삼성증권 버추얼 애널리스트, 미래에셋증권 퇴직연금 로보어드바이저, KB국민은행 금융AI센터, 신한AI, KB-DAM, 우리금융그룹 디지털 유니버설 뱅크… AI, 금융 전망 예측까지 할 수 있을까?

인공지능(AI，Artificial Intelligence) 기술은 인간의 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같이 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현하기 위한 ICT(Information & Communication Technology) 기술로 데이터와 지식이 산업의 핵심 경쟁 원천이다.

금융분야는 2020년 8월 마이데이터 도입과 데이터 결합 활성화 등 빅데이터 활성화 기반이 구축되어 데이터 활용 및 AI 기반의 분석 서비스 활용이 가장 활성화된 분야다. AI 기술 활용 범위와 잠재력 역시 무궁무진하다. 현재 금융분야는 AI 활용 초기 단계로 로보어드바이저, 챗봇, 상품추천, 이상거래탐지, 신용평가 및 여신심사 등에서 AI를 활용 중이다.

AI 금융 서비스의 확장성

삼성증권이 유튜브 채널에서 실제 애널리스트를 AI로 학습시킨 2명의 '버추얼애널리스트'를 통해 투자 정보를 전달하고 있다. 사진=삼성증권 제공

올해 7월 구독자 108만 명을 돌파해 현재 110만 명의 구독자를 보유하고 있는 삼성증권 유튜브 채널에는 버추얼 애널리스트라고 불리는 가상인간이 주간 시장 전망과 투자 리포트를 전달한다. 이들은 실제 삼성증권에서 활약하는 애널리스트의 모습과 음성 등을 인공지능(AI) 기술로 학습시켜 만든 가상인간이다. 삼성증권이 AI휴먼 전문기업 딥브레인과 함께 개발했다.

삼성증권은 가상인간 기술을 현업에서 실제 활약 중인 애널리스트에게 적용했다. 올해 5월 정명지 투자정보팀장, 장효선 글로벌주식팀장을 복제해 만든 가상인간은 유튜브 국내외 시황 관련 콘텐츠 등에서 유용하게 사용되고 있다. 투자자에게는 실제 애널리스트의 모습과 목소리를 통해 시장 전망을 직접 듣는 것 같은 효과를, 애널리스트에게는 반복되는 촬영의 수고를 덜고 시장 전망 분석 업무에 집중하는 혜택을 창출하는 기술 서비스다.

미래에셋증권은 빅데이터, 머신러닝, 인공지능 기술을 토대로 알고리즘 기반의 자산 포트폴리오 구성, 모니터링, 리밸런싱을 결정하고 자산을 관리해주는 로보어드바이저 서비스를 고객 자산 관리 영역에서 적극 활용하고 있다. 사진=미래에셋증권

2015년 12월 미래에셋증권과 M&A를 발표한 KDB대우증권은 그해 9월 업계 최초로 로보어드바이저 사업을 론칭한 바 있다. ‘로보 어드바이저(RA, Robo-Adviser)’는 로봇(Robot)과 투자 전문가(Adviser)를 합쳐 만든 단어로, 컴퓨터 알고리즘을 사용해 고객과 금융 데이터를 분석하고 어떤 상품에 투자하면 좋을지 추천해 주는 서비스이다. 자산 포트폴리오 관리 영역에서는 투자자가 입력한 정보를 토대로 알고리즘을 활용해 자동으로 시장 상황에 따라 리스크를 조정해가며 자산을 관리한다.

미래에셋증권은 지난 9월 이를 기반으로 한 '퇴직연금 로보어드바이저 서비스'를 출시했다. 미래에셋증권은 연금의 장기투자 속성을 고려해 적립식 투자로 안정적 성과를 창출할 수 있는 투자 알고리즘을 2016년부터 6년의 R&D(연구개발) 끝에 자체 개발에 성공, 퇴직연금 로보어드바이저에 탑재했다고 설명했다. 12월 7일 기준 3개월 만에 본 서비스 가입자가 2000명을 넘어섰고 가입 금액은 1500억 원에 육박한다고 밝혔다.

삼성증권은 펀드와 상장지수펀드(ETF) 상품을 활용해 인공지능(AI) 기반의 개인별 맞춤형 포트폴리오를 제공하는 디지털 자산관리 서비스 주식굴링을 10월 론칭했다. 사진=삼성증권 제공

이 밖에도 증권사는 자체 개발한 AI 기반 로보어드바이저 서비스를 적극 선보이고 있다. 삼성증권의 '주식굴링' 서비스를 비롯해 키움증권이 자체 개발한 인공지능(AI) '키우Go', 하나증권의 AI 상장지수펀드(ETF) 분산 투자 서비스 '로보랩' 등이 이에 해당한다.

