[경제신문스크랩/IT] 고객과 실시간 대화하는 AI은행원… “고령층 디지털 소외 줄일 것”

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AI, 공정성/편향성, 디지털 소외

고객과 실시간 대화하는 AI은행원… “고령층 디지털 소외 줄일 것”

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[디지털 금융 빅뱅 '협쟁의 시대'로]
＜2＞ 계좌 개설-보험 심사-투자까지… AI 금융은 빅뱅중“영상통화 아니고 AI은행원 입니다” 12일 서울 중구 스타트업 ‘라이언로켓’ 사무실에서 정승환 대표가 현재 개발 중인 인공지능(AI) 은행원을 소개하고 있다. 이날 기자가 직접 체험한 AI 뱅커는 사람과 구별하기 어려울 만큼 자연스럽게 말했다. 개발이 완료되면 AI 뱅커는 실제 은행원의 목소리와 외모를 학습하고 업무 내용까지 익혀 고객과 실시간으로 상담하게 된다. 박영대 기자 sannae@donga.com

《 인공지능(AI) 기술을 둘러싼 금융권의 협쟁(co-opetition·협력과 경쟁)이 활발하다. AI 혁신기술이 금융권 판도를 바꿀 ‘게임 체인저’로 평가받고 있기 때문이다. 전통 금융사를 비롯해 빅테크(대형 기술기업)와 핀테크(금융 기술기업)들이 때론 협력하고, 때론 경쟁하며 AI 기반의 차별화된 신상품과 서비스를 선보이기 위해 힘을 쏟고 있다. 》

“고객님, 계좌 개설을 도와드릴까요?”

12일 대형 모니터를 통해 흰색 정장 차림의 여성 은행원을 만났다. 그는 “적금상품으로 안내해드리겠다”며 말을 걸었다. 얼굴 생김새나 손짓, 입 모양, 발음, 목소리 등 하나부터 열까지 사람과 똑같았지만 그의 정체는 인간의 모습을 한 ‘인공지능(AI) 은행원’이었다. AI 스타트업 ‘라이언로켓’ 사무실에서 미리 만나 본 AI 은행원에게서 로봇이라는 위화감이 전혀 느껴지지 않았다.

아직은 개발 초기 단계여서 개발자가 텍스트로 입력한 문장을 그대로 옮기는 수준에 불과했지만 개발이 완료되면 AI가 딥러닝을 통해 실제 은행원의 목소리와 외모를 학습하고 업무 내용까지 익히게 된다. 알아서 고객과 실시간으로 대화를 나눌 수 있게 되는 것이다.

AI 은행원을 실현하기 위한 기술은 스타트업인 라이언로켓이 맡았고, AI의 입을 통해 구현되는 내용은 우리은행이 수년간 챗봇 상담을 통해 축적한 알고리즘과 빅데이터를 기반으로 한다. 이를 위해 우리은행과 라이언로켓은 지난달 AI 뱅커 개발을 위한 업무협약을 맺었다.

정승환 라이언로켓 대표는 “AI 은행원은 은행 영업시간 외에도 업무를 볼 수 있고 영업점이 아닌 곳에도 키오스크 형태로 설치할 수 있다”며 “디지털 시대에 소외된 고령층을 비롯해 금융소비자의 편의성을 획기적으로 향상시켜줄 모델”이라고 말했다.

금융산업의 디지털 전환이 가속화하는 가운데 AI 기술을 둘러싼 ‘금융 협쟁(Co-opetition·협력과 경쟁)’ 역시 치열해지고 있다. 전통 금융사는 물론이고 빅테크(대형 기술기업)와 핀테크(금융 기술기업)들이 일제히 AI가 만들어낼 새로운 비즈니스 기회에 주목하고 있다.

○ “AI 기술, 매년 1조 달러 부가가치 창출”

23일 금융권에 따르면 글로벌 컨설팅회사 맥킨지는 AI 기술이 전 세계 은행산업에 매년 1조 달러가 넘는 부가가치를 창출할 것으로 분석했다. AI가 금융권 판도를 바꿀 핵심적인 혁신 기술로 평가받고 있는 것이다.

