AI, 금융산업 혁신과 리스크 관리 동시에 이끈다

인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 금융산업 전반에 혁신의 바람을 일으키고 있다. 동시에 새로운 리스크도 등장하고 있어, 금융기관들은 AI를 활용한 혁신과 리스크 관리라는 두 마리 토끼를 모두 잡아야 하는 과제를 안게 됐다.

AI 기술의 지속적 발전으로 사모펀드들이 포트폴리오 가치평가 방식을 재편할 수 있는 기회가 펼쳐졌다. 딜로이트는 향후 5~7년 내 포트폴리오 가치평가에 AI를 활용하는 사모펀드 비율이 최고 25%까지 오를 것으로 예상한다. AI 덕분에 사모펀드의 포트폴리오 가치평가 빈도도 높아질 것으로 전망된다.

AI를 활용한 가치평가가 더 자주 이뤄지면 사모자산의 투명성이 개선되어 기존 투자자들뿐 아니라 새로 유입되는 개인 투자자들에게도 매력적인 자산클래스가 될 수 있다. 또한 유통시장의 효율성 개선과 규모 확대도 더욱 용이해질 것으로 예상된다.

최근 수 년간 전 세계 규제당국들이 사모펀드 시장에 대한 개인 투자자들의 접근성을 확대하기 위해 노력을 기울이고 있다. 미국 증권거래위원회(SEC)는 적격투자자의 요건을 완화해, 기관투자자나 부유한 개인에게 국한되던 사모시장을 금융지식을 보유한 개인에게도 개방토록 했다. 또 유럽연합(EU) 집행위원회는 최근 ‘유럽 장기투자펀드에 관한 규정’을 수정해, 개인 투자자들의 사모펀드 시장에 대한 장벽을 낮췄다.

하지만 가치평가 프로세스에 AI를 도입하면 편향성과 환각 등 AI 모델 리스크, 사이버보안 리스크 등도 시스템 내에 같이 들여오는 셈이 된다. 적절한 관리와 감독 시스템을 갖추지 않으면 AI를 도입해 오히려 벌금을 내야 하거나 평판이 악화될 수 있다. 사모펀드들은 자체 규정과 업계를 선도하는 관리 및 감독 방식을 수립해야 포트폴리오 가치평가 등 핵심 활동에 신기술을 참신하고도 책임감 있는 방식으로 활용하는 선도자가 될 수 있다.

딜로이트는 생성형AI로 증강된 투자자문 앱이 개인 투자자들 사이 급격히 활성화되어, 2027년까지 주요 개인투자자문 수단이 되고 2028년에는 사용률이 78%에 달할 것으로 전망한다. 생성형AI 툴은 인터넷 연결만 된다면 누구든 사용할 수 있기 때문에, 투자자문 분야에서도 일반 투자자들 누구나 접근할 수 있는 전례 없는 기술적 혁명을 불러일으킬 것으로 예상된다.

AI 기반 투자자문 시장은 양방향에서 경쟁이 가열되고 있다. 내부 운영뿐 아니라 투자자문 등 고객 서비스에 생성형AI를 도입하는 금융기관들도 있는 한편, AI 역량을 기반으로 투자자문에 뛰어드는 테크 기업들도 있다. 결과적으로 생성형AI 시장이 성장할수록 투자자들이 누릴 수 있는 AI 기반 투자 정보, 리스크 관리 툴, 투자자문 서비스는 늘어날 것이다.

향후 수년간 생성형AI 덕분에 개인 투자자들이 받는 자문의 내용이 확연히 달라질 것이다. 생성형AI 툴의 금융자문 능력이 강화되고 더욱 보편적으로 활용되면, 현재 투자자문 분야의 플레이어들은 각각의 입장과 대응책에 따라 각기 다른 영향을 받게 될 것이다.

전 세계 기업들이 맞춤화와 효율성을 강화하기 위해 너도나도 AI를 도입하면서 이에 따른 리스크도 증가하고 있다. 딜로이트는 2032년 AI 리스크 대비 글로벌 보험료 총액이 미화 47억 달러에 달해 연평균 80% 증가할 것으로 전망한다.

생성형AI만 하더라도 사이버보안 위협, 지식재산권(IP) 침해, 편향적이거나 거짓된 결과, 역정보 및 허위정보, 개인정보보호 침해 등 여러 가지 리스크로 기업들이 막대한 손해를 볼 수 있다. 하지만 이러한 리스크에 대해 보험을 마련해 두면 우려를 해소함과 동시에 더욱 적극적으로 AI를 도입할 수 있는 원동력이 될 수 있다.

소수의 대형 재보험사들이 AI 보험 시장에 뛰어들었다. 독일 뮌헨 재보험(Munich Re)은 2018년 주로 AI 스타트업들을 겨냥한 AI 보험상품을 출시했다. AI 개발자, 도입 기업, AI 모델을 자체 개발하는 기업들을 위한 보험상품도 나왔다. AI 제품의 성능을 보장하는 보험상품을 출시한 아밀라 AI(Armilla AI) 등 몇몇 인슈어테크(insurtech) 스타트업들도 AI 보험시장 진입을 시도하고 있다.

생성형AI 툴이 갈수록 정교해지고 사용이 용이해지는 만큼, 향후 수 년간 은행과 고객을 상대로 한 사기행위가 횡행할 것으로 우려된다. 딜로이트는 미국 내 생성형AI 기반 금융사기 피해액이 2023년 미화 123억 달러에서 2027년 400억 달러로 연평균 32% 증가할 것으로 전망한다.

생성형AI 때문에 금융기관과 이들의 고객을 상대로 한 사기행위의 유형과 범위가 무한대로 증폭되고 있다. 기술 혁신이 놀라운 속도로 이뤄지는 만큼, 은행들이 범죄 수법을 미리 파악하기가 갈수록 어려워질 것이다. AI 기반 딥페이크의 ‘자기 학습’ 시스템은 끊임없는 업데이트로 컴퓨터 기반 탐지 시스템을 무용지물로 만든다.

은행들은 생성형AI 기반 사기에 대한 대응책 마련에 초점을 맞춰야 경쟁력을 유지할 수 있다. 첨단기술과 인간의 직관력을 융합해 사기행위에 선제적으로 대응할 수 있는 기술 활용법을 모색해야 한다. 만병통치약은 없으므로, 사기방지팀은 다양한 범죄 수법을 미리 파악해 대응할 수 있도록 끊임없이 학습 속도를 가속화해야 한다.

기술 발전의 속도가 워낙 가파른 만큼, 은행들은 사기방지 툴을 개발하는 외부 기관과의 협력도 강화할 필요가 있다. 특정 기업에 대한 위협은 곧 여러 기업과 경제 전반의 위협으로 확산되므로, 은행 리더들은 은행 업계 내외부 기관들과 협업 전략을 수립해 생성형AI 기반 사기행위에 대응해야 한다.

AI 기술은 금융산업에 혁신의 기회를 제공하는 동시에 새로운 리스크도 야기하고 있다. 금융기관들은 AI를 활용한 혁신을 추구하면서도 리스크 관리에도 만전을 기해야 할 것이다. 이를 통해 AI 시대에 금융산업의 핵심 가치를 지키면서 지속가능한 성장을 이룰 수 있을 것이다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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