AI, 금융의 새로운 파트너
인공지능(AI)의 진보는 우리가 일상에서 경험하는 거의 모든 산업을 바꾸어놓고 있습니다. 그중에서도 금융 산업은 AI의 영향을 가장 빠르게, 그리고 깊이 있게 받아들이고 있는 분야 중 하나입니다. 이는 단순히 기술이 발전해서가 아니라, 금융 서비스가 본질적으로 데이터를 기반으로 작동하고 있기 때문입니다. AI는 이러한 데이터를 처리하고 분석하며, 보다 빠르고 정확한 의사결정을 가능하게 만들어줍니다.
최근 OpenAI의 CEO 샘 올트먼은 한 인터뷰를 통해 AI가 금융 산업에 어떻게 접목되고 있으며, 앞으로 어떤 변화가 일어날 것인지에 대한 깊은 통찰을 공유했습니다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어, 금융의 핵심 동력으로 자리 잡을 수 있다고 보았습니다. 그의 이야기를 중심으로, AI와 금융의 교차점에서 벌어지고 있는 변화와 앞으로의 가능성, 그리고 우리가 어떤 태도로 이 변화에 대응해야 할지를 살펴보고자 합니다.
[표로 미리보기] AI의 금융 서비스 활용 분야 요약
| 분야 구분 | 금융 서비스 설명 |
|---|---|
| 고객 서비스 | AI 챗봇 및 음성 비서를 통한 24시간 응대 및 질문 대응 |
| 투자 분석 | 대규모 데이터 분석을 통해 투자 전략 수립 및 맞춤형 포트폴리오 제공 |
| 리스크 관리 | 이상 거래 탐지, 신용 평가 자동화, 금융 범죄 예방 |
| 운영 자동화 | 내부 보고서 작성, 회계 처리, 컴플라이언스 점검 자동화 |
| 자산 관리 | 개인 맞춤형 재무 계획 수립 및 자동화된 자산 운용 제안 |
1. AI의 실전 적용: 금융 산업에서의 첫걸음
■ Reasoning Model의 등장은 무엇을 의미하는가
샘 올트먼은 Reasoning Model 01의 등장을 AI 기술의 커다란 진화로 소개합니다. 이 모델은 단순히 명령에 응답하는 수준을 넘어, 스스로 사고하고 오류를 교정하며 복잡한 질문에 대해 더욱 정교하게 응답할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 금융 산업에 이를 적용한다면, 기존 챗봇보다 훨씬 정교한 고객 응대, 맞춤형 금융 상품 제안, 리스크 예측 등이 가능해집니다.
그는 이러한 모델이 아직은 민감한 금융 거래 전체를 다루기엔 부족하다고 인정하면서도, 덜 민감한 서비스부터 차근차근 도입함으로써 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있다고 강조합니다. 예를 들어, 사용자의 소비 패턴에 기반해 간단한 예산 추천을 제공하거나, 금융 상품에 대한 설명을 도와주는 역할 등에서 시작해 점차 확대해나가는 접근이 바람직하다는 것입니다.
■ 단계적 도입 전략: 저녁 메뉴부터 투자 전략까지
기술이 아무리 뛰어나도, 금융 서비스와 같은 고신뢰 분야에 갑작스럽게 도입되기는 어렵습니다. 올트먼은 마치 자율주행 기술이 교통의 전면에 나서기 전 수년간 테스트와 검증을 거쳤듯, AI 역시 실생활의 간단한 의사결정 영역부터 시작해야 한다고 말합니다.
예를 들어, ‘오늘 저녁 뭐 먹을까’ 같은 일상적 질문에 AI 에이전트를 사용해보고, 이를 통해 사용자의 라이프스타일 데이터를 축적하면서 점차 복잡한 금융 의사결정 영역으로 확장하는 방식입니다. 이런 방식은 사용자에게 AI의 판단력을 체험할 수 있게 해주며, 동시에 기술의 신뢰성을 점진적으로 검증하는 안전한 루트를 제공합니다.
2. AI와 신뢰 문제: 블랙박스를 여는 두 가지 방법
■ 내부를 들여다보는 ‘기계적 해석 가능성’
금융에서 AI를 신뢰하려면 그 의사결정 과정이 투명해야 합니다. 하지만 대부분의 딥러닝 모델은 왜 그런 판단을 했는지 설명하기 어렵다는, 이른바 ‘블랙박스’ 문제가 존재합니다. 이 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법은 모델의 내부 구조, 즉 수천 개의 뉴런과 가중치가 어떻게 작용했는지를 분석하는 것입니다.
