[더밸류뉴스=이승윤 기자]

최근 인공지능이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 은행, 증권 등 금융산업에서 매우 큰 영향을 미치고 있다.

대표적으로 ‘챗봇’을 예로 들 수 있다. 거래업무와 관련한 자동화 단순화에 유용하게 활용되고 있으며, 금융사기나 사이버보안 관련 실시간 모니터링 등에서도 활용 중이다. 고객 행동 연구를 위해 예측분석 기술이 활용되고 있고, 일부 은행들은 타겟 고객에게 맞춤형 프로모션 제공하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 

자본시장에서는 인공지능을 기반한 솔루션을 통해 시장과 관련한 방대한 양의 데이터를 실시간으로 집계해 모니터링하고 분석하는데 활용하고 있으며, 뉴스 감성 및 변동성 분석, 온라인 거래 운용 플랫폼 등에도 적용하고 있다.

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해외 금융에서는 인공지능이 어떻게 쓰이고 있을까? 먼저 중국의 사례를 보자. 

인터넷 4대기업인 Baidu, Alibaba, Tencent, JD.com(BATJ)의 인터넷 금융시장 내 존재감은 독보적 수준이다. 이들은 수년 전부터 지급결제, 자산관리, 소비자금융, 보험 등 다양한 금융업 라이센스를 취득하며 폭넓은 금융 생태계를 구축해 왔다. 

특히 BAT(Baidu, Alibaba, Tencent)는 인터넷 전문 은행 인가를 취득했고 빅데이터, 크라우드 컴퓨팅 등의 혁신기술을 기반으로 고객 맞춤형 경험을 제공하고 신용평가 절차를 개선하며 차별화된 경쟁력을 확보했다. 

Ant Financial은 세계에서 가장 큰 핀테크기업 중 하나이자 알리바바의 금융자회사이다. 방대한 고객기반, 세계적 수준의 클라우드 플랫폼 등이 강점이며, 특히 혁신을 이끄는데 데이터를 적극 활용하며 DT(data technology)시대를 선도하고 있다.

 인도 금융시장에서도 인공지능은 활발히 사용되고 있다. 현재 인도에서는 금융포용 및 모바일 지급결제 촉진을 위한 정부주도의 정책지원에 힘입어 디지털화는 급속도로 진전하고 있고 글로벌 플레이어들의 관심과 대규모 투자도 이어지고 있다. 

인도의 뱅킹 지급결제 채널은 빠르게 디지털화되고 있는 가운데, 2017년 전자 결제 거래액은 전년대비 59% 증가하였으며, 공식 은행거래 중 비문서거래 비중도 2013년 60%에서 2017년 93%로 확대됐다. 특히 인도는 GAFA(Google Apple Facebook Amazon) 등 글로벌 테크 기업이 금융업으로 사업을 확장하는데 있어서의 격전지로 부상하고 있다. 

사용자가 2.5억명에 달하는 페이스북의 모바일 메신저 WhatsApp은 인도의 실시간 지급 결제 시스템(UPI)을 기반으로 한 모바일 결제서비스를 준비 중이다. 

구글은 2017년 9월 UPI기반 모바일결제 서비스 Tez를 런칭하고 방대한 사용자 기반과 화폐 개혁을 추진 중인 정부 지원에 힘입어 이미 활동 이용자수가 1,200만명에 달하며 조기 성공하였다고 평가되고 있다. 

아마존은 인도내 핀테크사업 확대에 주력하고 있는 가운데, 2017년 7월 온라인 지급 결제 서비스를 런칭했으며, UPI(인도정부가 개발한 지급결제시스템)시장 진출을 위해 금융당국, 제휴은행들과 논의 중이다.

