美 대형은행들, AI 도입 경쟁 불붙었다

미국 대형은행들이 AI 붐이 금융 업무에 미칠 파급 영향에 주목하고, AI를 활용한 비즈니스 개발에 본격적으로 나서고 있다.

대형은행 가운데 JP모건체이스, 캐피털원, 로열뱅크오브캐나다 등이 다른 경쟁사보다 앞서가고 있다고 12일(현지시각) 악시오스가 보도했다.
보도에 따르면, 일부 은행들은 다양한 선제적 실험과 투자 덕분에 AI를 활용하는 과정에서 나타나는 복잡한 문제에서 점차 벗어나고 있다. 다만 일부 은행들은 변화 잠재력도 인정하고 있지만, 실제 생산성 향상 구현에는 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다.

이들 대형은행들은 고객 서비스 개선, 투자 및 위험 관리, 운영의 효율화, 사기 예방 등 다양한 분야에서 생산성을 획기적으로 향상하기 위한 기술을 개발하려고 AI 도입을 가속화하고 있다.

글로벌 정보회사인 IHS 마킷의 AI 은행 보고서에 따르면, 북미는 은행 분야에서 가장 큰 AI 시장이 될 것으로 예상했다. 북미의 AI는 2018년 147억 달러의 비즈니스 가치에서 2030년까지 거의 790억 달러로 증가하고, 2030년까지 총 3,000억 달러가 투자될 것으로 전망했다.

엔비디아의 네 번째 연례 금융 서비스 AI 현황 보고서에 따르면, 압도적인 91%의 금융 서비스 기업이 AI를 평가 중이거나 이미 프로덕션에 사용하고 있다. 또한, 이 회사는 금융기관들과 협력해 AI 전략을 개발하고 실행하고 있다. 예를 들어, 도이치은행은 엔비디아와 다년간의 혁신 파트너십을 맺고 AI를 금융 서비스에 도입해 비용을 최대 80%까지 절감한다는 목표를 발표한 바 있다.
또한, AI 벤치마킹 및 인텔리전스 플랫폼인 에버던트 인사잇츠에 따르면, 은행은 2023년 발표한 AI 관련 전 논문의 45%를 차지하며 AI 연구를 지배하고 있으며, 뱅크오브아메리카와 캐피털원은 AI 중심 전 특허 출원의 67%를 차지할 정도이다.

JP모건 체이스의 제이미 다이먼 CEO는 AI 활용 결과가 “엄청날 것”이라고 “완전히 확신한다”고 밝혔다. 이 회사는 현재 2,000명 이상의 AI 전문가를 고용하고 있다.

모건 스탠리는 아직 오픈 AI가 금융 분야 정보와 지식을 학습하는 가운데, 직원 교육에 AI를 활용 중이며, 이를 통해 은행이 사용하는 새로운 AI 비서에 적용하고 있다. AI 비서의 능력 향상을 위해 지속 학습과 미세 조정을 통해 정보 탐색 및 분석 기능을 계속 강화하고 있다. 이 회사는 7월 이전에 고객 동의하에 통화를 녹음하여 요약 및 권장 조치를 작성할 수 있는 ‘디브리핑’이라는 제품도 출시할 예정이다.

국내에서도 KB국민은행은 AI 혁신플랫폼부와 함께 AI 은행원을 개발했고, 이는 구글 클라우드와 클라우드 관리 기업인 메가존과 협업에서 탄생한 것이다. 신한은행도 KT, LG AI 연구원, 네이버 등 국내 LLM 기업 및 테크 기업과 협력해 대출 상품 데이터를 활용한 실증 프로젝트를 수행 중이다.

AI 활용에 성공한 사례를 보면, 이들은 24시간 고객 문의에 자동으로 답변하고, 개인 맞춤형 금융 상품 추천 등을 통해 고객 만족도를 높이고, 또한, 고객의 감정을 분석하여 적절한 시점에 맞춤형 서비스를 제공하고 있다.

특히, AI 알고리즘을 활용해 시장 상황을 분석하고, 투자자의 위험 성향을 고려하여 최적의 투자 포트폴리오를 제시한다. 이외 사내에서 반복 업무를 자동화해 생산성을 높여 업무에 집중할 수 있도록 하고, 대량의 데이터를 분석해 업무 프로세스를 개선하고, 비용을 절감하고, 규제 준수 관련 업무 자동화를 통해 실수를 방지하고, 효율성을 높이고 있다.

다만, 대부분의 금융기관들은 AI 관련 학습 단계에 있으며, 일부 AI 도구만 제공하는 상태이고, AI 활용에 앞서가는 성공한 금융기업들은 직원 교육, 올바른 사용을 위한 통제, 그리고 AI 활용 방안에 대한 집중하고 있다.

이는 AI의 잠재력을 극대화할 수 있는 AI 사용법을 알아낸 은행이 없음을 시사한다. 앞서가는 은행들은 AI 비서의 능력 향상을 위해 지속적인 학습과 미세 조정을 통해 정보 탐색 및 분석 기능을 계속 강화하고 있다.

결국, AI 도입은 금융 산업의 생산성을 획기적으로 높일 잠재력이 있지만, 아직 초기 단계이며, 윤리 문제, 데이터 보안, AI 기술에 전문성 있는 인력 부족과 기존 금융 인력 변화 등 다양한 과제를 해결해야 하는 과제를 안고 있다.


박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com