AI 전환점에 선 은행 산업

인공지능(AI)은 금융·은행 산업 전반에 걸쳐 실질적인 혁신을 일으키고 있다. 백오피스(Back-office) 업무의 자동화부터 프런트오피스(Front-office)에서의 고객 경험 개인화에 이르기까지, AI는 금융 산업의 판 자체를 전면적으로 재편하고 있다.

AI, 핵심 업무로 진입하다

현재 은행권의 AI 도입은 검증(PoC) 단계를 넘어, 조직의 존속과 직결되는 핵심 업무 영역으로 깊숙이 확산되고 있다.

첫째, AI는 은행 산업에서 사기 및 자금세탁방지(AML)를 위한 ‘방패막이’ 역할을 하고 있다. 방대한 데이터 자산을 기반으로, 은행들은 머신러닝(Machine Learning)을 활용해 실시간 방어 체계를 구축하고 있다. 수작업 점검 방식과 달리, AI는 거래 이상 징후를 거의 즉각적으로 탐지할 수 있어 위험을 더 빠르고 정확하게 식별·차단할 수 있다.

둘째, AI는 신용평가 분야에 혁신을 가져오고 있다. 디지털 시대에 고객은 곳곳에 ‘디지털 발자국(digital footprint)’을 남긴다. AI는 시계열 예측 및 모니터링 모델을 통해 다차원 데이터를 종합 분석하여 고객의 재무 역량과 리스크를 평가한다. 이를 통해 대출 의사결정의 정확성을 높이는 동시에 투자 포트폴리오의 수익성을 최적화할 수 있다.

셋째, 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 AI의 결합은 반복적이고 단조로운 업무에서 인력을 해방시키고 있다. 계좌 개설, 전자 고객확인(eKYC), 데이터 대사 업무 등은 이미 높은 수준의 자동화가 이루어져 인적 오류를 크게 줄이고 있다.

넷째, RegTech는 강력한 ‘법률 보조자’로 자리 잡고 있다. 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하면 수천 페이지에 달하는 법률 문서를 즉시 검토해 컴플라이언스 리스크를 평가할 수 있다. 이는 법무 부서의 부담을 줄이고, 의사결정 속도를 높이며, 규제 준수 비용을 절감하는 획기적인 해결책이다.

다섯째, 고객 경험은 ‘초개인화’ 단계로 진입하고 있다. 24/7 챗봇과 가상 비서는 베트남 은행권의 새로운 표준이 되었다. AI는 단순 응답을 넘어 고객 행동을 분석해 개인별로 최적화된 금융 상품을 제안한다. 더 나아가 로보어드바이저는 과거 고액 자산가에게만 제공되던 자산관리 서비스를 대중화하고 있다.

이중 효과

AI 도입은 경제적·사회적 측면에서 다음과 같은 이중 효과를 가져온다.

• 운영 최적화: 운영 비용을 대폭 절감하고 업무 프로세스의 일관성을 확보
• 리스크 감소: 부실채권 및 사기 징후를 조기에 탐지해 자본을 보호
• 매출 성장 촉진: 고객의 잠재 수요를 파악해 교차판매 효과 극대화
• 금융 접근성 확대: 전기·수도·통신 요금, 사회적 신뢰도 등 대체 데이터를 활용한 신용평가로 금융 이력이 없는 계층의 자금 접근 기회 확대

데이터, 보안, 불평등이라는 과제

그러나 디지털 전환의 여정은 결코 순탄하지 않으며, 특히 신흥 시장에서는 더 큰 도전에 직면한다.

첫째, 데이터 신뢰성 문제다. AI는 양질의 데이터로 학습될 때만 정확한 판단을 내릴 수 있다. 베트남의 경우 데이터가 분산되고 일관성이 부족해 큰 장애 요인이 되고 있다. 오류가 있는 데이터로 학습된 AI는 잘못된 결정을 초래할 수 있으며, 동시에 개인정보 보호 규제 강화로 인해 은행의 비용 부담도 커지고 있다.

둘째, 불평등 심화의 위험이다. 역사적으로 불리한 데이터를 기반으로 알고리즘이 취약 계층의 대출을 거절할 경우, AI는 의도치 않게 ‘알고리즘 편향’을 초래해 빈부 격차를 확대할 수 있다.

셋째, 사이버 보안과 적대적 공격이다. 오늘날 해커들은 AI로 AI를 공격한다. 데이터 오염이나 허위 정보 유포를 통해 은행의 신뢰도를 조작할 수 있으며, 이러한 정보에 기반한 의사결정은 막대한 금융 손실로 이어질 수 있다.

넷째, 레거시 시스템의 부담이다. 많은 전통 은행들은 수억 달러가 투입된 노후한 코어뱅킹 시스템과 혁신 사이에서 갈등하고 있다. 신기술과 기존 시스템 간의 호환성 문제는 여전히 큰 난제다.

AI 경쟁에서 승리하기 위한 다섯 가지 핵심 전략

AI 시대에 경쟁력을 확보하기 위해 은행은 운영 방식의 근본적 전환이 필요하다. 다음 다섯 가지 전략이 핵심이다.

첫째, 중앙집중형 데이터 플랫폼 구축. 베트남은 스마트폰 보급률 84%, 4G 커버리지 100%에 가까운 ‘데이터 금광’을 보유하고 있다. 은행은 데이터 수집·정제·분류·거버넌스·보안 인프라에 우선 투자하고, 복잡한 모델 이전에 제한적 AI부터 개발해야 한다.

둘째, 포용 금융을 핵심 가치로 설정. AI를 활용해 비전통적 데이터를 대출 심사에 반영함으로써 일반 대중 고객 시장을 효과적으로 확대해야 한다.

셋째, 경쟁보다 협력. 은행은 핀테크 기업과 협력해 그들의 유연한 핵심 기술과 은행의 안정적인 고객 기반을 결합함으로써 제품 출시 속도를 단축할 수 있다.

넷째, ‘방어형 AI’에 대한 투자. 딥페이크 사기 수법이 고도화되는 상황에서, 선제적 방어 시스템과 엄격한 모델 리스크 관리 체계를 구축해야 한다.

다섯째, 인력 구조 전환. 결국 핵심은 사람이다. 재교육(reskilling)을 통해 인력을 수작업 중심 업무에서 기술 감독 및 고객 경험 관리 역할로 전환해야 한다.

AI는 ‘만능 지팡이’는 아니지만, 미래로 나아가기 위한 필수 ‘티켓’이다. 베트남 은행의 성공은 가장 비싼 기술을 보유하는 데 있는 것이 아니라, 기술을 투명하고 안전하며 인간 중심적인 경영 전략에 얼마나 효과적으로 통합하느냐에 달려 있다.

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기사 출처: tinnhanhchungkhoan.vn

** 본 기사는 베트남 뉴스를 번역한 버전입니다.

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