Intelligent financial system: how AI is transforming finance
AI, 금융시스템의 ‘뇌’ 역할 확대
금융시스템은 마치 살아있는 유기체의 ‘뇌’처럼 방대한 정보를 처리하고 이를 가격 신호로 만들어 경제 전반을 움직이는 핵심 역할을 한다. 국제결제은행(BIS)이 발표한 보고서에 따르면, AI 기술의 발전으로 이러한 금융시스템의 정보처리 능력이 급격히 진화하고 있다.
역사적으로 금융 시스템은 단순 장부기록에서 시작해 컴퓨터 도입, 그리고 현재의 AI까지 정보처리 기술의 발전과 함께 진화해왔다. AI는 초기 단순한 규칙 기반 시스템에서 시작하여 머신러닝, 딥러닝을 거쳐 현재는 생성형 AI와 AI 에이전트 단계까지 발전했다. 각 단계마다 금융 산업의 정보처리 능력과 자동화 수준을 한 단계씩 끌어올렸다.
금융 부문별 AI 혁신 현황
AI는 금융의 주요 기능별로 다양한 혁신을 가져오고 있다. 금융 중개 부문에서는 AI가 신용평가와 리스크 분석을 고도화하고 있으며, 고객 서비스를 자동화하고 있다. 보험 분야에서는 위험 평가의 정확도를 높이고 보험금 청구 처리를 효율화하는 데 AI가 활용되고 있다. 자산 관리 영역에서는 AI 기반 로보어드바이저가 보편화되고 있으며, 알고리즘 트레이딩이 더욱 고도화되고 있다. 지급결제 시스템에서는 AI가 사기 탐지와 자금세탁 방지에 활용되며, 실시간 결제 처리를 최적화하고 있다.
생성형 AI가 가져올 긍정적·부정적 시나리오
BIS는 생성형 AI(Generative AI)의 금융권 도입이 가져올 수 있는 두 가지 시나리오를 제시했다.
긍정적 시나리오는 AI가 생산성을 크게 향상시키면서 큰 혼란 없이 금융 혁신을 이끄는 것이다. 이는 단기적으로 인플레이션 압력을 완화하고 중앙은행의 물가안정 목표 달성을 지원할 것으로 예상된다. 또한 고령화와 리쇼어링, 지정학적 긴장 등 구조적 성장 저해 요인을 상쇄하고 생산성 향상을 통해 부채 상환 능력을 개선할 것으로 전망된다.
반면 부정적 시나리오에서는 AI가 급격한 자동화를 통해 경제와 금융 안정성을 위협할 수 있다. 노동이 자본으로 대체되면서 광범위한 소비자 채무불이행이 발생할 수 있으며, 기존 기업의 급격한 가치 하락과 도산이 이어질 수 있다. 또한 경제성장 가속화로 인한 금리 급등이 전반적인 신용 악화를 초래할 수 있으며, 정부 세수 기반이 약화되어 국가부채의 지속가능성이 우려된다.
금융 안정성 위험 요인
AI 도입 확대에 따른 새로운 금융 안정성 위험도 제기된다. AI 모델의 균일성으로 인해 금융기관들이 비슷한 의사결정을 내릴 수 있어 시스템 리스크가 증가할 수 있다. 모델 쏠림 현상으로 인해 시장 변동성이 증폭될 수 있으며, 네트워크 상호연결성 증가는 위험의 전이 가능성을 높인다. AI의 ‘블랙박스’ 특성으로 인해 의사결정 과정의 투명성이 저하되고, 감독당국의 리스크 모니터링이 어려워질 수 있다.
AI 금융규제 원칙과 단계별 접근
BIS는 AI 기술의 금융권 도입에 따른 위험 관리를 위해 종합적인 규제 원칙을 제시했다. 우선 AI는 사회적·환경적 복리 증진을 위해 개발되고 활용되어야 하며, 시스템 작동방식의 투명성과 결과에 대한 책임성이 확보되어야 한다. 또한 공정성과 차별 방지, 개인정보 보호, 안전성과 보안성 확보가 필수적이며, 인간의 감독이 보장되어야 한다.
이러한 원칙들은 설계 및 학습, 배포 및 사용, 장기적 확산이라는 세 단계에 걸쳐 적용된다. 설계 및 학습 단계에서는 개발자 가이드라인을 수립하고 운영 설계 영역을 특정하며 기술 문서화가 요구된다. 배포 및 사용 단계에서는 사전 배포 점검과 단계적 출시 프로세스, 예측 가능한 영향 평가가 진행된다. 장기적 확산 단계에서는 경제적 영향을 모니터링하고 부문별 변환을 평가하며 대체 가능성을 확보해야 한다.
더불어 주요국의 구체적인 규제 움직임도 활발하다. EU는 AI Act를 통해 위험 기반의 체계적인 규제를 도입하고 있으며, 미국은 AI Bill of Rights와 행정명령을 통해 AI 개발과 사용에 대한 가이드라인을 제시하고 있다. 중국은 생성형 AI 규제 등을 통해 AI 발전과 관리의 균형을 모색하고 있다.
거시건전성 정책과 AI
AI는 거시건전성 정책 수행에도 새로운 가능성을 제시한다. 금융감독 당국은 AI를 활용해 시스템 리스크를 모니터링하고, 금융시스템 전반의 건전성을 감독하는 데 활용할 수 있다. 다만 금융위기의 희소성과 고유성, 데이터의 제한성 등으로 인해 AI 활용에는 한계가 있다는 점도 인식해야 한다.
국제공조 필요성
BIS는 AI가 국경을 초월하는 특성상 국제적 공조가 필수적이라고 강조했다. AI 거버넌스 규칙과 리스크 평가 방법론의 표준화가 시급하다고 지적했다.
현재 주요국들은 각기 다른 규제 접근법을 보이고 있다. 미국은 시장 주도적 접근으로 혁신과 자율규제를 강조하고 있으며, EU는 권리 중심 접근으로 개인과 사회적 권리 보호를 중시한다. 중국은 국가 주도적 접근으로 산업 육성과 정치적 목표를 결합하는 방식을 택하고 있다.
이러한 차이에도 불구하고 G7 히로시마 프로세스와 EU-미국 무역기술위원회 등을 통해 국제협력이 진행되고 있다. BIS는 특히 금융 안정성이 AI 안전성 논의의 핵심 축이 되어야 한다고 강조했다.
해당 리포트의 원문은 bis에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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