"혁신 금융서비스의 품질 좌우" AI 기반 금융 IT인프라 고도화 투자 폭발
은행, 보험, 카드, 금융투자 등 금융업종별 AI 전략 차별화 심화
AI 부작용 경계‘설명할 수 있는 AI’, 만만치 않은 과제로 

그림 : 우리은행

[디지털데일리 박기록기자] 2021년, 금융권의 디지털‧IT 혁신은 ‘인공지능(AI)’이 지배하고 있다. AI 기반의 업무 시스템 고도화는 새로운 혁신 서비스를 낳고, 이는 또 다시 금융업의 혁신 경쟁을 촉발시키고 있다. 

물론 AI가 사람을 대체하는 영역에선 인력 감축이 점차 현실화되고 있고, AI가 수행하는 금융서비스의 신뢰성을 놓고 ‘설명할 수 있는 AI’에 대한 검증 요구도 증가하고 있다. 

AI를 이용해 업무 고도화가 가능한 곳이면 혁신 작업이 적극적으로 진행되고 있는데 이같은 AI 기반의 디지털 혁신은 금융권 CEO들의 공통적인 관심사다. CEO 주도의 혁신이다보니 사업 성과와 관계없이 일단 사업 추진에는 거침이 없이 탄력이 붙는 모습이다.

금융권에서 AI를 활용한 고도화가 가장 빠르게 진행되는 분야는 역시 ‘빅데이터’ 플랫폼 분야다. 지난해 코로나19로 인해 예상치 못한 비대면 금융서비스가 폭발적으로 늘었고, 이는 데이터 기반 금융 비즈니스 전략 구현의 압박으로 이어지고 있다.

이와함께 금융권 내부적으로는 AI기반의 혁신 성과를 더 높이기위한 디지털 및 IT 조직의 확대와 함께 신속한 시장 대응을 위한 애자일화 전략은 더욱 강화되고 있다. 데이터 관련 조직의 세분화와 함께 데이터 사이언티스트 등 전문 데이터 자원 역량의 보강도 적극적으로 이뤄지고 있다. 특히 대형 금융사들은 고품질, 고성능의 빅데이터 플랫폼 구현을 통해 ‘초개인화 서비스’에 경쟁적으로 나서고 있다. 이는 업종내 경쟁뿐아니라 네이버, 카카오 등 빅테크 기업들의 도전에 적극적인 방어 차원이기도 하다.
 
한편으론 금융회사들은 업무시스템의 개별적인 고도화를 넘어 기존 기간(코어) 시스템 골격을 아예 재정립하기위한 차세대시스템 프로젝트를 추진하는 모습도 나타나고 있다. ‘데이터 기반 비즈니스’의 완성을 위한 긴 여정(旅程)이 이제부터 본격적으로 시작되고 있는 것이다. 

먼저, 은행권의 경우 올해 금융상품 불완전판매 예방, 초개인화서비스, 챗봇 등 채널시스템, 비정형 평가분석, RPA(로봇프로세스자동화) 등을 중심으로 한 AI 기반 고도화 사업이 강력하게 추진되고 있다. 

구체적으로 보면, ▲한국은행( AI기반 외환심사업무 자동화시스템), 국민은행( AI기반 ‘비재무평가’ 및 등급조정자동화시스템), 신한은행 (‘AI 활용 불완전 판매방지 플랫폼 구축’ 프로젝트), 우리은행(AI 상담봇 및 챗봇 고도화), 하나은행( AI기반 글로벌 AML 고도화), 부산은행(머신러닝 기반 이메일 전수검사시스템 도입) 사업 등을 꼽을 수 있다. 

보험업계는 AI기반 비대면 보험업무처리 프로세스 고도화에 투자가 상대적으로 활발하게 전개되고 있다. 앞서 지난 2~3년간 보험업계는 국내 타 금융업종에 비해 RPA(로봇프로세스자동화)투자를 강화해왔다. 