또한 로보어드바이저 핀테크 업체와의 업무 협약도 확대되고 있다. KB증권은 로보어드바이저 업체인 콴텍과 손잡고 연금저축 서비스를 선보였으며, 한화투자증권은 콴텍과 제휴하여 한화 AI 알고리즘랩을 출시했다.

한편, 신한은행은 디지털 데스크와 스마트 키오스크에 지난해 9월 AI 은행원을 투입하고 AI 관련 서비스 범위를 확장해왔다. AI 은행원은 영상 합성과 음성 인식 기술을 활용해 디지털데스크 등 디지털 금융 기기에서 ▲입출금 통장 개설 ▲예·적금 통장 개설 ▲신용대출 신청 ▲예금담보대출 신청 등 총 50여 개 금융 업무를 제공한다. 신한은행은 AI 은행원을 서소문, 한양대학교 등 디지로그 브랜치의 디지털 데스크를 중심으로 40여 개 지점에 적용한 후 점차 확대할 예정이다.

신한은행은 AI 환율예측모형, AI 안심전환대출, AI 기반 외환거래 디지털 감시, AI 이상행동탐지 ATM 확대에 이르기까지 예측부터 감시까지 AI 서비스를 다방면에서 활용하고 있다.

이처럼 금융계는 투자 예측부터 포트폴리오 구성, 은행원/애널리스트 서비스 업무 대체를 비롯해 금융거래 감시 영역까지 AI를 적극 활용하며 금융영역의 AI 서비스 범위를 지속 확장하고 있다.

금융이력부족자, 취약차주 끌어안는 AI

신한은행과 우리은행은 머신러닝 기반의 대안신용평가모형을 개발하여 대안정보를 활용해 금융이력부족자에 대한 대출을 확대하는 등 금융 포용성 제고를 위한 기술 고도화를 지속할 계획을 밝혔다. 사진=unsplash

AI는 이 밖에도 금융이력부족자(Thin-filer)의 신용평가를 가능케 함으로써, 합리적 조건으로 금융을 이용할 수 있는 여건을 조성해 금융 포용성을 제고하기도 한다. AI를 활용하면 대량의 비정형·비금융 데이터를 수집‧분석해 대안신용평가 모형을 개발하고 운용하는 것이 가능하기 때문이다.

신한은행은 작년 10월부터 대안정보를 활용한 AI(인공지능) 머신러닝 기반 전략 신용평가모형을 구축해 이를 적용해오고 있다.  대안정보란, 금융정보가 부족한 고객의 정교한 평가를 위해 기존 금융정보를 보완할 수 있는 정보를 말한다. 대안정보에는 통신정보, 소액결제정보, 자동이체정보, 유통정보, 노란우산공제 가입정보, 가맹점 정보 등이 있다. 신한은행은 신용평가 고도화 프로젝트에 신한은행 인공지능 플랫폼 SACP(Shinhan AI Core Platform)를 도입했다.

신한은행이 구축한 전략 신용평가모형은 금융정보를 보완할 롯데 멤버스, 소액 결제, 카드가맹점 결제, 입출금 계좌 이용 등 생활 밀착형 데이터를 내부 신용평가 과정에 추가해 기존 모형 성능을 보완하고 금융정보가 부족한 고객의 평가 정확도를 개선했다. 또한 작년 12월 출시한 음식주문 중개 플랫폼 '땡겨요'에 축적된 정보를 활용해 이 모형을 개선해 나갈 계획이라고 밝혔다.

이 밖에도 카드 매출, 재방문 이용수 등 가맹점 결제데이터를 활용한 음식점 특화모형을 개발해 모형 개선 속도를 높이고 신사업과 우량차주를 적극 발굴할 계획이다.

우리은행은 대안신용평가모형 고도화를 완료해 12월 중 대출 심사에 적용한다고 13일 밝혔다.

우리은행은 은행권 최초로 티맵모빌리티의 운전자정보를 머신러닝(Machine Learning)방법에 적용해 대안신용평가모형의 변별력을 높였다. 새희망홀씨 대출 등 중금리 상품 이용 고객의 심사를 정교화하고 우량고객을 추가로 선별해 대출 가능 고객군을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

또한, 취약차주 전용 모형을 개발해 금융정보가 부족한 취약차주를 지원한다. 기존에는 사회초년생 등 연 소득이 낮은 직장인이 상대적으로 낮은 등급으로 평가받았으나 취약차주 전용 모형으로 긍정적인 대안정보를 보유한 고객은 추가로 한도를 부여받을 수 있게 된다.

