준법감시인 승인필 제160324-12호
KODEX Perspectives 1. Market Perspectives [인공지능, 인간에게 위협이 아닌 인간과의 융합을] Market Perspectives는 국내외 금융 시장을 둘러싼 주요한 이슈를 집중 분석하며, 이를 통해 투자 아이디 어를 찾아냅니다. 금번 호에서는 최근 이슈가 되고 있 는 인공지능에 대해 알아보는 시간을 가져봅니다. 이세 돌과 알파고의 대국을 바라보며 인공지능의 발전에 환 호하는 마음보다는 두려운 마음이 앞섰습니다. 인공지 능이 인간을 대체할 영역이 어디까지일지, 인공지능의 발전으로 인간이 설 자리가 점점 좁아지는 것은 아닐 지 걱정되는 마음이었습니다. 그저 영화속의 내용일 뿐 이라고 지나쳤던 영화들이 머리속을 스쳐지나가더군요. 3년 전, 여배우 스칼렛요한슨이 목소리만으로도 꽤 매 력적인 연기를 펼쳤다고 하여 영화관에 발걸음 했던 '그녀(Her)'라는 영화가 생각났습니다. 인공지능이 단 순히 주인공 일상의 비서 역할만을 하는 것이 아니라, 그의 감정을 읽고 그를 위로해주고 그와 깊은 인연을 맺어가는 모습, 그리고 결국 인공지능에 의지하는 한 그의 모습이 영화속만의 이야기는 아니겠구나 싶은 생 각이 드는 지금입니다. 인공지능이란 인간과 유사하게 사고하는 컴퓨터 지능 머신러닝과 딥러닝등의 하위 개념에 대한 관심 높아져 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 과 기술을 개발하는 방법이며, 딥러닝은 모든 판단 기준을 정해주지 않더라도 컴퓨터 스스로가 인지, 추론, 판단할 수 있는 방법 딥러닝 개발이 빠른 발달을 할 수 있는 여건에는 컴퓨 팅 기술의 발달과 방대한 데이터 축적을 꼽을 수 있음 금융업과 인공지능은 어떠한가? 자문 서비스에 있어서 최근 로보어드바이저가 각광을 받고 있음 사전에 구축해 놓은 완벽한 알고리즘 및 학습을 통한 시장의 급변에서도 합리적인 판단을 내릴 수 있는 로 보어드바이저를 기대해보지만, 로보어드바이저라는 이름으로 예쁘게 포장된 것에 지 나지 않는다면, 투자자들의 마음을 얻기 쉽지 않을 것 단순히 인간이 사전에 구축해놓은 프로그램대로 움직이 던 인공지능의 시대는 가고 있다. 이세돌과 알파고의 대국을 지켜보며, 필자는 불안한 마음이 커졌다. 인공 지능이 인간을 대체할 영역이 과연 어디까지일까 예상 할 수 없었기 때문일 것이다. 사전에 정의된 대로 움직 이는 것이 아닌 방대한 데이터를 기반으로 새로운 학습 을 하고 새로운 결과물을 생성한다는 측면에서 인공지 능은 인간의 고유 영역을 위협하고 있다. 2013년 개봉된 영화인 '그녀(Her)'를 보면, 사람과 같 은 사고 방식과 감정을 가진 컴퓨터 OS인 '사만다'가 나온다. 주인공의 직업은 다른 사람들을 대신해 편지를 써주는 대필 작가이며, 타인의 마음을 전해주는 일을 하지만, 아내와 별거하고 외롭고 공허한 삶을 살아가고 있었다. 그러던 중 우연한 기회에 인공지능이 탑재된 OS를 구매하게 되며, 많은 이야기를 하고 의지하게 되 며 사랑이라는 감정을 느끼게 된다는 내용이다. 당시 필자는 OS에 집중하기 보다는, 점차 짙어지는 사회의 개인주의적 성향과, 이러한 상황속에서 인간이 느끼는 외로움에 집중했다. 그러나, 영화속의 OS인 '사만다'가 바로 지금 온 세상의 관심의 대상인 '딥러닝'이며, 금번 이세돌과 알파고의 대국은 이러한 인공지능 기술에 대 한 인식확산의 기폭제로 확실히 작용하였다. [표1-1. 인공지능과 인간의 대결] 연도 종목 인공지능 vs. 