[보도자료] 금융권, 금융 AI 경쟁력 강화 방안 모색

5월 17일, 한국신용정보원이 주최, 금융위원회가 후원하는 ｢ 금융 산업의 인공지능 대응전략 세미나 ｣가 개최되었다. 이번 간담회에서 금융위원회, 금융회사, 관계 전문가 등은 금융분야의 AI 활용 현황 을 공유하고, 금융 산업의 경쟁력을 향상시키기 위한 AI 정책 방향 등에 대해 논의하였다.

< ｢금융 산업의 인공지능 대응전략 세미나｣ 개요 >.

• 일시 / 장소 : ‘23.5.17일(수) 14:00～16:00 / 은행회관 뱅커스클럽

• 세미나 내용

• 발제 - 금융산업의 인공지능 활용과 정책과제 (금융연구원 서정호 부원장)

• 주제발표 - 금융회사의 AI 대응현황 및 대응전략 : 차세대 AI 기술을 중심으로 (우리은행 디지털전략그룹 옥일진 부행장) - AI 및 로보어드바이저를 활용한 투자전략 (크래프트테크놀로지스 김형식 대표이사) - 책임있는 AI를 구축하기 위한 마이크로소프트 AI 소개 (한국마이크로소프트 김형석 DATA&AI Lead)

• 사례발표 - 신용정보를 활용한 AI 모형 기반 개인사업자 부도율 예측방법 (신용정보원 홍동숙 IT보안팀장) - 합성데이터(Synthetic Data)를 통한 금융 AI 활성화 방안 (신용정보원 허용준 선임조사역)

• 패널토론 - 차세대 AI 시대 국내 금융산업의 경쟁력을 향상시키기 위한 정책방향 (금융위원회 신장수 금융데이터정책과장, 김우창 KAIST 교수, 법무법인 광장 고환경 변호사, 핀다 박홍민 대표, 하나금융지주 황보현우 상무) 김주현 금융위원장 은 축사 에서 초거대·생성형 AI 의 발전으로 AI의 잠재력 이 새롭게 주목 받고 있으며, 금융소비자의 편의성 을 높이고 금융회사의 주요 핵심업무의 효율성 을 제고하는 다양한 영역에 걸쳐 AI 투자·활용 이 확대 되고 있다고 밝혔다. 이와 함께 AI 오작동 이나 집중리스크 ( digital herding ) 등에 대한 대응방안 검토도 필요 한 상황이라고 언급하였다. 적극적인 AI 투자·활용 을 통하여 금융산업의 글로벌 경쟁력 을 강화하도록 금융권이 힘써 주기를 부탁하며, 금융위 도 AI 활용 활성화 를 적극 지원 하겠다고 말하였다. 그간 ｢ 금융분야 AI 활용·개발 안내서 ｣, ｢ AI 기반 신용평가모형 검증 가이드라인 ｣ 및 ｢ 금융분야 AI 보안 가이드라인 ｣ 마련 등 다양한 정책적 노력을 기울였으며, 앞으로도

• 양질의 빅데이터 확보 를 위한 ｢금융 AI 데이터 라이브러리1)｣ 구축, 데이터 결합 전문기관 추가지정,

• AI 신기술 활용 활성화 등을 위한 금융 데이터 규제개선 ,

• 금융분야 AI 신뢰 제고 를 위한 ｢ 금융 AI 테스트베드
• 2) ｣ 구축, ｢ 설명가능한 AI
• 3) 안내서 ｣ 마련, 등을 추진하겠다고 설명하였다. (☞ 별첨
• 1)
• 1) 현재 가명정보 결합 후, 해당 데이터는 사용 즉시 파기하여야 하나, 결합된 데이터의 재사용을 규제 샌드박스를 통하여 허용할 예정
• 2) 신용평가 AI, 금융사기방지 AI, 금융보안 AI 등에 대한 검증을 수행할 수 있도록 검증용 데이터와 컴퓨팅 자원 등을 제공할 예정
• 3) Explainable AI(XAI) : AI 모델의 작동원리, AI 의사결정의 근거 등을 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 설명해주는 AI 기술 다음으로 다양한 전문가 의 발제·발표 가 이어졌다.

