인공지능(AI) 활용서: 6대 산업별 활용사례 – 4장 금융 부문

금융산업의 AI 도입 현황

딜로이트가 최근 발표한 리포트에 따르면, 금융서비스 산업(Financial Services)은 현재 핀테크 부문을 제외하면 AI 도입이 아직 초기 단계에 머물러 있다. 산업 리더들은 AI가 비즈니스에 미치는 잠재적 영향을 인지하고 있으며, 미래 성장과 경쟁력의 주요 원동력이 될 것임을 인정하고 있다. 그러나 현재는 소규모 시범 프로젝트와 틈새 사례에 국한되어 있어, 비즈니스의 극히 일부 영역에만 초점을 맞추고 있는 실정이다.

금융서비스 산업은 이러한 소극적 접근 방식을 버리고 AI를 운영 전반에 도입하고 산업화하는 다음 단계로 도약해야 한다. 이를 위해서는 단순히 더 많은 투자를 하는 것만으로는 부족하다. 기업은 전사적 데이터 거버넌스와 명확한 전략 등을 수립해 AI 및 데이터를 본격 도입하기에 앞서 핵심 기반을 다져놓아야 한다.

AI로 막는 금융사기, 연간 28억 달러 손실 방지 효과

미국은행협회(ABA)의 보고에 따르면, 금융사기로 인한 손실이 2016년 약 22억 달러에서 2018년 약 28억 달러로 증가했다. 이러한 상황에서 AI와 머신러닝은 금융 사기 방지를 위한 획기적인 솔루션을 제공하고 있다. 실시간으로 의심스러운 거래를 감지하고 즉시 관련 당국에 알릴 수 있는 머신러닝 모델이 이미 도입되었으며, 이는 기존의 레거시(legacy) 사기 분석 엔진이 놓칠 수 있는 문제들까지 포착할 수 있다.

또한 대규모 데이터 분석을 통해 인간이 놓치기 쉬운 의심스러운 패턴을 신속하고 정확하게 식별할 수 있게 되었다. 특히 AI는 범죄 활동 자금을 은폐하고 합법화하는 데 사용되는 것으로 의심되는 거래를 분석할 수 있으며, 오검출 횟수를 줄여 규정 준수 비용을 절감하는 데도 도움이 된다. AI를 통한 이상거래 탐지 모델은 수동 감사의 필요성을 줄여 은행의 사기 탐지 운영 비용을 대폭 절감할 수 있다.

24시간 재무설계사 AI 챗봇, 맞춤형 자산관리 시대 열다

최근 몇 년 동안 원격 재정 관리 서비스에 대한 소비자 수요가 크게 증가하면서, 고객 서비스 콜센터와 상담원들이 과도한 업무 부담을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도입된 챗봇과 가상 비서와 같은 대화형 AI 솔루션은 금융 서비스를 획기적으로 개선했다.

로보 어드바이저는 데이터 분석과 회귀 모델을 사용하여 고객의 현재 재무 상황, 목표 및 투자 관심사를 분석한 후, 전문가의 조언 없이도 맞춤형 재무계획 추천 서비스를 제공한다. 구체적으로는 세금 절세, 재무 목표 계획, 은퇴 계획 및 자동 자산 투자와 같은 세부적인 재무 서비스를 제공할 수 있다.

AI 기반 로보틱 처리 자동화(RPA) 기술은 채권추심 업무를 자동화하여 자동 알림을 발송하고 효과를 추적하며, 인간의 개입과 감독을 최소화하면서 채권 회수 팀에게 다음 단계를 권고할 수 있다. 또한 자연어 처리 기술을 활용하여 고객의 소비 패턴을 분석하고 맞춤형 상품을 추천하며, 이를 통해 전반적인 서비스 품질과 효율성이 크게 향상되었다.

당신의 소비패턴을 읽는 AI, 개인별 맞춤 금융상품 추천

AI를 활용하면 고객을 확보 및 유지하고 초개인화된 엔드투엔드(end-to-end) 고객 경험을 제공할 수 있다. 특히 '구매 순간'에 초점을 맞춘 AI 기반 접근방식이 주목받고 있는데, 이는 은행이 적절한 제품을 적시에 적합한 고객에게 제공할 수 있게 한다. 이 접근 방식은 생애 단계, 뱅크월렛(banking wallet), 장단기 가치 잠재력을 기반으로 신중하게 선택된 고객 풀, 세분화된 지역, 고객 세그먼트를 대상으로 한다.

