세계 보험과 금융기관들의 행보가 녹록하지 못하다. 아니 곧 몰려올 폭풍의 전야와도 같은 상황이다. 씨티그룹의 전 CEO 비크람 팬디(Vikram Pandit)는 지난 9 월 블룸버그와의 인터뷰에서 "인공지능(AI)과 로봇 기술을 통해 은행 산업의 고용의 30 %가 향후 5 년 이내에 사라질 가능성이 있다"고 말했다.
가장 가까운 일본의 현실은 더욱 절실하다. 미쓰비시 UFJ 파이낸셜 그룹의 히라노 노부유키 사장은 올해 9 월 사무 자동화 및 디지털화에 의해 "약 9500 여명 상당의 작업 양을 절감하겠다."고 밝혔다. 이 수는 미쓰비시 도쿄 UFJ 은행의 국내 직원의 약 30 %에 해당하는 규모라고 한다. 또 히라노 사장은 "일부 부서뿐만 아니라 조직 전체로 디지털 기술에 의한 경영 개혁에 임해, 기존 업무를 대폭 간소화 할 필요가 있다"고 지적했다. 업무의 디지털화에 따라 향후 7 년간 2000 억엔(약 1조 9천6백억원)의 이익을 창출한다는 목표로 하고 있다고 말했다.
또한 미즈호 파이낸셜그룹(Mizuho Financial Group)도 향후 10 년 동안 전체 직원의 3 분의 1에 해당하는 약 1만 9천여명을 줄일 검토 단계에 들어갔다고 최근 발표했었다. 동시에 인공지능(AI)과 로봇 등 IT를 활용한 새로운 금융 서비스 ‘핀테크’를 전개하면서 업무를 효율화 할 방침을 세웠으며, 전국에 걸쳐 약 800 개 점포에 대해 통폐합을 검토하고 있다. 신규 채용도 억제할 계획이며, 인원을 점차 줄이고 그룹 직원 수를 현재의 약 6 만명에서 4 만명 규모로 줄일 예정이라고 밝혔다.
국내 상황과는 다르지만 국내 역시 장담할 수 없는 현실이다. 이처럼 일본 대형 은행이 모여 대대적인 구조의 재검토에 착수한 것은 일본 은행의 마이너스 금리 정책이 장기화되면서 은행의 실적이 급속히 악화되고 있기 때문이다. 일본 은행의 정책 금리는 지난해 1 월 -0.1 %로 인하된 후 현재까지 유지되고 있어 대출에 따른 마진으로 수익을 올릴 수없는 상황이 계속되고 있다. 결과적으로 기존 구조의 전반적인 재검토와 인공지능, 핀테크, IoT 등의 IT기술 도입을 가속시키고 인력 감축을 비롯한 '비용 절감'은 필수적인 선택이 되었다.
현 상황에서는 각사 모두 해고·삭감 조치를 즉시 실시하지 않고, 배치 이동 등에 따라 업무량을 줄여 나갈 방침이다. 그러나 인공지능과 로봇 선풍은 이슈로 머물지 않고 하염없이 가속·진화하고 있다. 단지 이 기류는 보험, 금융 업계뿐만 아니라 모든 직종을 불문하고 파급될 산업과 사회의 미래에 관심이 집중되고 있다.
이런 시점에 최근 딥러닝 LSTM(Long Short-Term Memory)기술을 금융권 최초로 도입하여 금융 데이터의 시계열 특성을 반영한 AI 플랫폼을 개발한 '인공지능(AI) 금융 플랫폼'으로 조명을 받고 있는 스타트업 에이젠글로벌의 강정석 대표는 "인공지능(AI)이 규모의 경제 비용을 낮추고, 비용을 낮춤으로 고객의 범위가 확대되고, 더욱 더 비용을 낮출 수 있어, 금융산업은 더 혜택을 보는 구조로 갈 것"이라고 보고 있다. 즉, 금융 분야에서 이 솔루션을 통해 금융산업을 가시화하고 산업화를 가능하게 하는 에이젠글로벌의 'AI 금융 솔루션'과 그 개발 과정 등과 전반적인 회사 로드맵을 들어봤다.
에이젠 글로벌(AIZEN Global )의 설립 동기는...
세상이 변화를 하게 되면, 변곡점이라는 것을 통과하게 되는데 지금 살고 있는 이 순간이 인생에 한번오는 변곡점이라는 생각이 들었기 때문입니다. 특히 기술에 의해 거의 모든 산업들이 변화하게 되었는데, 아직 변화가 진행되지 않은 몇가지 산업이 있는데, 그 중 하나가 금융산업이라고 봅니다. 만약 바뀌었을 때, 충분한 가치를 사람들에게 전해 질 수 있다고 생각이 들어서 에이젠 글로벌을 설립하게 됐습니다.