이하 내용은 실제 발언과 다소 차이가 있을 수 있음 서정호 금융연구원 부원장 은 ｢ 금융산업의 AI 활용과 정책과제 ｣에 대해 발제하였다. 이미 국·내외 금융회사 업무 전반 에 AI 활용 이 확산 되고 있으며, 해외 주요국 은 AI 활용 활성화와 신뢰 제고 를 위한 정책을 추진 하고 있다고 언급하였다. 향후 정책 방향 에 대해서는 AI 도입에 장애가 되는 규제를 정비하는 등 우선 활성화에 방점 을 두고, AI가 활성화 되는 시점에 기능별 규제 시스템 을 구축할 필요가 있다고 언급하였다. AI 규제 원칙 으로

• 원칙 중심 접근 ,

• 리스크 기반 접근 ,

• 데이터 생태계 강화 를 제시하였다. 마지막으로 데이터 제공 및 테스트 환경 개선을 통한 양질의 데이터 생태계 조성 과 규제의 국제적 정합성을 유지 하는 것이 정부의 핵심 과제 이며, 향후 AI 확산으로 인한 일자리 변화 에도 지속적인 관심 이 필요하다고 마무리 하였다. (☞ 별첨
• 2)

금융산업의 인공지능 활용과 정책과제 中 향후 과제 (요약)

• ( 원칙중심 접근 (Principle-Based Approach)) 정부 는 AI 규율 원칙 만 제시하고 금융회사 등이 세부 가이드라인 을 자체 수립 할 필요 - 알고리즘 개발·적용 확대를 위한 망분리 규제 합리화, AI 의사결정 확대에 대비한 영업행위 규제 재정립, 금융소비자 피해 예방 및 손해배상 방안 등을 검토할 필요

• ( 리스크기반 접근 (Principle-Based Approach)) 모든 AI에 일률적 규제를 적용하는 대신, 고위험 거래 중심 의 규율체계 를 마련할 필요 - 정부는 AI의 설명가능성 을 합리적인 수준 에서 요구할 필요가 있으며, 향후 AI 위험성 등에 대한 금융회사의 자체평가 역량 을 제고 할 필요

• ( 데이터 생태계 강화 ) 학습 데이터 확충 및 데이터 결합 활성화 필요 - 우선 공공데이터 개방 , 데이터전문기관 추가지정 , 결합절차 효율화 를 추진하고, 장기적으로 일정 요건을 갖춘 기관이 자율적으로 데이터 결합 을 할 수 있도록 규제를 합리화할 필요 이어서 우리은행 옥일진 부행장 은 ｢ 생성형 AI의 확산과 금융산업에의 시사점 ｣을 발표하였다. 생성형 AI 는 챗봇 형태로 제공되어 폭발적인 관심 을 받고 있으며, 글로벌 빅테크 는 생성형 AI 시장 선점 을 위해 경쟁 하고 있다고 말하였다. 금융권은 생성형 AI를 활용해 보다 발전된 초개인화 금융서비스 를 제공할 수 있으나, 생성형 AI는 답변의 정확도보다는 문장의 자연스러움, 대용량 데이터의 확보 를 통한 학습 등을 중요시하기 때문에 금융업의 핵심가치 인 신뢰성 과 상충 되는 딜레마가 있다고 밝혔다. 따라서 안전하고 효율적인 금융분야 생성형 AI 를 위해서는 양질의 학습 데이터 확보와 안전한 인프라 구축이 필수적이며, 정부, 금융회사, 기술기업 사이 긴밀한 협력 도 요구된다고 언급하였다. (☞ 별첨
• 3) 크래프트테크놀로지스 김형식 대표이사 는 ｢ AI 및 로보어드바이저를 활용한 투자전략 ｣을 발표하였다. 크래프트테크놀로지스의 AI 모델은 숙련된 펀드 매니저 의 의사결정을 모사 (模寫)하면서, 사람 대비 우월한 대규모 데이터 처리 능력, 데이터 중요도 판단 능력, 시계열 관계 학습 능력, 감정의 개입 없는 객관적 데이터 분석 능력 등을 바탕으로 의사결정의 범위·규모·속도 를 향상 시킨 특징이 있다고 밝혔다. AI는 보다 면밀한 데이터 분석을 통하여

