AI 기반 뱅킹: 사기 탐지, 신용 위험 분석 및 금융 서비스의 미래

2020년, 독일 결제 처리 회사인 Wirecard와 관련된 스캔들로 금융계가 뒤흔들렸다. Wirecard는 정교한 회계 사기 계획을 통해 수년간 수익과 이익을 부풀려 왔다. 이로 인해 투자자는 수십억 달러의 손실을 입었고 전통적인 금융 감독 방법의 취약점이 노출되었다. 또 다른 주목할 만한 금융 사기 사례는 2016년 2월에 발생했다. 해커들이 방글라데시 중앙은행을 표적으로 삼고 SWIFT의 취약점을 악용하여 10억 달러를 훔치려고 시도한 것이다. 대부분의 거래가 차단됐지만 1억 100만 달러는 여전히 사라졌다.

이러한 세간의 이목을 끄는 사례는 금융 부문에서 강력한 사기 탐지 시스템의 긴급한 필요성을 강조한다. ACFE(공인 사기 심사관 협회 Association of Certified Fraud Examiners)에 따르면 전 세계적으로 총 4조 7천억 달러에 달하는 기업 수익의 무려 5%가 매년 사기로 인해 손실되고 있다.

AI는 은행과 금융 기관의 운영 방식을 혁신하여 더욱 효율적이고 안전하며 고객 중심적으로 만들고 있다. Ernest & Young의 최근 설문 조사에 따르면 거의 모든(99%) 금융 서비스 리더가 자신의 조직에서 어떤 방식으로든 AI를 배포하고 있다고 보고했다.

업계 전망에 따르면, 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI) 부문에서 인공지능(AI) 시장 점유율은 2021년부터 2026년까지 329억 7천만 달러 증가할 것으로 예상되며, 이는 이 영역에서 AI 기술의 급속한 성장과 채택을 반영한다. AI 기반 초개인화 뱅킹은 고객의 고유한 요구와 선호도에 맞는 맞춤형 금융 상품, 투자 조언, 사기 방지를 통해 고객을 위한 보다 맞춤화 된 뱅킹 경험을 제공할 수 있다.

AI 기반 도구는 예산 책정 및 청구서 지불부터 자동화된 저축 및 투자 전략에 이르기까지 재무를 자동으로 관리하여 개인의 인지 부하를 줄이고 더 나은 재무 관리를 촉진하는 데 도움이 될 수 있다. AI는 잠재적인 위협을 실시간으로 식별하고 완화함으로써 사이버 보안 조치를 강화하고 금융 범죄를 예방하는 데 중요한 역할을 한다.

Ernest & Young 조사에 따르면 금융 분야 AI의 장기적인 전망은 매우 낙관적이다. Ernest & Young 조사에 따르면 경영진 중 77%가 AI와 생성 AI(GenAI)가 향후 5~10년 내에 금융 서비스 산업에 전반적인 이점이 될 것으로 보고 있다. 리더들은 고객 및 클라이언트 경험을 향상시키는 기회를 보고 있으며, 87%는 AI가 이 공간을 개선할 수 있다고 믿고 있다고 답했다. 은행 AI의 미래는 업계 환경을 재정의할 혁신적인 기능을 약속한다.

고객 경험 혁신

AI 기반의 챗봇은 연중무휴 24시간 고객 지원을 제공하고, 기본적인 질문에 답변하고, 간단한 문제를 해결하며, 고객 만족도를 높이고, 은행의 운영 비용을 절감하고 있다. AI 기반 가상 비서는 대출 신청이나 투자 관리, 프로세스 간소화, 전반적인 사용자 경험 개선과 같은 복잡한 금융 업무를 고객에게 안내할 수 있다.

또한 AI는 고객의 금융 이력과 행동 패턴을 기반으로 금융 상품과 서비스를 추천해 은행 경험을 개인화할 수 있다. 이러한 타겟 접근 방식은 고객 참여를 향상할 뿐만 아니라 은행이 교차 판매 및 상향 판매 기회를 얻을 가능성도 높인다.

AI는 또한 데이터 입력, 대출 처리 등 반복적인 작업을 자동화하는 데 중요한 역할을 하여 은행 직원이 인간의 전문성과 의사 결정 능력이 필요한 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 해준다. 효율성 향상은 금융기관의 비용 절감 및 생산성 향상으로 이어진다.

