[2024 글로벌 금융 산업 전망 ⑤] 기술 혁신 거듭하는 금융 산업, 고객에 대한 통찰력 확보가 관건

금융 산업에서도 개인 맞춤화 경험과 디지털 수단에 대한 고객의 니즈가 높아지고 있다. 기술 발달과 소셜미디어(SNS)로 정보 민주화가 확산한 결과, 고객은 첨단 기술 업체나 핀테크 플랫폼과 동일한 고도의 ‘옴니채널’ 경험을 요구하게 됐다. 금융기관들이 인공지능(AI) 등 첨단 기술의 활용을 극대화해 이러한 니즈를 충족하려면, 올바른 데이터를 확보해 고객에 대한 총체적이고 의미 있는 통찰력을 뽑아내는 것이 중대 과제가 됐다.

마이크 웨이드 딜로이트 미국 뱅킹&자본시장 리더 듀크대 푸쿠아경영대학원 석사

1│은행 및 자본시장 부문
해체되는 경계…첨단 기술 역량으로 경쟁력 확보

은행 및 자본시장 부문은 오픈뱅킹이 전 세계적으로 확산하면서 전통적 은행들만의 전유물로 여겨졌던 영역의 경계가 무너지고 있다. 따라서 은행들은 데이터에서 유의미한 통찰력을 얻는 것뿐 아니라 제삼자 파트너들과 새로운 관계를 맺어 맞춤형 서비스 및 금융 상품을 제공함으로써 새로운 가치를 창출해야 한다.

단기적으로는 생성 AI(Generative AI)가 리스크 대응, 컴플라이언스, 운영 효율화 등 많은 이점을 가져다줄 것이다. 딜로이트는 투자은행의 경우 생성 AI 도입 시 대고객 부문 인력 한 명당 300만~400만달러(약 39억~52억원)의 추가 수익이 발생할 것으로 전망했다.

하지만 신기술의 확산으로 새로운 위험 요인들이 등장하고 있다. 오픈뱅킹과 첨단 기술 기업과의 파트너십이 확산하면서 은행 인프라가 새로운 취약성과 사이버 공격에 노출되고 있다. 은행이 서비스 제공 업체와 파트너십을 맺고 이 서비스 제공 업체들은 또 벤더들과 파트너십을 맺으면서 ‘제4자 리스크’가 심화하고 있다. 그뿐만 아니라 생성 AI가 대중화되면서 딥페이크가 더 정교화하는 등 첨단 기술의 발전과 더불어 사이버 위협 또한 진화 속도가 가속화되고 있다. 첨단 기술 인력 부족 문제도 골칫거리다. 금융 산업에서는 유능한 데이터 과학자와 AI 전문가에 대한 수요가 공급을 훨씬 능가하고 있다. 향후 금융 산업뿐 아니라 대부분 산업에서는 첨단 기술 인력을 구하기 위해 막대한 비용을 들여야 할 것이다.

2│자산운용 부문
방대한 데이터와 투자 성과 간 연결고리 모색

자산운용 업계는 기업 및 시장 수익률 관련 데이터를 가능한 한 많이 확보해, 첨단 애널리틱스 및 AI 기술로 방대한 데이터 속에서 시장 평균을 능가하는 ‘알파’ 성과의 요인을 재빨리 분석해야 경쟁 우위를 점할 수 있다.

자산운용 업계에서는 첨단 기술을 활용한 투자 상품 개발 트렌드가 동력을 얻고 있다. 우선 1990년에 처음 등장한 상장지수펀드(ETF)가 여전히 자산운용 업계의 혁신을 주도하고 있다. 그중에서도 최근 등장한 혁신은 기초 지수를 추종하는 대신 펀드매니저 재량으로 투자 종목과 비중을 조정하는 액티브 ETF로, 그 개념은 새롭지 않으나 데이터 애널리틱스 기술의 발전에 힘입어 2023년에 눈에 띄게 급성장했다.

데이터 애널리틱스와 AI의 발전으로 등장한 또 다른 혁신은 다이렉트 인덱싱이다. 다이렉트 인덱싱은 별도운영계정(SMA)의 장점을 취해 변형한 것으로, 투자자의 입맛에 맞춰 맞춤형 지수로 포트폴리오를 구성하는 것이다. 최근 수년간 모건스탠리, 블랙록, 뱅가드, 프랭클린 템플턴, JP모건 체이스 등 대형 운용사들은 다이렉트 인덱싱 역량을 구축했다.

