올해 금융권 신년사 키워드는 단연 'AI'입니다. 정부도 금융업에서 AI 활용을 독려하고 있는데요. AI 내재화와 고도화를 통해 리스크 관리와 내부통제 수준을 높일 수 있을 뿐만 아니라 중장기적으로 영업비용을 줄일 수 있습니다. 24년 금융+AI 인사이트를 위한 보고서를 요약 정리해봤습니다.
KB·신한·하나·우리 등 4대 은행그룹 회장, 은행장들이 2024년 조직 개편과 신년사를 통해 AI 활용 확대를 선언했습니다.
AI 내재화와 고도화를 통해 리스크 관리와 내부통제 수준을 높일 수 있을 뿐만 아니라 중장기적으로 영업비용을 줄일 수 있다는 내용인데요.
24년 금융+AI 인사이트를 위한 내용을 요약 정리해 보겠습니다.
양종희 KB금융 회장은 “요즘 세상은 ‘호모 프롬프트(Home Prompt)’라는 말이 새롭게 등장할 정도로 사람과 AI가 함께 살아가는 세상이 됐다”며 임직원들에게 고객들이 KB금융 영업채널 AI를 통해 쉽고 편리하게 금융상품과 서비스에 접근할 수 있도록 노력해달라고 당부했습니다.
(호모 프롬프트 관련 지난 뉴스레터 보기): [AI 트렌드 전망] 24년 생성AI 핵심은 생산성: 딜로이트/이코노미스트 보고서 요약
은 “최신 기술이 접목된 AI컨택센터와 신한홈뱅크를 도입해 은행 접점에 대한 고객 선택권을 높였다”며 “복잡 다양해진 고객 니즈에 따라 초개인화된 솔루션에 대한 요구 또한 커지고 있다”고 말했습니다.
함영주 하나금융그룹 회장은 2024년 조직 개편에서 그룹디지털부문 산하 데이터본부 조직을 AI데이터본부로 확대 개편하고 금융AI부를 신설했습니다.
임종룡 우리금융그룹 회장은 “올 하반기 예정인 유니버설 뱅킹앱의 완성도 높은 성공적 출범을 위해 역량을 집중해 차별화된 디지털 서비스와 경험을 제공해야 한다”며 생성형AI 등 디지털 신기술 트렌드에 선제적으로 대응해 디지털 역량을 강화하겠다고 말했습니다.
금융권은 비용 감축과 보안 측면에 AI 활용 목표를 두고 있는 것으로 보입니다.
모바일 앱에 이어 거대언어모델(LLM)을 활용해 고객 상담의 수준을 높이고, 대면 업무 필요성을 줄여 추후 영업점 통폐합에 따른 불편을 해소하려는 목적입니다. 또한, 금융시장은 극심한 변동성과 불확실성으로 요동치고 있고 날로 지능화 되는 금융사기와 사고가 늘고 있습니다. AI 등 첨단 디지털 기술을 접목한 정교한 내부통제 시스템 구축과 보이스 피싱 같은 금융사기 예방 체계 강화도 필요한 시점입니다
하나금융연구소 김남훈 연구위원은 2024년에는 금융업 가치사슬 전반에서 생성형AI를 적용한 서비스가 확대되며 소비자의 냉정한 비판 또는 찬사가 이어질 것이라고 말합니다.
국내 은행들이 23년에는 AI 전문 기업들과 PoC(기술검증)을 마쳤고, 올해는 본격적으로 내부 업무 효율화 및 컨택센터에 적용할 것이라고 합니다. 직원용 챗봇, 심사정보 요약, 대출상품 추천 등에서 PoC를 진행했습니다.
올해 국내 금융사들이 생성AI를 적용할 분야는 다음과 같습니다. LLM의 자연스러운 대화 능력과 높아진 질의응답 수준을 적용하는 것으로 보입니다.
* KB‧우리‧신한은행: 생성AI를 접목시킨 가상은행원을 모바일앱 및 점포 내 구현
거래 조회 및 송금‧이체 外 상품 안내 등을 자연스러운 대화 형태로 제공
* 신한AI: 자체 개발한 금융 특화 LLM 모델을 활용해 주식 시황 및 경제 이슈 정보 제공하는 대고객 챗봇서비스 ‘모물’을 제공할 예정
모물은 신한투자증권 MTS에 탑재되며 향후 은행 뱅킹앱에도 적용될 예정
정부가 금융AI데이터 라이브러리 구축 및 결합 데이터 재사용 허용 등 AI분석 및 활용 인프라를 구축하며 금융업의 AI 활용 역량 제고를 독려하는 상황인 만큼, 금융권의 AI전략도 생성AI에 대한 활용 검증과 현장 적용을 통해 對직원 활용에서 고객 관리, 이상 탐지 등 업무프로세스 종단에 걸쳐 폭넓게 적용될 전망입니다.
김남훈 연구위원은 최근 지배구조법 개선과 관련 AI거버넌스 체계 정립 등 AI활용 및 구축 전반과 관련한 리스크 관리감독 등 시스템화가 더욱 중요해질 것이라고 지적하고 있습니다.
벤처캐피탈 앤드리슨 호로위츠(a16z)는 40명의 투자심사역에게 24년을 바꿀 빅 아이디어에 대해 물었습니다.
이 중 금융 업계를 혁신할 AI에 대한 의견들이 있는데요. 핀테크 기업 초기 투자를 담당하는 Marc Andrusko는 글로벌 금융시장이 전 세계적으로 약 3,500억 달러에 달하는 연간 수익을 창출하고 있지만, 여전히 1980년대 온프레미스로 구축된 시스템과 소프트웨어에 크게 의존하고 있다고 지적합니다.
금융권은 최근에서야 CRM용 Salesforce, 클라우드 컴퓨팅용 Azure, 레이크하우스 아키텍처용 Databricks 등 클라우드 기반 SaaS를 도입하기 시작했는데요. 여전히 고객 주문을 엑셀로 정리하는 기관도 많다며, 이제는 금융권에서 AI 시대에 맞는 새로운 도구로 전환해야 한다고 말합니다.
Seema Able은 생성 AI 및 LLM의 발전으로 회계사, 세무사, 자산 관리자, 투자 은행가 등 금융 전문 서비스 업무가 바뀔 것으로 예측합니다. 금융 전문가들은 일부 분석(회계 거래 분류)에 SW를 도입했으나, LLM이 보고서 생성, 인사이트 요약, 데이터 수집 및 정보 검색 등의 작업을 자동화할 수 있을 것으로 봅니다. 세무사는 선례를 쉽게 찾아 질문에 답하기 더 쉽고, 회계사는 재무제표를 자동으로 생성할 수 있으며, 자산 자문가는 더 광범위한 데이터 집합에 대한 시나리오 계획을 세울 수 있습니다.
금융권이 원하는 고객 니즈에 따른 초개인화된 솔루션을 제공하기 위해서는 고객 정보의 수집과 저장, 데이터화가 중요합니다. 지금까지는 이메일, PDF, 스프레드시트에 흩어져 있는 정보를 고객 히스토리로 정리하기 어려웠는데요.
Joe Schmidt는 LLM의 발전으로 정형화되지 않은 데이터에서도 고객 데이터를 수집하고 자동으로 태깅하는 기술이 늘어날 것으로 예측합니다.
AI 기반 CRM은 고객 회의에 대해 담당자의 기억이나 해석에 의존하는 대신 회의 메모, 이메일, 통화 녹음과 같은 실제 고객 상호 작용에서 AI가 자동으로 캡처하거나 생성하는 데이터를 기반으로 구축됩니다.