금융사들은 도입 초반 업무 자동화, 비용 절감 등을 위해 AI 기술을 활용했다. 현재는 차별화된 신상품과 서비스 등을 선보일 기반 기술로 AI를 인식하고 있다. 온라인으로 채팅 상담 등을 해주는 ‘AI 챗봇’, ‘AI 금융비서’ 서비스는 금융권에서 보편화된 지 벌써 수년째. 최근엔 AI 기반의 맞춤형 자산관리 서비스나 AI를 활용한 보험 및 대출 심사 등으로 영역이 빠르게 확대되고 있다.

일례로 한화생명은 보험금 지급 심사에 AI 기술을 활용해 서비스 경쟁력을 높이고 있다. 고객이 실손보험금을 청구하면 AI가 이를 분석해 보험금 지급을 결정하는 식이다. 신한생명은 최근 AI 보험 가입 심사 시스템을 자체 개발했다. 머신러닝으로 데이터를 학습한 AI가 2100여 개 질병에 대한 심사 기준을 만들어 고객에게 실시간으로 보험 가입 여부를 알려준다.

일본 등 해외에서 이미 상용화된 AI 은행원이 국내에 등장할 날도 얼마 남지 않았다. 정 대표는 “최근 들어온 기술 협력 제안의 대부분이 AI 전환에 관심을 쏟는 금융사들”이라고 했다. AI 뱅커는 모바일뱅킹, 온라인 금융상품 등에 익숙하지 않은 고령층 대상 금융서비스에도 도움이 된다. 가상의 은행원이 실제 대화를 통해 업무 처리를 도와주기 때문에 ‘디지털 디바이드(격차)’를 해소할 수단으로 꼽히는 것이다. 최공필 한국금융연구원 초빙연구위원은 “AI는 엄청난 양의 데이터를 매우 짧은 시간에 처리할 수 있고 고객 개개인에 대한 맞춤형 서비스가 가능해 잠재력이 무궁무진하다”고 했다.

○ 협쟁으로 커가는 AI 자산관리

AI 금융 협쟁이 특히 뜨거운 곳은 자산관리 시장이다. AI는 고액 자산가들의 전유물이던 자산관리 서비스를 대중화시킬 ‘게임 체인저’로 평가받고 있다. AI가 고객 데이터는 물론이고 전 세계의 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 개인 맞춤형 투자 포트폴리오를 제공하거나 아예 투자를 대신해주는 식이다.

글로벌 시장조사기관 스태티스타에 따르면 지난해 글로벌 AI 자산관리 시장 규모는 9900억 달러(약 1121조 원)에 육박한다. 2025년엔 2조8500억 달러(약 3226조 원)로 성장할 것으로 전망된다.

아직은 걸음마 단계인 국내 AI 자산관리 시장도 빠르게 성장하고 있다. 하나금융(하이로보), KB금융(케이봇쌤) 등 주요 금융그룹은 자체 개발한 AI를 통해 자산관리 서비스를 선보이고 있다. 핀테크와의 협업도 활발하다. AI 기반의 자산관리 핀테크 기업인 ‘파운트’는 삼성생명, 현대자산운용 등 20개 금융사에 자사의 AI 알고리즘을 제공한다. 국내 AI 자산관리 운용 규모는 지난달 기준 1조6934억 원으로 3년 만에 2.5배로 늘었다.

김우창 KAIST 산업및시스템공학과 교수는 “AI는 공급자 중심이던 금융시장을 변화시켜 개별 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하는 기반을 만든다”며 “협력을 하든, 경쟁을 하든 AI 기술 도입과 비용 절감 노력 등을 하지 않는 금융사는 살아남을 수 없는 세상이 됐다”고 말했다.

