금융 분야에서의 AI 개요

인공 지능(AI)은 인간과 유사한 방식으로 인지하고 학습하며 문제를 해결할 수 있는 기술을 말합니다.

금융에서의 AI는 금융 서비스 업계에서 사람이 수행하는 작업의 속도, 효율성, 정확성을 개선하기 위한 목적으로 지능형 기술을 사용하는 것입니다. 여기에는 데이터 분석, 예측, 사기 탐지, 고객 서비스 등이 포함됩니다.

'아는 것이 힘이다'라는 말이 있듯이 지식은 곧 힘입니다. 그리고 오늘날 지식은 데이터의 형태로 제공됩니다.

하지만 데이터가 너무 많아서 인간이 데이터에서 의미 있는 결론을 도출할 시간이 부족하다면 어떻게 될까요?

바로 이때 AI가 등장합니다. 자동화된 머신 러닝 알고리즘과 예측 AI 모델을 사용하면 "노이즈"에서 시장 동향이나 고객 정서에 대한 패턴과 상관관계를 찾아낼 수 있습니다.

기업은 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 확보하여 정보에 입각한 의사결정을 내리고, 운영 효율성을 높이며, 예측적 분석을 통해 더 나은 예측을 통해 위험을 완화할 수 있습니다. 이러한 모든 것이 경쟁사 대비 우위를 점할 수 있습니다.

금융 분야에서의 AI 활용 사례

AI가 금융 운영(finops)을 혁신하고 있는 분야는 다음과 같습니다.

• 예측 및 예측적 분석을 위한 AI 모델: 기업에서 시나리오 분석을 실행하여 취약점을 파악하고, 비상 사태를 설정하고, 잠재적 영향을 완화하기 위해 AI 모델을 사용하는 이유입니다.

• 블록체인: 블록체인은 공유되고 분산된 디지털 원장 시스템입니다. 본질적으로 대규모 데이터베이스이기 때문에 일부 조직에서는 AI를 활용하여 이를 분석하여 추세를 파악합니다.

• 신용 결정: 알고리즘은 신용 기록 외에도 소셜 미디어 활동과 같은 데이터를 고려하여 개인의 신용도를 더욱 정확하게 평가할 수 있습니다.

• 고객 지원: 챗봇에게 자주 묻는 질문과 일반적인 작업을 맡기면 인간 고객 서비스 상담원의 업무 부담이 줄어들어 더 복잡한 사례를 처리할 수 있는 대역폭을 확보할 수 있습니다.

• 부정 행위 감지: AI 모델은 사이버 보안을 강화하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 대량의 데이터를 분석하고 훈련하여 위협을 나타내는 이상 징후를 표시하고 예측합니다.

• 송장 관리: AI는 송장을 받고 보내는 지루한 작업을 쉽게 처리할 수 있으며, 심지어 사기 가능성이 있는 송장도 식별할 수 있습니다.

• 퀀트 트레이딩: 투자자들은 AI를 사용하여 추세를 파악하고, 과거 데이터를 분석한 다음, 더욱 빠르게 거래할 수 있는 알고리즘을 만들고 있습니다.

• RegTech: 규제 기술은 금융 서비스 업계가 복잡하고 데이터가 많은 재무 리포팅 업무를 처리하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다. AI를 통한 자동화를 통해 더욱 효율적으로 규정을 준수할 수 있습니다.

• 리스크 관리: AI는 더 많은 데이터 소스에서 더 빠르게 데이터를 처리함으로써 포괄적인 위험 관리 의사결정에 도움이 되는 인사이트가 담긴 예측 정보를 제공할 수 있습니다.

• RPA/계정 조정 자동화: 조정에는 정확성을 보장하기 위해 내부 재무 기록을 은행과 같은 외부 재무제표와 비교하는 작업이 포함됩니다. 시간이 많이 소요되는 이 프로세스를 AI로 자동화할 수 있습니다.

인공지능이 금융 서비스 업계에 혜택을 주는 5가지 방법

한 보험 회사는 보험계리사를 위한 생성형 AI 코파일럿을 도입하여 평균 모델링 완료 시간을 90% 단축했습니다.

이러한 통계만 보면 금융 서비스 분야에서 AI가 인간을 대체할 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 데이터 입력과 같은 단순하고 수작업이 필요한 업무는 AI에게 맡기고, 사람은 비판적 사고, 전략, 혁신과 같이 AI가 할 수 없는 업무에 시간과 에너지를 집중할 수 있게 될 것입니다.

금융 분야의 AI는 다음과 같은 역할을 수행합니다.

