AI가 앞당긴 테크핀..자금세탁방지까지 '척척'
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은행 등 금융권도 인공지능(AI)을 통해 고도화되고 있다.
대화형AI(챗봇)와 로보어드바이저(로봇+투자전문가)를 활용해 초개인화된 금융 상품을 제공하는 한편, 자금세탁방지 같은 규제 준수에도 AI를 적극 활용하면서 관련 시장이 급성장할 것으로 전망된다.
생성형AI와 은행·보험 융합 가속화 5일 딜로이트 및 업계에 따르면 국내 금융 분야 AI 시장 규모는 오는 2026년까지 연평균 38.2% 성장해 약 3조2000억원 규모의 시장을 형성할 것으로 전망된다.
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딜로이트, 대한상의 등 금융권 AI에 주목
[파이낸셜뉴스] 은행 등 금융권도 인공지능(AI)을 통해 고도화되고 있다.
대화형AI(챗봇)와 로보어드바이저(로봇+투자전문가)를 활용해 초개인화된 금융 상품을 제공하는 한편, 자금세탁방지 같은 규제 준수에도 AI를 적극 활용하면서 관련 시장이 급성장할 것으로 전망된다.
5일 딜로이트 및 업계에 따르면 국내 금융 분야 AI 시장 규모는 오는 2026년까지 연평균 38.2% 성장해 약 3조2000억원 규모의 시장을 형성할 것으로 전망된다.
앞서 대한상공회의소가 마이크로소프트(MS), 액세스파트너십과 발간한 ‘생성형 AI가 한국경제에 미치는 영향 보고서’에도 △금융·보험업 △전문·과학 및 기술 서비스 산업 △정보산업 순으로 생성형 AI가 업무 활동에 많은 영향을 미칠 것으로 분석됐다. 특히 금융·보험업의 경우, 전체 업무영역의 10.1% 가량이 생성형 AI 적용에 따른 영향을 받고 있다.
일례로 A보험사는 금융소비자의 보험청구 처리과정에 생성형 AI를 적용해 업무효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
생성형 AI가 미리 학습한 과거 지급사례 등을 토대로 해당 청구건에 대한 보험금 지급 여부와 규모는 물론 보험사기 가능성까지 진단해 보고서를 작성하면, 조사원이 적합성 여부를 최종 판단하는 형태다. 즉 조사원은 기계적 분석과 문서 작성에 들이던 시간을 아껴 보험사기 가능성 및 지급적합성 판단에 더 많은 시간을 쓸 수 있고, 보험금 청구고객도 더 빠른 시간 내 보험금을 받을 수 있게 된다.
이와 관련, 업스테이지는 보안이 생명인 금융권에 최적화된 ‘프라이빗 AI’를 지원, 기업 내부 데이터 학습으로 정보 유출을 막고 환각 현상을 방지하는데 주력하고 있다. SK텔레콤도 AI 핀테크기업 퀀팃과 함께 AI, 빅데이터 기반 금융자산관리 서비스 분야에서 협력 중이다.
은행권 자체적으로도 업무 생산성을 높이기 위해 AI를 적극 활용하고 있다. 로봇프로세스자동화(RPA)를 활용해 은행 업무를 자동화하는 동시에 대출 심사 과정의 신용평가를 머신러닝(기계학습) 등 AI로 효율화한 게 대표적이다.
딜로이트 인사이트는 ‘AI 시대, 진화하는 은행업’이란 보고서를 통해 “금융위원회가 올 4월 ‘AI 기반 신용평가모형 검증체계’를 도입하면서 AI 신용평가모델 알고리즘 및 변수 합리성을 점검하겠다고 밝혔다”면서 “규제당국의 AI 모델 검증체계 도입에 대응하기 위해서는 활용하고자 하는 AI 모델 및 데이터 품질에 대한 정교한 분석이 필요하다”고 진단했다.
한편 한국 딜로이트 그룹의 딜로이트 AI 연구소가 분석한 ‘AI 활용서: 6대 산업별 활용사례’ 리포트에 따르면 AI는 머신러닝을 통해 은행 가치 사슬 전반에서 발생하는 이상거래와 인간이 놓칠 수 있는 의심스러운 활동을 포착해 은행 사기를 분석하는 도구로 활용될 수 있다.
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