인공지능 금융 알아보기

인공지능과 금융의 관계

인공지능이 빠르게 적용되고 있는 분야는 많지만, 그 중 하나가 바로 금융 입니다. 금융분야에서의 인공지능은 우리가 상상하는것 이상으로 빠르게, 또 광범위하게 발전하고 있는데요, 상품개발 뿐 아니라 금융기관이 어떻게 리스크를 관리하고, 고객에게 효과적으로 접근할 수 있게 되는 등 체계적으로 이루어지고 있습니다. 이번 글에서는 인공지능과 금융의 관계를 알아보고, 실제로 어떤 변화가 일어나고 있는지 예시를 들며 설명하도록 하겠습니다. 첫번째로, 현재 가장 눈에 띄는 부분은 바로 고객 평가 부분 입니다. 은행 등 금융권에서는 기업, 개인 등 하루에도 수 많은 고객들이 대출을 요청하고 있습니다. 과거에는 해당 고객의 다양한 서류, 정보를 확인하고 담당자가 업무 프로세스 기준에 맞춰 대출을 해줄지, 말지를 결정했습니다. 물론 기준이라는게 존재했지만, 최종 결정은 담당자의 몫이었기 때문에 주관적인 판단이 들어갈 수 밖에 없었습니다. 이를 악용하는 사례도 분명 존재했고, 리스크에 대해서도 일정 수준으로 줄이기가 힘들었죠. 하지만 인공지능 기술을 통해 어떤 이력이나 정보가 거의 없는 대출자 역시 평가할 수 있게 되었습니다. 앞으로 보완하고 개선해야 할 부분이 많지만, 과거와는 확연히 다르게 처리속도가 빨라지고, 정확도 역시 올라가게 되었습니다. 수 천개, 수 만개의 데이터를 바탕으로 평가하기 때문에 위험 변수를 최대한 줄일 수 있게 된 것이죠. 대출을 비롯한 이러한 파이낸싱 관련 업무를 처리하는 기업들의 경우 과거보다 적게는 몇 퍼센트에서 많개는 10퍼센트 이상 손실을 줄였다는 보고도 있습니다. 두번째로, 효과적인 고객관리 환경이 구축되고 있습니다. 인공지능은 고객의 정보를 효과적으로 분석하고 해당 고객이 만족할 수 있는 상품을 추천할 수 있습니다. 과거에는 어떤 금융상품이 나왔을때, 고객이 선택할 수 있는 폭이 좁았습니다. 일일이 관리하기 힘들었고, 또 상품 자체가 가장 많은 고객들에게 맞춰져 있기 때문입니다. 하지만 오늘날 인공지능 금융의 경우, 개개인에게 적합한 상품을 개발하고, 옵션 등을 통해 구성 자체를 바꿀수도 있게 되었습니다. 예를 들어 A고객의 경우 평소 공격적인 투자 보다는 안전한 투자를 선호합니다. 자산은 많지만 대부분 동산이 아닌 부동산에 있습니다. 은퇴를 앞두고 있기 때문에 앞으로 꾸준한 수입이 올리기 힘든 상황입니다. B고객과 C고객은 또 다른 상황에 놓여 있습니다. 이럴 경우 어떤 하나의 금융상품이 나왔을 때 A, B, C고객 모두를 만족시킬 수 있을까요? 누군가에게는 적합한 상품이지만, 다른 누군가에게는 부적합한 상품일수도 있습니다. 과거에는 이랬지만 현재 인공지능을 통해 각각의 고객에게 맞는 상품 구성이 가능해졌다는 겁니다. 하나의 금융상품 이라 하더라도 고객에 따라 맞춤형 변경이 가능하고, 이는 사람이 아닌 인공지능 시스템이 수행, 관리하기 때문에 금융권 입장에서도 전혀 번거로울것이 없기 때문입니다. 이를 통해 고객의 만족도는 높아질 수 밖에 없고, 해당 금융기업에 대한 신뢰도 역시 상승하게 될 것입니다. 세번째로, 높아진 접근성 입니다. 과거에는 고객이 예금을 하거나 대출을 받기 위해서는 오프라인 지점을 방문해야 했습니다. 준비해야 하는 서류 역시 상당히 많은 편이었죠. 하지만 오늘날에는 홈페이지나 어플리케이션을 통해 온라인으로도 다양한 업무를 처리할 수 있게 되었습니다. 또 이용내역에 대해서도 데이터화 해서 해당 고객에게 적합한 서비스도 추천해 줄 수 있습니다. 실제로 오프라인보다 온라인으로 금융업무를 보는 사람들이 빠르게 늘어가고 있고, 은행이나 증권사 등 금융 기업들은 오프라인 지점이나 사무실 갯수를 줄이고 있습니다. 이는 임대료나 인건비 등 유지관리비용을 줄일 수 있고, 상품개발 등 보다 생산적인 업무에 비용을 투입할 수 있을 것입니다. 마지막으로 미래 리스크 관리 입니다. 현재 비즈니스 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 당장 1년후도 예측하기 힘들 만큼 큰 변화가 일어나고 있습니다. 앞으로 이러한 추세는 계속 될 수 밖에 없을텐데, 이는 금융산업에도 예외는 아닙니다. 금융은 기업과 개인이 직접적으로 연결되어 상호작용 하는 분야인만큼 잘못된 판단을 내렸을때, 사회에 미칠 파장이 상당할 수 밖에 없습니다. 그래서 금융산업에 있어 리스크 관리는 미래의 생존과도 직결된다 라고 할만큼 중요합니다. 현재 막대한 데이터를 축적하고, 활용해서 미래를 예측하는데 많은 금융권 기업들이 심혈을 기울이는 이유도 이와 같습니다. 앞서도 언급했지만, 현재 인공지능 금융은 상당히 빠른 속도로 발전하고 있고, 앞으로 1년 뒤, 2년 뒤에는 상상도 못한 서비스가 등장하고, 금융상품들이 나올지도 모릅니다. 기업과 개인 모두에게 긍정적인 영향을 주는 부분도 많습니다. 하지만 분명 부정적인 요소들도 아직까지 존재합니다. 예를 들어 정보의 유출 문제 라든가, 지극히 개인적인 프라이빗한 정보를 마음대로 확인한다던가 입니다. 또 아직까지는 인공지능 기술이 걸음마 단계이기 때문에 인공지능 금융 역시 가야 할 길이 멉니다. 또 인공지능을 활용하는 대부분의 업종, 분야를 보면 아직 빅데이터화가 충분히 이루어진곳이 드뭅니다. 이런 빅데이터가 주목 받기 시작한게 불과 얼마되지 않았기 때문입니다. 인공지능은 충분한 데이터가 있어야 정확하게 판단을 내릴 수 있습니다. 데이터 문제는 앞으로 시간이 흐름에 따라 차차 해결될 문제지만, 해킹이라든가, 고객의 정보가 잘못 사용되는 등의 문제는 시간이 자연스럽게 해결해주는 부분이 아니기 때문에 이러한 문제에 대해서도 적극적으로 대비하고, 사전에 방지할 수 있도록 해야 할 것입니다.