金融 AI 市場 年平均 38.2% 成長한다…2026년 市場規模 17.4兆원 形成 展望

[IT東亞 김동진 記者] 다양한 産業群에 人工知能(AI) 椄木이 活潑한 가운데 信用評價와 貸出, 資産管理, 異常去來 探知, 로보틱 處理 自動化(RPA, Robotic Process Automation) 等 金融業務에도 AI 技術이 積極 導入되면서, 關聯 市場이 急速度로 膨脹할 것이란 分析이 나왔다.

信用情報院이 發刊한 ‘金融 AI 市場 展望과 活用 現況’ 報告書에 따르면, 우리나라 人工知能 市場 規模는 2019年 1兆5000億원에서 2021年 3兆2000億원으로 46.2% 增加했다. 2026年까지는 年平均 40.2% 成長해 17兆4000億원 規模를 形成할 것으로 觀測된다.

이 中에서 金融分野 人工知能의 國內 市場 規模는 2019年 3000億원에서 2021年 6000億원으로 45.8% 增加했으며, 2026年까지는 年平均 38.2%의 成長勢를 記錄, 3兆2000億원 規模 市場을 形成할 것으로 展望된다.

디지털 뱅킹에서 디지털 金融 플랫폼으로 鎭火 中

信用情報源은 現在 우리나라 金融 AI 市場이 旣存 모바일 金融去來에서 한 段階 더 나아가 AI를 活用한 디지털 金融 플랫폼 市場으로 進化하고 있다고 分析했다.

홍동숙 信用情報원 選任調査役은 “傳統 金融圈은 디지털 生態系 안에서 서비스 革新을 要求받고 있으며, 이에 金融圈은 根本的인 競爭力 確保와 差別化를 위해 AI 導入을 위한 投資와 努力을 進行하고 있다”며 "金融圈이 現在 AI를 主로 活用하는 分野는 信用評價와 로봇自動化, 異常去來 探知 等이다"라고 말했다.

信用評價는 債務者가 貸出金과 利子를 償還할 수 있을지를 測定해 信用等級이나 點數를 附與하는 作業이다. 金融圈은 該當 業務에 AI를 活用, 貸出 對象의 職業과 年齡, 性別, 貸出履歷, 延滯履歷 等의 데이터를 分析해 旣存 信用評價 模型을 細分化, 高度化하는 方式으로 業務 效率을 높이고 있다. 이를 통해 社會 初年生과 低信用者에도 信用 貸出을 提供할 수 있을지를 正確하게 判斷하고, 貸出 審査 過程에서 要求되는 複合한 書類나 金融機關 承認節次度 簡素化할 수 있다.

로봇自動化(RPA)는 單純 反復的 業務를 自動化하는 技術로, 金融商品, 이벤트 案內, 貸出 關聯 單純 書類作業, 자주묻는 質問에 對한 答辯 等에 主로 RPA가 活用되고 있다. 또 빅데이터 分析을 통해 顧客 性向에 맞춘 商品을 推薦하거나 포트폴리오를 構成해 資産管理를 돕는 로보어드바이저(RoboAdvisor) 서비스도 活潑히 導入되고 있다.

이 밖에도 金融圈은 各種 規制에 對應하면서 遵法監視 業務에 드는 費用과 時間을 줄이기 爲해 AI 基盤 遵法監視 시스템을 積極 導入하고 있으며, 金融詐欺를 探知하기 위한 AI 基盤 FDS(Fraud Detection System) 高度化도 活潑하게 推進하고 있다. FDS는 예컨대 出金 額數가 꾸준히 100萬원臺인 顧客이 어느날 3000萬원을 送金하면 非正常的 去來라고 判斷해 出金을 保留하고 疏明資料를 卽刻 要求하는 方式의 솔루션이다. 이를 통해 피싱 被害를 막아내는 成果를 올리고 있으며, 金融去來뿐 아니라 保險詐欺 豫防 等으로 活用 領域을 넓히고 있다.

홍동숙 選任調査役은 “金融分野에서 人工知能은 厖大한 데이터 分析을 통한 인사이트 導出로 새로운 收益創出을 돕고 있으며, 消費者에게 맞춤化 서비스를 提供해 顧客 經驗과 價値를 提高하는 데에도 쓰인다"며 "業務 프로세스 自動化 等을 통해 運用費用을 節減하고, 複雜한 金融 規制와 컴플라이언스 要求事項에 效果的으로 對應하도록 돕는 金融 AI 서비스가 現在 主로 活用되고 있다"고 말했다.

이어 “向後 3兆2000億원 規模로 成長할 國內 金融 AI 市場에서 공정하면서도 偏向되지 않은 人工知能을 活用할 程度로 技術을 高度化해, 顧客 滿足과 運用費用 節減뿐 아니라 信賴度 또한 높여야 한다"고 말했다.

글 /김동진 (kdj@itdonga.com)