인공지능 금융 생태계 전환 활용 기회 및 한계를 고려한 실행 전략 딜로이트 컨설팅 Strategy & Operations Group 김석태 이사 April 2019
인공지능금융생태계전환 인공지능의부상, 왜주목해야하는가? We will move from mobile first to an AI first world. - Google CEO 우리는컴퓨팅의새로운전환기를목격하고있다. 바로모바일퍼스트 (mobilefirst) 세계에서인공지능퍼스트 (AI-first) 의세계로의전환이다. 구글 CEO 순다피차이는미래핵심경쟁력은인공지능에있음을선언하고제공하는모든제품과플랫폼에인공지능을탑재할것을선언했다. 1) 우리는 2007 년아이폰출시로촉발된모바일기반의디지털혁명이일으킨변화를이미 10 여년간경험했다. 그변화를선도하는구글은이제모바일을넘어서인공지능의가능성에눈을돌리고있다. 이러한상황인식은금융사도다르지않다. 금융업종사자대상설문조사 2) 에따르면응답자의 85% 가인공지능이금융업에유의미한영향을미칠것이라고답하고있으며, 50% 는인공지능을도입할계획이있고, 32% 는인공지능투자를더욱확대할계획이다. 85% 50% 32% 인공지능영향력 인공지능도입계획 인공지능투자확대 인공지능에대한다양한정의가있으나, 종합하면 인간처럼이성적으로생각하고행동하는시스템 정도로설명된다. 개념적인연구는 1950 년부터시작되었으나실용적활용의전환점은 2000 년대이후에만들어졌다. 사람의시청각기관과두뇌처럼데이터를처리하는머신러닝 / 딥러닝알고리즘발전, 인공지능학습에필요한빅데이터의축적, 컴퓨팅파워의비약적향상이그토대를마련했다. 그결과일부인공지능기술은인간능력에필적하거나우월한성능을발휘하고있다. 사물인식정확도 3) 음성인식정확도 3) 100% 90% 사람 인공지능 100% 95% 90% 사람 인공지능 80% 85% 70% 2010 2012 2014 2016 80% 2010 2012 2014 2016 1) 2017 년구글연례개발자회의 I/O 기조연설, 2017 년 5 월 2) Inside the development of Erica, Bank of America s AI-powered bot, Tearsheet (2017.7) Banks see artificial intelligence in their future, but slow to invest in it, Tearsheet (2017.8) 3) Artificial Intelligence Index, AIIndex.org 2019. For information, contact Deloitte Anjin LLC & Deloitte Consulting 2
인공지능기술발전은사람의지적노동이필요한모든분야에적용되어기존의일하는방식을바꿀전망이다. 1 차산업혁명의증기기관, 2 차산업혁명의전기에너지기반설비가육체노동을대신했다면, 인공지능은지적노동을대상으로한다는점에서영향력이더욱크다. 첫번째, 사람이수행하는다양한업무중일부단순반복적인작업은자동화 (Process Automation) 할수있다. 대상업무난이도에따라서다르겠으나작업자를대체하기보다는작업편의성과업무생산성을높이는도구로서의인공지능활용이다. 두번째, 다양하고방대한데이터를분석해서유용한통찰력 (Cognitive Insight) 을제공할수있다. 인공지능이제공한정보만으로는업무가완결되지않기때문에작업자를대체하기보다는업무파트너로인공지능활용해야한다. 마지막으로고객혹은직원과의사소통을하면서업무를대행할수도있다. 고객상담사를대신해서 24/365 서비스를제공하는상담챗봇이그사례로서이러한인지적응대 (Cognitive Engagement) 는인력대체효과가가장클것이다. AI 기반업무방식변화 1) AI 기반기업생산성혁신 2) 프로세스자동화 (Process Automation) 고객경험제고 인지적인사이트 (Cognitive Insight) 사람에서디지털중심일하는방식전환 인지적응대 (Cognitive Engagement) 비용절감 신규수익창출 인공지능은기존 사람 중심에서 디지털 중심으로일하는방식을전환하여고객경험제고, 비용절감, 신규수익창출에기여할것이며, 우리가인공지능에주목해야하는이유는이로인한기업생산성증가효과이다. 