• 시황 분석 ,

• 시장위험 점검 등에 활용되며, 나아가

• 투자 포트폴리오 구성 ,

• 매매 알고리즘 개발 등에 사용되어 유연한 시장대응 을 통한 금융투자의 생산성을 향상 시키고 있다고 설명하였다. (☞ 별첨
• 4) 한국마이크로소프트 김형석 리드 는 ｢ 책임있는 AI를 구축하기 위한 Microsoft AI 소개 ｣에 대해 발표하였다. 자사 클라우드 서비스 인 애저 (Azure)에서 가장 최신의 AI 모델을 사용 할 수 있도록 애저 오픈AI 서비스 를 출시하였으며, 이 때 책임있는 AI 프레임워크 를 적용하였다고 밝혔다. 마이크로소프트는 공정성, 투명성, 포용성, 데이터 보호, 해석 가능성 등의 원칙 을 제시하며, 예상하지 못한 비정상 동작 방지 , 고위험 사용 에 대한 추가 보안장치 마련 등 사회적 책임을 다하고 위험을 최소화하기 위한 체계도 구축하였다. 아울러 고객별 데이터 관리 , 고객 데이터가 AI 학습 데이터 로 무분별 하게 사용 되는 행위 방지 , 및 높은 수준의 보안시스템 구축 등을 통해 신뢰 를 확보하고 있다고 언급하였다. (☞ 별첨
• 5) 이어서 신용정보원 은 AI 활용사례에 대해 발표하였다. 신용정보원 홍동숙 팀장 은 ｢ 신용정보 및 AI 모형 기반 개인사업자 부도율 예측방법 ｣에 대해 발표했다. 신용정보원은 고품질 데이터 를 관리·활용 하는 금융 데이터 인프라 기관 으로, 데이터 노하우를 기반으로 다양한 연구 를 수행하고 있다. 최근 금리·환율 등 거시정보 및 개인·기업 대출금액 등 신용정보 를 활용하여 개인사업자의 부도율 을 예측 하는 AI 모형 을 개발하였다. 동 연구를 통해 재무제표 등 재무정보가 부족한 개인사업자 의 부도율 예측방법 을 고도화 하고 월 단위 업종별 부도율 을 파악할 수 있게 되어 앞으로 취약업종 의 리스크관리 가 용이해질 것으로 기대된다고 언급하였다. (☞ 별첨
• 6) 신용정보원 허용준 선임조사역 은 ｢ 합성데이터

(Synthetic Data)를 통한 금융 AI 활성화 방안 ｣에 대해 발표하였다. 빠르게 발전하는 생성형 AI 를 소개 하고, 딥러닝 기반 생성 알고리즘 인 GAN ** (적대적 생성 네트워크) 을 활용 해 생성된 금융 합성데이터 에 대해 설명하였다. 과거 머신러닝을 이용해 생성한 합성데이터는 실제 데이터와 유사성이 떨어지는 한계가 있었으나, GAN 으로 생성 된 합성데이터 는 금융분야 에서 실제 데이터 와 통계적 특징 및 변수 간 상관관계·패턴 등이 유사 하게 유지된다고 밝혔다. 또한, 합성데이터 는 AI 서비스 개발 등에 보다 쉽게 활용될 수 있다고 말하였다. 아울러, 합성 데이터 활용 활성화 를 위한 기술적·정책적 인프라 구축 의 필요성을 강조하였다. (☞ 별첨

• 7)

실제 데이터를 기반으로 알고리즘이 새롭게 생성한 데이터로, 실제 데이터와 통계적 속성이 동일·유사한 AI 학습용 데이터 → 실명정보의 개인식별 리스크 감소 **