어떻게 보면, 금융기관은 비용구조를 단순화시키고, 금융을 조달하는 원가, 그것을 가공하여 소비자들까지 전달하는데 드는 업무원가, 그리고 대출을 실행한 뒤 받지 못하게 되는 위험으로부터 오는 신용원가 등으로 구성되어 있습니다. 그런데 금융기관은 특성상 모든 업무가 숫자, 즉 정형화데이터로 구성되어 있습니다. 업무상 이미 디지털화되기 좋은 구조로 되어 있는 것이죠. 인공지능의 가장 큰 원료가 데이터라고 하는데, 이미 자원을 충분히 갖고 있는 산업인 것이죠.
따라서 보유하고 있는 훌륭한 자원만 잘 활용하더라도 두가지 원가, 업무원가와 신용원가를 극단적으로 줄일 수 있습니다. 제조업도 제조원가가 싸면, 시장에서 가격을 낮출수 있고 경쟁력을 얻고 많이 팔리지 않습니까? 금융업도 똑같이 원가를 낮추면 시장에서는 경쟁력있는 상품을 제공할 수 있죠. 쉽게 하면, 같은 위험도를 갖는 고객에게 더 싸게 주더라도 이윤을 남길 수 있습니다.
이것을 가능하게 하는 유일한 수단은 인공지능이란 생각이 들었습니다. 기술도, 방대한 데이터를 가공해서 보석으로 만들어 낼 수 있는 기술, 즉 인공지능이 이러한 변화를 가는하게 하는 수단이 됩니다. 인공지능이라는 기술을 통해서, 자본시장을 활성화 하고, 금융시장의 국제화를 이룰 수 있는 일거양득의 시스템을 만들기 위해서 이 회사를 설립하게 되었습니다.
저는 15년전에 서울대 학부 때 졸업논문으로 ‘인공지능과 언어학' 을 썼습니다. 지금의 NLP와 같은 건데, 의미를 파악하는 구조를 알고리즘화 하는 내용이었습니다. 당시에는 이것이 현실화 되기 위해서는 양자컴퓨팅이 정도는 있어야 한다고 생각하고, 제 생애에는 안 될 것이라고 봤습니다. 그런데, 지금 어느정도 현실화 되기 시작한 것이죠. 그리고 서울대 국제 대학원에서 국제금융을 배우고, 시카고대에서 MBA 를 했습니다. 시카고대는 전통적으로 숫자로 모든 것을 의사결정하는 것을 가르치는데, 여기에서 금융-인공지능 의사결정 플랫폼의 프로토타입이 만들었습니다. 마치 금융의 자율주행 보조장치 쯤 되는 셈이죠.
에이젠글로벌의 인공지능(AI) 플랫폼에 대해서...
앞으로 수년간 인공지능에 대한 수요는 폭발적으로 증가하는 대신에, 공급은 부족한 현상이 일어나게 될 것입니다. 이를 해결 할 수 있는 방법은 공급을 기하급수적으로 늘리는 수밖에 없는데, 이를 위해 만든 것이 AIZEN Global 의 인공지능 플랫폼입니다. 전문적인 인공지능에 대한 습득 없이도 기술을 사용할 수 있는 도구입니다.
그런데, 문제는 아무리 알고리즘이 뛰어난 인공지능이라고 해도, 무슨 일을 할 것인지, 무슨 데이터를 사용할 것인지에 대해서는 아직도 사람이 개입이 되어야 합니다. 아직까지는 무슨 데이터를 넣어야 할지 고민을 많이 해야 하는 것이죠. 그렇다면, 제가 잘 모르는 산업에 가서 인공지능을 도입한다고 한다면, 그 산업에서 사용되는 중요한 데이터를 공부를 해야 합니다. 그렇게 되면 시간이 걸리게 되고, 그렇게 되면 규모의 경제를 이루기 어렵고 산업화를 이루기 어렵게 됩니다.
저희는 금융산업 중에서도 전세계가 동일한 구성을 사용하는 신용대출 시장에 집중하고 있는 플랫폼입니다. 상대적으로 데이터의 양이 많고, 유사한 데이터를 사용하고, 산업의 성질이 유사하고, 글로벌하게 동일한 상품, 유사한 프레임워크를 갖고 있으며, 수익이 가장 높고, 현재 상대적으로 비효율적으로 운영된 시장이기 때문에, 인공지능으로 인해 얻을 수 있는 가치가 가장 높다고 보고 있습니다.
즉, 인공지능으로 규모의 경제가 비용을 낮추고, 비용을 낮춤으로 고객의 범위가 넒어지고, 더욱 더 비용을 낮출 수 있고, 더 혜택을 보는 구조로 갈 것이라고 보고 있습니다. 즉, 금융분야에서 산업화를 가능하게 하는 플랫폼이 에이젠 글로벌의 인공지능 플랫폼입니다.
