[금융 AI] 금융 AI의 주요 활용 분야(2)

1. 투자와 트레이딩

투자와 거래에서 AI의 역할은 더욱 중요해졌다. 투자 결정을 내리는데 정확성과 효율성은 절대적이므로, AI는 이러한 분야에서 투자자들에게 더 나은 결정을 내릴 수 있는 도움을 주고 있다.

또한 AI 기술을 활용한 예측 모델링은 투자자들이 미래의 시장 동향을 예측하는데 큰 도움을 준다. 머신러닝과 딥러닝 같은 AI 기술은 대규모 시장 데이터를 분석하여 사람의 눈에는 띄지 않을 수 있는 패턴이나 추세를 파악한다.

투자와 관련된 데이터분석 역시 AI의 강점 중 하나다. AI는 금융 시장의 방대한 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여, 투자자에게 깊은 통찰력을 제공한다. 예를 들어, 딥러닝 알고리즘은 뉴스 기사, 소셜 미디어 피드, 기타 정보 소스를 분석하여 시장의 흐름을 파악한다. 특히 LLM의 등장으로 기존 금융권 애널리스트들의 존재 자체를 위협할 만큼 빠르게 시장에 도입되고 있다.

마지막으로, 투자의 리스크 관리에도 AI의 중요성은 강조된다. AI는 다양한 리스크 모델링 기법을 활용하여 투자의 리스크를 최소화하고, 최적의 수익을 추구하는 전략을 세울 수 있게 돕는다.

예시1. 로보어드바이저

로보어드바이저는 자동화된 포트폴리어 관리를 제공하며, 투자자의 목표와 리스크 선호도를 기반으로 최적의 투자 전략을 제시한다. 이와 같은 자동화 시스템은 특히 젊은 세대 사이에서 큰 인기를 얻고 있으며, 그 결과로 투자의 수익률이 꾸준히 증가하고 있다.

 

2. 준법 감시와 규제

금융 서비스 분야에서 준법 감시와 규제는 기관의 안전성과 무결성을 보장하기 위한 핵심 요소로 작용한다. 금융 기관은 국제적으로 연결되어 있기 때문에, 하나의 기관에서 발생하는 리스크나 오류가 전체 금융 시스템에 대한 신뢰도를 악화시킬 수 있으며, 이는 경제적 위기로 이어질 수 있다. 따라서 규제 준수는 금융 시스템의 안정성을 유지하고, 고객의 자산과 정보를 보호하는데 있어 중요한 역할을 한다. 구체적으로 살펴보면, 다음과 같은 분야에서 AI의 활용이 강조된다.

• 레그테크 : 레그테크는 규제 기술을 의미하며, AI를 통해 금융기관은 규제 준수를 더욱 효과적으로 수행할 수 있다. AI는 자동화된 규제 보고, 실시간 규제 알림, 규제 변경에 대한 빠른 대응을 가능하게 한다. 이를 통해 금융 기관은 규제 위반에 따른 벌금이나 제재를 피할 수 있다.
• 자금 세탁 방지 : AI는 자금 세탁 방지 프로세스를 강화하는데 큰 도움을 준다. 복잡한 거래 패턴을 실시간으로 분석하고, 의심스러운 거래를 자동으로 식별함으로써 금융 범죄를 예방하는데 큰 역할을 한다.
• 고객 알기 제도 : AI는 고객의 신원 확인 및 배경 조사를 자동화하여 고객 알기 제도 프로세스를 더욱 효율적으로 만든다. 특히 고객 문서의 이미지 인식, 텍스트 분석 등을 통해 자동으로 고객 정보를 검증하며, 이상 거래나 의심스러운 활동에 대한 알림을 제공한다.
• 규제 보고 자동화 :  AI는 금융 보고 뿐만 아니라 규제 보고 자동화를 지원한다. 금융 기관은 규제기관에 정확하고 일관된 데이터를 제공할 수 있고, 규제 준수 프로세스를 간소화할 수 있다.
• 규제 변화에 대한 예측 분석 : AI는 예측 분석을 통해 미래의 규제 변경을 예측하고, 금융 기관이 이러한 변경에 미리 대응할 수 있게 돕는다. 이는 금융기관이 규제 환경 변화에 빠르게 적응하고, 비즈니스 전략을 조정하는데 큰 도움을 준다.

3. 프로세스 자동화

AI와 프로세스 자동화의 결합은 로보틱 처리 자동화의 기존 접근법을 넘어서는 새로운 전략을 제시한다. 대표적으로, 고객 응대 업무에서 은행과 다른 금융 기업들은 챗봇 개발에 큰 투자를 하고 있다. 금융 분야에서 AI를 활용한 프로세스 자동화의 주요 사례는 다음과 같다.

• 클레임 처리 : 대부분의 보험회사는 보험 청구 처리 과정에서 AI를 사용해 자동화된 결정을 내리며, 사기나 다른 리스크 요소를 신속하게 감지한다.
• 대출 심사 : AI는 대출 신청자의 전체 프로필을 고려하여 기존의 신용 평가 모델보다 더 나은 대출 한도와 금리를 결정한다.
• 자산 관리 : AI는 자산 관리에서 자산 분류, 예측 분석, 포트폴리오 최적화 등의 작업을 자동화해 자산 관리의 효율성을 크게 향상시킨다.