1) Artificial Intelligence for the Real World, Harvard Business Review (2018.1) 2) Forecast : The Business Value of Artificial Intelligence, Gartner (2018.3) 2019. For information, contact Deloitte Anjin LLC & Deloitte Consulting 3
주목할만한금융비즈니스모델혁신기회는? The Robots Are Coming for Wall Street. - New york times 인공지능은이미금융서비스를변화시키고있다. 현재인공지능이활성화된분야를보면 개인금융컨시어지서비스 신용평가및대출 자산관리 / 운용 시장동향분석 / 예측 로보틱프로세스자동화 금융규제대응및이상거래탐지등을꼽을수있다. 1 개인금융컨시어지서비스 자연어처리기술을기반으로 24/365 고객상담서비스를제공하는챗봇이진화하고있다. 수입, 지출, 자산등개인의재무상황을분석하여맞춤형재무컨설팅, 최적금융상품정보를제공한다. 뱅크오브아메리카의 Erica, 캐피탈원의 Eno, 아멕스의 Amex Bot 이대표적인사례이다. 한글자연어처리의기술적어려움에도불구하고마이데이터산업으로오픈뱅킹환경이본격화된다면국내의활용사례도더욱증가할전망이다. 2 신용평가및대출 대출신청자의신용도와채무불이행가능성을파악하는데빅데이터와인공지능분석능력이활용되고있다. 수입현황, 대출내역, 연체기록, 카드사용등금융정보뿐만아니라 Social Media 활동기록, 전자상거래구매이력, 인터넷사용내역등다양한비금융정보를결합한머신러닝기반데이터분석으로고객의신용도를더욱정확하게평가하고있다. Kabbage, ZestFinance, SoFi 등이대표적인사례이다. 국내도중금리대출시장이활성화될것으로전망되는데, 신용정보가부족한고객 (Thin Filer) 의신용도평가를위한정교한대출심사모델개발에더욱활발하게활용될것으로예상된다. 3 자산관리 / 운용 로보어드바이저는고도화된알고리즘을기반으로유망한투자포트폴리오를제안하고리밸런싱및트레이딩으로자산을관리해주는서비스이다. 소수의거액자산가에게만국한되었던자산관리서비스의저변확대를이끌고있는데, Wealthfront, Betterment, FutureAdvisor 등이대표적인사례이다. 관리대상은자산에만국한되지않고보험에도확대되어보험의보장분석과계약관리를서비스하는보험로보어드바이저도등장하고있다. Clark 이대표적인사례이다. 사용자가계약한보험상품정보를분석해서해당보장에대한유지, 해약에대한조언까지제공하고있다. 4 시장동향분석 / 예측 기업의공시, 회계정보, 뉴스등이금융시장에영향을미치는영향을자연어처리기반의머신러닝기법으로학습한뒤, 금융시장의변화방향성을예측하고투자전략, 자산배분방향성을제시한다. 대표적인사례는월가에서활용되고있는인공지능기반금융정보분석켄쇼 (Kensho) 다. 켄쇼는 9 만개이상의변수를실시간수집하여 6,500 만개이상의질문에답변을제공하고있다. 2019. For information, contact Deloitte Anjin LLC & Deloitte Consulting 4