인간 승자 비고 1997 체스 IBM 딥블루 vs 체스 챔피언 카스파로프 2승 3무 1패 2006 체스 독일 딥리츠 vs 체스 챔피언 크람니크 2011 퀴즈 IBM 왓슨 vs 켄 제닝스, 브래드 루터 2013 장기 일본 벤처 헤로즈 vs 프로기사 5명 3승 1무 1패 2013 골프 인공지능 골프 로봇 제프 vs 세계 1위 매킬로이 샷 정확도 대결 2014 장기 일본 벤처 헤로즈 vs 프로기사 5명 4승 1패 2014 탁구 독일 아길러스 로봇 vs 탁구 챔피언 티모볼 인간 11대 9 2015 포커 포커 프로그램 클라우디코 vs 프로 포커선수 4명 인간 2015 바둑 구글 알파고 vs 유럽 챔피언 판후이 2단 5전 전승 2016 바둑 구글 알파고 vs 한국 이세돌 9단 4승 1패 4승 2패 자료 : KT경제경영연구소 해외 IT 기업들의 인공지능 기술 개발의 움직임과 인 공지능과 금융업에 대한 분석을 금번 자료에 담고자 한 다. 그 전에 인공지능이란 무엇인지, 최근 많이 언급되 고 있는 머신러닝 및 딥러닝은 무엇인지 알아봐야 할 것이다. 그림 1-1을 살펴보면, 인공지능이란 인간과 유사하게 사고하는 컴퓨터 지능을 일컫는 포괄적인 개념이며, 머 신러닝과 딥러닝은 이들의 하위 개념이다. 머신러닝 (Machine Learning, 기계학습)이란, 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 방법이다. 2
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 쉽게 이야기 하자면 컴 [그림1-2. 인공신경망 구조] 퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이다. 머신러닝은 주어진 데이터를 바탕으로 새로 운 질문에 대해 예측하는 것을 목적으로 하는데, 이는 크게 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 훈련데이터에 조건 X 뿐만 아니라 이에 대한 정답 Y까지 주어지는 반면, 비지도학습은 모든 판단 기 준을 정해주지 않더라도 컴퓨터가 스스로 인지, 추론, 판단할 수 있는 개념이다. 딥러닝을 이용하면 바로 이 러한 비지도학습이 가능하다. [그림1-1. 인공지능의 개념] 자료 : LG경제연구원 [표1-2. 인공 신경망에서의 학습과정] 단계 내용 1 입력 값을 이용하여 인공 뉴런의 출력값을 계산 2 인공 뉴런이 계산한 출력 값과 사용자가 기대하는 출력값을 비교 3 기대하는 출력값을 생성할 수 있도록 가중치 조절 자료 : 삼성자산운용 정리 그렇다면, 최근 들어 딥러닝이 화두가 되고 있는 이유 는 무엇일까? 첫 번째로는 이를 구현하기 위한 컴퓨팅 기술의 발달이며, 두 번째로는 충분한 학습을 진행할 자료 : LG경제연구원 " 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 쉽게 이야기 하자면 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하 는 기술이다. 비지도학습은 모든 판단 기준을 정해주지 않더라도 컴퓨터가 스스로 인지, 추론, 판단할 수 있는 개념이다. 딥러닝을 이용하면 바로 이러한 비지도학습 이 가능하다. " 수 있는 데이터 축적이다. 이제 딥러닝을 이용한 인공 지능의 여러 산업 분야에 걸친 상용화 시기도 멀지 않 았다. 현재 인공지능 기술의 단계는 주어진 조건 아래 서만 작동 가능한 약인공지능과 자의식을 지니고 인간 과 같은 사고가 가능한 강인공지능으로 가는 매우 초기 단계에 위치한 것으로 보여진다. [표1-3. 인공지능의 단계] 종류 2006년 캐나다의 제프리 힌트 교수가 발표한 딥러닝은 기계 스스로가 다계층의 신경망 구조를 통해 인간이 알 려주지 않은 데이터의 특징값까지 스스로 추출해내는 능력을 보여주는 기술로 인공지능을 대표하는 핵심 기 술로 자리잡았다. 