금융권 AI 도입 가속화… 기업 83%, ‘AI는 미래 성공의 핵심’

The State of AI in Financial Services: at a Glance

엔비디아(NVIDIA)가 전 세계 200여 명의 금융 서비스 전문가들을 대상으로 실시한 ‘AI in Financial Services’ 조사 결과에 따르면, 금융 서비스 업계의 AI 도입이 가속화되고 있는 것으로 나타났다. 이번 조사에는 핀테크, 투자회사, 소매은행의 최고경영진(C-suite), 관리자, 개발자, IT 아키텍트 등이 참여했다.

금융권 83% “AI는 기업 성공의 필수 요소”

금융 서비스 업계 전반에 걸쳐 AI의 중요성이 크게 부각되고 있다. 조사 대상 기업의 83%가 AI를 기업의 미래 성공에 중요한 요소로 평가했으며, 특히 최고경영진(C-suite)의 81%도 이에 동의했다. 더욱 주목할 만한 점은 응답자의 34%가 AI 도입을 통해 기업 매출이 20% 이상 증가할 것으로 전망했다는 것이다. AI는 매출 증대뿐만 아니라 운영 비용 절감과 고객 만족도 향상에도 기여하며, 이를 통해 금융기관들은 시장에서 경쟁 우위를 확보하고 있다.

The State of AI in Financial Services at a Glance

핀테크는 트레이딩, 은행은 사기 탐지에 AI 집중

금융 부문별로 AI 활용 방식에 뚜렷한 차이가 나타났다. 핀테크와 투자회사들은 알고리즘 트레이딩, 사기 탐지, 포트폴리오 최적화를 AI의 주요 활용 사례로 꼽았다. 이는 고객의 투자 수익률 극대화라는 목표와 밀접하게 연관되어 있다. 반면 상업은행과 소매은행은 결제, 거래, 자금 세탁 방지 등 사기 탐지 분야에 AI를 주로 활용하고 있으며, 이는 고객의 민감한 금융 데이터 보호에 초점을 맞춘 것이다. 또한 추천 시스템과 영업 및 마케팅 최적화에도 AI를 적극 활용하고 있다.

AI 도입 기업 34%, “매출 20% 이상 증가 전망”

금융기관들의 AI 투자는 실질적인 성과로 이어지고 있다. 매출 증가 효과를 구체적으로 살펴보면, 34%는 20% 이상의 매출 증가를, 17%는 10-20%의 매출 증가를, 20%는 5-10%의 매출 증가를 기록했다. 특히 핀테크와 투자회사들은 AI 도입을 통해 더 정확한 모델 개발, 경쟁 우위 확보, 신규 상품 개발 등의 성과를 거둔 것으로 나타났다. 반면 상업은행과 소매은행은 운영 효율성 개선을 AI 도입의 가장 큰 성과로 꼽았다.

금융권 74%, AI 가속화를 위한 GPU 도입

금융 기관들의 AI 기술 인프라 투자도 활발하다. 응답 기업의 74%가 AI 학습과 추론을 가속화하기 위해 GPU를 도입했다. GPU는 복잡한 사기 탐지 모델을 밀리초 단위로 실행하거나 고객과의 실감나는 대화형 AI 상호작용을 제공하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. 현재 금융권에서는 머신러닝이 가장 널리 사용되는 AI 기술이며, 그 뒤를 딥러닝이 따르고 있다. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 자연어 처리(NLP/NLU) 기술의 도입도 증가하는 추세다.

2021년 AI 인프라 투자, 95%가 확대 계획

금융기관들의 AI 투자 의지는 더욱 강화되고 있다. 조사 대상 기업의 95%가 2021년에 AI 인프라 투자를 확대할 계획이라고 밝혔으며, 특히 44%는 투자 규모를 10% 이상 늘릴 계획인 것으로 조사됐다. 이는 기업 전반에 걸쳐 AI 기반 애플리케이션에 대한 수요가 급증하고 있음을 보여준다.

특히 금융기관들은 방대한 데이터를 처리하기 위해 데이터 과학자들이 더 빠르게 모델을 학습시키고 더 정확하고 효과적인 알고리즘을 생산할 수 있도록 GPU 기반의 인프라 투자를 확대하고 있다. 이러한 투자 확대는 금융권이 AI를 통한 디지털 혁신을 가속화하고 있음을 보여준다.

AI 도입의 최대 과제, “데이터 과학자 부족” 38%

금융 기관들이 AI 도입 과정에서 겪는 주요 어려움으로는 데이터 과학자 부족(38%), 기술 인프라 부족(35%), 데이터 부족(35%), 예산 부족(30%), 설명 가능성(30%) 등이 지적됐다. 특히 금융 서비스 산업의 복잡성과 규제 특성을 고려할 때, AI를 통해 원하는 결과를 달성하는 데는 여러 과제가 존재한다. 이러한 과제들을 해결하기 위해 금융 기관들은 인프라 투자 확대와 전문 인력 확보에 주력하고 있는 것으로 나타났다.

금융권 AI 도입의 3대 핵심 트렌드

이번 조사를 통해 금융 서비스 산업의 AI 도입과 관련된 세 가지 핵심 트렌드가 확인됐다. 첫째, 금융 서비스 기업들은 AI 인프라, 모델 개발, 배포 등 전 분야에 걸쳐 투자를 확대하고 있다. 둘째, AI는 고부가가치 서비스 강화와 창출, 운영 비용 절감, 중요 고객 및 비즈니스 데이터 보호 등을 통해 비즈니스 성공의 핵심 요소로 자리잡았다.

마지막으로, 금융 서비스 기업들이 AI를 활용하여 구현하고자 하는 수십, 수백 가지의 애플리케이션 중에서도 알고리즘 트레이딩, 사기 탐지, 포트폴리오 최적화가 가장 중요한 AI 활용 사례로 꼽혔다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.