5 로보틱프로세스자동화 사람이수행하던단순반복적인사무업무는 RPA(Robotic Process Automation) 의몫이다. RPA 는소프트웨어로봇을만들어사람이수행해온단순, 반복적인업무를자동화하는기술이다. IT 시스템과사용자업무프로세스를최적으로만들어기존시스템을효과적으로사용할수있게해주고, 업무를수행하는시간을단축할수있다. 고객정보변경, 보고서산출등의단순반복적인업무에활용도가증가하고있다. 6 금융규제대응및이상거래탐지 자본시장의시세조종, 내부자거래등시장감시및이상금융거래탐지에인공지능이활용되고있다. 내부자거래를탐지하는디지털리즈닝 (Digital Reasoning), 이상금융거래를탐지하는빌가드 (Bill Guard), 판매주문의사기위험을분석하는피자이 (Feedzai) 등다양한솔루션이활용되고있다. 인공지능이뒤바꿀금융생태계의변화는? We see AI as a game-changer. - Head of AI, JP Morgan 1) 인공지능의활용확대로금융업의경쟁구도재편과핵심경쟁력변화가예상된다. 자산규모, 대량유통, 시장 / 투자자에대한독점적네트워크, 높은전환비용, 개인역량등규모의경제효과에기반한과거의성공요인만으로는충분하지않다. 충분한데이터흐름확보, 초맞춤고객경험제공, 최적매칭, 우수한사용혜택, 직원과 AI 의유기적협업역량이새로운경쟁력의원천으로대두될것이다. 2) 과거 자산규모규모의경제기반비용경쟁력 대량유통지점망기반표준상품유통 독점관계시장 / 투자자연결네트워크 전환비용전환비용기반고객이탈방지 개인역량업무숙련도및근무시간 미래 데이터규모 AI/ 데이터기반운영효율화 맞춤경험초맞춤상품 / 개인화응대 최적매칭수요자 / 공급자연결최적화 유지혜택지속적인상품 / 서비스혁신 증강역량직원과 AI 의유기적협업 1) What s Behind JPMorgan Chase s Big Bet on Artificial Intelligence?, Knowledge@Wharton 2) The new physics of financial services, Deloitte (2018) 2019. For information, contact Deloitte Anjin LLC & Deloitte Consulting 5
만능해결사같은인공지능의현재는? For AI to thrive, it must explain itself. If it can t, who will trust it? - The Economist 인공지능의다양한가능성에도불구하고허점은존재한다. 인공지능의유용성뿐만아니라한계도정확하게인식하고대비해야한다. 인공지능활용에있어서오해하거나간과하지말아야할포인트 4 가지를짚어보자. 1 2 3 4 학습문제비용문제실수문제해석문제 첫번째, 인공지능은스스로 학습 하지않는다. 더정확하게말하면인공지능의 학습 은사람의그것과개념이다르며인공지능 학습 에는사람의역할이크다. 인공지능은정교하게데이터를분류하고예측하는프로그램인데, 인공지능의 학습 은기존의데이터를입력해서결과를도출할때이용하는가중치를업데이트해서실제와예측치의편차를줄이는과정을의미한다. 데이터준비, 알고리즘설계, 데이터학습결과검토 / 개선은모두사람이수행해야한다. 두번째, 인공지능은비싸다. 특히딥러닝기반의인공지능개발을위해서는방대한분량의학습데이터, 학습데이터처리를위한고가의 IT 시스템, 데이터처리와알고리즘설계를위한전문인력이필요하다. 일반적으로인공지능개발비용은규칙기반시스템, 머신러닝, 딥러닝의순서로증가한다. 비용효율성을고려한취사선택이필요하다. 인공지능을목적이아닌수단으로판단해야한다. 세번째, 인공지능은불확실한상황에대한대처능력이현저히낮다. 과거이세돌 9 단의바둑대결에서 3 연승을구가하던알파고가제 4 국에서보여준한계가대표적이다. 당시알파고는초반부터유리한국면으로승기를잡고있었으나이세돌 9 단의절묘한 78 수이후에는납득하기어려운수를연발하면서급격하게무너졌다. 데이터로학습하지않은상황에서는터무니없는결과를도출하는한계를보여준것이다. 따라서인공지능을적용할경우에는이를검증하는역할을사람에게부여하거나이상동작을하는경우에사람이개입하는안전장치를마련해야한다. 마지막으로인공지능은설명력이낮은블랙박스이다. 인공지능의동작원리는설명할수있지만처리된결과물의인과관계는설명하기어렵다. 이는인공지능학습방식에기인한다. 