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금융 업계의 AI·머신러닝 활용처 10선

2017.12.08 Scott Carey  |  Computerworld UK


자금세탁 방지


HSBC는 2012년 자금세탁으로 19억 달러가 넘는 벌금이 부과된 후 자체 자금세탁 통제 기능이 미흡했음을 시인했다. 올해 초 은행 측은 자금세탁 방지를 위해 구글 클라우드(Google Cloud) 머신러닝 기능을 사용하고 있다고 밝혔다.

HSBC CIO 대릴 웨스트에 따르면, HSBC는 머신러닝을 이용해 이 방대한 데이터에 대한 분석을 실행하고 있다. 웨스트는 “고객층 내에 범죄 활동처럼 보이는 것을 밝혀내기 위해 데이터 패턴을 파악할 수 있는 엄청난 연산 능력이 동원되고 있다. 파악된 패턴은 담당 기관에게 전달되고 공조를 통해 범인을 추적해 잡아낸다”고 밝혔다.

영국의 컴플라이 어드밴티지(Comply Advantage)와 같은 신생업체가 입증하려고 하는 것은 AI를 자금세탁 추적에 응용할 때가 되었다는 것이다. AI는 특히 금융 거래와 같은 대량 데이터 내에서 이상 행동을 찾아내는 것에 매우 능하기 때문이다.

개인 맞춤형 추천


바클레이 그룹 혁신 책임자 마이클 하티는 은행이 고객에게 좀더 맞춤형으로 더 나은 금융 상품을 만들어 추천하는 데 도움을 줄 수 있는 AI 시스템을 구상하고 있다.

그는 이 기술을 가장 반기게 될 것은 은행 내 ‘고객 제품 및 서비스 개발 유지’ 담당자라고 말했다. 이어서 “고객이 필요로 하는 것을 제공할 수 있게 되기 때문이다. 일반 상품을 파는 대신 개인에게 특정 알고리즘을 맞춤식으로 적용하는 것이 가능해진다”고 설명했다.

예를 들면, 영국의 트러슬(Trussle), 하비토(Habito) 같이 고객에게 최고의 담보 대출 상품을 찾아주기 위해 머신러닝 알고리즘 활용을 추진하는 신생기업들이 이미 늘어나고 있다.

여신 신청
은행들은 개인이나 기업 여신 신청자를 분석하고 사전에 정한 한도에 따라 승인하는 작업에 머신러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 이 알고리즘은 고객의 신용 점수, 나이, 우편번호를 확인하는 것만으로 몇 초 내에 결정을 내릴 수 있다.

단, 알고리즘이 사람들이 생각하는 것만큼 공정하지 않을 가능성과 은행 AI에서 내린 결정에 대해 은행 측의 설명을 듣는 것이 보기만큼 간단하지 않을 수도 있다.

옥스퍼드 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute) 브렌트 미텔스태드는 가디언(The Guardian)과의 인터뷰에서 “감시 단체의 업무가 제대로 이뤄지게 할 방법이 분명치 않다. 우리가 자주 이야기하는 매우 복잡한 시스템은 예측 불가능하고 시간에 따라 변화하며 이해하기가 심지어 개발팀에게도 어렵기 때문이다”라고 이야기했다.

챗봇
스코틀랜드 왕립은행(RBS)은 루보(Luvo)라는 고객 서비스 챗봇을 개발했다. 작년 시험 사용을 거쳐 2017년 고객에게 선보일 예정이다.

자연어 처리 AI봇인 루보는 RBS, 냇웨스트, 얼스터(Ulster) 은행 고객의 질문에 답변하고 이체 등 간단한 은행 업무를 수행하게 된다. 루보가 답변을 찾지 못하면 직원에게 고객을 넘긴다.

왕립은행 측은 루보가 “왓츠앱 유형의 상호작용을 통해 고객에게 말을 건다”고 설명하고 시리나 이케아의 애스크 애나(Ask Anna) 같은 디지털 비서와 차별화되는 점은 맥락을 이해하고 작업을 수행할 수 있다는 점이라고 덧붙였다.

투자 연구


영국 이외의 지역에서는 스위스 은행 UBS가 투자 연구를 위한 AI 도구를 개발 중이다. 세계 최대의 자산 관리자인 UBS는 거의 사람 수준으로 투자 연구를 수행할 수 있는 ‘가상 에이전트’를 구축하고 있다.

UBS 그룹 혁신 AI 책임자 아니카 슈뢰더에 따르면 UBS는 “투자 애널리스트의 자질을 모방할 수 있는 가상 에이전트 개발을 시도하고 있다. 시장 자료와 SEC 서류를 검토할 수 있으며 사람 분석가가 사용하는 모든 입력 자료를 활용해 실제로 기업 가치를 평가할 수 있다. 거의 사람을 흉내 낸 언어로 준수한 품질의 문장을 생산할 수 있다. 거의 완성 단계에 이르고 있다고 보면 된다.”

UBS는 아직 이를 실전 투입할 준비가 되지 않았으며 슈뢰더는 잠정 일정에 독촉을 받지는 않을 것이다.

UBS는 AI 시스템의 다른 활용 방식도 연구 중이다. 포트폴리오 매니저들의 행동에서 편견을 배제하고 고객 파악(KYC) 프로세스를 자동화하기 위해서다. 고객 대면 챗봇 및 IT 티켓 해결 자동화 등도 포함된다. ciokr@idg.co.kr
 

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