보험산업 혁신을 촉진시키기위해 금융 당국은 올해 기존 설계사 중심의 보험업무 프로세스를 디지털 및 AI 방식으로 비대면화하는 대폭적인 보험 규제 완화 정책을 예고한 바 있다. 관련하여 금융 당국은 지난 5월, 올 하반기부터 고객을 만나지않고도 전화만으로 보험가입절차 가능, 전화로 계약사항(보험표준사항) 알려줄때 AI 목소리도 허용 등 대고객 서비스 개선하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 

신용카드업계는 ‘마이데이터’ 시대 겨냥한 데이터 마케팅 및 대고객 채널 마케팅 전략 활성화에 AI기반 고도화 투자가 강화되고 있다. 삼성카드는 빅데이터 마케팅 지원 플랫폼  ‘LINK파트너’를 출시했으며, KB국민카드는 데이터 비즈니스 통합 플랫폼 ‘Dataroot’를 선보였다. NH농협카드는 마이데이터 구축 및 활용, 생활플랫폼 구현에 나서고 있고, 현대카드는 지난해 12월 구글의 대화형 AI 플랫폼 ‘다이얼로그플로우’ 도입함으로써 지난 2017년 첫 도입한 AI 챗봇서비스 ‘버디’의 개인 맞춤형 상담 기능을 고도화했다. 

금융투자(증권)업계는 올해 증시의 활황에 따라 ‘비대면 자산관리서비스’ 인프라 강화에 집중, 개인 투자자 확대되면서 MTS 기능도 대폭 업그레이드 경쟁에 나서고 있다. 키움증권은  AI기반 모바일 자산관리서비스 추진(빅데이터 및 AI기반 정보제공서비스 부수업무 신청)하고 있으며, 신한금융투자는 AI투자자문사 신한AI가 운영하는 ‘NEO’플랫폼 통한 자산관리서비스 출시했다. 하나금융투자는 올해 4월 AI 자산관리서비스 ‘하나AID’ 를, 한국투자증권은 올해 7월 AI 적용한 리서치 서비스 ‘AIR’ 를 선보였다. 

상호저축은행업계는 ‘오픈뱅킹’ 서비스, 개인 및 기업신용평가시스템 고도화 등 디지털혁신 수준을 끌어올리기위한 고도화 투자에 집중하고 있다. 상호저축은행중앙회는 전국 73개 저축은행, 중앙회의 ‘SS톡톡+’로 오픈뱅킹서비스 실시하고 있다.  

◆‘금융 AI 활성화’ 적극 나서는 정부, 금융산업 질적 성장 기대 

정부는 AI 기반의 금융 혁신 서비스 경쟁이 활성화되면 이것이 금융산업의 본질적인 경쟁력 상승으로 이어지고, 궁극적으로는 양질의 일자리 창출에도 역할을 할 것으로 기대하고 있다.

실제로 AI의 업무 고도화 영역은 빠르게 확산되고 있다. 그동안 AI는 챗봇, 고객 상담 자동화, 로보 어드바이저와 같은 채널 중심의 프론트 오피스에서 활발하게 시도돼왔다. 이제는 은행, 보험, 증권업계를 중심으로 AI 기반의 신용평가·여신심사·보험인수 업무에서 고도화의 핵심 툴로 작용하기 시작했으며, 주목할만한 비즈니스 모델의 혁신 사레도 나타나고 있다.

예를들어 AML(자금세탁방지)시스템을 비롯한 레그 테크(규제대응) 분야에서의 AI 역할이 빠르게 전개되고 있다. 금융권 전반의 BI(비즈니스 인텔리전스) 체계를 한단계 이상 업그레이드시키고 있다는 점에서 AI에 대한 산업적 가치, 경제적 가치는 유효하다는 평가다. 이와함께 그동안 ‘사람 대체 불가’ 영역으로 인식돼왔던 금융회사 내부의 후선 업무분야에서 RPA(로봇프로세스자동화)와 AI를 통한 업무 혁신 사례가 늘고 있다. 

◆“금융서비스는 빠른 속도록  진화중”

KB국민은행은 'AI 기반 비재무평가 및 등급조정 자동화시스템' 구축을 통해 비재무항목평가와 신용등급조정단계에서 AI 심사역을 통한 객관적인 심사를 강화하고 있다. 특히 기업 및 개인신용평가에 있어서 ‘비재무항목’에 대한 평가 여부와 과정이 중요해짐에 따라 AI 도입을 통해 관심이 높아지고 있는 ‘설명 가능한’ 수준의 평가시스템을 구축하겠다는 계획이다. 