이는 마치 AI의 뇌를 MRI로 들여다보는 것과 같아서, 내부에서 어떤 신호가 어떻게 작용했는지를 일일이 추적해야 합니다. 하지만 이 방식은 기술적으로 매우 복잡하며, 일반 사용자나 금융 실무자들이 이해하기 어렵다는 한계가 있습니다. 따라서 이 접근법은 연구 목적으로는 의미가 크지만, 실용성 면에서는 다소 무겁습니다.
■ 설명을 요청하는 ‘행위 기반 해석’
이에 반해 올트먼이 더 현실적 대안으로 제시하는 두 번째 방식은, AI에게 그 결론에 도달한 이유를 ‘논리적 단계’로 설명하게 하는 것입니다. 마치 사람에게 “왜 그런 결정을 내렸냐”고 물었을 때, 그 근거와 과정을 설명하듯이 말입니다.
이러한 설명 방식은 사용자가 결과를 수용할 수 있는지 여부를 판단할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 대출 거절 사유를 ‘소득 불안정성’과 ‘과거 연체 이력’으로 구체적으로 제시한다면, 고객은 그 결과에 동의하거나 반박할 근거를 가질 수 있게 됩니다. Reasoning Model은 이러한 방식의 설명 가능성을 실현할 수 있는 중요한 진화 단계에 있습니다.
3. 빠르게 변하는 기술, 느리게 반응하는 산업
■ 금융 산업의 규제와 기술의 속도차
AI는 시시각각 발전하고 있지만, 금융 산업은 규제의 무게 때문에 그에 비해 빠르게 반응하기 어렵습니다. 규제는 금융의 안전성과 신뢰성을 지키기 위한 필수 조건이지만, 동시에 기술 도입의 장애물이 되기도 합니다. 올트먼은 이 간극을 줄이기 위한 핵심은 유연성이라고 말합니다.
금융 기업이 지나치게 경직된 전략을 고수하면, AI가 열어줄 수 있는 혁신적 가능성을 놓칠 수 있습니다. 반대로 기술을 무분별하게 수용한다면 보안이나 윤리 문제에 노출될 수 있죠. 따라서 변화하는 기술의 흐름을 면밀히 관찰하면서, 그에 맞춰 정책과 조직 문화를 점진적으로 유연하게 조정하는 것이 필수적입니다.
■ 기술을 배우는 조직, 생존하는 조직
올트먼은 인터뷰에서 “기술을 두려워하는 조직은 오래 살아남기 어렵다”고 단언합니다. 그는 금융 전문가들이 기술의 세부를 모두 이해할 필요는 없지만, 최소한 그 원리와 가능성을 이해하려는 자세는 가져야 한다고 강조합니다.
이를 위해 금융 기업은 내부적으로 기술 역량을 키우는 교육 프로그램, 데이터 기반 사고를 장려하는 문화, 그리고 기술 도입을 테스트할 수 있는 샌드박스 환경을 조성할 필요가 있습니다. 단순히 외부 컨설팅에 의존하기보다는, 기술 변화에 대한 감각을 조직 내부에 내재화하는 것이 핵심입니다.
4. 미래 산업으로서의 금융: AI가 여는 새로운 길
■ 부패를 줄이고, 접근성을 높이는 기술
올트먼이 금융에 관심을 가지게 된 계기는 단순한 비즈니스가 아니라 사회적 문제였습니다. 그는 남미에서 만난 한 인물의 말을 인용해 “금융 부패가 세계에서 가장 큰 문제 중 하나”라고 말하며, AI가 이를 개선하는 도구가 될 수 있다고 믿습니다.
AI를 활용하면 투명한 기록 시스템, 자동화된 감사 기능, 정교한 이상 거래 탐지 시스템 등을 구현할 수 있으며, 이는 기존 시스템의 비효율과 부패 가능성을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 또한 AI는 금융 서비스 접근성을 높이는 도구이기도 합니다. 기존에는 비용이나 지리적 한계로 인해 금융 서비스를 누리지 못했던 계층도, AI 기반 모바일 금융 서비스를 통해 금융 생태계에 편입될 수 있습니다.