본문의 근거

1. 23일 금융권에 따르면 글로벌 컨설팅회사 맥킨지는 AI 기술이 전 세계 은행산업에 매년 1조 달러가 넘는 부가가치를 창출할 것으로 분석했다.
2. 신한생명은 최근 AI 보험 가입 심사 시스템을 자체 개발했다. 머신러닝으로 데이터를 학습한 AI가 2100여 개 질병에 대한 심사 기준을 만들어 고객에게 실시간으로 보험 가입 여부를 알려준다.
3. 글로벌 시장조사기관 스태티스타에 따르면 지난해 글로벌 AI 자산관리 시장 규모는 9900억 달러(약 1121조 원)에 육박한다. 2025년엔 2조8500억 달러(약 3226조 원)로 성장할 것으로 전망된다.
4. AI 기반의 자산관리 핀테크 기업인 ‘파운트’는 삼성생명, 현대자산운용 등 20개 금융사에 자사의 AI 알고리즘을 제공한다.
5. 국내 AI 자산관리 운용 규모는 지난달 기준 1조6934억 원으로 3년 만에 2.5배로 늘었다.

추가 조사 할 내용/결과

금융권의 AI 서비스

국민은행

• KB국민은행 AI혁신플랫폼부는 오는 11월부터 AI 은행원을 오프라인 지점에 순차적으로 배치
• 구글 클라우드와 클라우드 관리 기업(MSP) 메가존이 협업해 만든 결과물
  • 자연어 학습 모델인 KB 알버트를 기반으로 작동

우리은행

• AI 은행원을 직원 연수프로그램과 행내 방송에 도입할 예정
  • 이후 스마트 키오스크 화상상담 업무 등에 AI 은행원을 배치해 활용 영역을 점차 넓혀갈 계획
• 기업 부정대출 탐지시스템 도입
  • 인공지능, 빅데이터 기반으로 기업의 여수신, 신용공여, 외환 등 15개 행동패턴을 분석, 기업의 부정대출 위험도를 상·중·하로 평가
  • 이 정보는 기업의 여신심사에 활용

한국투자증권

• AI 투자정보 제공 서비스 ‘에어(AIR, AI Research)’를 개시
  • AI 기술이 증권뉴스 데이터를 분석해 투자자에게 양질의 정보를 일별 보고서 형태로 제공
  • 머신러닝 기법으로 개발됨
  • 애널리스트들이 분석한 뉴스데이터 10만건 이상을 학습

현대카드

• 소비케어 서비스를 출시
  • 소비케어 서비스는 고객의 카드 사용 패턴을 인공지능으로 분석해 개인별 맞춤형 소비 컨설팅, 미래 지출 예상, 이상지출 감지 서비스를 제공

삼성카드

• 정보 수집에 동의한 고객의 결제내역 등을 분석해 구매 권유를 위한 쿠폰 등 제공
• 삼성카드의 빅데이터 마케팅을 도입한 가정간편식(HMR) 업체 3곳은 매출액과 이용회원 수가 시스템 도입 전에 비해 각각 4배 이상 증가

기업은행

• ‘AI 부동산 자동심사 시스템’
  • 국토교통부, 법원, 국토정보공사 등에서 수집한 공공데이터를 바탕으로 AI가 대출 심사를 진행
  • 서류 발급, 권리 분석, 규정 검토 등 일반 심사와 동일한 절차를 거쳐 대출 가능 여부를 결정하고, 대출 금액을 자동 산출

한화생명

• AI보험금 자동심사 시스템
  • 보험금 청구 신청 4건 중 1건은 직원의 손을 거치지 않고 자동으로 처리
  • 구글 AI ‘알파고’의 핵심 기법인 신경망 딥러닝과 비슷한 방식으로 시스템을 구축
  • 최근 3년간 보험금 청구 데이터 1100만 건을 AI에 학습시켰고, 처리 결과의 적정성을 확인하는 절차를 구축

디지털 소외 계층을 위한 노력

과학기술정보통신부의 '2020 디지털 정보격차 실태조사' 자료

• 일반 국민 대비 장애인·농어민·고령층·저소득층 등 정보 취약계층의 디지털 정보화 수준은 전년 보다 2.8%p오른 72.7%로, 70%대를 간신히 넘긴 상태

• 문제점

  • 일부 카드사는 고객의 취향에 따라 주기적으로 카드 혜택을 변경할 수 있는 서비스를 모바일 플랫폼에서만 제공
  • 모바일 전용 카드 상품의 경우, 신청부터 발급까지 모든 과정을 비대면으로 취급해 상품 가입을 위해선 모바일이나 온라인 수단을 이용해야만 함

