"합성 데이터 활용으로 '금융 인공지능 혁신' 세계적인 주역도 될 수 있어"

이승연 2023. 11. 24. 17:16
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'합성 데이터(synthetic data)'를 활용하면 금융 분야에서 인공지능(AI) 혁신을 꾀하면서도 데이터 문제를 해결할 수 있다는 주장이 나왔다.

김 교수는 "데이터, 특히 개별 고객에 대한 데이터가 엄청 큰 권력"이라면서 "2022년 겨울이 돼서야 인공지능 컨퍼런스에서 'Benchmarks for AI in Finance'라는 워크숍이 열렸다. 이는 금융 인공지능 분야에서 벤치마크가 존재하지 않는다는 문제인식에 기인한다"고 지적했다.

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'금융혁신을 위한 AI 생태계 조성 세미나'
(출처=뉴시스/NEWSIS) /사진=뉴시스

[파이낸셜뉴스] ‘합성 데이터(synthetic data)’를 활용하면 금융 분야에서 인공지능(AI) 혁신을 꾀하면서도 데이터 문제를 해결할 수 있다는 주장이 나왔다. 어떤 비금융 정보보다도 금융 정보가 고객을 분석하기에 가장 정확하지만 개인 사생활 침해가 될 수 있어 활용하기 어렵다는 지적에 대한 대안이다. 국제 경쟁력을 키우는 등 AI 생태계 조성으로 금융혁신을 할 수 있는 가능성이 무궁무진하지만 단기적으로는 고객과 접점보다는 내부 생산성을 키우는 데 집중할 필요가 있다는 조언도 전했다.

24일 한국신용정보원이 서울 중구 은행회관에서 개최한 ‘금융혁신을 위한 AI 생태계 조성 세미나 2023’에서 기조 연설자로 나선 김우창 카이스트 교수는 “핵이나 반도체처럼 전략 무기와 같은 위상이 AI에도 있다”며 이같이 말했다. 김 교수는 “데이터, 특히 개별 고객에 대한 데이터가 엄청 큰 권력”이라면서 “2022년 겨울이 돼서야 인공지능 컨퍼런스에서 ‘Benchmarks for AI in Finance’라는 워크숍이 열렸다. 이는 금융 인공지능 분야에서 벤치마크가 존재하지 않는다는 문제인식에 기인한다”고 지적했다.

금융권은 고객에 대한 수많은 정보를 이미 가지고 있는 정보 소유자로서 AI 접목으로 얻을 수 있는 효과가 특히 높다. 하지만 사생활 침해라는 장애물에 가로막혀 가명 정보를 결합해 실제로 활용하기는 어려운 현실이다.

김 교수는 “개인적인 경험과 실제 연구 결과를 보면 금융 분야에서 고객에 대한 의미 있는 AI 결론을 내기 위해 통신 기록이나 SNS 기록보다는 그냥 금융 데이터가 훨씬 정확하다”며 “금융 데이터가 너무 좋은 걸 넘어서서 너무 위험하기 때문에 (AI) 생태계 조성에 동의를 해야 한다”고 말했다.

이에 합성 데이터 활용 확대가 금융 혁신을 꾀할 수 있는 방법이 된다. 합성 데이터는 원본 데이터의 통계적 특성과 구조를 이용해 원본과 유사하게 생성한 인공 데이터를 말한다. 김 교수는 “실제 고객 데이터는 아니지만 비슷한 데이터를 만들어 공유하고 협력하고 경쟁한다면 가능성이 있지 않을까 한다”고 설명했다.

이와 함께 김 교수는 현재 금융 산업에서 AI는 금융전문가 생산성을 개선하는 데 활용하는 게 더 적당하다는 의견도 개진했다. 그는 “금융 혁신의 주인은 금융인이다. 금융인을 기술로 대체하는 것보다는 이들이 혁신할 수 있는 환경을 만드는 게 중요하다”며 “생성형 AI가 고객과 직접 접점을 갖는 것보다는 금융인의 생산성을 올릴 수 있는 툴(tool·도구)로서 활용하는 게 더 효과적”이라고 주장했다.

마지막으로 그는 “AI 기술기업에 투자하고 스타트업과 M&A도 할 수 있는 규제 완화가 필요하다”며 “학계, 기업, 정부가 함께 참여하는 논의의 장이 많아지면 역설적으로 금융 인공지능 혁신의 세계적인 주역 될 수 있지 않을까 한다”고도 밝혔다.
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