AI 시대 금융권 인재상으로는 ‘원유(原油)’인 데이터를 해석할 수 있는 문해력(리터러시)을 갖춘 전문 인력을 선호했다.
AI를 내부통제(컴플라이언스)와 감사에 활용하는 방안의 경우, 금융사고 예방을 위한 기술 활용 유용성은 긍정하면서도, 조심스러운 접근을 보였다. 시기상조라는 의견이 70%로 다수였다.
또, 금융권 CEO들은 글로벌 AI 동향 중 실질적인 생산성 제고, 효율성 극대화 사례에 주목하며 벤치마킹하고자 했다.
'현재 업무/사업 AI 활용 수준'에 대한 질문 1번 관련, 금융 CEO들은 ‘10~20%대’ 활용한다는 응답이 과반을 넘는 58.8%를 기록했다. 기타 의견으로 '5% 미만'도 나왔다. 전반적으로 아직 AI 활용이 미미했다. AI 활용 수준을 퍼센트(%)로 수치화하기 어렵다는 답변도 있었다.
반면, 질문 2번 '향후 희망하는 AI 활용 수준'에 대해 ‘70~90%대’가 41.2%로 가장 높았다. 적어도 절반 수준인 ‘50~60%대’ 희망 응답도 37.6%에 달했다. AI 활용 현실과 기대 격차가 컸다.
'AI 활용에 가장 중점을 둔 분야와 투자계획이 큰 분야'(질문 3번)의 경우, 금융업권 별 본원적 사업부터 시스템 인프라까지 아울렀다. AI 챗봇(chatbot), 소비자 상담 분야(22.7%) 활용이 1위를 기록했다. 내부 업무 로보프로세스 자동화(RPA)(19.6%)도 20%에 근접했다.
금융투자업권과 밀접한 로보어드바이저 투자자문/일임 서비스, 비대면/디지털 자산관리(10.6%)도 상위권을 기록했다. 은행권과 유관한 신용평가 및 대출심사는 9.4%였다. 기타 의견으로 보험서류 자동 인식, 인수 심사, 보험금 지급 심사 업무 효율화도 제시됐다.
질문 4번 '금융권 AI 도입에 따른 긍정적 기대 효과는?'에 대해 금융권 사령탑들은 실질적인 업무 효율성 제고, 생산성 향상을 각각 45.3%, 34.7%씩 택했다. 둘이 합치면 80%에 달한다. 판매관리비(판관비) 비중이 큰 금융권 인력구조에서 인건비 절감(5.3%) 응답도 뒤를 이었다.
'금융권 AI 도입에 따라 발생할 수 있는 부정적 영향?'(질문 5번)에 대해서는, 기술적 한계 및 신뢰성 리스크(28.7%)가 3분의 1에 달했다. 이어 시스템 결함 및 오류(16.5%) 우려를 꼽았다. 결정(decision)에 대한 책임소재 문제(14.7%) 응답 등도 있었다.
질문 6번 '금융권 AI 도입 시 경영상 애로사항' 관련 금융권 수장들은 AI 기술/활용 전문인력 부족(28.9%)을 1위로 꼽았다. 법/규제 준수 미비에 대한 부담(19%)도 큰 편이라고 판단했다.
또 데이터 양과 질 부족에 따른 판단 결과 미흡, AI 인프라 구축 등 막대한 투자 재원 확보 어려움도 각각 14.7%로 한계적인 요소로 인식했다.
‘금융사고 방지 등을 위한 내부통제 및 감사에 AI 활용도 수준?'(질문 8번)에 대해, 금융권 수장들은 AI 기술 활용 유용성을 전제하면서도, 시기상조라는 판단이 전체의 69.4%를 기록했다. 레그테크(RegTech)의 적극적 도입이 미래 금융에서 필수적이지만, 중요한 의사 결정을 위해 휴먼(human) 개입도 필요하다는 기타의견도 있었다.
또 도입을 적극 검토할 만 하나, 개인정보를 가명정보 처리해야 하는 규제 상 이슈 등이 있다는 점도 언급됐다. 휴먼과 AI의 하이브리드(hybrid) 방식이 필요하다는 목소리도 나왔다.
질문 9번 '금융분야 망분리 개선 로드맵(2024년 8월)에 대한 평가는?'의 경우, IT 인프라 유연성 증가, 디지털 혁신 가속화 기대(26%)가 최다였다. 반면, 아직 뚜렷하게 현실적으로 와 닿는 게 없다는 기타 의견도 존재했다.
'유효한 AI 투자방식에 대한 견해는?'(질문 10번) 관련해서는, 외부 IT/AI 테크 기업과의 제휴 확대(40.1%), 자체적인 AI 기술 역량 심층화(인력보강, 조직확대 등)(28.2%) 순으로 선택률이 높았다.
질문 11번 'AI 글로벌 동향 중 관심 이슈'의 경우, 절반 이상의 CEO들이 AI를 통한 생산성 제고, 효율성 극대화 사례(57.5%)에 주목했다. 또, 미국 오픈AI 챗GPT, 중국 딥시크(DeepSeek) 등 AI 기술력 경쟁과 시장점유율 공방(36.5%)에 대해서도 관심을 보였다.
'AI 시대 요구되는 금융권 인재상'(질문 12번)의 경우, 데이터를 해석할 수 있는 문해력(63.6%)에 대한 수요가 가장 컸다. 고객 니즈(수요)를 타깃팅하는 마케팅 역량(17.6%), 컴퓨팅 등 IT 기술적 역량(10.6%)도 중시했다.
질문 13번 'AI가 향후 금융권에 끼칠 파급력과 영향력은?' 관련해서는 인간-기계 협업 시너지 및 인간의 AI 활용성 진화(70.6%)가 1위였다. 반면, 예단하기 어렵고, 긍정적-부정적 미래가 모두 가능하다(20%)는 의견도 상당해서 디스토피아적 불안도 엿보였다.
정선은 한국금융신문 기자 bravebambi@fntimes.com