- AI 기술 활용을 통한 금융산업 경쟁력 강화
- AI는 4차 산업혁명의 핵심기술이자 범용기술로서 경제사회 모든 분야에 걸쳐 디지털 전환을 촉진하고 있으며 금융분야는 AI가 가장 잘 활용할 수 있는 분야 중 하나다.
- 금융산업은 AI를 활용해 고객 서비스와 경험 개선, 운영 방식 전환, AI 및 분석 기술 활용, 비즈니스 리스크 완화 등 다양한 영역에서 혁신을 추구하고 있다.
- 예를 들어 한 글로벌 은행은 UI Path 텍스트 분류 ML 모델을 재학습시켜 고객 이메일로 은행의 특정 상품과 하위 상품명 및 카테고리를 인식하도록 했고, 이에 따라 이메일 수신, 분류 및 응답 업무를 자동화해 평균 처리 시간은 90% 줄고 이메일 전달 정확도는 93% 높였다.
- 또 한 은행은 UI Path Document Understanding ML 모델을 활용해 수백만 건의 스와프 거래 문서를 자동으로 처리하고 이를 통해 업무 효율성과 정확성을 높였다.

규제 개선
- 금융산업 AI 활성화를 위해서는 규제 개선이 필수다. 현재 금융권은 AI 활용 초기 단계에서 로보어드바이저, 챗봇, 상품추천, 이상거래탐지, 신용평가 및 여신심사 등으로 활용하고 있지만 AI의 보다 다양하고 창의적인 활용을 위해서는 기존 규제체계와 제도가 적합하지 않을 수 있다.
- 예를 들어 AI를 활용한 신규 금융상품이나 서비스가 기존 법률적 정의에 부합하지 않거나 AI가 인간을 대신해 의사결정을 하게 돼 책임과 증거 등에 관한 문제가 발생할 수 있다.
- 따라서 금융권 AI 활성화를 위해서는 AI에 대한 규제 개념과 체계를 재정립하고 AI 관련 법률과 제도를 보완해 AI의 안전성과 윤리성을 보장하는 제도적 장치를 마련해야 한다.
양질의 빅데이터 확보
- AI는 데이터에 의존하는 기술로 데이터의 양과 질이 AI의 성능과 효과에 큰 영향을 미친다. 따라서 금융산업 AI 활성화를 위해서는 양질의 빅데이터를 확보하는 것이 중요하다.
- 현재 우리나라는 마이데이터 도입(2020년 8월), 데이터 결합 활성화 등으로 금융 분야에서 데이터 활용이 가장 활성화된 분야다. 그러나 아직 데이터 보유 주체와 데이터 활용 주체 간 정보 비대칭 문제나 데이터 접근 및 공유에 대한 법률적·기술적 장벽 등이 남아 있다.
- 따라서 금융권 AI 활성화를 위해서는 데이터 보유 주체와 데이터 활용 주체 간 협력체계를 강화하고 데이터 접근 및 공유를 촉진하는 제도적·기술적 지원을 강화해야 한다. 또 데이터 품질과 관리 수준을 높이고 데이터 유통 시장을 활성화해 다양하고 창의적인 데이터 결합 및 활용을 유도해야 한다.
AI 신뢰 향상
- AI는 인간 대신 의사결정을 하거나 영향을 미치는 기술로서 신뢰성이 매우 중요하다. 신뢰할 수 없는 AI는 고객 불만과 손실을 야기할 뿐만 아니라 사회적 문제와 윤리적 위험을 초래할 수 있다. - 따라서 금융권 AI 활성화를 위해서는 AI의 신뢰도와 품질을 보장하고 AI 관련 근거와 증거를 제공해 AI에 대한 이해와 신뢰를 증진시키는 방안이 필요하다.
- 예를 들어 AI 모델 설계와 학습 과정에서 편향과 오류를 최소화하고 AI 모델의 성능과 결과에 대한 검증과 평가를 강화하며 AI 모델의 작동 원리와 의사결정 근거를 설명할 수 있는 해석 가능한 AI(Explainable AI)를 도입해 AI 관련 교육과의 소통을 강화하는 등의 조치가 필요하다.