금융 소외계층을 위한 해결책이 ATM(현금자동입출금기) 또는 은행 점포 유지·확대 등 일차원적인 방법에 그쳐서는 안 됨

• 고령층 등 금융 소외계층이 쉽게 접근할 수 있는 전용 모바일 플랫폼을 개발하거나 이들을 대상으로 한 디지털 금융 교육 등을 활발히 하는 것에 비중을 둬야 한다
• 카드사 : 젊은층 고객이 주를 이루던 카드사의 고객패널에 고령자, 외국인을 포함하는 등 금융소외계층의 목소리 청취에 집중하는 모습

AI의 한계

AI 공정성

• 학습 데이터나 학습모델, 학습 알고리즘의 편향이 주된 원인

  • 학습 데이터 편향은 공정성에
  • 학습모델·알고리즘은 정확도에 영향을 주는 경우 존재

• 공정성의 판단기준은 관점이나 문화 등에 달라질 수 있어 AI의 공정성은 헌법상 평등 원칙 등에 대한 기본적 합의를 기준으로 해석해야 한다는 전문가 제언

AI 편향성

데이터 불균형

• 데이터가 많은 집단에 대해서는 AI가 학습을 통해 그 집단의 비교적 보편적인 결과를 도출 가능
• but, 데이터가 적은 집단에 대해서는 AI의 결론이 그 집단을 대표한다고 볼 수 없는 경우가 발생
• 집단 간에 표본 수가 달라 발생하는 편향 : 지금까지 사회적으로 차별 받은 계층에게 흔히 일어남
  • 데이터 축적 역시 기득권에게 더 유리한 일이기 때문
  • 그래서 데이터 불균형은 곧 사회적 차별 문제로 직결되는 경우가 잦음
• 대표적인 예) 아마존 채용 AI
  • AI는 ‘여자 체스 클럽 주장’ ‘여자 대학 졸업’ 등 ‘여자’라는 단어가 포함된 이력서에 대해 점수를 낮게 조정

딥러닝 : 블랙박스

개발자가 AI에게 모든 규칙을 일일이 심어주지 않고, AI가 데이터로부터 스스로 의사결정을 위한 규칙을 형성하는 것

• AI != 딥러닝
  • 딥러닝은 많은 종류의 AI 중 하나일 뿐(AI⊃딥러닝)
  • AI를 학습시키는 방법은 여러 가지 존재
• 용량이 크고, 형태도 다양한 빅데이터를 정교하게 학습하는 데 탁월
• 딥러닝 AI가 학습하는 여러 단계 중에는 사람이 알아낼 수 없는 숨겨진 단계(hidden layer)가 많음
• 그러다 보니 개발자조차 AI가 왜 그런 방식으로 작동했는지 알 수 없음
• 이 탓에 ‘답은 맞는데 풀이과정은 알 수 없는 AI’로 비유되곤 함
• 궁극적으로 딥러닝 AI의 오류를 제거하기 한 XAI 연구가 급격히 증가하는 추세긴 하나 현 상황에서 AI의 편향성을 해결하는 데는 데이터의 편향을 제거하는 것이 더 적합
  • 람이 이해하는 형태로 작동방식을 설명하고 제시할 수 있는 설명가능 AI(XAI·eXplain AI)란 기술
• ‘불공정하다’는 기준을 가를 수학적 정의가 필요하지만, 수식에 따라 공정에 대한 판단이 변해 일률적으로 적용할 수가 없음
  • 데이터 편향을 줄이기 위한 기술은 대부분 편향성과 관련이 있는 변수를 찾아 조정하는 데 초점
  • 보호변수

AI 통제 준칙 필요

금융산업에서 AI가 활용되는 영역이 갈수록 확대되면서 이를 평가하고 통제할 준칙을 마련하려는 세계 각국의 움직임도 활발

• 디지털 금융시대에는 AI 기반의 상품, 서비스 확대 + AI가 대출 심사, 상품 판매, 자산 관리 등 은행원들이 하던 업무를 상당 부분 대체할 것으로 전망
• 세계 각국은 ‘AI가 금융 분야에서 공정한 판단을 내릴 수 있는가’에 주목
  • 싱가포르나 EU가 마련한 AI 준칙에도 ‘공정성’이 공통적으로 포함돼 있음