딥러닝 AI 기반의 인사이트를 바탕으로 고객 이탈을 예측 및 예방하고, 고객생애가치(CLV)를 추정하며, 마케팅을 최적화할 수 있다. AI와 머신러닝 모델은 실시간 및 히스토리컬 데이터를 심층 분석하여 더욱 정확하고 세밀하게 고객 세분화와 개인 맞춤화를 수행할 수 있으며, 이전 행동을 기반으로 고객이 추가 제안을 수락할 가능성도 예측할 수 있다.

보험심사도 AI가 한다...가입 절차 획기적 간소화

많은 보험사들이 지난 몇 년 동안 고객 온보딩과 보험계약을 디지털화하기 위해 상당한 투자를 해왔다. 그러나 언더라이팅 현대화를 실질적으로 확장하지 못해 디지털화는 느리고 점진적으로 진행되고 있는 실정이다.

AI와 머신러닝은 이러한 한계를 극복하고 언더라이팅 프로세스를 혁신하고 있다. 텍스트 마이닝(text mining)과 자연어 처리를 사용하여 사람의 개입이 필요하지 않은 자동화된 언더라이팅 플랫폼을 구현할 수 있으며, 이를 통해 보험 신청서 처리에 소요되는 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 사용하면 보험사가 기존보다 적은 정보로도 위험을 정확하게 평가할 수 있어, 보험 신청 절차가 간소화되고 자극적 테스트와 질문이 사라져 사용자 친화적인 프로세스가 가능해진다.

AI가 자동으로 잡아내는 거래 오류, 수동감사 시대 끝난다

금융 기관들의 거래 상품의 수와 복잡성이 기하급수적으로 증가하면서, 기존의 조정 프로세스에서 다양한 내부 및 외부 시스템의 정보를 수동으로 통합해야 하는 부담이 커지고 있다. AI와 머신러닝은 이러한 문제를 해결할 수 있는 효과적인 솔루션을 제공한다.

클라우드 인터페이스를 통해 기업은 매우 저렴한 비용으로 하루 이내에 거래조정도구를 구현할 수 있으며, 긍정적인 투자수익률(ROI)을 신속하게 달성할 수 있다. AI 모델은 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 사용하여 송장의 구조를 이해하고 판매자 이름, 기관 주소, 지불 금액과 같은 주요 정보를 추출하는데 활용된다.

특히 수동 규칙에 기반한 장부와 계정의 대조 및 조정 방식은 매월 마감하는데 며칠이 걸릴 수 있으며, 인적 오류에 매우 취약하다는 단점이 있다. RPA를 사용하여 프로세스를 자동화하면 마감하는데 필요한 시간이 단축되고, 인적 오류 가능성을 최소화할 수 있다.

금융 부문 유망 AI 활용사례

1.생체인식 디지털 결제

디지털 결제의 궁극적인 목표는 매우 편리하면서도 안전한 메커니즘을 찾는 것이다. 기계 학습과 딥러닝은 안면인식, 음성 인식, 지문 인식, 망막 인식과 같은 생체 인식을 기반으로 한 정교한 형태의 신원(ID) 인증을 가능하게 한다. 중국의 일부 기업들은 소비자가 카메라에 미소를 짓는 것만으로도 결제를 승인할 수 있는 스마일 투 페이(smile-to-pay) 시스템을 사용하고 있으며, 다른 국가에서도 유사한 시스템이 채택될 가능성이 높아 보인다.

AI 기반 생체 인식은 암호만 사용하는 것보다 훨씬 더 안전한 2, 3단계 인증 시스템에서도 핵심적인 역할을 할 수 있다. 더 나아가 개인 유전자 및 DNA를 직접 활용한 암호만큼 개인을 확실히 식별할 수 있는 것은 없을 것이라는 전망도 제시되고 있다.

2.사용자 맞춤화 보험

전통적인 보험가입 방법의 가장 큰 단점은 피보험자의 실제 행동과 속성에 기반한 요율과 보장 범위를 결정하기보다는 유사한 특성을 가진 그룹의 보험 계리 계산과 통계에 의존한다는 점이다. 이미 사용되고 있는 사용기반 보험(UBI, Usage-based Insurance)은 차량 내 텔레매틱스와 스마트폰 앱을 활용하여 가속, 제동, 코너링, 주행 거리, 휴대전화 사용과 같은 다양한 운전 습관을 추적한 후 운전자 보험료를 적절하게 조정한다.

