[기획]"AI·빅데이터, 더 정확한 통찰력·더 쉬운 금융생활 조력자로 부상"

신용정보원이 21일 서울 대한상공회의소에서 개최한 금융데이터 콘퍼런스 2022에서 신현준 신용정보원장이 환영사를 하고 있다.

“인공지능(AI)과 빅데이터는 이미 금융산업 패러다임을 바꿔놓기 시작했다. 주어진 목표에 따라 방법을 찾는 현재 AI 방식에서 더 진화해 스스로 목표를 찾고 학습하는 인지AI 등으로 발전함에 따라 AI와 빅데이터는 각 사용자에 특화한 금융생활 조력자 역할을 할 것이다.”

한국신용정보원이 21일 대한상공회의소에서 개최한 '금융데이터 콘퍼런스 2022'에서는 금융산업 핵심 경쟁력으로 떠오른 AI·빅데이터 기반 데이터 활용 사례가 다수 공유됐다. 금융·핀테크 업계 전문가들은 일제히 AI·빅데이터 기술 확보와 적절한 활용이 새로운 금융 상품·서비스 경쟁력이 될 수 있다고 입을 모았다.

한국신용정보원이 21일 대한상공회의소(국제회의장)에서 금융데이터 콘퍼런스 2022를 개최했다.(첫째줄 일곱 번째부터)백혜련 국회 정무위원장, 김주현 금융위원장을 비롯한 금융권 CEO 및 유관기관 대표들.

기조강연자로 나선 머신러닝(ML) 전문가 장병탁 서울대 교수는 AI가 인간 수준의 AI를 지향하고 있어 추후 인간의 경쟁자가 아닌 조력자·동반자가 될 것이라고 강조했다.

장 교수는 “현재 딥러닝 기반 AI는 주어진 목표에 따라 방법을 찾는 방식이지만 향후에는 스스로 추론해 목표를 찾고 지속 학습하는 인지AI로 진화할 전망”이라며 “금융 시장에서 AI는 금융소비자가 초개인화된 서비스를 더 쉽게 누릴 수 있도록 돕는 도우미·친구·조력자 역할을 할 것”이라고 내다봤다.

국내 처음으로 대출비교서비스를 선보인 핀다 박홍민 대표는 “핀다 엔진이 62개 이상 금융기관 신용평가모델(CSS)에 고객 소득·신용정보 등을 직접 제출하고 고객은 1분 이내에 정확한 대출 조건을 한 번에 받아 5분 이내 대출 조건을 비교·선택하고 입금까지 완료할 수 있다”며 “특히 AI 기반 마이데이터 도입 후에는 사용자에게 필요한 서비스를 기획하고 그에 필요한 데이터를 수집해 모델을 고도화함으로써 서비스 격차를 벌리는 전략을 구사하고 있다”고 설명했다.

핀다는 소상공인 맞춤형 대출 시장에 진출하기 위해 지난 7월 AI 기반 상권분석 스타트업 '오픈업'을 인수했다. 소상공인에게 실질적 도움을 주는 정보와 분석 서비스를 AI 기반으로 제공할 방침이다.

하나금융그룹은 전통 금융사에서 '데이터 기반 전문기업'으로 변모하기 위한 다양한 시도를 하고 있다. 기존 업무에 데이터 분석을 적용해 영업점 업무 포화도 분석, VIP 고객 이탈 예측, 영업점 통폐합 영향 분석 등 데이터 기반 의사결정을 수행하고 있는 구체 사례를 소개했다.

황보현우 하나금융 데이터본부장은 “2025년까지 데이터 인력을 현재 1600여명에서 2500명으로 확대할 계획”이라며 “데이터 분석과제를 수행해 프로세스 혁신과 전력적 의사결정을 지원할 수 있는 전문인력을 양성하고 있다”고 말했다.

또 “데이터 허브를 구축하고 디지털 핵심 원천기술을 확보하는 등 그룹 내외 연합전선을 형성해 데이터 인프라를 공고히 하고 있다”고 덧붙였다.

비씨카드는 카드 결제 데이터를 바탕으로 고객 소비성향과 소비 품목 등을 분석해 시장 통찰력을 제공하고 있다. 월 5억건의 소비 데이터, 3600만 고객 데이터를 기반으로 상권, 관광·축제, 소비트렌드, 온라인 품목, 생활 에코 인덱스 산출, 경쟁분석, 데이터결합, 가맹점 레벨 분석 등 8가지 부문 빅데이터 분석을 수행하고 있다.

변형균 비씨카드 AI빅데이터본부장은 “소비데이터와 외부 환경 관련 공시자료를 활용해 폐기물 배출량을 예측하는 에코 인덱스를 개발했다”며 “이는 지역별 폐기물 예측·분석이 필요한 지자체와 소비 매출을 활용한 정책연구가 필요한 연구·공공기관에서 활용하고 있다”고 말했다.

또 “데이터는 무의식적인 편견 없이 개인을 종합적으로 파악할 수 있다”며 “비씨카드 금융 데이터와 통신, 의료, 유통 등 다양한 산업 데이터를 융합해 각 산업에서 새로운 가치를 창출하고 있다”고 강조했다.

김명희 신한금융그룹 최고디지털책임자(CDO) 부사장은 AI 기반으로 마이데이터 보안을 강화한 사례를 소개했다.

김 부사장은 “마이데이터 보안에 대한 사용자 우려가 높은 만큼 AI 기반으로 비정상 이벤트를 전수 점검하고 전문가 분석으로 정확도를 높였다”며 “동형 암호화 기술을 적용해 데이터 분석 과정에서 복호화 없이 키 관리를 수월하게 할 수 있어 보안 관리가 용이해졌다”고 말했다.

설명가능 인공지능(XAI) 분야 전문가인 최재식 KAIST 교수는 금융, 제조, 헬스케어, 모바일 등 각 산업에서 설명가능 AI를 활용한 시도를 소개했다. 금융권의 경우 신용평가모형에 AI를 접목해 모형 성능을 높이려는 노력을 지속해왔으나 소비자 보호를 위한 설명가능성이 도입 걸림돌로 작용해 왔다.

배옥진기자 withok@etnews.com