글. 이새롬(우리금융경영연구소 경영전략연구실 수석연구원)

AI가 인간과 유사한 대화와 사고 능력을 지닌 단계까지 빠른 속도로 발전함에 따라 직접적으로 연관된 테크 산업을 넘어 모든 분야에서 최대 화두로 부상하고 있다. 최근 이슈가 되고 있는 생성형AI는 우수한 자연어 처리 능력 외에도 새로운 콘텐츠(이미지·글 등) 생산 능력, 방대한 데이터 처리 기능 등으로 범용성이 높아 개인과 기업의 경제활동 전반에서 활용이 가능하다. 즉, 본격적인 AI의 시대가 도래했다고 할 수 있다.

| AI 고도화에 따른 글로벌 생산성 증대

생성형AI의 등장 이전에도 AI는 이미 상품·서비스 개발, 재무, 생산관리 등 다양한 산업 활동에서 보완적 툴(tool)로서 사용되어 왔다. 생성형AI 기술이 더욱 발전하고, 본격적으로 상용화되면서 2022년 현재 약 50%에 달하는 기업의 AI 도입률은 2030년 70%로 확대될 것으로 전망(맥킨지)된다. 앞으로 AI가 기업 활동에서 높은 비중을 차지하면서 현재 사람을 통해 이루어지는 단순 업무 중 일부는 자동화되는 한편, 기존 인력은 부가가치가 높은 업무로 재배치 될 것으로 예상된다.

골드만삭스 전망에 따르면, 미국을 기준으로 전체 직업군 중 약 2/3에서 AI가 활용될 수 있으며, 해당 업종에서 AI로 자동화될 수 있는 업무 비중은 25~50%로 추산된다. AI 활용 확대에 따른 단순 업무의 자동화, 기존 인력의 재배치 등으로 향후 10년간 글로벌 생산성은 연간 1.4%p씩, 글로벌 경제는 연 7% 성장할 것으로 전망하고 있다.

| 새로운 직업 시장의 구조 도래

AI 고도화 및 활용 확대로 기업의 생산성과 수익성은 높아지는 대신, 다수의 일자리가 AI로 대체되면서 대규모 실업을 초래할 것이라는 우려가 제기되고 있다. 골드만삭스는 AI로 인해 일부 일자리가 대체되는 것은 분명하나, AI가 사람의 기능을 100% 대체하기 보다는 전체 생산성을 증대시키는 보완적 수단으로서 활용될 가능성이 높다고 전망한다.

직업군별로는 법률, 경영관리, 교육, IT 등 사무직의 경우 대체율(30~40%대)이 상대적으로 높은 것으로 분석했으며 건설, 수리, 교통 등 외부 환경에서 사람의 노동력을 기반으로 진행되는 물리적인 작업의 경우 자동화율(10%대)이 낮게 추산되었다.

직업군별로 대체율이 상이하다는 결과와 더불어 AI로 인해 직업별 수요도 달라지고, 현재에 없는 새롭고 다양한 직업이 생겨날 것으로 예측된다. 새로운 일자리가 생겨나면서 직업 시장의 구조와 형태는 지금과는 완전히 달라질 것이다. AI와 직접적으로 연관된 기술 관련 업무(소프트웨어 개발, 디지털 마케팅 등) 외에도 서비스, 교육, 보건, 요식업 등 인간만이 할 수 있는 1:1 대면 직업에 대한 수요는 오히려 늘어날 것으로 보인다.

현재 근로자의 60%가 1940년 이전에 존재하지 않았던 직업에 종사하고 있다는 점에 비추어 볼 때, 미래 사람들도 지금과는 다른 새로운 직업에 종사할 가능성이 높아 보인다. 예로 2022년 미국 내 AI 프로그래밍 전문인력 채용 공고 수는 10년 전 대비 592%, 데이터 사이언스는 3,767%, 컴퓨터 사이언스 63% 증가하는 등 AI로 인해 이전 세대와는 다른 새로운 직업에 대한 수요가 폭발적으로 확대되고 있다.

| 금융 분야에서 AI 활용성은 더욱 확대될 전망

금융은 그 어느 산업보다 이미 AI를 많이 활용하고 있는 산업이다. 전체 금융회사의 약 31%가 대화형 뱅킹, 사기 탐지, 위험관리, 심사 등 다양한 업무에서 AI를 사용하고 있다. 그 중에서도 챗봇 등 대고객 서비스에서의 활용도가 높으며 BoA의 챗봇 ‘Erica’, UBS의 디지털 휴먼 ‘Daniel’ 등이 대표적인 사례다.

향후 생성형AI가 금융 산업에서 더욱 광범위하게 활용되면서 금융회사의 위험거래 탐지, 리스크 관리, 포트폴리오 최적화, 알고리즘 트레이딩, 합성 데이터 생성, 신용관리 시스템 등의 기능은 크게 향상될 것으로 예상된다. 자산관리 부분의 경우 AI는 보완적 툴(tool)로서의 역할을 넘어 종합적인 자산관리 서비스를 담당하는 수준으로 발전할 전망이다. WM 전담 인력은 고객과의 관계 및 신뢰 형성에 더욱 집중하고, 자산의 직접적인 운용과 관리는 AI를 통해 이루어질 가능성이 높다.

