AI는 금융서비스를 꾸준히 재편하고 있으며, World Alliance 회원들은 그 변화하는 영향을 탐구하는 데 큰 관심을 보이고 있습니다. 초기 디지털 거래에서 현대의 자동화에 이르기까지 그 발전은 점진적이었으며, 각각의 진보는 새로운 효율성과 과제를 함께 가져왔습니다. AI 기반 개인화, 컴플라이언스, 투자 전략, 그리고 윤리적 우려가 업계의 미래에서 핵심적인 위치를 차지하고 있습니다. AI가 발전함에 따라 금융 부문은 효율성과 인간의 감독 사이에서 균형을 유지하여, 기술이 업계의 발전을 좌우하는 것이 아니라 이에 기여하도록 해야 합니다.
World Alliance 회원들은 인공지능이 향후 금융서비스의 기능과 제공에 미칠 영향에 대해 보다 깊고 폭넓게 다루어 줄 것을 요청하였습니다.1 일련의 오피니언을 시작하며, 필자는 AI 자신에게 이에 대한 견해를 물었습니다. “ChatGPT는 AI가 금융서비스 부문에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각합니까?”
이 오피니언의 전반부는 2025년 3월 시점에서 이 주제에 대해 별도의 조사 없이 정리한 필자의 인상입니다. 이탤릭체로 작성된 후반부는 ChatGPT가 내놓은 답변입니다.
필자의 생각
AI에는, 그리고 전산화나 디지털화에도 켜고 끄는 스위치가 없습니다. 이러한 기술의 발전은 지난 한 세기의 대부분에 걸쳐 해변에 밀려오는 밀물처럼 다가왔으며, 파도가 칠 때마다 조금씩 더 해안 위로 올라왔습니다.
필자는 솔직히 AI
도입에 있어 선도자가 아니라 추종자입니다. 언어 기반 생성형 AI의 첫 징후는 휴대전화나 Word 문서, 또는 이에 상응하는 Google 문서에서 글을 쓸 때 초대받지 않은 손님처럼 찾아왔습니다. 정확히 언제부터였는지는 기억나지 않지만, 제 휴대전화는 제 생각을 완성해 줄 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 제안을 하고, 문법을 교정하기 시작했습니다. 이러한 제안은 화면에 불쾌하게 끼어들었고 무시하기가 불가능했습니다. 그러나 전반적으로 연습과 의지만 있다면, 이러한 AI 어시스턴트는 일상적인 사무 생활에서 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있을 것입니다.2 적어도 그 제안이 올바른 방향인지 아닌지를 생각해 보게 만드는 것은 분명합니다.
수년 전부터 금융서비스 회사에 전화를 걸면,
선택지와 음성 안내로 문의를 진행하도록 유도하는 초기 자동 음성 필터를 거쳐야 합니다. 이 또한 짜증스러울 수 있는데, 예를 들어 어떤 언어에서 사람의 억양이 인식되지 않고 그 장애물을 우회할 방법이 없을 때가 그렇습니다. 금융회사에 온라인으로 로그인하면 너무나 자주 화면 오른쪽 가상 공간에 인공 얼굴이 나타나 상호작용을 권하고, 문제를 파악하기 위해 온갖 질문을 던집니다. 회사는 문의를 처리하는 새롭고 “재미있는”(“저렴한”으로 읽어야 할) 방식을 강요하고 있는 것입니다. 이러한 고객 문의 처리 방식은 상업적 관계를 발전시키는 데 도움이 되지 않을 수 있습니다. 1970년대 이후 세계 많은 지역에서 경험한 발전 과정, 즉 먼저 컴퓨터로, 그다음 온라인으로, 그리고 AI 기능을 갖춘 온라인으로 이동하는 과정에서 어느 하나의 완전히 혁신적인 단계가 가져온 효과를 구분하기는 어렵습니다.