• 재무 계획 및 분석을 위한 향상된 의사결정 및 시나리오 분석: AI 툴은 방대한 양의 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 의사결정권자에게 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 AI 모델을 사용하여 특정 시나리오에서 조직의 성과를 예측할 수 있으므로 향후 발생할 수 있는 모든 상황에 대비하여 적절하게 계획할 수도 있습니다.

• 운영 효율성 향상: AI 툴이 제공하는 정확성, 속도, 자동화를 통해 오류를 줄이고 수익성을 높일 수 있습니다.

• 고객 경험 및 개인화 향상: AI 챗봇은 머신 러닝과 알고리즘을 사용하여 사용자 데이터와 선호도를 분석하여 개인화된 고객 서비스 경험을 제공합니다.

• 재무 보고 주기 간소화: 최근 SAP와 Oxford가 재무 리더를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 57%가 가장 시간이 많이 소요되는 프로세스로 재무 결산을 꼽았습니다. AI 툴을 사용하면 데이터 세트를 분석하여 이상값이나 리스크를 신속하게 식별할 수 있으므로 더욱 통합된 재무 보고 프로세스를 구축할 수 있습니다.

• 직원 생산성 및 혁신 향상: AI 툴이 데이터 집약적인 작업을 대신할 수 있도록 허용하면 조직은 AI가 할 수 없는 문제, 즉 비판적이고 전략적인 사고에 인적 역량을 집중할 수 있습니다. 결국, AI 툴은 인사이트를 제공할 수 있지만 의사결정은 사람이 내리는 것이기 때문입니다.

• 비용 절감: AI의 정확성과 속도가 향상되면 인간 직원은 시간을 절약하여 혁신과 창의성을 발휘할 수 있습니다.

• 자본 배분 및 투자 의사결정의 최적화: 시나리오 분석을 실행하는 데 사용되는 동일한 AI 모델을 통해 최적의 자본 투자 방법도 알 수 있습니다.

• 규제 준수 및 규제 보고: 조직이 규제 준수, 재무 보고, 리스크 관리와 관련된 모든 사안을 최신 상태로 유지하는 데 도움이 되는 머신 러닝 모델이 있습니다.

재무 부문의 AI는 사람보다 더 빠르고 정확하게 데이터 입력과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. AI는 대량의 데이터를 쉽게 처리하여 불일치를 식별하고 인사이트를 제공하며 예측 분석을 실행할 수 있습니다.

운영 효율성 증대가 목표입니다. 하지만 SAP는 금융 서비스 산업에서 가장 중요한 성장 동력은 AI의 지원과 인간의 비판적 사고 및 직관의 결합이라고 생각합니다.

금융 분야에서의 AI의 도전 과제와 윤리적 고려사항

AI가 금융 서비스 산업에 가져올 기하급수적인 잠재력을 고려하는 것은 매우 흥미로운 일입니다. 그러나 AI의 등장으로 인해 발생할 수 있는 도전과 윤리적 문제를 염두에 두는 것이 중요합니다.

이상적인 상태의 금융 AI는 공정성, 투명성, 개인정보 보호, 보안, 그리고 사회 전반을 존중하는 방식으로 사용될 것입니다. 하지만 공정성과 같은 사안은 어떻게 정의될까요? 일부에서는 개인의 소셜 미디어 활동을 고려하여 신용도를 결정하는 AI 모델에 대해 의문을 제기하기도 합니다. 과연 공정할까요? 그리고 그렇게 함으로써 AI가 그 사람의 개인정보 보호를 침해하는 것은 아닐까요?

AI는 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하여 의사결정자에게 정보를 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 인사이트가 특정 개인이나 집단에 대한 편견을 강화하는 데 사용될 수 있을까요? 미국의 도드 프랭크 법과 같은 법률에 대한 규제 준수에 대해 이야기하지만, AI의 윤리적 사용에 관한 규정은 어떤 것이 있을까요?

이러한 질문은 AI가 금융 서비스 산업과 더욱 밀접하게 얽히면서 반드시 고려해야 할 중요한 질문입니다. 개발자, 정책 입안자, 비즈니스 리더, 시민 단체, 학술 기관, 최종 사용자로 구성될 조직의 AI 윤리 운영 위원회는 이러한 질문에 답하는 것이 목표가 될 것입니다. 이해관계자가 다양할수록 정책에 더 많은 관점을 반영할 수 있습니다.

'사람'을 통한 지속적인 감독은 시간이 지나고 기술과 사회가 발전함에 따라 정책을 개선하고 조정할 수 있게 해줍니다.

또한 커리큘럼, 교육 모듈 및 피드백 메커니즘의 형태로 포괄적인 교육을 실시하여 조직 전체에 정책을 통합해야 합니다.