일례로 자율주행차를 가능하게 하는 운전자 보조 시스템 (ADAS, Advanced Driver Assistant System) 이라는 것이 있습니다. 크게 사람인지 자동차인지를 판단하는 인지, 사고가 나지 않도록 판단하는 부분, 그리고 브레이크나 커브 조절을 하는 제어부분으로 나뉘게 되는데, 금융분야, 특히 신용대출 부분은 이 자율 주행이 가능한 분야로 보고 있습니다. 즉 저희 인공지능 플랫폼은, 금융시장에서의 운전자 보조 시스템의 역할을 하게 될 것입니다.
또한 기술적으로, 딥러닝 LSTM 이 시계열적인 특성을 갖고 있기 때문에, 음성인식에 사용하고 있는데, 금융데이터도 시계열적인 특성을 있습니다. 딥러닝 LSTM(Long Short-Term Memory)기술을 금융권 최초로 도입하여 금융 데이터의 시계열 특성을 반영한 AI 플랫폼을 개발하였으며, 대한민국 멀티미디어 기술대상에서 삼성전자, 씨티은행, KT 와 함께 미래창조과학부(現 과기정통부) 장관상을 수상하며 기술력을 인정받기도 했습니다.
핀테크에서 인공지능(AI)이 무엇을 어떻게 바꾸며, 어떻게 적용해야 하나?
금융의 4가지 기능을 보면, 결제와 송금, 투자(예금) 과 대출로 구성되어 있습니다. 이 중에서 결제와 송금은 기술이 중요한 역할을 미치는 영역이기 때문에, 제일 먼저 변화가 일어나고 있는 분야입니다. 그 다음이 투자와, 대출이 일어나고 있는 상황이고, 저희는 그 두가지를 연결하는 일을 하고 있습니다. 인공지능을 적용해, 투자와 대출이 효율적으로 이루어질 수 있는 근간 시스템을 구성하는 역할을 하고 있습니다.
금융기관은 이미 수많은 데이터를 보유하고 있으며, 아직 사용하고 있지 않고 있는 데이터가 너무나도 많습니다. 영어로 'Low Hanging Fruit' 이라고 할까요. 인공지능은 이 자원을 사용하여, 신용비용과 운영비용을 극단적으로 변화시킬 수 있으며, 이 가치를 다 같이 나눌 수가 있습니다. 저희는 기존의 금융기관들 측면에서 전반적인 프로세스에 도입을 할 수 있는 플랫폼을 만들고 있습니다.
아주 구체적으로 들어가면, 이미 수많은 인터넷 회사들이 사용하고 있는 디지털 마케팅 기술을 적용할 수 있습니다. 또한 영업채널을 재구성할 수 있고요, 반복적인 업무 및 판단을 자동화 할 수 있고, 심사를 아주 정교하게 할 수 있습니다. 실제로 현실화가 많이 되었습니다.
실제 저희 고객과 일한 부분을 돌이켜 보면, 처음에는 아주 작은 부분을 적용하기로 했고, 저희 플랫폼에 데이터를 넣어서 예측업무를 시작했습니다. 그런데, 시스템을 구성하고, 데이터를 모으다 보니, 데이터를 모을 수 있는 구조가 되고, 그러다보니, 다른 업무영역으로 쉽게 확산될 수 있는 구조가 된 겁니다.
그래서 상품을 디자인할 때도 보다 정교하게 할 수 있게 되고, 상품을 출시하고 리스크를 한번에 관리할 수 있게 되었고, 이에 따른 전략도 한번에 관리할 수 있게 되고, 추가로 영업을 하지 않고도 자산을 유지할 수 있게 되었습니다. 심지어는 예전에는 조직의 질서상 데이터를 활용하지 않았던 부서까지도 인공지능의 혜택을 볼 수 있습니다. 또 앞으로 업무의 모든 업무가 인공지능의 영역입니다. 마치 예전에 계산기와 엑셀이 업무에 적용되면서 일어났던 변화가 산업 전반에 걸쳐 일어나고 있다고 보고 있습니다.
마지막으로...
인공지능의 기술의 확산력은 너무나도 커서, 현재 국경이 의미가 있나라는 생각이 들 정도입니다. 저희가 스스로 준비를 하지 않으며, 해외기업들이 보이지 않게 들어올 것입니다. 저희는 처음부터 글로벌 스탠다드를 기반으로 설계하였습니다. 현재 영국, 싱가폴, 홍콩, 일본에 동일하게 진출하고 있습니다. 저희가 같이 일하고 있는 고객도 해외 은행에 비하면, 파격적인 수준으로 저희를 인정해 주었습니다. 학계에서도 최고의 인력들을 지원받고 있습니다. 이 모든 것이 감사할 따름입니다. 한국에서 만든 인공지능기반 금융시스템을 전세계 스탠다드로 만들어 보답하도록 하겠습니다.