• 데이터를 생성하는 ‘생성 모델’과

• 실제 데이터와 합성 데이터를 구분하는 ‘분류 모델’을 경쟁적으로 학습시켜, ‘분류 모델’이 구분하지 못할 정도로 실제 데이터와 유사한 합성 데이터를 ‘생성 모델’이 만들도록 하는 기법(Generative Adversarial Network) 마지막으로 ｢ 차세대 AI 시대 금융산업의 경쟁력을 향상시키기 위한 정책방향 ｣에 대한 패널토론 이 이어졌다. 법무법인 광장 고환경 변호사 는 차세대 AI 가 금융 분야에 본격적으로 적용될 경우 파급효과 는 매우 클 것으로 보이며, AI 기술·산업 육성 과 함께 리스크 에 대한 사전대응 방안 과 규제 정비 가 고려되어야 한다고 언급하였다. 현재 우리나라 는 신용정보법, 금융 AI 가이드라인 등 규제 정비 가 착실히 이루어지고 있으며, 앞으로 실효적 이며 검증·감독 가능 한 방향의 구체적인 가이드라인 및 실무 안내 가 필요하며, 빠르게 발전하는 AI 기술 을 탄력적 으로 수용 할 수 있도록 규제 프레임 을 마련할 필요가 있다고 밝혔다. 아울러, 금융보안 이슈에 대한 대응은 국가 차원에서 고려되어야 하는 만큼, 관련 정책이 일관되고 신속하게 추진 되어야 할 것이라고 마무리하였다. 핀다 박홍민 대표 는 AI가 모델 생성·고도화 뿐만 아니라 다양한 비정형 데이터 의 가공 에도 활용되어, 과거에는 쉽게 이용되지 못한 정보가 이제는 유의미한 데이터로 활용 되고 있다고 말하였다. 또한, 생성형 AI 를 통하여 초개인화 맞춤형 서비스가 가능해져 고액 자산가만 누리던 PB 서비스 를 대중화 할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다. 한편, 개인정보 보호, 윤리 등 AI와 관련해 검토할 이슈가 많으며, 해외에서도 책임감 있는 AI 에 대한 논의가 활발히 진행되는 만큼 우리나라도 혁신성 과 안전성 확보 를 위해 다양한 논의와 실험 이 필요하다고 언급하였다. 하나금융지주 황보현우 상무 는 전 금융권 차원에서 대안신용평가 모형 개발 등 금융 소외계층 에 대한 포용성 을 높이기 위해 데이터 와 AI 를 적극 활용할 필요가 있다고 언급하였다. AI를 활용하여 금융산업이 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 제도·규제의 불확실성을 해소 시켜줄 것을 요청하며, 특히 ‘ 금융 AI 데이터 라이브러리 ’ 구축 등 데이터 활용 효율성 을 제고할 수 있는 다양한 정책적 지원 을 요청하였다. 또한, 금융권의 데이터·AI 분야 경쟁력 강화, 금융 AI 스타트업의 글로벌 경쟁력 확보 등을 위해 해당 분야에 대한 출자 제한, 자회사 편입 등의 규제 를 완화 해줄 것을 요청하였다. 금융위원회 신장수 금융데이터정책과장 은 전세계 최초 마이데이터 시스템 구축, 데이터 결합제도 도입 등을 통해 금융분야 데이터 개방·공유 기반 이 마련된 만큼, 앞으로 금융회사, 핀테크 기업 등은 AI 등 신기술 을 활용해 혁신적인 비즈니스 모델을 개발 할 필요가 있다고 언급하였다. ｢ 설명가능한 AI 안내서 ｣ 발간, ｢ 금융 AI 테스트베드 ｣ 구축 등을 통해 2022년 하반기 발표했던 ｢ 금융권 AI 활용 활성화 및 신뢰 확 보 방안 ｣의 세부 과제 를 속도감 있게 마무리 할 예정이며, 앞으로 AI 기술 향상, 국제적 논의 동향, 현장 목소리 등에 발맞추어 AI 활용 활성화 기반을 다져나갈 것임을 밝혔다. 또한, AI 성능의 핵심은 빅데이터 에 있는 만큼, 금융분야 데이터 산업 전반의 규제 개선 도 추진하겠다고 말하였다.

[별첨1] 금융위원장 축사 [별첨2] ｢금융산업의 AI 활용과 정책과제｣ [별첨3] ｢생성형 AI의 확산과 금융산업에의 시사점｣ [별첨4] ｢AI 및 로보어드바이저를 활용한 투자전략｣ [별첨5] ｢책임있는 AI를 구축하기 위한 Microsoft AI 소개｣ [별첨6] ｢신용정보 및 AI 모형 기반 개인사업자 부도율 예측방법｣ [별첨7] ｢합성데이터(Synthetic Data)를 통한 금융 AI 활성화 방안｣