금융 분야에서 AI의 미래

생성형 AI는 재무 보고를 시작했습니다. 예측적 분석은 의사결정에 정보를 제공합니다. 추적성과 투명성을 제공하는 블록체인은 규제 준수를 충족하는 데에도 사용되고 있습니다. AI 툴은 날이 갈수록 금융 서비스 산업과 더욱 통합되고 있습니다.

컴퓨터가 향상되고 머신 러닝이 성숙해짐에 따라 이러한 툴이 더 빠르고 정확해질 것이라고 상상하는 것은 무리가 아닙니다.

하지만 정확성 부족은 사용자들이 가장 우려하는 부분은 아닙니다. 오히려 알고리즘과 AI 모델에 대한 사용자들의 불신과 알고리즘이 신용도에 대한 결론을 내리는 방식에 대한 이해 부족이 더 큰 문제입니다.

새롭게 떠오르는 설명 가능한 인공 지능 분야에서는 인간 사용자에게 내부 작동 방식을 투명하게 공개하는 인공 지능 모델을 구축하고자 합니다. 이를 통해 의사결정권자는 주어진 결론의 근거를 명확하게 확인하고 자신의 전문 지식을 고려하여 판단할 수 있습니다.

다시 한 번 강조하지만, AI 데이터 처리와 인간의 비판적 사고가 결합하면 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

현재 어떤 선도적인 기업들이 AI를 사용하고 있을까요?

너무 먼 미래를 내다보기 전에, 현재 금융 분야에서 AI를 이미 사용하고 있는 몇 가지 기업을 소개합니다.

메르세데스-벤츠 모빌리티(Mercedes-Benz Mobility)

메르세데스-벤츠 모빌리티(Mercedes-Benz Mobility)를 통해 개인 및 상업 고객은 유연한 렌탈 및 구독 모델을 통해 차량을 금융 또는 리스할 수 있습니다. 이미 자동화된 결제 시스템을 도입했음에도 불구하고 회계팀은 누락되거나 잘못된 정보가 있는 경우 송장을 수작업으로 대조해야 했기 때문에 업무 시간 중 귀중한 시간을 낭비하고 있었습니다.

이를 개선하기 위해 SAP Services and Support에 문의하여 SAP Cash Application 소프트웨어에 '자가 학습' 기능을 추가했습니다. 이를 통해 잘못된 세부 사항이 있을 경우 사용 가능한 정보를 평가하여 자동으로 지급을 할당할 수 있었습니다. AI와 머신 러닝 덕분에 할당되지 않은 송장의 58%가 자동으로 성공적으로 처리되어 송장당 평균 5~10분이 절약되었습니다. 이는 하루에 처리되는 수천 건의 결제에 5~10분을 곱한 수치입니다.

미쓰이(Mitsui)

일본 최대 종합상사 중 하나인 미쓰이(Mitsui)는 전사적인 "통합 디지털 혁신 전략"을 지원하기 위해 SAP를 선택했습니다.

이 기업이 해결하고자 했던 문제 중 하나는 처리되지 않은 은행 명세서 정보의 조정 및 정리였습니다. AI와 머신 러닝 기법을 도입하여 이 프로세스를 자동화함으로써 직원들은 90% 이상의 정확도로 연간 36,000시간을 절약할 수 있었습니다.

또한 국내 핵심 시스템에 챗봇을 도입하여 유지보수 직원과 사용자의 업무 부담을 줄이기 시작했습니다.

금융 분야에서 AI를 시작하는 방법

클라우드 기반 ERP 시스템 구현으로 시작하세요. ERP, 즉 전사적 리소스 계획은 핀업을 더욱 효율적으로 운영할 수 있도록 설계된 소프트웨어 시스템입니다. HR, 제조, 공급망, 서비스 등 모든 핵심 비즈니스 프로세스를 통합 시스템에서 관리할 수 있습니다.

재무는 돈과 가장 밀접한 관련이 있기 때문에 가장 중요할 것입니다. 재무는 원장을 관리하고 매입채무와 매출채권을 추적하며 재무 리포트를 생성하는 등의 업무를 수행합니다.

오늘날의 ERP 시스템은 성장과 혁신을 주도하기 위해 금융 분야에서 AI를 활용하고 있습니다. 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 제공하고, 운영 비용을 절감하고, 위험을 완화함으로써 AI는 조직에 새로운 경쟁 우위를 제공하고자 합니다.

규정 준수 및 리스크 관리를 지원하는 AI 툴은 SAP S/4HANA와 같은 ERP에 내장되어 있지만, 엔터프라이즈 AI는 업무 환경에서 생성형 AI 코파일럿 또는 적응형 학습 시스템의 형태를 취할 수 있습니다.

워크플로에 점진적으로 통합할 수 있는 파일럿 프로그램도 직원들이 적응하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI에 대한 투명한 논의와 조직의 AI 윤리 정책 개발도 교체에 대한 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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