한편, 개인사업자 신용평가모형에는 노란우산공제 가입정보 등을 추가로 도입해 금융정보가 부족해 신용평가 시 대출 사각지대에 놓였던 개인사업자에 대한 포용적 금융 실현도 가능해진다.

우리은행 관계자는 “대안신용평가모형을 고도화함으로써 정교한 신용평가를 통한 리스크 관리 뿐만 아니라 취약차주 등 대출 실수요자들에 대한 한도 제공 등 고객들에게 양질의 금융 서비스가 더욱 확대될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

AI 특화 센터 설립으로 기술 고도화 나선 금융사
가까운 미래에 인공지능(AI)의 투자 예측이 애널리스트의 그것을 대체하는 날이 올 것인가? 무궁무진한 데이터를 정밀하게 분석해 투자와 자산관리 영역에서 미래에 대한 예측 정합성을 높이고 디지털 시장을 선점하기 위한 금융 기업들의 기술 고도화 경쟁이 활발하다.

KB자산운용이 개발한 KB-DAM 분석시스템이 전세계 주요 24개 지역의 1개월, 3개월 후 주식/채권 지수 변화를 예측하여 투자 전망치를 신호등 형태로 나타내고 있다. 사진=KB자산운용 사이트 캡처 

KB자산운용의 인공지능 솔루션인 ‘앤더슨(Anderson)’은 딥러닝을 통해 주어진 데이터를 활용, 의사결정을 내리는 모델이다. 경제 상황, 시장 리스크 등을 고려해 의사결정을 내릴 수 있는 데이터를 투입하면 스스로 결괏값을 내놓는 알고리즘으로 주로 증시 예측에 활용되고 있다.

KB금융그룹은 빅데이터 기반 시장 흐름 분석 시스템이자 투자분석 AI 플랫폼인 앤더슨을 한층 더 고도화 한 KB-DAM(Digital Asset Management)을 선보였다. KB자산운용은 KB-DAM을 적용하여 KB Star ETF 사이트를 통해 ‘AI 투자 시그널’을 제시하고 있다. 시시각각 변화하는 실시간 경제 데이터를 반영해 1개월, 3개월 이후 증시 예측을 다섯 단계(Best, Good, Soso, Bad, Worst) 신호등 색상으로 나누어 전망한다. 또한 KB-DAM 기반의 전망을 토대로 ‘KB 올에셋 AI 솔루션 펀드’ 상품을 운용하고 있다.

KB국민은행은 지난해 금융AI센터를 신설해 금융 IT서비스 혁신을 위한 AI기술 내재화에 집중하고 있다. 특히 AI언어엔진(KB-STA)과 AI광학문자인식엔진(KB AI-OCR) 개발, AI윤리기준 선언과 AI기술 기반 개인화된 금융서비스(AI금융비서) 출시 등 디지털 경험 혁신에 집중하고 있다. AI기반의 금융서비스 제공을 통해 KB국민은행이 실현하고자 하는 목표는 초개인화된 금융서비스를 제공하는 것이다.

KB국민은행이 자체 개발한 금융 분야 AI언어엔진이 적용된 AI 금융비서의 모습. 딥브레인AI와 키오스크형 AI 금융비서를 공동개발하였다. KB국민은행은 AI 금융비서를 모바일 등으로 확장할 계획이라고 밝혔다. 사진=딥브레인AI

KB국민은행은 이를 위해 2020년부터 자체 개발한 금융 분야 AI언어엔진(KB-STA)을 기반으로 관련 금융서비스를 고도화하고 있다. AI언어엔진은 금융에 특화된 언어 모델로서 고객의 언어를 인식하고 의도를 분류하여 최적의 답을 도출하는 역할을 수행한다. AI언어엔진은 KB국민은행 영업점에 배치된 ‘AI금융비서’, 고객상담센터에서 운영하는 ‘챗봇’과 ‘콜봇’, 빅데이터 기반 시장 흐름 분석 시스템 ‘KB-DAM’ 등에 적용되었다. 이를 통해 AI 은행원이 음성인식 기술로 고객과 대화하며 원하는 업무를 파악하고 최적의 답을 기반으로 고객에게 응대하는 것이 가능해졌다.