싱가포르통화청(MAS) ‘인공지능(AI) 윤리 가이드라인’

• 싱가포르의 중앙은행 격인 싱가포프 통화청에서 1월에 발표
• 금융 분야에서 활용되는 AI가 지켜야 하는 공정성, 윤리, 책임성, 투명성 원칙 등을 담은 일종의 사례집

EU ‘신뢰할 수 있는 AI를 위한 평가 리스트’

• 유럽연합(EU) 집행위원회 산하 AI 전문가그룹도 지난해 7월에 발표
• AI에 대한 감독, 기술 안전성, 개인정보 보호, 투명성, 공정성 등이 평가 항목으로 제시

한국 ‘AI 운영 가이드라인’ 준비중

• 금융위원회는 지난해 말까지 ‘금융 분야 AI 활성화를 위한 가인드라인’을 주제로 연구 용역을 진행

  • 다음달 AI 가이드라인 발표할 예정

• AI가 금융시장에 안착하려면 공정성과 정확성을 확보하는 게 중요하다고 강조

• "완벽하게 공정한 AI는 수학적으로 불가능하다”

  • “AI 모델이 추구하는 목적과 소비자 피해를 고려한 공정성 평가 방법을 활용해야 한다"

• 'AI 운영 가이드라인'은 ▲활성화 인프라 구축 ▲정확성·공정성 확보 ▲새로운 금융범죄로부터 소비자 보호의 세 가지 부분에 초점을 두고 마련

• AI 활성화 인프라 구축

  • AI 학습·교육용 합성데이터, 대화형 금융말뭉치 데이터, 사기탐지시스템 운영에 필요한 데이터 셋(set) 확충
    • AI 활성화를 위한 인프라를 구축하려면 양질의 데이터 확충이 요구
  • AI의 불완전판매 등 법적 리스크 해소를 위해 설명의무 준수 등을 실증적으로 측정할 수 있는 'AI 설명 테스트베드(가칭)'도 구축

• 정확성과 공정성 확보

  • AI 활용 시 금융서비스의 특성에 따라 발생 가능한 위험별로 판단 기준을 유연하게 둔다는 방침
  • 금융서비스 유형별로 예상 가능한 이용자 피해 등을 고려해 공정성 기준도 유연하게 마련할 방침
    • AI는 더 빨리 더 많은 정보를 처리해 의사결정의 효율성을 높인 반면 의사결정의 편향성 등 공정성 이슈가 제기될 수 있기 때문
  • 금융위는 AI에 적용할 공정성 기준을 ‘결과적 평등’, ‘기회의 평등’으로 나눠 적용할 예정
  • AI가 금융 취약계층을 대상으로 금융 서비스를 제공할 때 대출 심사 등에서 탈락시키지 않고 ‘결과적 평등’을 적용해 정책 금융이나 사회적 금융을 소개하는 식
  • 또 일반 소비자에게는 모든 상품과 서비스 제공 기회를 차등 없이 소개할 방침

• 새로운 금융범죄로부터 소비자 보호

  • AI 활용을 통해 새롭게 발생할 수 있는 금융범죄로부터 소비자를 보호할 수 있는 선제적 대비책 마련도 가이드라인에 포함할 방침

요약 및 의견

공정한 AI를 만들기 위한 다양한 방안과 도구가 마련되고 있지만 안타깝게도 완전히, 절대적으로 공정한 AI를 개발하는 일은 사실상 불가능

공정성이라는 개념 자체가 누구도 하나로 정의할 수 없는 개념

병원, 법원, 기업에서 바라보는 공정성도 제각기 다르기 때문에 영역별로 공정성에 대한 개념을 확립하는 게 우선 과제

+공정성은 계속해서 진화하고 있는 개념 -> 과거에 공정하다고 생각했지만 지금은 공정하지 않다고 여겨지는 것들이 많다

공정한 AI를 만들었다고 끝나는 일이 아니라, 컴퓨터 바이러스 백신 프로그램을 계속 업그레이드하는 것처럼 공정한 AI도 현실의 공정성을 반영하는 수정을 끊임없이 지속해야 함

적용할 점

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