금융서비스 분야에서 알고리즘 기반 포트폴리오 관리와 증권 및 선물 거래는 이미 수년 전부터 자본시장과 포트폴리오 관리의 일부가 되어 왔으며, 처음에는 자금력이 부족한 소규모 경쟁사보다 기술적 우위를 확보하기 위해 가장 많은 자원을 보유한 대형 회사들이 도입하였습니다.3 여기서도 스위치를 켜듯 한순간에 일어난 일은 없었습니다. 알고리즘에 의해 설정되는 재무 관리 및 거래 포지션 한도는 컴퓨터 기반 알고리즘을 사람이 작성하기 때문에 처음에는 생성형 AI가 아닙니다. 그러나 알고리즘이 “학습”하고 “개선”되면서 또 한 걸음 나아가게 됩니다.
지나온 거리를 가늠하기 위해 더 과거로 거슬러 올라가 보면,4 컴퓨터에 기반한 최초의 공개 규제 거래소 거래는 1977년 11월 Toronto Stock Exchange에서 브로커를 위한 CATS(Computer Assisted Trading System) 소프트웨어의 출시와 함께 시작되었습니다. 칠판과 거래장의 공개 호가 주문 대신 브로커 사무실의 데스크톱 컴퓨터를 기반으로 한 CATS는 지능을 갖춘 것이 아니었습니다. CATS가 가져온 것은 투명성, 그리고 전자 대기열에서 주문의 시간·가격 우선순위를 추적하고 준수하는 체계적인 방식이었습니다. 이는 의미 있는 진전이었습니다. 세계 곳곳의 플로어 트레이더와 포트폴리오 매니저들은 높은 관심과 함께, 자신들의 미래 일자리에 대한 큰 우려를 안고 이를 지켜보았습니다.
그 후 수년간 포트폴리오 매니저와 증권 트레이더들은 대대적으로 전산화되었고, 결국 다중 화면을 갖춘 강력한 데스크톱 환경에서, 사무실 밖에서는 휴대용 태블릿으로 업무를 보게 되었습니다. CATS가 도입된 순간부터 예견되었듯이 직무 순환이 일어났고 모든 사람이 끊임없이 변화하는 IT 환경에 적응한 것은 아니었지만, 전반적으로 금융서비스 분야에 종사하는 인력은 업계의 최초 전산화 이전보다 더 많습니다. 사무실의 모습은 몰라볼 정도로 달라졌을지 모르지만, 사람들은 여전히 그 자리에 있으며 몇 배나 커진 업계에서 더 많은 일을 해내고 있습니다.
새천년이 시작될 무렵 우리는 “닷컴” 기업들이 패러다임의 전환이며, 세상이 한 번도 보지 못한 종류의 기업이 탄생하고 있다는 이야기를 들었습니다. 그러나 뒤이은 붕괴가 남긴 피해는 사실 너무나 익숙한 것이었습니다. AI는 세상이 한 번도 보지 못한 변화가 될까요? 아니면 우리 업계에서 AI의 보다 광범위한 활용은 인간이 관리할 수 있는, 보다 소화하기 쉬운 도구의 형태로 우리 책상에 다가와 인간이 더 효율적이고 더 “지능적으로” 일하게 될까요?
2025년 초 현재 분명해 보이는 것은 무언가가 떠올랐을 때 정보를 검색하고, 비교 자료를 얻거나 사실을 신속하게 확인하는 일이 얼마나 쉬워졌는가 하는 점입니다(이러한 간단한 검색 결과는 반드시 검증이 필요합니다). 광범위한 언어 생성형 AI가 모든 영역으로 더 깊이 들어가면서 다음 변화는 어디에서 올까요? 이는 모든 종류의 금융서비스에 대한 비교 쇼핑을 용이하게 할 것이지만, 기업 정보가 나란히
비교하기 쉬운 방식으로 제시되지 않는다는 점이 걸림돌입니다. 생성형 AI가 이러한 낮은 비교 가능성 문제를 어떻게 처리할지, 그리고 기업들이 검색에서 더 잘 보이거나 덜 보이도록 디지털 존재 방식을 재정비할지 지켜보게 될 것입니다. 그 반대 방향의 현상, 즉 데이터가 매각되어 사전 필터링된 부정확한 신규 고객 대상이 된 고객들에게 기업이 접근하는 일은 지금까지 보아 온 것보다 더욱 심화될 것입니다.