신한금융그룹이 16번째 자회사 '신한에이아이(AI·인공지능)’를 2019년 9월 3일 공식 출범시켰다. (왼쪽부터)성대규 신한생명 사장, 임영진 신한카드 사장, 배진수 신한AI 사장, 조 회장, 진옥동 신한은행장, 김병철 신한금융투자 사장, 이창구 신한BNPP자산운용 사장. 사진=신한금융그룹 

신한금융그룹은 2019년 9월 인공지능 기반 투자자문사, ‘신한AI’를 공식 출범시켰다. 신한AI는 금융 전문성과 최신 AI 기술을 결합해 자체 개발한 AI 투자자문플랫폼 ‘NEO(네오)’와 시장리스크 조기감지시스템 ‘MWS’ 등을 선보였다.

인공지능 머신러닝을 기반으로 투자 전략수립에 활용되는 플랫폼인 네오의 개발에는 IBM이 공동 참여했다. IBM의 인공지능 솔루션인 ‘왓슨(Watson)’과 최신의 인공지능 분석 기술이 적용되었으며 고도화된 강화 학습(Reinforcement Learning) 알고리즘을 적용했다고 업체 측은 설명했다.

신한 AI는 "네오가 과거 30년 이상 글로벌 경제지표와 실시간 뉴스 및 보고서 등의 빅데이터를 기반으로 모델 검증 과정을 거쳤다."며, "43만 개 정형데이터, 1800만 건 비정형 데이터에 대한 분석을 실시하고, 전 세계 약 26만 개 펀드를 분석해 우수한 펀드를 선별하고 글로벌 투자 기회를 포착하는 방식으로 최적의 포트폴리오와 펀드 투자 전략을 제시한다."고 설명했다.

신한AI는 지난 1월 신한 NEO AI 펀드랩 출시를 시작으로, 지난 4월 AI를 활용해 투자자문 하는 혁신 펀드 3종을 신영자산운용을 통해 출시했으며, 카디프생명과 함께 변액보험 상품도 출시하는 등 AI 기술을 활용한 사업영역을 다각화하고 있다. 또 지난 5월 금융위원회가 주관하는 제16차 로보어드바이저(RA) 테스트베드 시스템심사를 최종 통과하며 비대면 투자일임서비스에 대한 공신력을 갖추게 됐다고 설명했다.

우리금융그룹은 올해 11월부터 그룹 차원의 신속하고 체계적인 데이터․AI 분야 역량강화 및 전략적 대응을 위해 데이터·AI 사업 총괄 조직인 ‘DI(Data Intelligence)기획부’를 지주사 디지털부문에 신설했다. DI기획부는 그룹 데이터의 통합, 분석, 활용은 물론, AI사업 전략을 총괄하는 데이터·AI 컨트롤타워 조직이다. 앞으로 DI기획부는 전사의 데이터 관련 업무를 총괄하며 그룹 내외부의 가치 있는 데이터 자산을 통합하고, 관리 분석해 데이터 테크놀로지(technology) 기반 역량을 강화할 계획이다.

우리은행은 다양한 금융 및 비금융 서비스가 제공되는 디지털 유니버설 뱅크의 첫걸음으로 지난 9월 디지털 공급망 플랫폼 '원비즈플라자'를 출시했다. 사진=우리은행 제공

우리금융그룹은 디지털 플랫폼 기업으로 도약하기 위해 통합뱅킹 플랫폼인 ‘디지털 유니버설 뱅크 (Digital universal bank)’를 핵심 과제로 도출하여 이를 추진하고 있다. 디지털 유니버설 뱅크는 디지털 서비스를 기반으로 예금을 받아 대출해주는 상업은행(Commercial Bank·CB)과 유가증권을 발행하고 인수·모집하는 투자은행(Investment Bank·IB)을 겸영하는 종합은행을 가리킨다.

우리금융그룹은 ‘디지털 유니버설 뱅크’ 추진 과정에서 데이터, AI 활용 방안을 선제적으로 마련하는 것이 최우선 선결 과제라고 판단했다. 이에 우리금융그룹은 디지털 유니버설 뱅크의 전문 기획부서인 ‘DI기획 ACT’를 DI 추진본부의 직속으로 신설했다. 우리금융 측은 “DI기획부와 DI기획 ACT의 협업이 그룹 데이터 사업 추진의 마중물 역할을 할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

손태승 회장은 11월 가진 그룹 디지털혁신위원회에서 ‘플랫폼 고객기반 확대’, ‘디지털 유니버설뱅킹 추진’ 등 그룹 차원에서 추진하고 있는 디지털 리딩 금융그룹 도약을 위한 핵심 아젠다에 그룹의 전체 역량을 집중해 달라고 강조했다.

<문화경제 김예은 기자>