정의 약인공지능 (Artificial Narrow Intelligence) - 자의식이 없는 인공지능 주어진 문제 해결 위주 특정방면에서는 인간을 뛰어넘는 능력 가능 인간과 같은 종합적 사고, 추론, 판단은 불가 강인공지능 (Artificial General Intelligence) - 자의식이 있는 인공지능 - 인간과 거의 유사한 지능 수준을 보유 - 대부분의 방면에서 인간과 같이 능숙하며 인간과 대립하기도 함 - 인간과 같은 종합적인 사고, 추론, 판단이 가능 초인공지능 (Artificial Super Intelligence) - 자의식이 있는 인공지능 - 경제, 사회, 과학 등 거의 모든 영역에서 인류보다 훨씬 총명한 지능 - 인류보다 조금 강할 수도 있고 만억배 강할 수도 있음 - 지능에서만큼은 초월적 존재, 영생과 멸망이라는 두 시나리오 존재 자료 : 현대증권 정리 3
1) 제 4차 산업혁명의 Key, 인공지능 지난 1월, '4차 산업혁명'을 주제로 개최된 2016년 세계경제포험(WEF, 다보스포럼)에서는 인공지능, 빅데이터, 사 물인터넷, 클라우트 컴퓨팅 등으로 대표되는 4차 산업혁명이 논의되었고, 포럼은 이미 전세계가 4차 산업혁명 단계 에 진입하였다고 진단하였다. [표1-4. 1~4차 산업혁명 개요] 1차 산업혁명 2차 산업혁명 3차 산업혁명 4차 시기 18세기 말 19~20세기 초 (1784년 최초의 기계식 방직기) (1870년 신시네티 도축장 최초 컨베이어 벨트) 20세기 후반 2015년~ 부문 기계화 혁명 대량생산 혁명 지식정보 혁명 만물초지능 혁명 생산방식 증기기관 전기 에너지 컴퓨터, 인터넷 IoT/인공지능/빅 데이터/클라우드 컴퓨팅 등 생상 통제 사람 사람 사람 기계 스스로 결과 수력과 증기기관 이용 기계식 생산설비보급, 영국 섬유공업 거대산업화 컨베이어 벨트,전기동력을 이용한 노동분업화, 대량생산체제 전자기술과 IT 통한 제조업 자동화 사람, 사물, 공간을 초연결 초지능화, 산업구조 및 사회 시스템 혁신, 확산, 글로벌 IT 기업 부상 유연하고 효율적인 생산 체계 자료 : 한국투자증권 정리 [그림1-3.인공지능 산업의 발전기반 및 파급효과] 자료 : 현대경제연구원 산업 혁명이란 기술의 혁신과 이로 인해 일어난 사회, 경제등의 큰 변혁을 뜻한다. 1차 산업혁명은 18세기 말 증기기관 개발에 따른 기계화 혁명이었으며, 2차 산업 혁명은 컨베이어 벨트, 전기 동력을 이용한 대량생산 혁명으로 19~20세기 초에 나타났다. 3차 산업혁명은 20세기 후반 컴퓨터, 인터넷 등 지식 정보의 혁명으로 사회 여러 부문간 연결성을 강화시키고, 디지털 기술의 발달로 생산의 자동화가 나타났다. 4차 산업혁명의 핵 심은 인공지능이다. 1~3차 산업혁명을 통해 육체 노동 을 대신할 기계가 탄생한 반면, 4차 산업혁명에서는 인 간의 두뇌를 대신할 기계가 탄생할 것으로 보인다. 다 보스 포럼에서는 이에 따라 앞으로 5년간 일자리 710 만개가 사라질 것이며, 새로 생겨나는 일자리는 210만 [그림1-4. 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화 전망(2015~2020)] (천개) 교육 및 훈련 판매관련직 건축 및 엔지니어 컴퓨터 및 수학 경영 재무관리 시설 및 정비 법률 예술/디자인/환경 등 건설, 채굴 제조 생산 사무 행정 -6,000-4,000-2,000 0 2,000 자료 : WEF(World Economic Forum) 개에 그칠 것이라는 우울한 전망이 나오기도 하였다. 4
인공지능 기술은 데이터의 유출입의 제약이 없어지고 정보 전달의 속도가 가속화됨에 따라 충분한 학습능력 을 구축할 수 있는 환경으로 발전하여 빠르게 우리 생 활에 침투하게 될 것으로 보인다. 맥킨지의 자료에 따 르면, 전세계 데이터 정보량(유출입량)은 2005년 4.7Tbps에서 2014년 211.3Tbps로 45배 증가하였으 며, 2021년까지는 9배 더 커질 것으로 전망되고 있다. [그림1-5. 전세계 1초당 데이터 정보량 추이 및 전망] (Tbps) 2,500 1,914 2,000 9배 증가 전망 1,500 Google 현재 인공지능 기술에 있어서 구글의 움직임 이 가장 빠르다고 평가받고 있다. 