생성형AI 활용에 따른 금융회사의 수익효과는 연간 약 2,000~3,400억 달러에 달할 것으로 예측된다(맥킨지). 이와 같은 수익 전망으로 금융회사들이 앞다투어 AI 도입을 확대하면서 금융 분야 생성형AI 시장 규모는 2022년 6.2억 달러에서 2032년 97.2억 달러로 10년만에 약 15배 이상 성장할 것으로 전망된다.

| 글로벌 금융회사들은 앞다투어 AI 도입 확대

모건 스탠리, JP모건체이스, ANB암로, 웰스Fargo 등의 주요 글로벌 금융회사들은 이미 공격적으로 최신 AI 기술 도입을 추진하고 있다. 모건 스탠리는 오픈AI의 최신 생성형AI 소프트웨어 ‘Full Live’를 모든 금융자문 서비스에 도입하는 계획을 추진하고 있다. 또한 모건 스탠리는 지난 3월 경쟁사보다 빠르게 오픈AI와 제휴를 통해 GPT4 기반의 금융상담 및 자문 서비스 개발에 착수한 바 있다. 현재 개발 중인 AI 기반 자문서비스의 명칭은 ‘AI@Morgan Stanley’로, 약 10만 개에 달하는 리서치 자료와 보고서가 담긴 WM 지원 AI 프로그램이다.

현재 WM 담당 인력은 정보분석과 금융솔루션 최적화에 많은 시간을 투입하고 있지만, 앞으로는 고객 목소리와 니즈에 보다 집중할 수 있을 것으로 은행은 기대하고 있다. 모건 스탠리 부회장은 “앞으로 고객과의 상호작용은 혁명적으로 바뀌고, 자문서비스의 효율성 증대되며 궁극적으로는 우리가 가장 잘하는 것, 즉 고객을 지원하는 일에 더 많은 시간을 쏟을 수 있다”라고 전했다. WM 프로그램 외에도 고객 상담 내용을 자동으로 요약하고, 이메일 작성을 돕는 AI 툴(tool) ‘Debrief’도 개발 중에 있다.

JP모건체이스는 지난 5월 AI 소프트웨어 ‘인덱스GPT’를 개발 중이다. 해당 소프트웨어는 AI 기반의 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어로 고객의 운용 니즈에 맞게 증권을 선택하고 분석한다. 기술의 신속한 개발과 상용화, 시장 선도 등을 위해 특허청에 상표출원을 마쳤으며, 2026~2027년경에는 해당 소프트웨어를 본격적으로 사용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이외에도 JP모건체이스는 다양한 분야에서의 AI 개발을 추진 중이며, 올해 초 CEO은 주주 서신을 통해 “현재 그룹은 리스크, 마케팅, 전망, 고객 경험 및 사기 탐지 분야에서 약 300건의 AI 활용 프로젝트를 추진하고 있다”고 전했다.

ABN암로는 고객 상담 프로세스에 챗GPT를 운영하는 파일럿 프로그램을 진행하고 있다. 일반적으로 은행 직원은 고객과의 전화 상담 후 내용을 요약해 리포트를 작성해야 하는데, 해당 보고서 작성의 효율성 증대를 위해 챗GPT를 도입했다. 웰스Fargo는 지난 4월 AI 기반의 새로운 가상비서 ‘Fargo’를 출범했다. ‘Fargo’는 구글Cloud의 대화형 AI 플랫폼 ‘Dialogflow’를 기반으로 만들어졌으며, 고객의 단순 업무 지시(예로 신용등급 점수 표시 등) 외에도 모바일 앱의 다양한 기능을 대화방식으로 처리할 수 있어 고객 입장에서 편리성이 크게 증대될 것으로 예상된다. Fargo 출시 이후 6주 만에 약 2백만 건의 고객 인트랙션(interaction)을 기록하는 등 좋은 성과를 보이고 있다.

| 국내 금융회사도 AI 기술 개발과 도입을 위한 노력 확대

AI는 기업 활동을 도와주는 보완적 기능을 넘어 기업의 지속가능한 미래를 위한 핵심 경쟁력이 되었다. 자체적인 AI 기술력 확보는 미래를 위한 필수라는 점에서, 국내 기업도 미국 대형 기업의 기술을 따라가는 것을 넘어 ‘AI 주권’을 지키기 위한 기술 개발에 집중하고 있는 모습이다.

대표적으로 지난 8월 네이버가 생성형 AI ‘하이퍼클로바X’를 선보였으며 KT, SK, 카카오 등도 기술 개발을 추진하고 있다. 삼성SDS는 생성형 AI를 통해 기업의 업무 생산성을 고도화하는 ‘하이퍼오토메이션 혁신’을 선도하겠다고 선언했다. 이를 위해 지적 작업을 자동화하는 솔루션 ‘Brity Copilot(브리티 코파일럿)’, 클라우드 시스템에 생성형 AI 결합을 가속화하는 플랫폼 ‘FabriX(패브릭스)’를 발표했다. LG AI 연구원도 2021년 말 출시했던 엑사원을 업그레이드해 초거대 멀티모달 생성형 AI ‘엑사원 2.0버전’을 공개했다.

국내 금융권도 데이터 정제 작업부터 대고객 서비스에서의 대화형AI 도입, 지점 내 생성형AI 활용 방안 모색 등 다양한 방법으로 AI 도입을 추진 중이다. 무엇보다 전담조직 설치, AI 기업과의 협업, 인력 확보 등 내부 AI 역량 강화를 위해 노력하고 있다. 금융회사의 향후 성장이 AI 기술에 좌우된다고 할 수 있을 만큼, 국내 금융회사의 장기적이고 지속적인 투자와 역량 강화가 중요할 것으로 판단된다.

* 저작권법에 의하여 해당 콘텐츠는 코스콤에 저작권이 있습니다.
* 따라서, 해당 콘텐츠는 사전 동의없이 2차 가공 및 영리적인 이용을 금합니다.