AI와 당신의 돈: 은행·금융 부문에 인공지능이 가져올 기회와 위험

인공지능(AI)이 최근 몇 년간 은행 부문에서 큰 발전을 이뤘다. 고객 서비스부터 사기 탐지까지, AI는 은행의 운영 방식을 변화시키고 있다. 머신러닝 알고리즘을 활용해 은행들은 방대한 양의 데이터를 분석하고 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있게 됐다. 그러나 다른 신기술과 마찬가지로, 은행 분야의 AI에도 기회와 위험이 공존한다.

AI에 대한 의존도 증가는 은행 부문과 고객들에게 장단점을 동시에 안겨주고 있다. 금융 부문 전반에 걸친 AI와 머신러닝의 광범위한 도입은 아직 몇 년 후의 일일 수 있다. 하지만 지금이 초기 결과를 탐색할 때다. 이를 염두에 두고, 로봇에게 금융의 고삐를 맡겼을 때의 잠재적 긍정적, 부정적 측면을 살펴보자.

은행 분야 AI의 약속

고객 경험 개선

은행은 고객 서비스로 성패가 갈린다. 무시당하거나 존중받지 못한다고 느끼는 예금자들은 자신의 돈으로 표를 던져 다른 곳으로 옮겨갈 가능성이 크다. 비용을 낮추면서도 뛰어난 고객 서비스를 제공하는 것은 은행들의 지속적인 과제였고, AI가 언젠가 이를 혁신할 수 있을 것이다.

AI는 은행의 고객 경험을 혁신할 잠재력을 가지고 있다. 챗봇과 가상 비서는 고객 문의를 처리하고, 계좌 정보를 제공하며, 고객 선호도에 따른 맞춤형 추천을 할 수 있다. 이를 통해 은행은 인간의 개입 없이 24시간 고객 서비스를 제공할 수 있게 된다.

사기 탐지 강화

전자 거래가 은행 업무의 더 큰 비중을 차지하게 되면서, 사기 탐지는 사업 운영의 필수불가결한 부분이 됐다. 일일 거래량이 너무 많아 인간이 일일이 검토하는 것은 불가능하지만, AI는 이 업무를 훨씬 더 효율적이고 효과적으로 처리할 수 있다.

사기는 은행의 주요 관심사이며, AI는 은행이 실시간으로 사기 행위를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있다. 머신러닝 알고리즘은 거래 패턴을 분석하고 의심스러운 행동을 식별할 수 있다. 이는 사기가 발생하기 전에 방지하는 데 도움을 주어 은행과 고객들에게 상당한 금액을 절약해 줄 수 있다.

효율성 증대

많은 은행들이 극히 낮은 마진으로 운영되고 있으며, 고용 비용 상승은 이 문제를 더욱 악화시킨다. 금융 부문의 종사자들은 항상 효율성을 높이고 더 적은 자원으로 더 많은 것을 해낼 방법을 찾고 있다. 바로 여기서 인공지능이 중요한 역할을 한다.

인공지능은 은행 직원들이 수행하는 많은 일상적인 업무를 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 여기에는 데이터 입력, 기록 유지, 규정 준수 확인 등이 포함된다. 이러한 작업을 자동화함으로써 은행은 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다. 또한 이를 통해 직원들은 인간의 전문성이 필요한 더 높은 수준의 업무에 집중할 수 있게 된다.

더 효과적인 위험 관리

위험 관리는 은행 부문의 큰 문제다. 실리콘밸리 은행의 급격한 붕괴가 이를 증명한다. 은행과 예금에 대한 법의학적 조사 결과, 예금의 거의 90%가 FDIC 보험 한도인 25만 달러를 초과했다는 사실이 밝혀졌다. 이는 모든 인간 규제 당국의 검토를 어떻게든 빠져나갔다.

AI는 더 정확한 예측과 통찰력을 제공함으로써 은행의 위험 관리를 돕는다. 머신러닝 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 나타낼 수 있는 패턴과 트렌드를 식별할 수 있다. 이는 은행이 더 나은 정보에 기반한 결정을 내리고 손실 가능성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.

은행 분야 AI의 위험

잠재적 편향

AI 비평가들은 머신러닝이 그것을 가르치는 사람만큼만 좋다고 지적한다. 선의를 가진 데이터 과학자들조차도 자신도 모르게 자신의 생각, 감정, 편견을 주입할 수 있어 AI 창작물에 왜곡된 현실 인식을 심어주고 향후 여러 문제를 야기할 수 있다.

은행 분야 AI의 가장 큰 위험 중 하나는 편향의 가능성이다. AI 시스템은 훈련에 사용된 데이터만큼만 편견이 없다. AI 시스템을 훈련시키는 데 사용된 데이터에 편향이 있다면, 그 시스템의 의사결정에도 그 편향이 반영될 것이다. 이는 소수자나 저소득층과 같은 특정 그룹에 대한 차별로 이어질 수 있다.

보안 위험

초기 텍스트 기반 인터넷부터 최신 소셜 미디어에 이르기까지, 모든 형태의 온라인 기술은 해킹을 당해왔다. 해킹은 특히 악성이 강한 문제로, 지금까지 해결되지 않았다.

덜 지능적인 시스템들과 마찬가지로 인공지능과 머신러닝 시스템도 사이버 공격에 취약할 수 있으며, 이는 민감한 고객 정보의 유출로 이어질 수 있다. 은행들은 자사의 AI 시스템이 안전하고 공격에 취약하지 않도록 해야 한다.

투명성 부족

인공지능과 머신러닝의 특징 중 하나는 알고리즘이 스스로를 발전시켜 나가면서 능력을 향상시킨다는 점이다. 시간이 지나면서 이러한 발전은 인간 프로그래머의 능력을 넘어설 가능성이 있어, 우려스러운 투명성 부족 문제를 야기할 수 있다.

AI 시스템은 복잡할 수 있으며, 그들이 어떻게 결정을 내리는지 이해하기 어려울 수 있다. 이러한 투명성 부족은 특히 규정 준수와 규제 요구사항과 관련해 문제가 될 수 있다. 은행은 자사의 AI 시스템이 투명하고, 어떻게 결정에 도달했는지 설명할 수 있도록 해야 한다.

일자리 손실

AI 혁명은 종종 산업혁명에 비유되곤 한다. 지지자들은 이 비유를 큰 도약의 증거로 보지만, 비평가들은 자급자족 농업에서 대규모 공장으로의 갑작스러운 변화 이후 발생한 엄청난 사회적 혼란을 지적한다.

AI 시스템이 은행 직원들이 수행하는 많은 일상적인 업무를 자동화함에 따라 일자리가 사라질 위험이 있다. 이는 특히 하위직 직원들에게 상당한 영향을 미칠 수 있다.

인공지능은 은행 부문을 혁신할 잠재력이 있지만, 위험도 존재한다. 은행들은 자사의 AI 시스템이 안전하고, 투명하며, 편견이 없도록 해야 한다. 또한 직원들이 AI 시스템에 의해 대체되기보다는 함께 일할 수 있도록 훈련시켜야 한다. 결국 은행 분야에서 AI의 성공 여부는 은행들이 이 흥미로운 기술의 약속과 위험을 얼마나 잘 균형 잡을 수 있느냐에 달려 있다.