생성형 AI로 진화하는 금융: 2025년 리스/렌딩 시장의 10대 트렌드

Capgemini Financial Services Top Trends 2025 – Lending and Leasing

금융권의 디지털 혁신, AI가 핵심 동력으로 부상하다

캡제미니(Capgemini)가 발표한 ‘2025년 금융 서비스 톱 트렌드’ 보고서에 따르면, 디지털 전환의 핵심인 데이터는 기업의 성공과 혁신을 위한 핵심 동력이 되고 있다. 특히 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 발전은 생산성 향상과 수동 처리 과정 감소를 이끌며, 더 나은 의사결정을 가능하게 만들고 있다. 이러한 변화는 금융권의 70%가 향후 2년 내에 개선된 셀프서비스 기능을 요구할 것이라는 전망과 맞물려 있다. 특히 주목할 만한 점은 조사 대상 금융사의 100%가 내부 및 외부 시스템과의 제한적 통합을 경험하고 있다는 점이다.

AI 기술이 이끄는 금융의 10대 혁신 트렌드

캡제미니 보고서는 대출 및 리스 시장의 10대 주요 트렌드를 제시했다. 먼저 ‘마찰 없는 엔터프라이즈’ 트렌드가 주목받고 있다. 이는 원활한 옴니채널 디지털 경험을 통해 장비를 제공하는 원스톱 숍 구축을 의미한다. 두 번째 트렌드는 ‘Equipment-as-a-Service(EaaS)’ 모델의 성장이다. 이는 장비 금융의 재정의를 가져오는 서비스형 모델로, DLL은 이미 ‘시간당 리스’ 프로그램을 통해 장비 사용량에 기반한 유연한 지불 방식을 제공하고 있다.

세 번째는 ‘임베디드 파이낸스’로, 금융 솔루션의 원활한 통합을 통해 장비 리스를 혁신하고 있다. HP는 판매 시점에서 임베디드 금융 옵션을 제공하여 고객이 장비 구매와 동일한 거래에서 리스 조건을 선택하고 계약을 완료할 수 있게 한다. 네 번째 트렌드는 ‘B2C 채널 확대’다. 디지털 플랫폼을 활용한 확장 가능한 성장과 향상된 고객 참여를 추구한다. 레노버는 자사의 전자상거래 플랫폼에 리스 옵션을 통합하여 고객이 결제 시점에서 자신의 예산에 맞는 금융 계획을 맞춤화할 수 있게 했다.

다섯 번째는 ‘맞춤형 솔루션’으로, 효율적이고 비용 효과적인 방식으로 맞춤화된 솔루션을 제공한다. 여섯 번째 트렌드인 ‘친환경 자산 금융’은 지속가능성에 대한 필요성이 투자 환경을 재편하고 있음을 보여준다. 일곱 번째 ‘규제 환경 대응’은 지속가능하고 투명한 대출로의 전환을 다룬다.

여덟 번째 ‘디지털 전환 추진’은 데이터 기반 관리와 의사결정을 활용한다. 아홉 번째는 ‘AI와 ML 기술을 활용한 프로세스 단순화 및 표준화’이며, 마지막으로 열 번째 트렌드는 ‘자동화와 인간 전문성의 균형’으로, 효율성을 위한 AI와 ML의 통합과 함께 인간의 판단과 창의성을 보존하는 것을 강조한다.

이러한 트렌드들은 높은 금리와 스태그플레이션 경향, 지정학적 불안정성, 역동적인 규제 활동, 신생 기업들의 영향으로 인한 치열한 경쟁과 고객 중심성 강화, 운영 비용 초과와 높은 자본 잠김 등의 운영 환경에 대응하기 위한 것이다.

AI 플랫폼이 만드는 금융의 새로운 패러다임

유나이티드 렌탈과 록삼의 사례는 디지털 플랫폼의 혁신을 잘 보여준다. 유나이티드 렌탈은 건설 및 산업 장비의 검색, 임대, 주문 관리, 배송 예약까지 가능한 포괄적 디지털 플랫폼을 구축했다. 지멘스는 생성형 AI 기반의 예측 정비 솔루션 ‘Senseye’를 출시해 인간-기계 상호작용을 개선했다. 캐터필러는 AI와 ML을 활용해 연결된 자산의 상태를 모니터링하고 분석하여 정비 어드바이저에게 최적화된 보고서를 제공한다.

AI 기반 지속가능 금융으로의 대전환

DLL은 ‘시간당 리스’ 프로그램을 통해 장비 사용량 기반의 유연한 지불 방식을 도입했다. HP는 판매 시점에서 임베디드 금융 옵션을 제공하여 장비 구매와 리스 계약을 동시에 처리할 수 있게 했다. 레노버는 전자상거래 플랫폼에 맞춤형 리스 옵션을 통합했다. 테슬라는 전기차를 위한 친환경 자산 금융을, 노르데아는 태양광 패널이나 단열 개선을 위한 친환경 대출을 제공하고 있다.

규제 대응과 리스크 관리의 진화

EU는 그린딜과 지속가능한 금융 공시 규정을 통해 친환경 금융을 촉진하고 있으며, 미국도 SEC의 공시 규칙을 통해 ESG 관심도가 높아지고 있다. 롤스로이스의 사례는 AI를 활용한 리스크 관리의 진화를 보여준다. 항공기 엔진의 운영 중 문제를 진단하기 위해 AI로 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 엔지니어들이 예방 조치를 결정한다.

금융기관들은 레거시 시스템 업그레이드, 데이터 관리 도구 구축, 전문 인력 확보 등에 상당한 투자가 필요한 상황이다. 특히 분산된 시스템, 데이터 사일로, 데이터 거버넌스 부족, 데이터 품질 문제는 시급히 해결해야 할 과제로 지적됐다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 캡제미니에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.