미래의 UBI 모델은 항공편과 상업용 트럭(기상 조건과 화물 유형에 따라 요금이 다름)부터 세탁기, 건조기 및 전화 배터리(개인의 고유한 사용 패턴에 따라 요금이 변동됨)에 이르기까지 다양하고 새로운 영역으로 확대될 것으로 예상된다. 다만 기술적 문제 외에도 규제 상의 제약으로 인해 UBI의 채택과 혁신의 속도가 늦어질 수 있으며, 특히 가계 보험과 개인 보험분야에서 이러한 제약이 두드러질 것으로 보인다.

3.소비자 사기 탐지

금융사기는 금융 서비스 산업이 시작된 이래 끊이지 않았던 고질적인 문제다. 더구나 최근 몇 년간 디지털 기술과 데이터의 폭발적인 증가로 이 상황은 더욱 악화되었다. AI는 사기 결제를 방지하고, 고객 계정에 대한 사기와 남용 위험을 감소시키며, 보험을 과도하게 청구하는 보험 고객을 식별하는 역할을 한다.

또한 AI 알고리즘은 개인과 조직의 위험 요소를 자동으로 식별하고 분석하며, 소셜 미디어와 딥웹(deep web) 포럼을 포함한 다양한 데이터 출처에서 단서를 계속해서 탐지하여 잠재적인 사기가 발생하기 전에 조치할 수 있다.

4.신용 리스크 분석

대출 사업의 성공은 신용 위험에 대한 현명한 선택과 균형에 달려 있다. AI는 대출 기관과 신용 카드 회사가 더 많은 정보를 기반으로 한 선택을 하는 데 도움을 준다. 특히 주목할 만한 점은 AI가 대출자들에게도 혜택을 제공한다는 것이다. 머신러닝 및 기타 AI 기술을 사용하면 비우량 대출자와 비은행권 대출자들에 대해서도 신용도를 자동으로 평가할 수 있으며, 자동화된 문서화 및 규정 준수 검증을 통해 대출자의 전체 생애주기에 걸쳐 대출관리 프로세스를 지원할 수 있다.

동시에 AI는 고급 알고리즘을 사용하여 대출자의 재무 정보를 분석하고 다양한 대출 기관의 대출 옵션을 추천하여 주거용 및 상업용 모기지 대출을 위한 온라인 플랫폼을 구축할 수 있다. 일부 경우에는 대출자가 운전면허증을 스캔하고 몇 가지 기본적인 질문에 답하는 것만으로도 대출 심사가 가능하다. 이러한 고급 기능은 대출자와 대출 기관 모두에게 윈-윈(win-win)이 되어 적은 노력과 위험으로 현명한 선택을 할 수 있게 도와준다.

5.3L을 넘어선 부동산 가격 추정 및 예측

부동산 가치를 평가할 때 세 가지 가장 큰 요소가 '위치, 위치, 위치'(Location, Location and Location)라는 재담이 있지만, 실제로 부동산 가치 추정과 가격 동향을 예측할 때는 훨씬 더 많은 변수가 작용한다. AI는 이러한 복잡한 변수들을 분석하는데 완벽한 도구로 활용될 수 있다.

최신 AI 시스템은 컴퓨터 비전 및 기타 첨단 기술을 사용하여 드론의 지리적 이미지를 분석하고, 이를 토대로 부동산과 해당 지역에 대한 정교한 평가모델을 구축할 수 있다. AI를 활용하면 드론에서 얻은 지리적 이미지와 같은 새로운 유형의 데이터를 포함하여 다양한 변수를 종합적으로 분석할 수 있게 된다. 이러한 AI 기반 기능을 통해 부동산 투자자들은 투자 기회를 더 정확하게 평가할 수 있으며, 투자 수익을 증대할 수 있다.

AI가 그리는 금융 혁신의 미래...전사적 디지털 전환이 성공 열쇠

이처럼 금융 산업에서 AI의 활용은 단순한 업무 자동화를 넘어 고객 경험의 혁신, 리스크 관리의 고도화, 새로운 비즈니스 모델의 창출까지 광범위하게 이루어지고 있다. 금융기관들은 이러한 AI 기술을 효과적으로 도입하고 활용하기 위해 전사적인 디지털 전환 전략을 수립하고, 데이터 거버넌스 체계를 구축하며, 필요한 인프라를 갖추는 등 체계적인 준비를 진행해야 할 것이다.


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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.