■ 내부 생산성의 비약적 향상
AI의 가장 즉각적인 효과 중 하나는 내부 인력의 생산성 향상입니다. 예를 들어, 은행의 소프트웨어 엔지니어가 LLM을 통해 하루에 처리할 수 있는 코드 양이 3배로 증가한다면, 이는 단지 업무 효율의 개선이 아니라 기업의 경쟁력 자체를 끌어올리는 결과로 이어집니다.
샘 올트먼은 이런 생산성 향상이 너무 자주 간과된다고 지적합니다. 겉으로 드러나는 화려한 AI 서비스보다는, 조직 내부 프로세스를 자동화하고, 반복적인 작업을 대체해주는 AI의 역할이 더 장기적이고 지속적인 영향을 미친다는 점을 강조합니다.
5. AGI의 도래와 AI 안전 문제
■ AGI란 무엇인가: 단계를 나누는 접근법
AGI(Artificial General Intelligence)는 인간 수준의 사고 능력을 가진 AI를 의미합니다. 샘 올트먼은 이제 이 개념을 단선적인 것이 아니라, 총 5단계의 연속선상으로 이해해야 한다고 말합니다. 현재 OpenAI는 Reasoning Model 01을 통해 2단계 정도에 와 있다고 평가합니다.
그는 2025년 말까지, 상당히 높은 수준의 인지적 판단을 수행할 수 있는 시스템이 등장할 것으로 보고 있으며, 이는 우리가 생각하는 것보다 빠르게 현실화될 가능성이 있다고 말합니다. 즉, 이제는 AGI가 이론이 아니라 실무의 문제로 다가오고 있는 상황입니다.
■ 초지능 시대의 안전성 확보
초지능(superintelligence)의 등장은 상상 이상의 가능성과 동시에 막대한 위험성을 내포하고 있습니다. 올트먼은 이를 위해 가장 먼저 필요한 것이 ‘테스트 프레임워크(testing framework)’라고 말합니다. 이는 신약이 출시되기 전에 수년간 임상 시험을 거치는 것처럼, AI도 잠재적 위험을 미리 탐지하고 평가할 수 있어야 한다는 것입니다.
그는 AI 테스트 프레임워크를 통해 특정 모델이 어떤 상황에서 어떤 행동을 하는지 예측 가능하게 만들고, 그로 인해 발생할 수 있는 부작용을 최소화하는 구조를 만들어야 한다고 강조합니다. 정부와 기술 기업이 협력하여 윤리적 기준과 평가 체계를 마련하는 것도 동시에 병행되어야 할 과제입니다.
6. 일자리의 미래: 사라질 것인가, 바뀔 것인가
샘 올트먼은 “AI는 일부 업무를 대체할 수 있겠지만, 인간의 역할이 완전히 사라지지는 않을 것”이라고 말합니다. 그는 AI의 발전이 일자리를 없애기보다는 재정의할 가능성이 크다고 봅니다.
예를 들어, 기존에 단순 반복 작업에 몰두하던 인력이 보다 창의적이고 전략적인 업무로 재배치될 수 있으며, 이는 전체 사회의 노동 생산성 향상으로 이어질 수 있습니다. 물론 AI로 인해 사라지는 직업도 존재하겠지만, 동시에 새로운 형태의 직업군도 등장하게 될 것입니다.
그는 또한 UBI(보편적 기본 소득)를 미래 노동 변화에 대한 정책적 대응 방안으로 언급합니다. 하지만 그것만으로 충분하지 않으며, 교육 시스템의 개편, 재훈련 프로그램, 사회 안전망 강화 등도 함께 논의되어야 한다고 강조합니다.
AI와 금융의 공진화, 그리고 우리의 준비
샘 올트먼의 인터뷰는 단순한 기술적 비전을 넘어, 사회 전체가 기술을 어떻게 수용하고 조율해야 하는지에 대한 방향성을 제시합니다. 우리는 이제 AI를 단순한 보조 도구가 아니라, 금융 산업의 중심축으로 받아들여야 할 시점에 서 있습니다.
AI의 도입은 단기적으로는 불확실성과 혼란을 가져올 수 있지만, 장기적으로는 더 공정하고 효율적인 금융 시스템으로 나아가는 계기가 될 수 있습니다. 기술과 제도의 간극을 줄이고, 사람 중심의 금융 혁신을 설계하는 것이 우리가 앞으로 준비해야 할 과제입니다.
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