금융권은 고객 경험 향상, 비용 절감, 리스크 관리 등을 위해 AI에 큰 관심을 가지고 투자하고 있다. 글로벌 AI 시장은 2030년 1.3조 달러에 이를 것으로 전망되며, 생성형 AI의 발전은 이러한 성장을 가속화한다. KPMG 인터내셔널 조사에 따르면 글로벌 금융 산업 임원들은 향후 3년간 비즈니스에 가장 중요한 기술로 AI 및 머신러닝을 꼽았다. 글로벌 상위 50개 은행의 AI 투자는 2016년 이후 꾸준히 증가했으며, JP 모건 체이스와 MUFG 등 주요 글로벌 은행들은 AI 기술 활용 및 내재화에 적극적으로 나서고 있다. 글로벌 상위 50개 은행의 AI 관련 기업 투자는 미국 중심이나 유럽 비중이 확대되고 있으며, VC 투자가 대부분을 차지한다.
AI 트랜스포메이션은 AI 적용을 넘어 비즈니스 혁신을 목표로 하며, 금융 밸류체인 전반에서 AI 활용 사례가 증가하고 있다. 프론트 오피스에서는 AI 기반 챗봇 및 가상 비서, 개인화 서비스 등이 고객 경험 혁신을 이끌고 있다. 미들 오피스에서는 AI 기반 이상 거래 탐지 시스템 구축 및 고도화, 규제 및 컴플라이언스 준수를 위한 레그테크 솔루션 활용이 활발하다. 백 오피스에서는 보험 언더라이팅 심사 자동화, 법률 문서 및 계약 검토 시간 단축, 그리고 RPA와 AI가 결합된 지능형 자동화를 통해 운영 효율성을 증대하고 서비스 속도를 향상시킨다.
AI 기술 발전과 적용 확대에 따라 데이터 오염, 할루시네이션, 편향성, 정보 보안 등의 AI 관련 리스크가 증가하고 있으며, 신뢰할 수 있고 윤리적인 AI 시스템 운영의 중요성이 강조된다. EU AI Act, 미국 행정 명령, 싱가포르의 피아트(FAIRNESS, ETHICS, ACCOUNTABILITY, TRANSPARENCY) 원칙 기반 AI 가이드라인 등 주요 국가별 AI 규제 및 가이드라인이 존재한다. 국내에서도 개인정보보호법 개정을 통해 AI 결정 거부권 및 설명 요구권이 도입되었으며, 금융위원회는 금융분야 AI 가이드라인을 발표했다. AI 거버넌스 구축 시 AI 시스템 정의, 고위험 AI 서비스 정의 및 대응 방안 마련이 필요하다.
AI 시대에는 고객 재정의의 중요성이 부각되며, AI 기반 최적 상품의 즉시 공급 및 다양한 채널을 통한 제공(공기 같은 금융, 인비지블 파이낸스)이 중요해진다. AI 기반 업무 혁신을 통해 비용 감축, 매출 증대, 신사업 발굴을 이루며, AI 기반 내부 통제를 통해 리스크 관리 역량을 강화한다. 금융사의 AI 경쟁력 확보를 위해 인적 역량, 투자, 리더십, 책임 있는 AI(거버넌스) 등 평가 지표를 고려해야 한다. AI 활용 가치 창출과 안전한 활용의 균형이 중요하며, AI 도입 목표를 명확히 하고 내부 투자 확대 및 외부 파트너십을 통한 AI 생태계 구축이 필요하다.
출처:삼정KPMG
