생성형 AI, 금융권 도입 전 선결해야 할 문제는?

[산업일보]
지난해 11월 오픈AI의 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 공개되면서 생성형 인공지능(AI)에 대한 관심이 폭증했다. 다양한 산업군에서 생성형 AI 도입 시도가 증가하는 가운데, 금융권에서도 이를 도입하려는 움직임이 나타나고 있다. 그러나 도입 전 선결해야 하는 문제도 남아있다.

하나금융경영연구소는 ‘AI의 등장으로 변화하는 금융산업’ 보고서를 통해 최근 이슈가 된 생성형 AI에 주목했다.

출시 2달 만에 전세계 월간 사용자가 1억2천300만 명을 달성한 챗GPT는 생성형 AI 기반 기술을 적용한 AI로, 텍스트나 이미지 등을 만들고 비즈니스 프로세스의 최적화 용도로도 사용이 가능하다.


보고서는 AI의 시장 규모가 2030년까지 연평균 38.1% 성장할 것이라 전망하며, 그중 생성형 AI의 시장 규모는 2030년에 1천108억 달러까지 성장할 것으로 예상했다.

또한, 디지털 전환을 본격화하고 있는 금융권에서도 가상비서 등과 같은 챗봇이나, 자금세탁방지, 내부감사 등 금융기관 내부업무에 AI 사용이 증가할 것이라고 전망했다.

생성형 AI가 지금보다 강력하게 발전한다면, 은행의 다양한 업무 및 고객 서비스에 널리 사용해 금융산업의 디지털 역량이 제고될 것이라는 판단이다.

먼저, 업무 자동화를 통해 고객 응대 인력 축소, 보고서·계약서·마케팅 문구 작성, 재무제표 검색 등 규격화된 업무에 대한 비용을 절감할 수 있고, 기존 인력을 고부가가치 업무에 배치해 생산성을 높일 수 있다. 다만, 규격화한 업무의 최종 책임은 인간의 몫이므로, 임직원의 전문성이 더욱 필요해진다.

챗봇 등과 같은 고객 서비스의 수준을 높일 수 있고, 대량의 데이터를 분석해 신용도 평가가 가능하다. 결제 패턴 및 이상 거래 징후를 사전에 식별하거나, 실시간 시장 데이터 분석으로 빠른 거래 결정에 도움을 주는 등 금융산업의 디지털 역량이 고도화할 것으로 기대된다.

여러 이점이 있지만 보고서는 금융권에 AI를 도입하려면 ▲정보 신뢰성 문제 ▲도입 비용 ▲규제 도입 가능성 등이 선결돼야 한다고 강조했다.

AI는 잘못된 정보를 받아들일 수 있고, 복잡한 금융용어 및 개념 이해에 애로를 겪을 수 있기 때문이다. 또한, 생성형 AI를 은행에서 구현할 때 사내 통합, 교육, 운영비용, 규제비용 등 부수적 비용이 추가로 소요될 가능성도 있다.

이어 AI의 빠른 발전에 주요국들을 중심으로 관련 규제를 도입할 가능성이 있다는 점도 주시해야 할 필요가 있다고 덧붙였다.