CEO들은 대체로 기존 금융인력이 대체되는 것보다 상호 보완적으로 공존이 가능하다는 전망에 공감했다.
금융권이 AI를 도입해 활용하면서 얻는 긍정적 효과는 생산성 향상과 비용 절감에 대한 의견이 주류였다.
AI 활용 및 투자가 중점될 분야로는 ‘챗봇(chat bot) 등을 활용한 소비자 상담 분야’를 꼽았다.
다만, 데이터 문해력(리터러시), 커뮤니케이션 능력을 갖춘 AI 시대 전문인력이 태부족하다는 점에 대해서는 업계가 공감했다.
AI 기술의 신뢰성·편향성 리스크, 결과에 따른 책임 소재 문제 등도 향후 부각될 과제로 꼽았다.
특히, CEO들은 금융과 IT 기술이 융합되는 시대에 걸맞은 규제, 빠르게 뛰어가는 선행적 기술 발전에 부합하는 법/제도적 정비가 시급하다는 데 의견을 모았다.
업권별로는 ▲금융투자 29곳(증권 16곳, 자산운용 13곳) ▲보험 17곳(생명보험 8곳, 손해보험 9곳) ▲은행(시중, 지방, 인뱅) 9곳 ▲금융지주 5곳 ▲2금융 11곳(카드 7곳, 캐피탈 2곳, 저축은행 2곳) ▲빅테크 3곳을 대상으로 했다.
조사는 2024년 1~2월 중 객관식 8개 문항 설문지에 익명 답변하는 방식으로 진행됐다.
1번 '현재 당사의 업무/사업에서 AI 활용 수준은?' 질문에 대해 금융 CEO 응답자의 절반에 가까운 48.6%가 '10~20%'라고 답했다. AI 활용 수준이 아직은 전반적으로 미미한 수준이란 사실을 드러낸 것이다.
기타부문에 '5% 미만, 10% 미만'으로 적어 현저히 낮은 수준임을 강조한 CEO도 있었다. 아울러 '수치화, 퍼센트(%)로 정의하기 어렵다'는 기타 의견도 있었다.
2번 '당사가 희망하는 AI 활용 수준은?' 질문에 대해선 '50~80%까지 활용 희망'(39.2%)이란 답변이 가장 많이 나왔다.
다만, 전면적 확대보다 부분적 활용에 대한 관심을 드러내고 있다. 기타 의견 중에 '금융권 고객정보 활용, 보안을 감안할 때 적극적인 현실적 수준 감안', '검증이 된 경우 전략적 활용 검토' 같은 신중한 답변도 주목됐다.
질문 3번 '당사가 현재 AI 활용에 가장 중점을 둔 분야, 투자 계획이 가장 큰 분야는? (복수응답)'에 대해 금융권 CEO들은 'AI 챗봇(chat bot), 소비자 상담 분야'를 26.1%로 가장 많이 꼽았다.
또 '업무자동화(RPA)'(14.4%), '자금세탁방지(AML), 이상거래탐지시스템'(7.7%)도 공통 답변으로 높았다.
다만, 업권 별로 업무 특성, 응답자 숫자 등에 따라 다소 차이가 있었다. 예컨대, 금융투자 CEO들의 경우 '로보어드바이저 투자자문, 자산관리'(13.1%)를 꼽는 답변이 많았다. '신용평가, 대출심사'는 은행, '보험 가입심사 및 보상 등'은 보험 부문에서 답변 비율이 높았다.
8번 질문인 'AI가 앞으로 금융권에 끼칠 파급력과 영향력 정도는?'에 대해 CEO들은 '인간-기계 협업 시너지 기대'(81.1%) 공존 기대감이 80%를 넘어 압도적 지지를 받은 것으로 나타났다.
이는 AI의 지배력에 무게를 두는 '매우 큰 영향, 금융인력 대체 가능성(13.5%)'을 훨씬 웃돈다.
반면, '미미한 영향, 일시적 유행'을 전망하는 답변은 전무(全無)했다. '예단하기 어렵다'(5.4%)는 신중한 답변도 나왔다.
반면 '투자 예측력 강화'(10.1%) 등 심층적 활용 관련 부분에 대해선 아직 호응이 미미했다. 아직 AI에 대해 확고한 기술 및 법/제도가 뿌리내리지 못했다는 측면에서 우려 요인도 컸다.
질문 5번인 '금융권 AI 도입에 따라 발생할 수 있는 부정적 영향은?(복수응답)'관련 CEO들은 '기술적 한계 및 신뢰성 리스크'(29.1%)를 가장 많이 꼽았다.
이어 '알고리즘 편향성 가능성'(18.2%), '결정에 대한 책임 소재 문제'(16.2%), '해킹에 의한 보안 위협, 개인정보 보안 문제'(14.9%), '과도한 의존에 따른 윤리적 판단 문제'(10.1%), '시스템 오류'(9.5%) 등도 지적됐다.
질문 6번 '금융권에서 AI 도입 시 경영상 애로사항이 있다면? (복수응답)'에 대해 금융업권 CEO들의 경우 데이터 문해력, 사람과 기술 사이를 중재할 소통 능력 등을 갖춘 'AI 전문인력 부족'(32.4%)을 가장 많이 꼽았다.
반면, 빅테크(3곳) 기업 CEO들의 경우 상대적으로 기술 인재풀(pool)이 풍부한 만큼 어느 곳도 AI 전문인력에 대한 어려움을 꼽지 않아서 대조됐다.
2위는 '법/규제 준수 미비 부담'(28.4%)으로 집계됐다. 현행법 상 금융에 대한 AI 법/규제 해석 사례가 사실상 없다는 점에서 리스크로 판단했다. 구체적으로 금융업권의 포지티브(열거주의) 규제 특성 상, 혁신적인 상품 및 서비스를 고안하더라도 선제적으로 나서기 어렵다는 점을 한계 요인으로 답변했다. 이어 '수익사업, 경영전략과 연계성 미흡'(12.8%), '알고리즘 설명가능성 증명 어려움'(10.8%), '데이터 부족에 따른 판단 결과 미흡'(9.5%), '지속적 투자 재원 확보 어려움'(6.1%) 등도 지목됐다.
질문 7번 '금융권 AI 활성화를 위한 법/제도 정비사항은?(복수응답)'의 경우, 융합의 시대에 맞춰서 '금융+IT 산업 관련 규제 정착 필요'(28.4%)가 최다 답변을 이뤘다. 금융의 디지털화(digitalization), 빅테크 금융 진출, 비대면 금융 거래 증가 등에 따라 법/제도적 변화가 필요하다는 뜻으로 풀이된다.
다음은 '법률 대비 빠른(선행적) 기술발전에 대한 법적용 문제 해결'(23.0%)이었다. 특히 법/제도의 경우 '사례 중심으로 명확한 규제 정의가 필요하다'는 의견도 나왔다.
이어 CEO들은 '규제 샌드박스 활성화'(14.9%), 'AI 결과물에 대한 법률적 명확성 필요'(13.5%), 'AI 규제 정도/수준에 대한 사회적 합의'(12.8%) 순으로 답했다.