Last updated on 6월 25th, 2025 at 02:38 오후
AI 금융의 새로운 파트너
인공지능(AI)은 거의 모든 산업을 빠르게 변화시키고 있다.
그중에서도 금융 산업은 AI의 영향을 가장 깊고 빠르게 받아들이는 분야다.
이유는 간단하다. 금융 서비스는 본질적으로 데이터를 기반으로 한다.
AI는 이 데이터를 빠르게 분석하고 처리한다. 결과적으로, 더 정확한 의사결정을 가능하게 만든다.
최근 OpenAI CEO 샘 올트먼은 AI가 금융 산업에 어떤 변화를 가져올지에 대해 이야기했다.
그는 AI가 단순한 보조 도구가 아니라, 금융의 핵심 동력이 될 것이라고 전망했다.
이번 글에서는 그의 통찰을 바탕으로 AI와 금융 산업의 변화, 그리고 우리가 준비해야 할 방향을 살펴본다.
[표로 미리보기] AI 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 01을 AI 기술 발전의 전환점으로 평가했다.
이 모델은 단순한 응답형 AI를 넘어선다.
스스로 사고하고 오류를 교정한다. 복잡한 질문에도 더 정교하게 답변할 수 있다.
금융 산업에 적용하면 고객 응대가 훨씬 고도화된다. 맞춤형 금융 상품 제안도 가능해진다.
리스크 예측 기능 또한 강화된다.
다만 올트먼은 민감한 금융 거래 전반을 AI에 맡기기는 아직 이르다고 본다.
그는 덜 민감한 서비스부터 점진적으로 도입할 것을 제안한다.
예를 들어, 소비 패턴 분석을 기반으로 예산 추천을 제공하는 서비스가 적합하다.
금융 상품 설명을 지원하는 AI도 충분히 활용할 수 있다.
이러한 단계적 접근이 신뢰성을 높이는 길이다.
■ 단계적 도입 전략
기술이 아무리 뛰어나도, 금융 서비스처럼 고신뢰가 필요한 분야에서는 갑작스러운 도입이 어렵다.
올트먼은 자율주행 기술 사례를 언급한다.
수년간 테스트와 검증을 거친 뒤 교통에 도입된 과정을 참고해야 한다고 말한다.
AI 역시 마찬가지다.
우선 실생활 속 간단한 의사결정부터 시작하는 것이 좋다.
예를 들어, “오늘 저녁 뭐 먹을까?” 같은 질문으로 AI 에이전트를 경험하는 식이다.
이렇게 축적된 라이프스타일 데이터를 기반으로 금융 영역으로 확장할 수 있다.
이는 사용자 신뢰를 얻는 효과적인 방법이다.
2. AI와 신뢰 문제: 블랙박스를 여는 두 가지 방법
■ 내부를 들여다보는 ‘기계적 해석 가능성’
AI가 금융에서 신뢰받기 위해서는 의사결정 과정의 투명성이 필요하다.
그러나 딥러닝 모델에는 ‘블랙박스’ 문제가 존재한다.
왜 특정 판단을 내렸는지 설명하기 어렵다.
이를 해결하는 한 가지 방법은 모델 내부 구조를 분석하는 것이다.
수천 개 뉴런과 가중치가 어떻게 작용했는지 추적하는 방식이다.
마치 AI의 뇌를 MRI로 들여다보는 것과 비슷하다.
하지만 이 방식은 매우 복잡하다.
금융 실무자나 일반 사용자가 이해하기에는 어렵다는 한계가 있다.
■ 설명을 요청하는 ‘행위 기반 해석’
더 현실적인 대안도 있다.
AI에게 결론 도출 과정을 단계별로 설명하게 하는 것이다.
사람에게 “왜 그런 결정을 내렸나요?”라고 묻는 것과 같다.
이 방식을 통해 사용자는 결과에 대한 수용 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 대출 거절 사유가 ‘소득 불안정성’과 ‘과거 연체 이력’이라고 제시된다면,
고객은 그 결과를 납득하거나 반박할 수 있다.
Reasoning Model은 이런 설명 가능성을 실현하는 중요한 단계에 도달하고 있다.
3. 빠르게 변하는 기술, 느리게 반응하는 산업
■ 금융 산업의 규제와 기술의 속도차
AI 기술은 빠르게 발전하고 있다.
하지만 금융 산업은 규제의 특성상 대응 속도가 느리다.
규제는 금융의 안전성과 신뢰성을 위한 필수 조건이다.
그러나 동시에 기술 도입의 장애물이 되기도 한다.
올트먼은 조직의 유연성이 중요하다고 강조한다.
너무 경직된 전략은 AI 혁신 기회를 놓치게 만든다.
반대로 무분별한 기술 수용은 보안이나 윤리 문제를 야기할 수 있다.
따라서 변화하는 기술 흐름을 면밀히 관찰해야 한다.
