인공지능(AI)은 은행에 큰 희망을 안겨주며, 일상의 업무를 더욱 효율적으로 처리해줍니다. 이 도구를 사용하면 복잡한 분석과 위험 모델링도 더 쉽고 빠르게 수행될 수 있습니다.
Business Insider 에 따르면, AI는 실제로 수년 동안 월가에 혁명을 일으켰으며, 대부분의 거래가 알고리즘에 의해 이루어졌고 지금도 이루어지고 있습니다. 수신된 정보를 처리하고 분석하여 매수 또는 매도 결정을 내리는 알고리즘은 미국 뉴욕의 금융 중심지인 월가에서 일일 거래의 60~75%를 처리하는 데 도움이 됩니다. 하지만 지금 문제는 이 비율이 더 높아질 수 있을지, 그리고 AI가 이익을 추구하면서 인간의 일자리를 완전히 대체할 수 있을지 여부입니다.
AI 응용 프로그램 경쟁
월가에서는 AI가 금융 거래에 극적인 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다. 뉴욕에 본사를 둔 세계에서 가장 오래된 금융 서비스 회사 중 하나인 JPMorgan의 설문 조사에 따르면, 최대 53%의 트레이더가 향후 3년 내에 AI 또는 머신러닝이 거래에 가장 큰 영향을 미칠 기술이 될 것이라고 믿고 있습니다(2022년에는 25%).
Evident Consulting(미국)의 최신 데이터에 따르면, 가장 발전된 은행에서는 채용 직위의 약 40%가 데이터 및 정량 엔지니어, 관리자 등 AI와 관련이 있습니다.
골드만삭스, ING 등 은행에 AI 서비스를 제공하는 뉴욕에 본사를 둔 글로벌 기술 기업인 아이젠 테크놀로지스는 2023년 1분기에 은행의 AI 요청이 작년 같은 기간에 비해 5배나 증가했다고 밝혔습니다.
Evident의 CEO 겸 공동 창립자인 알렉산드라 무사비자데 여사는 2022년 11월 미국 회사인 Open AI가 ChatGPT를 출시하면서 은행 리더들이 AI가 은행 부문의 게임 체인저라는 사실을 더 잘 알게 되었다고 말했습니다. 그 이유는 AI가 많은 전망을 가져다주기 때문입니다. "AI 인재 비용이 극적으로 증가하고 있습니다. AI 경쟁이 시작되었습니다." Ms. Mousavizadeh가 강조했습니다.
점점 더 많은 월가 은행들이 AI 기술을 도입하고 있습니다.
은행 및 금융 부문에서 AI를 활용한 대표적인 사례로는 독일 최대의 프라이빗 뱅킹 그룹인 도이체은행이 고객 투자에 위험이 있는지 분석할 수 있는 제품을 개발한 사례를 들 수 있습니다. 은행은 이 도구를 사용하여 각 고객의 필요와 희망에 맞는 펀드, 주식, 채권을 검색합니다.
도이체은행의 글로벌 데이터 솔루션 책임자인 커스틴 앤 브렘케는 인공지능과 인간 지능의 결합에 열광하고 있습니다.
네덜란드의 다국적 은행 및 금융 서비스 그룹 ING는 AI를 사용하여 잠재적 채무 불이행자를 선별하고 있습니다. 한편, 모건 스탠리는 LLM(Large Language Model)을 사용하여 새로운 AI 기술을 테스트하며 AI 활용 경쟁에 나서고 있습니다. 모건 스탠리는 현재 미국 연방준비제도(Fed)가 엄격하거나 비둘기파적 정책을 보이는 정보를 식별하기 위해 AI와 머신러닝을 사용하는 모델에 대한 특허를 소유하고 있으며, 이를 통해 연방준비제도가 통화 정책 조치를 예측하는 데 도움을 줍니다.
JPMorgan도 비슷한 계획을 가지고 있다. 이 은행은 5월에 제출한 특허 출원에서 투자자가 적절한 주식을 선택하는 데 도움이 되는 ChatGPT와 같은 제품을 만들었다고 밝혔습니다. Evident 데이터에 따르면, JPMorgan은 2월부터 4월까지 전 세계적으로 AI 관련 채용 공고 3,651건을 냈는데, 이는 경쟁사인 Citigroup과 Deutsche Bank의 두 배에 가깝습니다.
뉴욕 증권 거래소의 거래자들
다국적 로펌인 필드피셔의 이사인 스티븐 버로스는 은행들이 이자율 스와프와 주식 파생상품과 같은 도구를 통해 더욱 맞춤화된 헤지 솔루션을 제공하기 위해 AI를 활용하고 있으며, 이를 통해 고객에게 더 나은 가격을 제공할 수 있다고 말했습니다. 한편, Morgan Stanley Bank(미국)의 기계 학습 연구 책임자인 Yuriy Nevmyvaka 씨는 "모든 기업, 거래 부서 및 투자 그룹은 AI를 깊이 이해하려고 노력하고 있습니다."라고 말했습니다.
