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진화하는 인공지능, 또 한번의 산업 혁명이라는 LG경제 연구원의 리포트 일부입니다.

관련 있는 부분만 발췌 했는데요

궁금하신 분들은 링크로 가셔서 보셔도 좋겠습니다.

http://www.lgeri.com/industry/general/article.asp?grouping=01030100&seq=259&srchtype=0&srchword=

금융업, 인공지능의 날개를 달다

영화 트랜센던스(Transcendence)에서 주인공의 뇌가 컴퓨터에 업로드되어 인공지능으로 진화한 후 엄청난 투자 수익을 거두는 장면이 나온다. 이는 영화 속 이야기만은 아니다. 이미 금융 서비스에서도 인공지능의 적용은 활발히 이뤄지고 있다.

투자 자문업의 경우 사람의 직감에 의존하는 측면이 많았기 때문에 지금까지 IT 적용 수준이 낮았다. 하지만 최근 IBM의 왓슨과 같은 검증 받은 인공지능 시스템을 이용하는 금융기관들이 많이 등장하고 있다. 싱가포르 개발은행(DBS)은 자산관리 업무에 IBM의 왓슨을 이용하여 우수고객에게 맞춤형 투자 자문과 자산관리 서비스를 제공하고 있다. 호주뉴질랜드은행(ANZ)은 IBM과 4.5억 달러의 계약을 맺어 투자자문 서비스의 품질을 높일 계획이다. 남아공의 네드뱅크(Ned Bank)에서는 소셜미디어 모니터링 같은 분야에 왓슨을 활용하려는 시도를 진행 중이다.

핀테크 벤처기업들은 컴퓨터가 스스로 학습하는 머신러닝을 기반으로 직접 투자 자문업에 도전하고 있다. 20여년 전 온라인 증권 거래를 무기로 찰스 스왑이 미국의 증권사업을 재편했듯이, 이제는 로봇이 투자 상담을 대신하는 로보 어드바이저 회사들이 기존의 온라인 증권사들을 위협하고 있다. 웰스프론트, 퍼스널 캐피탈, 비터먼트 등은 고객이 목표수입, 리스크에 대한 태도 등 기본적 옵션을 선택하면 해당 유형에 맞춰 알고리즘이 최적의 투자를 선택해준다. 이들 기업이 취급하는 금액은 현재 약 200억 달러 정도지만, AT커니는 5년 뒤 약 2조 달러까지 커질 것으로 예측하고 있다. 이에 대응하기 위해 찰스 스왑과 뱅가드 등 기존 온라인 증권사들도 모두 기존 서비스에 로보 어드바이저 시스템을 도입하고 있다.

인공지능은 투자 자문을 넘어 직접적인 트레이딩 영역에도 적용되고 있다. 이미 2002년 이후 알고리즘 트레이딩의 활성화와 함께 컴퓨터가 정해진 알고리즘에 따라 자동으로 거래하는 방식은 확산되어 왔다. 그리고 이제는 머신러닝과 같이 고도화된 인공지능 기술을 이용하여 미래를 예측하는 수준으로까지 발전 중이다. JP모건의 헤지펀드 자회사인 하이브리지 캐피털은 인공지능 스타트업 센션트 테크놀로지와 머신러닝 기반의 투자시스템 개발을 위해 협력 중이며, 브리지워터 어소시에이츠와 포인트72 애셋과 같은 헤지펀드들도 머신러닝 적용을 추진하고 있다. 딥러닝 관련 스타트업이 직접 트레이딩에 나서는 경우도 있다. 바이나틱스(Binatix)는 약 3년 전부터 딥러닝 알고리즘을 통한 투자 활동을 시작했으며, 현재 구체적인 수치는 공개되지 않았지만 설립자들에 따르면 양호한 수익률을 기록하고 있다고 한다.

금융 서비스가 보다 원활히 제공될 수 있도록 지원해주는 백오피스에도 딥러닝의 적용이 활발해질 것으로 보인다. 우선 금융 범죄 예방을 위한 보안 기능을 들 수 있다. 페이팔은 시간 신호, 물리적 위치 등을 포함한 수천 개의 특징을 분석하여 특정 사기 유형 추정, 범행 수법 및 유사 수법 탐지 등이 가능한 보안 시스템을 구축하고 있다.

금융 보고서 작성도 딥러닝 적용이 유망한 영역 중 하나다. 이미 Automated Insights나 Narrative Science와 같이 인공지능 기반의 기사 작성 서비스를 제공하는 회사들은 투자 자문 리포트도 발간하고 있다. 이외에도 Yseop, Capital Cube, 골드만삭스가 지원하는 Kensho Technologies와 같은 스타트업들이 유사한 서비스를 제공하고 있다. 이러한 서비스를 이용함으로써 금융사는 수 천 개에 달하는 기업 정보를 빠르고 저렴하게 확보하여 고객사에게 제공해줄 수 있다. 물론 이들 자동화된 보고서는 금융회사의 데이터베이스 또는 내부 문서 등 상대적으로 표준화된 데이터를 기반으로 하는 만큼 적용 범위에 한계가 있다. 하지만 향후 딥러닝 기술이 적용되어 자연어나 이미지 등 비정형 데이터까지 깊이 있게 분석할 수 있게 된다면, 보고서의 질적 수준은 크게 개선될 수 있을 것이다. 금융 서비스의 A부터 Z까지 모든 업무가 점차 인공지능으로 대체되는 것이다.