이는 아낌없는 투자 와 적극적인 인수합병을 통해 이루어지고 있다. 구글의 인공지능 기술에 대한 투자는 2009년 무인자동 차 개발 착수로 거슬러 올라갈 수 있을 것이다. 무인자 동차는 차량에 탑재된 센서로 지도 데이터를 분석하여 차량 스스로가 판단을 내려 주행하는 시스템으로 인공 지능 기술이 필수적이다. 2013년 머신러닝 업체인 DNN 리서치 인수를 시작으로 본격적으로 인공지능기 술 개발에 매진하게 된다. 이후 2014년 1월, 딥마인드 (DeepMind)를 6.25억 달러에 인수하였으며, Jetpac, Dark Blue Labs, Vision Factory 등의 인공지능 기술 기업을 인수하였다. 1,000 500 0 5 자료 : McKinsey 45배 증가 211 2005 2008 2011 2014 2017 2020 2) 글로벌 IT 기업들의 인공지능 투자 활발 세계 인공 지능 시장의 현황은 어떠할까? Google, IBM, 마이크로소프트 등 글로벌 기업들은 인공지능을 미래 성장동력으로 삼고 해당 기술을 가진 스타트업 기업들 인수에 적극적이거나, 조직을 신설하는 등 관련 사업 강화에 매진하고 있다. [표1-5. 글로벌 IT 기업의 인공지능 개발 현황] 기업 내용 구글 구글 알파고: 2014년 인수한 DeepMind에서 개발 무인자동차 개발 착수로 인공 지능 사업 본격화 IBM Deep Blue: 1997년 인간 체스 챔피언과 대결에 승리 Watson을 중심으로 생태계 조성 마이크로소프트 코타나: 음성 인식 갖춘 개인 비서 페이스북 인공지능 연구그룹 FR 구성. 얼굴 인식 프로그램 발표 애플 시리(Siri) 업그레이드 버전으로 지능형 개인 비서 개발 자료 : 삼성자산운용 정리 [표1-6. Google의 인공지능 및 로봇 관련 기업 인수 현황] 연도 업체 분야 2013/03 DNNresearch Inc. Deep Neural Networks 2013/12 SCHAFT, Inc. Robotics 2013/12 Industrial Perception Robotics arms, 2013/12 Redwood Robotics Robotic arms 2013/12 Meka Robotics Robotics 2013/12 Holomni Robotic wheels 2013/12 Bot & Dolly Robotic cameras 2013/12 Boston Dynamics Robotics 2014/01 Nest Labs, Inc Home automation 2014/01 DeepMind Technologies Artificial Intelligence 2014/08 Jetpac Artificial Intelligence, image recognition 2014/10 Dark Blue Labs Artificial Intelligence 2014/10 Vision Factory Artificial Intelligence 2014/10 Revolv Home automation 자료 : Google IBM 1997년 세계 체스 챔피언이 IBM의 슈퍼컴퓨터인 Deep Blue와의 체스 대결에서 패하였으며, 이후 2011 년에는 Watson이 미국의 TV 퀴즈쇼인 Jeopardy에서 전설적인 우승자들을 이기기도 하였다. 이후 인공지능 과 관련한 사업 본격화에 박차를 가하기 시작하여 이미 금융, 헬스케어, 유통, 교육 분야에서 활용되고 있다. " Google, IBM, 마이크로소프트 등 글로벌 기업들은 인공지능을 미래 성장동력으로 삼고 해당 기술을 가진 스타트업 기업들 인수에 적극적이거나, 조직을 신설하 는 등 관련 사업 강화에 매진하고 있다. " 특히, Watson은 의료산업 분야에서 본격적인 사업화를 추진하고 있는데, 2015년 정식으로 출범한 Watson Health는 현재 여러 의료 기관과 협업을 진행하고 있 다. Watson은 방대한 종양학 연구 자료와 임상시험 사 례를 학습하여 치료 옵션을 제안하거나 방사선 전문의 를 도와 의료 영상을 분석한다. 5
