챗봇 상담·RA 고도화… 대규모 데이터의 실시간 분석도 확대 진입장벽 낮아져 고급 정보 취득·의사 결정 활용 난이도 완화 개발·운영인력 확보 난항… 법·제도 불확실성 해소도 병행을
AI 3대 강국, 3년에 달렸다
⑤ AI가 이끄는 금융혁신
챗GPT를 시작으로 생성형 인공지능(AI)이 생활 전반에 깊숙하게 자리잡으면서 금융투자업계도 다양한 업무 분야에 AI를 활용하고 있다. 업계에서는 정보가 매우 중요하게 작용하는 업종인 만큼, AI가 고객 맞춤형 서비스 제공부터 리스크 관리 강화 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 내다봤다.
다만 분리망 규제, AI 서비스 개발·운영을 위한 전문 인력 확보 등은 AI 활용 서비스 구축에서의 가장 큰 어려움으로 꼽혔다.
증권업계에서의 AI 활용은 크게 △개인 투자자를 대상으로 한 맞춤형 서비스 △시장 데이터 분석 및 투자 판단 보조 △리스크 관리·이상거래 탐지 △내부 업무 효율화 등으로 나뉜다. 고객 응대와 자산관리 분야에서는 챗봇 상담이나 로보어드바이저(RA) 고도화가 빠르게 확산되고 있고, 리서치·트레이딩 영역에서는 방대한 데이터를 실시간 분석해 투자 아이디어를 발굴하거나 리스크를 조기 포착하는 데 AI가 활용되고 있다. 내부적으로는 준법감시, 사기 탐지, 업무 자동화 등에도 AI가 도입되면서 ‘투자 서비스 전 과정에 걸친 AI 전환’이 진행 중이라는 평가다.
증권사가 AI를 가장 활발히 활용하고 있는 영역은 투자정보 제공과 맞춤형 서비스다. 미래에셋증권과 NH투자증권, 토스증권, KB증권 등은 국내·해외 기업 어닝콜을 요약하거나 실시간 번역 서비스를 출시했다. 한국투자증권과 키움증권, 토스증권 등도 투자 활동에 관한 맞춤형 정보를 제공하는 서비스를 출시했다. 특히 키움증권은 ‘AI 코딩 어시스턴트’를 통해 개인 투자자들이 손쉽게 자동 매매를 구현할 수 있는 환경도 제공하고 있다.
신한투자증권은 ‘AI PB’라는 대고객 투자 정보 서비스를 준비 중이다. 이는 국내·해외주식 투자정보의 선별, 요약, 콘텐츠 추천 등을 제공하는 서비스이며 대화형 인터페이스를 통해 추가 질문도 할 수 있게끔 구현 중이다.
방대한 과거 데이터나 실시간으로 쏟아지는 뉴스를 AI로 분석해 개인화할 수 있어 많은 증권사들이 맞춤형 서비스에 집중하고 있는 것이다.
왕현민 토스증권 프로덕트 오너는 AI가 ‘투자 정보의 민주화(Democratization)’를 이끌고 있다고 평가했다. 그는 “과거엔 개인투자자가 전문 정보를 이해하고 활용하기 어려웠지만, AI를 통해 진입 장벽이 낮아지면서 누구나 고급 투자 정보를 손쉽게 접하고 투자 의사결정에 활용할 수 있는 환경이 마련되고 있다”고 분석했다.
이택헌 키움증권 AIX팀 이사도 “AI를 통해 정보 취합을 자동화하고 고객의 성향에 맞춤화된 조언을 빠르고 효율적으로 제공할 수 있다”고 설명했다.
미리캔버스 생성형 이미지
보안과 리스크 관리, 내부 업무 혁신 분야에서도 AI가 본격적으로 활용되고 있다. 미래에셋증권은 금융권 최초로 AI 기반 신분증 사본 판별 시스템을 전 지점에 도입해 정교하게 위조된 신분증도 식별할 수 있도록 했다. NH투자증권은 사내 메신저 내의 테크보드 채팅방을 통해 AI에게 간단한 질문을 하고 답을 제공받을 수 있으며, 번역과 요약 기능 등을 업무에 활용하고 있다. 더불어 한국투자증권과 토스증권, 삼성증권 등도 업무 효율성 제고를 위해 AI를 적극 활용하고 있다고 밝혔다.
증권사들이 AI 도입에 속도를 내는 배경에는 고객 서비스 확대와 운영 효율성 제고라는 두 가지 목적이 자리잡고 있다. 반복적이고 단순한 업무를 자동화해 고부가가치 영역에 집중할 수 있도록 하는 동시에, 금융 데이터를 신속하게 분석해 맞춤형 투자 정보를 제공하려는 것이다.
업계 관계자는 “AI는 생산성 향상을 위한 도구이자 신규 비즈니스 발굴과 고객 서비스 고도화에 실질적으로 기여할 수 있는 전략적 수단”이라며 “이미 다양한 업무 분야에 AI가 도입됐으며 앞으로도 적용 범위는 넓어질 전망”이라고 내다봤다.
다만 금융투자업계 특성상 다루고 있는 정보가 개인정보를 포함하고 있다는 점과 AI 서비스 개발·운영을 위한 전문 인력 확보 어려움, 전용 인프라 구축 등은 AI 서비스 활용에 있어서의 가장 큰 애로사항으로 꼽혔다.
특히 지난해 8월 금융당국의 ‘망분리 개선 로드맵’ 발표 이후 생성형 AI를 활용한 서비스도 혁신금융서비스로 지정되며 망분리 규제 특례의 범위가 넓어졌지만, 여전히 AI를 금융서비스에 적용하는 과정에선 제한적이라는 업계의 지적이 나왔다.
한 관계자는 “망분리 환경에서 클라우드 기반의 대규모 AI 모델 활용이 제한적”이라며 “금융사 입장에선 별도의 전용 인프라를 구축해야 하는 부담이 존재한다”고 짚었다. 다른 관계자도 “최신 AI 서비스를 분리망 규제를 준수하며 기업에 특화된 활용 방안을 수립하는데 여전히 어려움이 많다”고 강조했다.
증권사 관계자는 “금융사 입장에서는 별도의 전용 인프라를 구축해야 하는 부담이 존재한다”며 “곧 시행될 AI 기본법과 금융 규제 변화에 선제적으로 대응해야 하다보니 단순한 기술 문제가 아니라, 법적·제도적 불확실성이 주요 애로사항”이라고 꼬집었다.