또 투자 성과를 넘어 고객 맞춤화와 만족도를 개선하는 데 첨단 기술이 큰 역할을 할 수 있다. 고객은 다른 산업에서 경험한 첨단 서비스에 익숙해져 있기 때문에, 자산운용사들에서도 비슷한 수준의 고객 경험을 기대하고 있다는 점을 주지할 필요가 있다. 실제로 뛰어난 고객 경험을 제공하는 자산운용사들은 수익 전망이 한층 개선되는 것으로 나타났다. 고객 경험은 특히 생성 AI로 향후 수년간 큰 전환이 일어날 수 있는 영역이다. 생성 AI를 활용해 고객 분류를 초세분화하고 고객의 과거 소통 기록과 포트폴리오 정보를 분석하면, 더 빠르고 정확하고 개인 맞춤화된 고객 경험을 제공할 수 있다.

3│보험 부문
궁극적 위험 방지를 위한 통찰력 모색

보험 업계는 수년간 디지털 전환을 최우선 순위에 두었지만, 고객은 전자상거래 등 여타 산업과 비교해 보험 업계의 디지털 서비스, 인터페이스, 경험이 아직 부족하다고 느끼고 있다. 보험 업계는 낡은 메인프레임 기반 시스템, 다중 코어 플랫폼, 통합 복잡성, 비효율적 데이터 흐름 등 레거시 시스템이 고객 경험 최적화를 방해하고 있다. 이를 해결하기 위해 AI 및 첨단 애널리틱스 기술을 더 적극적으로 도입해 디지털 고객 소통을 강화함으로써, 고객 인터페이스를 더 직접적이고 직관적인 시스템으로 전환할 필요가 있다.

AI에 첨단 애널리틱스를 접목하면 고객의 행동 방식과 감정 등 가치 높은 정보를 총체적이고도 실시간으로 얻을 수 있다. AI와 첨단 애널리틱스 기술을 활용하면 사물인터넷(IoT) 데이터를 분석해 사전에 잠재적 재해를 예측해, 정부 당국에 예방 조치를 요구할 수도 있다. 독일 뮌헨 재보험의 미국 자회사인 하트퍼드 스팀 보일러는 하드웨어 센서를 통해 기온 변화 등을 원격 감지해 경고를 보내는 ‘센서 솔루션즈’를 출시했다.

보험 업계는 막강한 데이터 자산을 보유하고 있으므로 애널리틱스 역량이 빠르게 발전할 것으로 기대된다. 이를 위해 총체적 데이터 관리, 통합, 거버닝 시스템을 강화함과 동시에 자체 데이터뿐 아니라 대규모 비정형 데이터세트, 제삼자 데이터 등을 고루 활용하는 등 인슈어테크 내 생태계를 충분히 활용할 필요가 있다.

4│부동산 부문
낡은 시스템 쇄신과 스킬 격차 해소 시급

부동산 자산은 전 세계 실물 자산의 약 3분의 2를 차지할 정도로 성장했지만, 부동산업을 뒷받침하는 기술은 정체 양상을 보이고 있다. 대부분 부동산 기업 대부분이 낡은 레거시 기술 인프라에 의존하고 있기 때문이다. 전 세계 부동산 기업은 평균적으로 보고 작업의 60%, 부동산 가치측정 및 현금흐름 분석의 51%, 예산 수립의 45%에 여전히 스프레드시트를 사용하는 것으로 나타났다. 이처럼 데이터 프로세스가 산발적으로 이뤄져 조직 내 상호 소통 능력이 제한돼, 불필요한 중복과 비효율성이 발생하기 때문에 데이터 흐름의 속도가 전반적으로 느리다는 문제가 있다.

직원의 세대 다양성 부족, 시대에 뒤처진 직급 시스템과 인사 프로세스, 조직 문화 등도 부동산 업계의 디지털 전환을 가로막고 있다. 딜로이트 서베이에 따르면, 부동산 기업 직원의 45%가 54세 이상으로 은행 및 보험 업계 총합 평균인 22%를 훌쩍 뛰어넘었고, 19~24세는 4%에 불과해 범산업 평균인 24%보다 매우 낮았다. 부동산 기업들이 선호하는 역량이 데이터 애널리틱스, 소프트웨어 개발, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술보다 재무, 세일즈, 부동산 관리 등이기 때문으로 풀이된다. 이 때문에 부동산업은 타 산업과 첨단 기술 스킬 격차가 더 벌어지고 있다.

이에 따라 데이터 흐름을 개선하는 것이 2024년 부동산 업계의 필수 과제로 부상할 전망이다. 코어 데이터를 비효율적으로 관리하면 커져 가는 재무 불안정 속에서 대차대조표를 개선하기 어렵다. 실시간 데이터 기반 의사결정이 가능해야 경쟁에서 살아남을 수 있다.

딜로이트 서베이 결과, 부동산 기업들이 가장 관심을 두는 첨단 기술은 AI로 나타났다. 디지털 트윈 기술에 투자했다는 응답자도 67%에 달했다. 이외 스마트 계약, 블록체인 기반 자가 실행 거래 프로토콜 등의 첨단 기술도 부동산업에 도입할 수 있다.