미국의 은행 웰스파고는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객이 규제 기관에 보고해야 하는 정보를 파악하는 동시에 고객의 비즈니스 프로세스를 개선하도록 돕고 있습니다. 프랑스 은행 BNP 파리바는 챗봇을 활용해 고객에게 응답하고 AI를 활용해 사기와 자금세탁을 탐지하고 예방하고 있습니다. 마찬가지로, 프랑스 은행 Societe Generale의 AI 모니터링 및 분석 도구인 Cast는 컴퓨팅 능력을 사용하여 자본 시장에서 잠재적인 부정 행위를 스캔합니다.
정부, AI 도구 규제 경쟁 시작
투명성과 효율성
금융 및 은행업 분야에서 AI 응용 프로그램을 촉진하는 것은 긍정적인 변화를 가져오지만, 일자리 상실 위험에서부터 이 기술의 투명성과 효율성까지 금융 시장에 상당한 과제를 안겨줍니다.
첫째, 미래에 일자리를 잃을 위험이 커질 것입니다. 골드만삭스 분석가들은 AI가 전 세계적으로 3억 개의 정규직 일자리를 자동화할 수 있다고 우려하고 있습니다. 이 수치에는 미국 기업 및 금융 부문의 35%가 포함될 수 있습니다.
억만장자 워런 버핏, 버크셔 해서웨이 주식회사 회장 "무언가가 온갖 일을 할 수 있을 때, 나는 약간 불안해진다. 우리가 이를 역전시킬 능력이 없다는 걸 알기 때문이다." 그는 5월 6일 회사의 연례 주주총회에서 말했다. Bank of America의 CEO인 브라이언 모이니한도 이에 동의하며 AI가 막대한 이점을 가져다주고 많은 업무를 줄이는 데 도움이 될 수 있지만, 업무 흐름과 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하는 것이 중요하다고 말했습니다.
AI를 적용하면 긍정적인 영향이 있지만, 어려움도 따릅니다.
두 번째로, 투명성은 은행 및 금융 부문에서 AI 활용을 확대할 때 특별한 주의가 필요한 문제입니다. 은행은 정확한 정보에 근거하여 거래를 수행하고 거래 결정을 내릴 의무가 있습니다. 법률 회사인 Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP(미국)의 파트너이자 전문가인 Anne Beaumont에 따르면, AI 사용이 확대되면 은행이 어떤 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는지, 그리고 해당 데이터를 사용하는 것이 적절한지 여부를 고객과 관리자에게 설명하기 어려울 것이라고 합니다.
또한 영국 케임브리지 대학의 컴퓨터 과학 및 기술 교수인 앨런 블랙웰에 따르면, 은행은 다양한 소스의 빅데이터를 활용해 AI 도구를 '훈련'해야 하며, 이 과정에서 많은 문제가 발생할 것이라고 합니다.
셋째, AI 도구를 개발하고 운영하는 데 드는 비용이 매우 많이 듭니다. Eigen Technologies 설립자 겸 CEO인 Lewis Z. Liu는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객 질문에 답변하는 데 드는 예상 비용은 질문당 약 14달러인 반면, 변호사가 답변하는 데 드는 비용은 질문당 6달러에 불과하다고 말했습니다.
월가 거래에서 AI의 역할은 새로운 것이 아니지만 많은 분석가는 AI가 금융 거래에서 인간을 완전히 대체하고 수익을 창출할 수 있는 미래에 대해 이야기하고 있습니다. 특히 AI가 폭발적으로 성장하고 광범위하게 적용되는 맥락에서 그렇습니다. 요즘 은행들은 업무 효율성을 높이기 위해 AI를 개발하고 적용하기 위한 '흥미진진한' 경쟁을 벌이고 있으며, 이를 통해 가까운 미래에 은행 및 금융 산업에 급격한 변화가 일어날 것입니다. 그러나 컨설팅 기관은 모두 은행이 명확한 AI 적용 전략을 수립하기 위해서는 AI가 어떤 분야에서 뛰어난 가치를 창출할 것인지 명확히 파악해야 한다고 생각합니다. 또한, AI 관련 이슈, AI 적용 정책 환경의 불분명함, 데이터 정확성 관련 이슈 등을 다루기 위해 직원 교육, 전문가 채용, 새로운 리스크 관리 프레임워크 구축에 주력해야 합니다.
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