BIS Annual Economic Report

국제결제은행(BIS)이 발간한 2024년 연간 보고서에 따르면, 인공지능(AI)이 금융시장의 판도를 빠르게 바꾸고 있다. 특히 대형언어모델(LLMs)의 등장으로 일상 언어를 통한 컴퓨터와의 소통이 가능해지면서 금융시스템 전반에 걸쳐 AI 도입이 가속화되고 있다.

이전에 없던 AI 도입 속도, 금융권이 앞장선다

생성형 AI의 확산 속도는 이전의 어떤 기술보다 빠르다. 챗GPT(ChatGPT)는 서비스 출시 일주일 만에 100만 명의 사용자를 확보했으며, 지난 12개월 동안 미국 가구의 절반이 생성형 AI 도구를 사용한 것으로 나타났다. 기업들도 AI 기술을 자사의 필요에 맞게 조정하고 AI 전문 인력을 채용하는 데 대규모 투자를 단행하고 있다. 2023년 한 해 동안 AI 관련 투자는 전 세계적으로 1,500억 달러를 넘어섰으며, 미국 기업 기술책임자들의 약 50%가 향후 수년간 AI를 최우선 투자 항목으로 꼽았다.

70%의 금융사가 이미 AI 도입...효율성 대폭 향상

금융권은 인지적으로 요구되는 작업과 데이터 집약적 특성으로 인해 AI 도입의 최전선에 있다. 현재 AI는 고객확인(KYC) 절차 개선과 사기 탐지 능력 향상을 통해 금융기관들이 비용을 절감하면서도 규제를 더 잘 준수할 수 있게 돕고 있다. 특히 국제 송금 분야에서는 AI가 송금 처리 비용을 낮추고 위험을 줄이면서 속도는 높이는 등 장기간 해결하지 못했던 문제들을 해결하고 있다. BIS 혁신허브의 'Project Aurora'는 AI를 활용해 자금세탁 탐지 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었다.

중앙은행도 'AI 도입' 적극 나서...보안 강화 효과 기대

중앙은행들도 AI를 적극적으로 도입하고 있다. AI는 정보 수집과 통계 작성, 거시경제 및 금융 분석, 통화정책 수립, 감독, 지급결제 시스템 감시 등 중앙은행의 핵심 업무를 지원할 수 있다. 중앙은행들의 AI 도입에서 가장 중요한 것은 데이터의 가용성이다. 특히 지급결제 시스템에서 발생하는 방대한 거래 데이터는 AI의 패턴 감지 능력을 활용하기에 적합하다. BIS의 중앙은행 사이버 전문가 설문조사에 따르면, 대다수가 AI가 가져올 이점이 위험보다 크다고 평가했으며, 특히 일상적 업무의 자동화와 사이버 보안 관리 개선에서 큰 효과를 기대하고 있다.

AI가 몰고 올 경제 지형 변화...생산성은 2배로, 격차는 더 커진다

AI는 생산성 향상을 통해 경제성장을 견인할 것으로 전망된다. 실제로 고객 지원 업무에서는 AI 도입으로 생산성이 14% 향상되었고, 문서 작성 업무에서는 품질이 18% 개선되었으며, 프로그래밍 분야에서는 코드 생산량이 두 배 이상 증가했다. 그러나 BIS와 뉴욕 연방준비은행의 공동 조사는 이러한 혜택이 불균등하게 분배될 것임을 보여준다. 남성, 고학력자, 고소득층이 AI 활용에서 더 큰 혜택을 볼 것으로 예상되며, 이는 기존의 불평등을 심화시킬 수 있다.

또한 AI는 물가에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 온라인 대형 소매업체들은 이미 AI를 가격 책정에 광범위하게 활용하고 있으며, 이는 지역 간 가격 균일성을 높이고 가격 변동 빈도를 증가시키고 있다. 단기적으로는 AI가 공급 측면에서 디스인플레이션 효과를 가져올 수 있지만, 장기적으로는 수요 증가로 인한 인플레이션 압력이 나타날 수 있다는 것이 BIS의 분석이다.

AI의 한계와 새로운 위험, 금융권 고민 깊어진다

현재 AI 모델들은 기초적인 논리적 추론 과제에서도 실패하는 등 한계를 보이고 있다. BIS의 연구에 따르면, AI는 원래 형태의 논리 퍼즐은 완벽하게 풀지만, 이름과 날짜 등 사소한 세부사항만 바뀌어도 실패하는 특징적인 패턴을 보인다. 특히 'AI 할루시네이션' 문제는 더욱 심각하다. AI가 사실이 아닌 답변을 마치 정확한 것처럼 제시하고, 심지어 거짓 주장을 뒷받침하기 위해 가짜 출처까지 만들어내는 현상이 발생하고 있다.

사이버 보안 측면의 위험도 커지고 있다. 생성형 AI는 해커들의 피싱 이메일 작성 능력을 크게 향상시킬 수 있으며, 악성 코드 작성과 귀중한 정보 탈취에도 활용될 수 있다. 더욱이 AI는 개인의 글쓰기 스타일이나 목소리를 모방하거나 가짜 아바타를 만들어낼 수 있어, 피싱 공격이 급증할 위험이 있다.

중앙은행간 협력이 시급하다

중앙은행들은 AI 시대에 대응하기 위해 '실행 공동체(community of practice)'를 형성하여 지식과 데이터, 모범 사례, AI 도구를 공유할 필요가 있다고 BIS는 강조했다. 특히 건전한 데이터 거버넌스가 핵심이다. 중앙은행들은 데이터와 알고리즘의 선택, 구현, 모니터링을 위한 강력한 거버넌스 체계를 구축해야 한다.

메타데이터의 중요성도 커지고 있다. BIS는 '찾기 쉽고, 접근 가능하며, 상호운용 가능하고, 재사용 가능한'(FAIR) 원칙에 따라 데이터와 메타데이터를 구성할 것을 권고하고 있다. 또한 통계데이터메타데이터교환(SDMX) 표준과 같은 공통 언어와 구조의 도입이 데이터 공유와 상호운용성을 촉진할 수 있다고 제시했다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.