AI에 관해서는 머리를 잃지 말고 잘 쓰는 것, 그리고 이 모든 것의 어딘가에는 사람이 있다는 사실을 기억하는 것이 최선으로 보입니다.
ChatGPT의 답변
금융서비스 분야의 AI는 빠르게 진화하고 있으며, 2025년 말까지 여러 핵심 분야에서 중요한 발전이 있을 것으로 예상됩니다.
1. AI 기반 개인화 및 고객 경험
은행, 보험사, 자산운용사는 AI 기반 개인화를 고도화하여 실시간 고객 행동과 예측 분석을 바탕으로 초개인화된 금융상품과 자문 서비스를 제공할 것입니다.
2. 규제기술(RegTech) 및 컴플라이언스
AI는 사기 거래 모니터링, 컴플라이언스 점검 자동화, 실시간 리스크 평가를 통한 금융범죄 탐지에서 더욱 큰 역할을 할 것입니다. 윤리적이고 투명한 AI 활용을 보장하기 위해 AI 개발자와 규제 당국 간의 협력이 확대될 것으로 예상됩니다.
3. AI 기반 투자 전략
퀀트 트레이딩과 로보어드바이저는 대체 데이터 소스(예: 위성 이미지, ESG 신호, 소셜미디어 심리)를 활용하여 투자 전략을 정교화하는 등 보다 심층적인 AI 역량을 통합할 것입니다.
4. 은행 및 보험 분야의 생성형 AI
생성형 AI는 문서 자동화, 계약 분석, 사기 탐지, 맞춤형 재무 보고에 널리 활용될 것입니다. 대형 기관들은 특정 금융 업무에 맞게 미세 조정된 자체 AI 모델을 도입할 수 있습니다.
5. 탈중앙화 금융(DeFi) 및 AI
AI는 블록체인 기반 금융 시스템에서 대출 프로토콜, 리스크 평가, 사기 방지를 최적화함으로써 DeFi를 강화할 것입니다. AI 기반 스마트 계약 감사 도구도 늘어날 것으로 예상됩니다.
6. AI 및 지속가능성 연계 금융
ESG(환경, 사회, 지배구조)에 대한 관심이 높아지면서 AI는 금융기관이 지속가능성 리스크를 측정·보고하고, 녹색 투자를 분석하며, 탄소 규제 준수를 보장하는 데 도움을 줄 것입니다.
7. 윤리적 AI 및 편향 감소
2025년 말까지 금융 분야의 AI는 공정성과 편향 감소 측면에서 더욱 엄격한 검증을 받게 될 것입니다. 기업들은 특히 신용평가와 대출 분야에서 AI 의사결정의 투명성을 입증해야 할 것입니다.
금융 분야의 특정 AI 활용 사례에 대한 인사이트가 필요하신가요?
1-World Alliance의 오피니언은 주제를 소개하기 위해 주제와 관련된 시각 이미지로 시작합니다. ChatGPT는 실제로 자기 자신에 대한 시각 이미지가 없습니다. 필자가 ChatGPT에게 어떤 모습인지 질문하였으나 답이 없었습니다. 그 대신 이번 오피니언의 이미지는 간단한 온라인 검색으로 찾은 단순한 물음표입니다.
2-소프트웨어가 저를 더 잘 “돕기” 위해 저와 제 관심사에 대해 학습하려 한다는 생각은 불안감을 줍니다.
3-ChatGPT는 이러한 관행이 언제 처음 시작되었는지에 대한 답을 갖고 있지 않습니다. 필자가 실제로 질문해 보았습니다.
4-펜타곤이 구축한 ARPANet은 1970년에 최초의 컴퓨터들을 연결하였으나, 이는 아직 인터넷이 아니었습니다. 월드와이드웹은 Tim Berners-Lee가 창안하여 1989년 스위스 CERN에서 출범하였습니다.
여기에 게재된 글은 각 저자의 견해이며 반드시 World Alliance의 견해를 반영하는 것은 아닙니다.