앞서 국민은행은 올해 초 ‘챗봇 비비’를 통해 개인화 맞춤 서비스와 뱅킹업무 처리를 제공하는 챗봇 서비스를 고도화했다. ▲실제 직원처럼 과거 가입 경험이나 보유상품 및 검색 이력 등을 바탕으로 고객에게 맞춤 상품을 추천 ▲채팅 상담을 위해 초성 또는 단어 입력을 통한 질문 자동완성 기능 ▲조회 및 이체 기능을 탑재한 대화형 뱅킹서비스 등이 가능해 졌다. 

신한은행은 올해 'AI 활용 불완전판매 방지 플랫폼 구축' 프로젝트를 진행 중이다. 화자분리 및 노이즈캔슬링 기능 지향성 마이크(스피커 일체형)도입한다. 아울러 비예금상품 상담시 불완전판매 요인 분석을 위해 고객센터 전화상담 내용을 텍스트로 변환하는 STT 솔루션 도입 및 시스템 통합 개발 사업이 골자다. 앞서 신한은행은 마이데이터 시행에 대응한 통합자산관리 플랫폼인 ‘MY 자산’의 리뉴얼을 마쳤다. 단순히 자산을 확인하는 수준에서 맞춤형 솔루션을 통해 고객이 자신의 라이프 사이클에 맞는 생애 재무관리가 가능하도록 고도화했다.

우리은행은 올해 ‘AI 상담봇 도입 및 챗봇 고도화’ 사업을 추진 중이다. ‘AI 상담봇’은 예적금 만기, 대출 연체, 각종 사고신고 등 단순 업무에 답변을 제공하고 구체적인 상담이 필요할 경우 상담직원에게 연결해 준다. 우리은행은 채널 및 서비스의 확장 및 AI 엔진 추가 등 유연한 AI 상담 통합 플랫폼 구축을 구현한다는 방침이다. 앞서 우리은행은 지난 3월, 빅데이터를 활용한 AI 분석을 통해 고객에게 최적화된 금융상품을 추천하는‘고객 행동패턴 기반 개인화 마케팅’으로 상담 즉시 가입한 고객이 네 배 증가했다고 밝힌 바 있다.

카카오뱅크는 머시러닝(ML)을 적용한 새 신용평가모형은 기존보다 세분화된 평가가 가능해 대출 고객에 대한 변별력 향상과 함께 대출 고객의 범위와 대출가능 금액이 확대될 것으로 기대하고 있다. 이어 올 하반기에는 휴대폰 소액결제정보 및 개인 사업자 매출 데이터에 대한 분석 결과를 반영한다는 방침이며,  카카오페이를 포함한 ‘카카오 공동체’와의 데이터 협력도 가시화되고 있다. 

올해 1월, 신한생명은 AI 챗봇 '신비'를 새롭게 업그레이드했다. '신비'는 지난해 9월 오픈한 AI 자연어 처리 기술을 활용한 챗봇 시스템으로, 신한생명이 AI전문업체인 와이즈넛과 제휴를 맺고 개발했다. 

올해 4월, 삼성화재 다이렉트는 지난 2018년 출시한 '보장분석 서비스'를 보상데이터까지 활용해 AI기반으로 최적의 보장을 추전해주는 방식으로 업그레이드했다. 새로운 '보장분석 서비스'는 연령대, 성별 등 동일 고객 집단의 가입형태 뿐만 아니라 직전 3년 동안 삼성화재에 청구되고 지급했던 보상데이터를 AI기술로 분석해 추천보장 내용과 보장금액을 더 정교화했다. 삼성화재는 최근 3년간 체결된 726만건의 계약에서 발생한 보상데이터 157만건을 활용해 AI를 개발했으며 AI를 통해 실제 지급된 보험금의 금액, 지급횟수, 지급확률 등을 학습해 고객에게 최적의 보상 구성을 제안하고 있다. 

한편 보업업계의 컨텍센터(콜센터)도 AI기반의 기능 고도화가 이뤄지고 있다. 상담내용을 텍스트로 전환해 분석하는 등 혁신기술이 빠르게 확산되고 있다. 

