자연어처리 △기계학습 △음성발성 등 기술이 발전

[CEO스코어데일리 / 박규석 기자 / seok@ceoscore.co.kr]