자본연 "데이터 확보해 AI 장기전 대비…패러다임 전환·고위험 지원 필요"

자본시장연구원 개원 28주년 기념 컨퍼런스

권민경 자본시장 연구원 연구위원 [사진=양보연 기자]

자본시장연구원은 금융회사가 장기적 안목을 바탕으로 인공지능(AI)의 핵심 자산인 '데이터' 확보에 주력해야 한다고 제언했다. 이를 위해 패러다임 전환을 통한 데이터 인프라 개선과 민감한 의사결정 등 고위험 영역에서의 AI 도입 지원 등이 필요하다고 제시했다.

권민경 자본시장연구원 연구위원은 10일 서울 여의도 콘래드호텔에서 자본시장연구원 개원 28주년을 기념해 열린 'AI와 금융투자업의 혁신' 컨퍼런스 주제 발표에서 "미래 투자 방식은 AI 기술로 인해 현재와 근본적으로 달라질 것이며, 금융회사는 장기적 안목으로 패러다임 변화에 대비해야 한다"고 말했다.

구체적으로 "단기 활용성에 얽매이기보다 최신 기술 동향을 꾸준히 파악해 장기적인 안목을 키워야 한다"며 "기술이 성숙됐을 때를 대비해 AI가 열어줄 새로운 금융 서비스의 기회를 적극적으로 탐색해야 한다"고 짚었다.

이어 "고품질의 다양한 데이터를 선제적으로 확보하고 축적하는 노력이 필요하다"면서 "가용할 데이터가 하나 더 늘어난다는 것은 AI가 발견할 수 있는 패턴을 기하급수적으로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다"고 강조했다.

또 다른 주제발표자로 나선 김진영·노성호 연구위원은 "금융투자서비스에서 활용 가능한 AI 기능은 점점 더 확대되고 고도화되고 있어, 금융사가 향후 외부 기술 의존도를 높여갈 가능성을 시사한다"며 "다만 금융투자업 내에서 AI가 활발히 활용될 수 있는 영역에는 아직 한계가 있다"고 지적했다.

김진영·노성호 연구위원의 분석의 따르면 금융투자업의 AI 활용은 업무 분야별로 편차가 두드러졌다. 업무의 정형화 정도가 높고, AI 학습 데이터가 풍부한 영역일수록 AI 도입이 활발했다. 그는 "자문과 자산관리가 대부분을 차지하며, 사모펀드(PEF) 등은 100개 남짓으로 미미하다"고 설명했다.

또 금융투자 서비스와 관련한 AI 특허 출원 대부분은 기업간거래(B2B) 스타트업 등 IT 비상장사 중심이며 증권사·금융지주 등 전통적 금융사 비중은 미미하다고 지적했다. 그는 "은행·증권 등 116개 금융사 IT 직무 종사자 중 88.8%가 AI 활용이 필요하다고 인식했지만 실제 활용 비율은 51.0%에 그쳐 보수적이고 제한적인 입장을 보인다"고 짚었다.

김 연구위원은 AI 활용 편차 원인에 대해 업무의 정형화 정도와 데이터 접근성, 고위험 업무에서의 AI 도입 리스크 등을 제시했다. 김 연구위원은 "PEF 실사, 부동산 자산 소싱 등 정형도가 낮은 업무는 데이터 부족과 규칙 정의의 불명확성 등으로 AI 도입이 어렵다"며 "사모펀드, 부동산 등 비공개 정보가 많거나 접근성이 낮은 분야는 AI가 학습할 데이터가 제한적"이라고 덧붙였다.

이어 "정확성과 신뢰성이 담보되는 고위험 업무에서의 AI 도입 리스크가 여전히 큰 상황"이라며 "AI는 환각 문제에서 자유롭지 않아, 한 번의 실수로 금전적 손실과 법적 분쟁이 이어지는 투자은행(IB)의 대형 인수금융 등은 도입이 저조하다"고 말했다.

김 연구위원은 금융투자업 AI 도입 활성화를 위해 실험 환경 조성과 데이터 인프라 개선, 고위험 영역에 대한 지원을 조언했다. 그는 "비용 절감 효과가 명확한 영역부터 파일럿 프로그램을 도입하고, 금융권 전반 데이터 인프라를 고도화해야 한다"며 "AI 개발 활용 원칙을 정립하는 등 의사결정에 민감한 고위험 업무에 AI 도입할 때는 대응 방안을 명시해 특별한 고려와 지원이 필요하다"고 강조했다.