동양생명은 고객 접근성 강화를 위해 네이버 클라우드와 협업해 AI컨텍센터 오픈을 추진중이며, DB손해보험은 올해 4월 AI기반의 완전판매 모니터링과 통화품질 모니터링을 실시하는 AI기반의 스마트 컨택센터 서비스를 선보였다. AI는 스크립트 녹취를 들어보고 보험 모집자가 계약 체결 전에 상품 주요 내용 및 고객 필수 안내사항 등을 정확하게 설명했는지 점검한 후, 자동으로 심사 완료하거나 보험 모집자에게 문제점을 보완하도록 요청하는 구조다. 40분 분량의 녹취를 사람이 심사했사했던 것과 비교해  AI심사는 약 3분 만에 완료하고 즉시 보험계약을 확정할 수 있다. 

신용카드업계는 올해 빅데이터 분석을 중심으로한 AI 기반 채널 및 마케팅 시스템 고도화에 비중을 높이고 있다. 신한카드는 데이터전문기관으로 지정받은 후, 올해 5월 신한금융투자와 신한카드 간 대용량 데이터 결합을 마쳤다. 증권 등 금융투자 거래와 카드 소비내역을 결합해 금융투자 성향을 분석하기 위한 목적으로, 신한금융투자와 신한카드의 가명처리된 대용량 데이터를 결합해 맞춤형 금융 상품 개발에 적극 활용하겠다는 전략이다.

◆“AI로 인한 피해도 대응해야” 신중론도 커져 

AI가 주는 혁신적 성과는 충분히 향유되고 있지만 한편으론 그러한 효율적 측면만 강조할 단계는 지나고 있다. 

AI의 기능과 역할이 ‘사람 대체’의 수준까지 올라감에 따라 그에 따른 부작용도 미리 대비해야하는 상황에 이르렀는데, 이는 시간의 문제였을뿐 자연스러운 귀결이다. 또한 AI의 확산에 따른 인력 감축의 압박, AI로 인한 인력의 재배치, 업무 재분배의 문제는 별도의 논의가 필요한 사안이란 점은 분명하다. 

현재까지 AI로 인해 금융 노조의 반발 등 현장에서 큰 갈등 요소로 나타나지는 않고 있다.아직까지는 AI의 역할이 제한적이라는 의미일수도 있다. 관련하여 금융 AI 활성화를 위한 규제 개선과 함께 반대로 규율 체계의 정립도 동시에 진행돼야한다는 투트랙 정책이 요구된다는 주문이 커지고 있다. 

이에대해 금융위원회는 ‘금융 AI 가이드라인’을 통해 대응책 마련에 나서고 있다. ‘금융 AI 가이드라인’에는 ▲AI의 법적 지위 및 책임 소재 ▲AI 금융서비스 개발시 및 AI의 업무처리시 가명정보 활용 방식 ▲AI 알고리즘의 저작권 주체 ▲AI 금융서비스의 보안성 유지 방안 및 보안성 평가 기준 ▲금융소비자 손해 발생시 손해배상 방안 및 절차 등을 예시하고 있다. 특히 금융 당국은 AI 적법성·공정성 등 윤리 원칙을 담은 ‘금융분야 AI 윤리 가이드라인’까지 마련할 계획이어서 결과가 주목된다.  

해외에서도 AI의 역할 확대에 따라, AI 역할과 규율을 규정하기위한 가이드라인이 선보인 바 있다. 미국은 ‘AI 리더십 유지 행정명령’(2019.2), EU는 AI 활성화 전략(2020.2), OECD는 AI 관련 이사회 권고안(2019.5) 등을 내놓은 바 있다. 여기에 ‘AI의 편향된 결과 도출’ 등을 방지하기위해 미국은 ‘알고리즘 책임법안’을 발의(2019.4)를 했으며, EU도 ‘AI 윤리 가이드라인’(2019.4)을 발표한 상태다.
  
현재로선 AI가 도출한 결과에 대해 객관적 설명이 가능한 ‘설명가능한 AI(XAI, eXplainable AI)’기준 정립이 핵심이다. 앞서 지난해 8월5일 시행에 들어간 개정 신용정보법에서는 AI 등을 활용한 자동화평가 결과에 대해 설명을 요구하고 이의를 제기할 수 있는 프로파일링 대응권을 보장한 상태다. 

* 본 기사는 디지털데일리가 올해 7월 발간한 <2021년 디지털금융 혁신과 도전>에 수록된 내용중 일부를 요약한 것으로, 편집사정상 책의 내용과 다를 수 있습니다. 


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