AI로 사기 탐지

기존 사기 탐지 방법은 사전 프로그래밍된 패턴만 식별할 수 있는 규칙 기반 시스템에 의존한다. 반면 AI는 거래 내역, 위치, 기기 정보 등 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 머신러닝(ML) 알고리즘을 활용해 이상 징후와 의심스러운 활동을 실시간으로 식별한다. 또한 ML 알고리즘은 새로운 사기 전술을 학습하고 이에 적응할 수 있으므로 새로운 위협에 더욱 효과적으로 대처하고 기업이 진화하는 사이버 위험에 앞서 나갈 수 있도록 돕는다.

머신러닝을 통한 AI 기반 사기 탐지는 금융 기관과 고객을 사기로부터 보호하기 위한 보다 지능적이고 역동적인 접근 방식을 제공한다. AI는 사기 거래를 즉시 표시함으로써 금전적 손실이 발생하기 전에 예방할 수 있어 사기를 빠르고 효과적으로 포착할 수 있다. AI는 광범위한 데이터 포인트를 분석함으로써 합법적인 활동과 사기성 활동을 정확하게 구별할 수 있으므로 합법적인 고객에 대한 중단을 줄이고 오탐을 줄일 수 있다.

신용 위험 분석에 대한 AI의 영향 측정

AI는 금융 부문 대출 결정의 중요한 측면인 신용 위험 평가를 변화시키고 있다. 전통적으로 은행은 대출 자격을 결정하기 위해 신용 점수와 재무 기록에 크게 의존해 왔다. 그러나 AI는 소셜 미디어 활동, 현금 흐름 정보, 온라인 쇼핑 습관과 같은 대체 데이터 소스를 포함한 광범위한 데이터 포인트를 분석하여 차용인의 재정 상태에 대한 보다 전체적인 그림을 만들 수 있다.

AI는 이러한 광범위한 데이터 세트를 고려하여 차용인의 신용도에 대한 보다 미묘한 그림을 생성하고 기존 방법으로는 놓칠 수 있는 데이터 내의 복잡한 관계를 식별할 수 있다. 머신러닝 알고리즘은 향상된 정확성과 효율성으로 인간보다 더 빠르게 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있어 정확한 신용 위험 평가로 이어진다.

AI는 또한 기존 채점 모델에서 제외되었을 수 있는 신용도가 높은 대출자를 식별하여 금융 포용을 촉진하고 신용에 대한 접근성을 확대하는 데 도움을 줄 수 있다. 따라서 AI는 대출자의 고유한 재무 프로필을 기반으로 대출 상품과 이자율을 맞춤화하여 균형 있고 접근 가능한 신용 시스템을 만드는 데 도움을 줄 수 있다.

AI 사용에 따른 과제 해결

AI 모델은 훈련된 데이터만큼만 우수하며 AI 시스템이 의사 결정 프로세스에서 편견이 없고 공정한지 확인하는 것이 중요하다. AI가 금융 서비스에서 더욱 중요한 역할을 함에 따라 데이터 개인 정보 보호, 알고리즘 책임, 윤리적 AI 관행과 같은 문제를 해결하기 위해 규정을 조정해야 한다.

금융 서비스에서 AI를 책임감 있게 구현하려면 금융 기관, 기술 제공업체, 규제 기관 간의 협력이 필요하다. 이러한 공동 노력은 업계 전반의 표준을 확립하고 윤리적 문제를 해결하며 책임감 있는 AI 배포를 보장하는 데 필수적이다.

AI의 주요 과제 중 하나는 설명 가능성이다. 이는 대출 승인 또는 거부와 같은 중요한 결정에 AI를 사용할 때 특히 중요하다.  규제 기관이 금융 기관의 AI 결정에 대해 의문을 제기하는 경우 금융 기관은 그 이유를 설명할 수 있어야 한다.  예를 들어, 대출 신청이 거부된 경우 AI 시스템은 결정에 기여한 신청자의 재무 이력의 특정 요인과 같은 거부에 대한 명확한 이유를 제공할 수 있어야 한다.   이러한 수준의 설명 가능성은 개발 및 배포 프로세스 초기부터 AI 모델에 고려되고 구축되어야 한다.

혁신, 규정 준수, 고객 중심에 중점을 두고 AI를 진심으로 수용함으로써 은행과 금융 기관은 디지털 시대의 리더로서 자리를 확보하고 향후 금융 서비스의 미래를 형성할 수 있다.