의료 분야 만큼은 아니지만, Watson의 금융권 도입도 진행형이다. ANZ(호주) WM 사업부문은 2013년 5월 최근 KT경영경제연구소의 자료에 따르면, 인공지능이 에 고객서비스와 고객 자문 분야에서 Watson을 도입 적용될 서비스 로드맵 상 1차적으로는 금융, 광고(맞춤 하며 'Engagement Advisor(고객 응대 자문 서비스)' 를 런칭하였다. 형), 보안/경비 및 의료 진단에서 인공 지능이 도입될 것으로 전망되고 있으며, 2차적으로는 건강관리(24시 간 진단), 금융투자, 스마트에너지, 자율운송/배송, 대화 마이크로소프트 머신러닝을 연구하는 '옥스포드 프로젝 트'를 진행중에 있다. 머신러닝을 이용한 인지 및 알고 형 로봇에 도입될 것이라고 전망하고 있다. 3차적으로 는 자율주행차 및 금융, 법률 등 전문 분야 등에 인공 리즘 분석, 활용을 연구하는 목적으로 클라우드 기반의 지능이 도입될 것이라고 전망하고 있다. 머신러닝 API 서비스를 운영하고 있다. MS는 인공지 능 개인비서 '코타나(Cortana)'을 중심으로 인공지능의 [그림1-6. 인공지능 적용 서비스 로드맵] 기술과 서비스가 집중하고 있는데, Windows 10에 코 타나를 탑재하여 음성인식 기능을 통해 사용자가 원하 는 정보를 MS의 검색서비스에서 찾아준다. 단순히 정 보를 검색해주는 기능 뿐만 아니라 메시지, 메일 수신, 일정 등을 확인하고 관리할 수 있게 돕는다. 또한, 2014년 게임업체인 Minecraft 를 인수하여 이를 통해 가상현실과 증강현실, 인공지능에 대한 연구를 진행하 고 있다. 페이스북 2013년 Facebook Research(FR)를 설립하면서 인공지능 사업을 본격화하였다. 이후 2014 년 딥러닝 기반의 'DeepFace'를 발표하면서 얼굴 인식 기술에 있어서 인지 정확도를 97.25%수준까지 올렸다 고 알려지고 있다(사람의 시각 인지 정확도는 97.5%). 현재 약 16억 명의 Facebook 사용자와 약 7억 명의 Facebook Messenger 사용자를 기반으로 다양한 연구 를 진행 중에 있다. 3) 인공 지능, 우리의 생활 속으로 파고 들다 인공지능의 시장 규모는 정확한 기준이나 적용범위가 제각각이어서 조사 기관에 따라 시장의 규모는 천차만 별이다. 하지만, 중요한 것은 시장의 규모보다는 인공 지능이 앞으로 스마트폰만큼이나 혁신적이고 새로운 가 치를 창출하고 우리 삶의 패턴을 바꾸게 될 가능성이 높다는 것이다. 자료 : KT경제경영연구소 금융업에서의 인공지능은 어떠한 모습을 하고 있을까? 트레이딩 분야에서 머신 러닝은 주로 과거 데이터를 통 한 패턴 인식과 미래 예측을 위해 활용되어져 오고 있 다. 2000년 이후 알고리즘 트레이딩의 활성화와 함께 컴퓨터가 이미 정해진 규칙(알고리즘)에 따라 자동으로 거래하는 방식으로 진화하였다. 금융시장 분석 분야에서는 어떠한가? 최근 뉴욕타임즈 는 한 면을 할애해 골드만삭스 켄쇼(Kensho)에 대한 기사를 '로봇이 월스트리트를 침공했다(The Robots are coming for Wall Street)'라는 제목으로 보도하였 다. 켄쇼는 기업의 실적과 주요 경제수치, 주가의 움직 임 등 방대한 양의 금융데이터를 분석해 투자자들의 질 문에 답을 주는 프로그램이다. 예를 들어 '시리아의 내 전 격화'를 켄쇼 프로그램에 입력하면 켄쇼는 시리아의 내전이 경제에 미치는 영향, 미국과 아시아 증시 변동, " 중요한 것은 시장의 규모보다는 인공지능이 앞으로 스 마트폰만큼이나 혁신적이고 새로운 가치를 창출하고 우리 삶의 패턴을 바꾸게 될 가능성이 높다는 것이다. 이미 금융업에서도 인공지능은 초기 발전단계의 모습 으로 활약하고 있다. " 유가의 움직임, 환율의 움직임 등 다양한 정보를 정리 하여 보여준다. 켄쇼테크놀로지는 2013년 설립된 벤쳐 기업으로, 골드만삭스는 2014년 약 1,500만 달러의 자금을 켄쇼테크놀로지에 투자하였다. 6
