AI로 돈을 더 잘 벌려면…금융사들이 택한 미래 전략

생성형 AI, 금융 코어 시스템을 현대화하다

금융산업이 인공지능(AI) 기술로 대전환을 맞이하고 있다. 딜로이트의 '2025 금융산업 전망' 보고서에 따르면, 금융기관들은 기존의 기술 인프라를 혁신하고, 고객 경험을 개선하며, 리스크 관리 역량을 강화하기 위해 AI 기술을 적극 도입하고 있다. 특히 생성형 AI(Generative AI)를 통해 금융의 서비스 제공 방식이 근본적으로 변화하고 있다.

딜로이트 보고서는 금융업계에서 생성형 AI 기술이 필수 도구로 자리 잡고 있음을 강조한다. 생성형 AI는 단순한 프로세스 자동화에서 벗어나 복잡한 코어 시스템을 현대화하고 금융기관의 비즈니스 모델을 전면 개편하는 데 중추적인 역할을 하고 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLM) 도입은 금융기관이 해결하기 어려웠던 기술 부채(Technical Debt) 문제를 해소하고, 복잡한 금융 상품을 효율적으로 관리할 수 있는 길을 열어준다. 보고서에 따르면, 생성형 AI는 은행의 기존 시스템을 현대화하여 거래, 분석, 고객 관리 등 다양한 업무에서 큰 변화를 이끌어내고 있다.

클라우드 및 데이터 투자, 생성형 AI 도입으로 가속화

딜로이트가 발표한 조사 결과에 따르면, 생성형 AI(Generative AI)의 도입으로 인해 은행들이 클라우드 및 데이터 관리에 대한 투자를 대폭 확대하고 있는 것으로 나타났다. 전 세계 306개 은행 및 금융시장 리더들을 대상으로 진행된 이번 조사에서, 응답자들은 생성형 AI가 클라우드 소비와 데이터 관리뿐 아니라 머신러닝(ML) 초기 시스템, 하드웨어 및 네트워크 인프라 투자에도 큰 영향을 미치고 있다고 답했다.

보고서에 따르면, 클라우드 소비 분야에서는 응답자의 절반 이상이 향후 투자가 증가(55%)하거나 급증(20%)할 것이라고 답했다. 이는 생성형 AI가 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 데 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. AI 모델이 더 많은 데이터를 학습하고 예측 분석을 수행하려면 기존의 온프레미스(On-premise) 시스템을 넘어 클라우드 기반 시스템으로 전환하는 것이 필수적이다.

또한, 데이터 관리 분야에서도 비슷한 추세가 나타났다. 조사에 따르면, 59%의 은행들이 데이터 관리에 대한 투자를 확대할 것이라고 응답했으며, 이 중 24%는 급증할 것이라고 밝혔다. 이는 생성형 AI가 고도화될수록 대규모 데이터 세트의 정제와 관리가 중요해지고, 이를 통해 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 확보할 필요가 높아지고 있음을 보여준다.

한편, 초기 AI 및 머신러닝 시스템 구축에 대한 투자 계획을 밝힌 금융기관들도 상당수였다. 응답자의 47%가 이 분야에서 투자를 증가시킬 예정이며, 16%는 급증할 것이라고 답했다. 이는 금융기관들이 더 많은 생성형 AI 모델을 활용하기 위해 초기 단계부터 강력한 머신러닝 인프라를 구축하고 있음을 시사한다.

또한, 하드웨어와 네트워크 인프라 분야에서도 투자가 늘어날 전망이다. 하드웨어 분야에서는 응답자의 44%가 투자 증가를 예상했으며, 9%는 급증할 것이라고 응답했다. 네트워크 인프라에 대한 투자 확대는 특히 커뮤니케이션 네트워크 부문에서 두드러지는데, 응답자의 48%가 증가를, 7%는 급증할 것이라고 답했다. 이는 생성형 AI 도입에 따라 대규모 데이터 전송이 필요해지고, 안정적이고 빠른 네트워크 환경을 구축하는 것이 중요해졌기 때문으로 풀이된다.

AI 기반 리스크 관리

AI 도입이 금융산업을 혁신하고 있지만, 동시에 새로운 위험 요인을 초래할 수 있다는 점도 간과할 수 없다. 딜로이트는 AI가 가져오는 주요 리스크로 편향된 결과물, 개인정보 침해, 투명성 부족 등을 꼽으며, 이를 해결하기 위해 전주기 거버넌스와 관리 프레임워크가 필요하다고 강조한다.

특히 보고서는 금융기관들이 그림자 AI(Shadow AI) 문제에 직면할 수 있다고 경고한다. 그림자 AI란 조직 내 공식 관리 체계를 벗어나 사용되는 AI 기술을 뜻하며, 이로 인해 예상치 못한 리스크가 발생할 수 있다. 따라서 금융기관은 AI 사용 정책을 강화하고, 전사적 리스크 관리 프로그램을 이행해야 한다고 지적한다.

금융기관들의 AI 혁신 사례: 본드GPT+부터 가상 애널리스트까지

딜로이트 보고서에 따르면, 여러 글로벌 금융기관들이 AI 기술을 활용하여 업무 효율성을 크게 향상시키고 있다. 예를 들어, 골드만삭스는 생성형 AI를 통해 개발자들이 더욱 효율적으로 코드를 작성할 수 있도록 지원하고 있으며, 이를 통해 개발 속도가 20% 향상되었다. 모건스탠리는 고객 상담을 지원하는 AI 솔루션인 ‘AI@모건스탠리디브리프’를 개발하여 고객 맞춤형 서비스를 실시간으로 제공하고 있다.

또한, LTX는 본드GPT+라는 AI 솔루션을 출시하여 복잡한 채권 관련 질문에 실시간으로 답변할 수 있는 서비스를 마련했다. 이와 함께 보야 인베스트먼트 매니지먼트는 AI 기반 가상 애널리스트를 도입해 인간 애널리스트의 투자 종목 제안 과정을 보완하고 있다. 이러한 AI 기술 활용은 금융기관들이 고객 서비스와 내부 운영을 더욱 효율적으로 개선하는 데 기여하고 있다.

신뢰할 수 있는 AI 구축의 필요성

금융기관들이 AI 도입에서 가장 우선시해야 할 요소는 신뢰성과 안전성이다. 딜로이트는 금융기관들이 AI 기술의 전주기 관리 방식을 도입하여 AI 모델의 공정성, 투명성, 책임성을 확보해야 한다고 강조한다. 특히 보고서는 금융기관들이 AI 기술을 도입할 때 데이터 파이프라인 통합과 데이터 품질 관리에 집중해야 한다고 지적한다. 이를 통해 데이터의 분절화 문제를 해결하고, 보다 안전하고 일관된 데이터를 기반으로 AI 모델을 개발할 수 있다.

AI의 금융산업 미래 전망

딜로이트는 2025년까지 AI 기술이 금융업계의 핵심 경쟁력이 될 것이라고 전망했다. 특히 생성형 AI가 금융산업의 다양한 분야에서 생산성 향상과 비용 절감을 이끌어낼 것으로 보인다. 그러나 보고서는 AI 기술 도입에 따른 리스크를 무시하고 무분별하게 AI를 도입하는 것은 위험할 수 있다고 경고한다. 금융기관들은 AI 기술을 통해 얻을 수 있는 이점을 극대화하면서도, 책임 있는 AI(Responsible AI) 구축을 통해 리스크를 완화해야 한다고 강조한다.

AI가 바꾸는 금융의 미래