정책과 조직 문화를 점진적으로 조정하는 노력이 필요하다.
■ 기술을 배우는 조직, 생존하는 조직
올트먼은 “기술을 두려워하는 조직은 오래 살아남기 어렵다”고 말한다.
금융 전문가가 기술의 모든 세부를 알 필요는 없다.
하지만 최소한 원리와 가능성은 이해해야 한다.
이를 위해 기업은 내부 교육 프로그램을 마련해야 한다.
데이터 기반 사고를 장려하는 문화가 필요하다.
또한 기술 도입을 테스트할 수 있는 샌드박스 환경도 중요하다.
외부 컨설팅에만 의존해서는 안 된다.
기술 변화에 대한 감각을 조직 내부에 내재화해야 한다.
4. 미래 산업으로서의 금융: AI가 여는 새로운 길
■ 부패 감소와 접근성 향상
올트먼이 금융에 관심을 갖게 된 계기는 비즈니스가 아니었다.
그는 “금융 부패가 세계 최대 문제 중 하나”라는 말을 인용한다.
AI는 이 문제를 개선할 수 있는 도구가 될 수 있다.
투명한 기록 시스템과 자동화된 감사 기능이 가능하다.
정교한 이상 거래 탐지 시스템도 구축할 수 있다.
이는 기존 시스템의 비효율과 부패 가능성을 줄이는 데 기여한다.
또한 AI는 금융 서비스의 접근성을 높인다.
비용이나 지리적 한계로 금융 서비스를 이용하지 못했던 계층도 혜택을 받을 수 있다.
모바일 금융 서비스와 AI 기반 도구가 이를 가능하게 만든다.
■ 내부 생산성의 비약적 향상
AI가 가장 빠르게 가져오는 변화는 내부 인력의 생산성 향상이다.
예를 들어, 은행의 소프트웨어 엔지니어가 하루에 처리하는 코드 양이 3배 늘어날 수 있다.
이는 단순한 효율 향상을 넘어 기업 경쟁력 강화로 이어진다.
올트먼은 내부 프로세스 자동화의 중요성을 강조한다.
겉으로 드러나는 화려한 AI 서비스보다 반복 작업을 줄이는 AI 활용이 장기적으로 큰 효과를 가져온다.
5. AGI의 도래와 AI 안전 문제
■ AGI란 무엇인가
AGI(Artificial General Intelligence)는 인간 수준의 사고 능력을 가진 AI다.
올트먼은 AGI를 5단계 연속선상으로 이해해야 한다고 말한다.
현재 OpenAI는 Reasoning Model 01을 통해 2단계 수준에 도달했다고 평가한다.
2025년 말까지는 더 높은 수준의 인지 판단을 수행하는 시스템이 등장할 가능성이 높다.
AGI는 이제 이론적 개념이 아닌 실무적 문제로 다가오고 있다.
■ 초지능 시대의 안전성 확보
초지능(superintelligence)의 등장은 많은 가능성과 동시에 큰 위험을 내포한다.
올트먼은 AI에 ‘테스트 프레임워크’가 필요하다고 강조한다.
이는 신약 개발 시 임상 시험을 거치는 것과 유사하다.
AI의 잠재적 위험을 사전에 탐지하고 평가해야 한다.
정부와 기술 기업이 협력해 윤리적 기준과 평가 체계를 마련해야 한다.
6. 일자리의 미래: 사라질 것인가, 바뀔 것인가
올트먼은 “AI가 일부 업무를 대체할 수는 있지만, 인간의 역할이 완전히 사라지지는 않을 것”이라고 말한다.
그는 AI가 일자리를 재정의할 가능성이 크다고 본다.
단순 반복 작업에 몰두하던 인력은 보다 창의적이고 전략적인 업무로 이동할 것이다.
이는 사회 전체의 노동 생산성을 높이는 효과로 이어진다.
물론 AI로 인해 사라지는 직업도 생길 것이다.
그러나 동시에 새로운 직업군도 등장하게 된다.
올트먼은 UBI(보편적 기본 소득)를 대응 방안 중 하나로 언급한다.
하지만 이것만으로는 충분하지 않다.
교육 시스템 개편과 재훈련 프로그램, 사회 안전망 강화 등이 함께 필요하다.
AI와 금융의 공진화, 그리고 우리의 준비
샘 올트먼의 인터뷰는 기술적 비전 그 이상을 제시한다.
사회 전체가 AI를 어떻게 수용하고 조율할지를 보여준다.
AI는 더 이상 단순한 보조 도구가 아니다.
금융 산업의 중심축으로 자리 잡고 있다.
AI 도입은 단기적으로 혼란을 가져올 수 있다.
그러나 장기적으로는 공정하고 효율적인 금융 시스템을 만드는 계기가 될 것이다.
기술과 제도의 간극을 줄이는 것이 중요하다.
사람 중심의 금융 혁신을 설계하는 것이 앞으로 우리가 준비해야 할 과제다.
