생성AI의 폭발적인 증가로 인한 규제 및 윤리적 문제의 파도 속에서 금융 서비스 부문도 변화를 맞고 있다. 은행, 보험사 및 기타 금융 기관들은 앞으로 생성AI 및 기타 혁신적인 기술들의 위험과 보상의 균형을 어떻게 맞출 것인가?

AI 및 분석 전문 업체인 SAS의 전문가들은 업계가 소비자와 이해관계자들의 기대를 충족시키기 위해 전력 질주함에 따라 성공과 실패가 혼재할 것으로 예상하고 있다.

은행 장애 증가

2024년에는 은행에 더 많은 장애가 발생할 것이며, 이로 인해 은행은 위험 관리에서 가장 중요한 질문인 '우리의 부도 확률은 얼마인가?'를 생각하게 될 것이다. 그리고 이 실존적 질문에 답하기 위해 도구와 기술을 구현할 것이다.

위험 전문가들을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 기업의 80%가 자산부채관리(ALM) 기능을 대폭 개선할 것으로 나타났다. 그러나 ALM과 기타 위험 또는 비즈니스 기능 간의 데이터 공유를 완전히 자동화했다고 답한 기업은 1/3 미만이었다.

AI가 금융 범죄 규정 준수 변화 촉진

전 세계 규정 준수 비용이 2740억 달러에 달하고 그 중 60%가 인건비다. AI는 AML(자금 세탁 방지) 프로그램의 판도를 바꿀 것이다. UN에 따르면 전 세계적으로 매년 2조 달러가 세탁되고 있다. 그러나 범죄 수익의 1%만이 압수되고, 경보의 95%가 허위 사실이다.

기계 학습과 네트워크 분석으로 현재의 AML 시스템을 강화하면 AML 조사관 및 규정 준수 그룹에 고품질의 경고를 보냄으로써 위음성 및 위양성 비율을 줄여 거래 모니터링을 크게 향상할 수 있다.

이익과 위험 양면성의 CBDC

나이지리아의 e나이라(eNAIRA)와 같은 중앙은행 디지털 통화(CBDC)는 현재 80개국 이상 정부에서 연구되고 있다. 2024년에는 시민에게 더 큰 금융 포용성을 제공할 수 있는 안전한 정부 지원 디지털 결제 옵션이 일반화될 것이다.

그러나 CBDC는 재정적 손실 및 데이터 손상, 계정 탈취, 노새 계정을 통한 유출을 통한 노출이 증가해 사기 및 금융 범죄 위험도 수반될 것이다.

생성AI의 시대

대형 언어 모델(LLM)을 만병통치약으로 둘러싼 과대 광고는 개인정보 보호 문제, 법적 조치의 가능성, 이러한 아키텍처 구축 및 유지 관리에 드는 엄청난 비용으로 인해 가라앉을 것이다.

그 대신 초점은 특정 사용 사례에 대해 LLM을 수익화하는 데로 옮겨갈 것이다. 선택된 소수의 공급 업체는 기본적인 '대화 모델'을 제공하는 반면, 더 큰 그룹은 개별 기업이 자체 목적에 맞게 조정하는 데 도움을 줄 것이다."

AI가 경기 침체 방지 '현재는'

AI와 자동화의 발전은 생산성 향상을 가져올 것이다. 자본 대 노동 비율이 상승해 생산성 향상에 더욱 기여할 것이다. 따라서 급증하는 채무 불이행과 구조적 실업에도 불구하고 대부분의 경제가 경기 침체를 피할 수 있을 것이다. 그러나 일부에서는 경기 침체와 같은 상황을 맞을 것이다.

위험 모델 재보정

COVID-19 팬데믹으로 인해 은행들이 위험 결정 모델을 신속하게 재구축하고 배포한 반면 다른 은행들은 데이터 수집에만 수개월을 소비했다.

2024년에 다가오는 경기 침체 위험과 높은 채무 불이행률로 인해 은행들은 더 관련성 높은 모델, 대출 정책과 예측에 대비해야 한다. 이를 통해 IT 인프라의 속도와 민첩성, 광범위한 기능을 테스트해야 한다.

고객 경험 강화하는 대화형 AI

챗봇은 금융 서비스에서 새로운 것이 아니다. 하지만 인간 대 인간의 상호 작용을 더 잘 모방하는 챗봇이 있다면 어떨까?

2024년에는 생성AI 기술의 발전으로 보험사, 은행 및 기타 산업 분야의 기업들이 대화형 AI를 도입하고 고객 커뮤니케이션을 간소화할 것이다. 이를 통해 조직들은 더 복잡한 작업과 시나리오에 인력을 우선 지원해 운영 효율성은 높이고 비용을 절감할 수 있다.

디지털 뱅킹 혁명 속 '은행 없는' AI 

2024년에 현명한 은행들은 디지털 뱅킹 혁명이 누구에게 가장 큰 도움이 되었는지, 누구에게 뒤처졌는지를 조사해 더 포괄적인 고객 경험을 만들기 위해 노력할 것이다. 주요 거리와 쇼핑몰의 지점 수의 급격한 감소는 많은 계좌 보유자들을 '은행 없는' 고객으로 만들었다.

디지털 신뢰가 부족한 사람들은 온라인으로 금융 기관과 상호 작용하는 데 어려움을 겪고 있다. 반면 2021년 말 조사에 따르면, 영국 고객의 1/4은 다시는 은행 지점에 발을 들여놓지 않을 것이라고 말했다. 미래를 대비하는 금융 기관들은 AI 기반의 디지털 참여를 풍부한 지점 생태계에 접목해 경쟁력 있는 차별화 요소로서 연결성과 원활한 고객 경험을 제공할 것이다.

AI '설명 가능성'은 보험의 공정성∙투명성 추진

AI가 보험 부문의 윤리적 재조정을 촉발할 수 있을까?

보험통계적으로 정당화된 위험 결정은 의도치 않게 역사적으로 소외된 집단의 불평등을 심화시킬 수 있다. 그러나 보험사의 AI와 ML 도입을 위해서는 그들의 모델과 알고리듬이 (프리미엄 가격 책정이나 청구에서) 결정을 내리는 방식을 이해해야 한다. 이러한 AI 설명 가능성은 업계 전반에 걸쳐 투명성과 공정성에 대한 새로운 표준을 확립할 수 있다.