다른 사례로 유럽은 살펴보자. EU는 역내 은행 지급 결제 시장의 경쟁과 혁신 촉진을 목표로 2018년부터 ‘Payment Services Directive2(PSD2, 지급결제 서비스 지침)‘을 시행했다. 그간 은행이 독점해온 고객의 금융정보를 고객의 동의 하에 핀테크업체 등 제3자 서비스사업자가 활용(정보제공 자금이체 결제 대행 등)할 수 있도록 법적 근거를 마련했다. 

영국도 PSD2와 유사한 자체규제인 ‘Open Banking’을 마련했다. 이에 따르면 은행들은 오픈 API를 통해 정보를 공개 해야 하며, 고객정보 이전에 대한 추가 보호장치도 마련해야 한다. 

향후 은행들은 은행 외 플레이어들과 경쟁해야 한다. 이는 은행의 이익률 하락, 예금변동성 증대, 자금조달능력 저하 등을 야기할 전망이다. 

이미 빅테크들의 금융업 진출이 빠르게 진전되고 있는 가운데, 유럽 은행권은 PSD2 시행이후 중기적으로 GAFAs 등 빅테크 들이 가장 큰 위협이 될 것이라고 예측하고 있다.

현재 금융 산업에서의 문제점은 무엇이 있을까? 첫 번째로 새로운 경쟁구도를 꼽을 수 있다. 현재 금융 시장에서의 경쟁은 은행간을 넘어 비금융 회사들과의 경쟁으로 확대되고 있다. 높아진 고객의 기대도 또 하나의 문제점이다. 

지난해 12월 서울 국회의원회관에서 한국소비자연맹(회장 강정화) 주최로 진행된 ‘전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률’ 전면개정안 토론회'에서 참석자들이 토론을 하고 있다. [사진=한국소비자연맹]비금융권에서의 경험을 기반으로 24/7서비스, 실시간 응대, 맞춤형 서비스, 편의성 등 고객 기대 수준이 높아지고 있으나, 레거시 뱅킹 시스템으로 이를 부합시키는 데에는 한계가 존재하기 때문이다. 

많은 유지비용을 동반하는 레거시 시스템으로 인해 은행의 IT비용은 타업권에 비해 큰 편이다. 금융위기 이후 도입된 규제로 인해 은행들이 부담 하는 규제비용도 증가했다. 특히 강화된 데이터 관련 규제 요구 수준에 부합하기 위해 IT인프라 최적화가 요구되는 것도 생각해볼 수 있다.

현재 금융 산업에서 쓰이고 있는 레거시 시스템은 어떤 문제가 있을까? 은행 메인프레임은 상품별로 개발되기 때문에 대형은행들은 보통 개발시기, 소프트웨어 등이 각기 다른 20여개 이상의 코어 뱅킹 시스템을 보유하고 있다. 

이로 인해 시스템 복잡성이 높고, 상호 정보교환 등이 어려우며, 시스템은 안정성은 높으나 민첩성과 유연성이 떨어져 급변하는 환경변화와 직면한 과제 대응이 어렵다. 

그러나 이 같은 한계에도 불구하고 코어 뱅킹 시스템의 전면 개편은 막대한 투자액과 시간, 자원 등을 요구하며, 운영 리스크도 동반해 착수가 쉽지 않은 것이 현실이다.

이러한 한계를 위한 대안은 없을까? 현재 떠오르고 있는 대안으로 클라우드 컴퓨팅이 있다. 은행의 IT예산 상당액이 여전히 혁신이 아닌 유지와 컴플라이언스 대응 등에 쓰이고 있는 가운데, 향후 뱅킹 시스템에의 클라우드 컴퓨팅의 도입이 큰 변화로 작용할 전망이다. 

클라우드 구조는 기존 레거시 시스템이 가진 여러 문제의 대안이 될 것으로 예상되며, 특히 비용절감, 시스템 유연성 민첩성, 효율적 자원 배분 등에서 개선 효과를 창출할 것으로 기대되고 있다. 현재의 문제점들을 발견하고 더 나은 보안책을 적용하면서 금융업계에서의 인공지능은 더 발전할 것이다.

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