한국거래소(KRX)에서 개최된 ‘2025 건전증시포럼’에서는 전문가들이 인공지능(AI) 금융의 중요성과 그로 인해 제공될 수 있는 깊이 있는 통찰에 대해 논의했다. 특히, 월가의 성공 사례를 바탕으로 한 AI 금융의 혁신에 주목하면서 한국의 금융 시장에서 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 국한된 현주소에 대해 우려를 표명하였다. 이러한 점에서 한국 금융의 AI 거버넌스와 데이터 규제의 필요성이 부각되었다.
AI 금융의 통찰 제공
AI 금융의 세계는 기존 금융 시스템을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 이는 깊이 있는 통찰을 제공하는 중요한 기반이 되고 있다. 골드만삭스와 마이크로소프트(MS)가 이미 AI를 적극적으로 활용하여 고객 서비스를 개선하고 데이터 분석의 효율성을 높인 사례는 많은 금융 기관들에 귀감이 되고 있다. 이러한 금융 공룡들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보면, AI가 통찰을 제공하는 방법과 그 효과를 명확히 이해할 수 있다. 첫째로, AI 금융은 데이터를 분석하고 예측하는 데 있어 인간의 한계를 극복하는 데 큰 역할을 하고 있다. 기존의 데이터 분석 방식은 대량의 정보를 수작업으로 처리하는 것이 대부분이었다. 그러나 AI는 알고리즘과 머신러닝 기술을 통해 방대한 데이터를 단시간 내에 분석하고, 빠른 속도로 예측 모델을 생성한다. 예를 들어, 금융 시장의 동향을 실시간으로 분석하고, 투자 기회를 예측하는 데 있어 AI는 전통적인 방법보다 훨씬 높은 정확도를 자랑한다. 둘째로, AI는 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 데도 혁신적인 기여를 하고 있다. 금융 기관들은 고객들의 거래 패턴과 선호도를 분석하여 개인화된 금융 상품을 추천할 수 있으며, 이는 고객의 만족도를 높이고 충성도를 증대시키는 데 기여한다. AI의 분석 능력을 통해 금융 기관은 고객의 미세한 행동 변화까지 감지하여 그에 맞는 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 갖게 된다. 이러한 점들에서 AI 금융은 단순히 데이터 분석을 넘어, 고객의 요구를 정확히 파악하고 예측하는 등 전략적 통찰을 제공하는 데 큰 기여를 하고 있다. 이는 한국 시장에서도 필수적인 변화이며, 다가오는 디지털 금융 시대에 발 맞추기 위한 준비가 절실하다.한국 금융의 RPA 한계 극복 필요
현재 한국 금융 시장에서 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 널리 활용되고 있으나, 이러한 시스템만으로는 한계가 분명하다. RPA는 반복적인 작업의 자동화를 통해 효율성을 높이는 데는 기여하고 있지만, 데이터 분석 및 예측의 영역에서 AI의 강력한 기능을 대체할 수 없다. 한국의 많은 금융 기관이 RPA에 의존하고 있는 현실은 앞으로의 성장 가능성을 가로막는 장애물이 될 수 있다. RPA 시스템은 특정 작업에 대한 자동화만을 가능하게 하며, 복잡한 의사결정 과정이나 변화하는 시장 상황에 대한 대응에는 부족함이 있다. 이로 인해 금융 기관들이 AI와 RPA를 통합하여 사용해야 하는 이유가 더욱 명확해진다. 예를 들어, 고객의 투자 성향 분석, 리스크 관리, 시장 예측 등 다양한 분야에서 AI와 RPA의 결합이 요구된다. AI가 제공하는 고급 분석 기능을 통해 RPA의 작업 효율성을 더욱 높일 수 있으며, 이는 궁극적으로 한국 금융 시장이 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않도록 하는 방법이 될 것이다. 한국 금융이 나아가야 할 방향은 AI 기술을 도입하여 더 나은 의사결정을 내리고, 고객의 요구에 민첩하게 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것이다. 이러한 변화는 시간과 비용을 절감하는 데 그치지 않고, 금융 서비스의 질을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 따라서 국내 금융 기관들은 RPA를 넘어 AI 중심의 혁신 전략을 세워야 하며, 이를 위한 연구개발 투자와 인재 양성이 필수적이다.AI 거버넌스 및 데이터 규제의 중요성
AI가 금융 분야에 미치는 영향이 커짐에 따라, AI 운영에 대한 거버넌스와 데이터 규제의 필요성 또한 강조되고 있다. 한국 금융 시장에서 AI를 도입하는 과정에서 적절한 거버넌스 체계를 마련하지 않으면 여러 가지 리스크가 발생할 수 있으며, 이는 고객의 신뢰를 잃거나 법적 문제를 초래할 수 있다. 따라서 핀테크 기업과 전통적인 금융 기관 모두가 AI의 윤리적 사용을 위한 체계적 접근이 필요하다. 또한, 데이터 규제 또한 중요한 이슈다. 금융 데이터는 매우 민감하며, 고객의 개인 정보 보호를 위해서도 철저한 관리가 필요하다. 데이터의 수집과 저장, 분석 과정에서 발생할 수 있는 법적 문제나 규제 준수의 필요성을 간과해서는 안 된다. 이에 따라 한국에서는 AI와 관련된 데이터를 어떻게 관리하고 사용할 것인지에 대한 명확한 가이드라인 설정이 시급하다. AI가 금융의 미래를 이끌어간다면, 그에 맞는 규제와 윤리 기준도 마땅히 수립되어야 하며, 이를 통해 고객의 신뢰를 얻고 안전한 금융 환경을 조성해야 한다. 결과적으로 이러한 거버넌스와 데이터 규제는 AI 금융이 발전하는 데 있어 필수적인 요소로 자리 잡을 것이다.결국, 한국 금융 시장은 AI 금융의 통찰력을 적극적으로 통해 기존 RPA의 한계를 극복하고, 충분한 규제와 거버넌스를 마련해야 한다. 이를 통해 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하고, 안정성을 확보할 수 있을 것이다. 각 금융 기관은 이러한 변화를 위해 AI 도입 전략을 신속히 세우고, 필요한 기술적 기반을 다져 나가야 할 것이다. 이제는 디지털 금융 시대를 준비하는 더 이상의 시간이 없다.