입력변수가수십, 수백단계의변형을거쳐서최종모형에반영되어, 입력변수와결과의직접적인관계는추적이어렵다. 따라서결과뿐만아니라결과에대한설명이중요한업무에대한활용은적절치않다. 이를지적한영국이코노미스트지의기사제목 1) 은이렇다. 인공지능이번성하려면자기자신을설명해야한다. 부제는이렇다. 만일그렇지못하다면누가이것을신뢰할것인가? 미국국방성산하방위고등연구계획국 (DARPA; Defense Advanced Research Projects Agency) 의설명가능한인공지능 (Explainable AI) 연구등여러가지시도가이루어지고있으므로조만간해결될것으로기대된다. 1) For artificial intelligence to thrive, it must explain itself, The economist (2018. 2) 2019. For information, contact Deloitte Anjin LLC & Deloitte Consulting 6
미래인공지능금융시대, 어떻게준비해야하나? 처음몇개의 AI 프로젝트성공이가장가치있는 AI 프로젝트성공보다중요하다. - 앤드류응 인공지능도입을준비하고있다면무엇을해야할까? 구글, 바이두에서인공지능사업을총괄했던앤드류응 (Andrew Ng) 스탠포드교수가인공지능실무경험을토대로제시한성공적인 AI 도입 5 단계방법론 1) 을소개하겠다. Step 1. 파일럿프로젝트기반 AI 추진력확보 Step 2. 사내에 AI 담당조직구성 Step 3. 광범위한 AI 교육제공 Step 4. AI 전략개발 Step 5. 내 / 외부커뮤니케이션개발 제일처음할일은파일럿프로젝트로인공지능에대한전사공감대를형성하는것이다. 첫단추를잘끼워야한다. 처음몇개의인공지능프로젝트에성공하는것이가장가치있는프로젝트에성공하는것보다중요하다. 파일럿프로젝트는소요기간, 기술수준, 성과확인관점에서선택해야한다. 6~12 개월이내에가시적인성과를확인할수있고, 기술적으로구현가능한프로젝트를선정해야한다. 앤드류응이구글브레인팀에합류했을때, 구글내에서도딥러닝기술에대한상당한회의론이있었다고한다. 그는사업적인중요도가적은음성인식서비스에서성공사례를만들어서구글내에서신뢰도를얻고, 구글맵, 광고등의중요한사업으로확장하는방식으로접근했다. 장기적인추진과독자적인경쟁력확보를위해서는회사내부에인공지능담당조직을구성하는것이권장된다. 이때특정사업부와독립적인부서로운영하는것이다양한부서를지원하기에유리하다. 다음으로경영진, 직원, 엔지니어를포괄하는교육체계를갖춰야한다. 인공지능인력을고용하기어려운채용시장을고려하면매우중요한일이다. 다행히온라인에는인공지능에대한다양한디지털콘텐츠가존재하므로, 이를적극적으로활용할것을권고한다. 전사공감대형성, 담당조직구성, 광범위한교육이후에는깊이있는인공지능전략을수립할수있다. 구글등선도사와기술경쟁을하기보다는업종별특화활용에집중하는것이바람직하다. 활용분야선정못지않게학습데이터의수집전략도중요하게다뤄져야한다. 1) AI Transformation Play Book, Andrew Ng (2019) 2019. For information, contact Deloitte Anjin LLC & Deloitte Consulting 7
마지막으로다양한이해관계자를대상으로한커뮤니케이션이필요하다. 인공지능은비즈니스에큰영향을미치기때문에투자자, 정부, 고객 / 사용자, 직원등다양한계층을대상으로해야한다. 특히직원들은인공지능기반자동화에불안감을느낄수있으므로이러한우려를해소해야내부적인저항이줄어들것이다. Contact 김석태이사 Strategy and Operations Group seoktkim@deloitte.com 2019. For information, contact Deloitte Anjin LLC & Deloitte Consulting 8
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