[헤럴드광장] 생성형 AI, 고객친화적 금융환경을 열다
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2023년 전세계 산업계의 화두는 생성형 인공지능(Generative AI)이었다.
생성형 AI를 활용하려는 움직임은 더욱 다양한 분야로 번지고 있으며, 최근에는 의료계, 법조계, 금융권 등 전문성을 요하는 업계에서도 관심을 보이고 있다.
이처럼 생성형 AI는 향후 금융 산업의 혁신을 이끌어낼 잠재적 기술력으로 주목받고 있지만, 무한한 가능성의 이면에는 여전히 해결해야 하는 도전과제들이 존재한다.
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2023년 전세계 산업계의 화두는 생성형 인공지능(Generative AI)이었다. 오픈AI사가 개발한 챗GPT가 불러온 생성형 AI 열풍은 2024년에도 계속될 것으로 보인다. 생성형 AI를 활용하려는 움직임은 더욱 다양한 분야로 번지고 있으며, 최근에는 의료계, 법조계, 금융권 등 전문성을 요하는 업계에서도 관심을 보이고 있다.
생성형 AI란 과거 데이터를 기반으로 학습하여 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI 기술을 말한다. 즉, 기존의 AI 기술이 데이터를 분류 및 구별하는 데에 그친 것과는 달리, 생성형 AI는 스스로 새로운 것을 생성해내는 단계까지 발전한 것이다.
생성형 AI 활용에 대한 기대는 점점 더 높아지고 있다. 2023년 맥킨지 보고서에 따르면, 생성형 AI 도입으로 인해 전세계 경제는 연간 최대 4조4000억 달러의 부가가치를 창출할 것으로 전망된다. 특히 은행 산업에서는 최고 3400억 달러의 가치가 창출될 것으로 분석했다.
비자는 생성형 AI가 앞으로 수 년 사이에 금융 서비스 산업에 가져올 긍정적인 변화를 크게 다섯 가지로 보고 있다. 첫째, 고객 맞춤형 개인화 서비스를 제공할 수 있게 된다. 금융사는 생성형 AI를 통해 고객 개개인의 요구를 보다 정확하게 이해하여 맞춤형 금융 조언 및 상품 추천 서비스를 제공하고, 이를 통해 고객 만족도를 높이고 충성도를 제고할 수 있다. 여기에 기반하여 둘째, 효율적으로 새로운 금융상품 및 서비스를 개발해 고객이 필요로 하는 상품과 서비스를 제공하여 경쟁력을 확보할 수 있다.
셋째, 금융 사기에 본격적으로 대비할 수 있다. 생성형 AI는 더 정교한 학습을 통해 의심스러운 활동 패턴을 파악하며 이를 통해 금융 사기행위를 탐지하고 예방하는 것이 가능하다. 이러한 기능은 금융사가 고객을 보호하고 금전적 손실을 줄이는 데 활용될 수 있다. 넷째, 금융사기 리스크를 보다 효율적으로 관리하도록 지원한다. 생성형 AI로 시장에서 발생 가능한 잠재적 사건의 시나리오를 생산하고, 리스크 발생 시 금융사가 더 나은 선택을 하여 손실에 대한 노출을 최소화할 수 있도록 기여한다. 다섯째, 금융기관의 컴플라이언스를 강화해준다. 비용이 많이 드는 벌금과 처벌을 사전에 방지하고 기업의 명성을 관리하는데 활용될 수 있다.
이처럼 생성형 AI는 향후 금융 산업의 혁신을 이끌어낼 잠재적 기술력으로 주목받고 있지만, 무한한 가능성의 이면에는 여전히 해결해야 하는 도전과제들이 존재한다. 특히 시장 성장과 함께 비대면 온라인 금융거래가 많은 사기 범죄의 표적이 되고 있다는 점은 주목할 필요가 있다. 예컨대 지난 2022년 사기범죄로 인해 전세계적으로 410억 달러의 비용이 발생했으며, 2023년에는 17% 증가할 것으로 예상되고 있다. 또한 사기 범죄의 유형도 더욱 정교하고 광범위하게 다변화하고 있다. 합성 신원 사기, 서비스형 랜섬웨어(Raas), 생성형 AI를 기반으로 한 소셜 엔지니어링 등이 등장하고 있기 때문이다.
따라서 향후 생성형 AI를 도입하고자 하는 금융사들은 AI, 기술, 데이터 사용과 관련해 소비자 및 업계 관계자를 대상으로 신뢰를 구축하는 일이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해서는 리스크 관리 프로세스를 모델링하고, 모델의 유효성 검사를 실시하고, 임직원 교육 및 트레이닝을 수행해야 한다. 또한 기술·경영·리스크·정책·법률 등 조직 전반의 여러 이해관계자와 적극적으로 협업하고 책임 및 프로세스에 대한 점검을 지속할 수 있는 전담 팀을 꾸리는 것이 필요하다.
김학준 비자 코리아 프로덕트팀 전무
hss@heraldcorp.com
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