금융 관련 기사에서도 로봇기자가 쓴 기사들을 심심치 않게 볼 수 있다. AP 통신은 기업 실적 기사는 주로 ' 워드스미스'라는 인공지능 기사 작성 소프트웨어가 맡 고 있다. 워드스미스 도입으로 분기 평균 300개에 그 쳤던 기업의 실적 기사는 4,300개까지 늘어난 것으로 파악된다. 국내에서도 증권플러스 앱을 운영하는 핀테 크 업체인 두나무가 최근 사람을 대신해 기사를 작성하 는 '뉴뉴스(New News)'를 개발에 시범운영에 들어갔 으며 올 상반기 중 정식 런칭할 계획으로 알려져있다. " 금융 자문업에서의 인공지능은 어떠한가? 최근 로보어 드바이저에 대한 관심이 매우 높다. 정부는 빠르면 이 번주 자문업 활성화 방안을 발표하며 투자자문업에 대 한 등록 요건을 대폭 완화하는 반면, 비대면 자문 또한 허용할 계획으로 알려져 있다. " 자문업에서는 어떠한가? 최근 국내 금융 시장에서 로보 어드바이저에 대한 관심이 매우 높다. 특히, 올해부터 도입된 ISA 계좌 중 일임형의 경우 모델 포트폴리오 제시가 의무화 되어 있어 은행 및 증권사의 로보어드바 이저에 대한 니즈가 확대되고 있다. 또한, 최근 허용된 증권사 계좌 개설 비대면 허용에 이어 로보어드바이저 활성화를 위해 정부는 자문에 대해 비대면 자문을 허용 할 계획으로 알려져 있다. 또한 투자자문업 등록 요건 을 현재 자본금 5억원 이상에서 1억원으로 대폭 낮출 계획이다. 금융위에서는 빠르면 이번주 내로 자문업 활 성화 방안을 발표할 예정으로 알려져있다. 지난해 BlackRock은 로보어드바이저 FuruesAdvisor 를 인수하였으며, 최근 Goldman Sachs는 Honest Dollar라는 스타트업 연금 관리 운용사를 인수하였다. 인수의 목적은 로보어드바이저 시장 진입을 위한 교두 보 마련이었다. 그러나, 아직 국내시장에서 로보어드바이저가 과연 기 존 금융 서비스를 획기적으로 업그레이드한 형태를 띄 고 있는지는 의문을 가질 필요는 있어보인다. 완벽한 알고리즘 및 학습을 통한 시장의 급변에서도 합리적인 판단을 내릴 수 있는 로보어드바이저를 기대해보지만, 로보어드바이저라는 이름으로 예쁘게 포장된 것에 지나 지 않는다면, 국내 투자자들의 마음을 얻기 쉽지 않을 것이다. [표1-8. 미국 주요 Robo Advisor 현황 및 개요] 주요 서비스 내용 주요 회사 운용형 자문형 하이브리드형 알고리즘 기반 소프트웨 어를 통해 최적 자산배 분 후 이에 맞춰 고객 자산을 직접 운용 리발란싱, 최적 세제 전 략 등의 서비스도 제공 Wealthfront, Betterment, FutureAdvisor 등 자료 : 금융투자협회 알고리즘 기반 소프트 웨어를 통해 고객 포 트폴리오 모니터 및 정기적 투자자문 제공 (투자주체는 고객) 저성과/고비용 상품 교체, 리밸런싱 제안 등 포함 Jemstep, MarketRiders 등 실제 어드바이저 판단으로 자문/운 용 업무를 수행하 되 고객과의 커뮤 니케이션 수단으 로 온라인 채널을 활용 Personal Capital, Learnvest 등 4) 인간과 인공지능의 대립이 아닌, 융합을 꿈꾸며 [표1-7. 비대면 계좌개설시 본인인증 방식] 구분 이중확인: 필수 다중확인: 권고 자료 : 금융위원회 인증방식 1) 신분증 사본 제출, 2) 영상통화, 3) 접근매체 전달시 확인, 4) 기존계좌 활용, 5) 기타 이에 준하는 새로운 방식(바이오인증 등) 중 2 가지 의무 적용 6) 타기관 확인결과 활용(휴대폰인증 등), 7) 다수의 개 인정보 검증까지 포함하여 이미 선택한 2 가지를 제외 하고 1)~7) 중 추가확인 권고 올해 초 세계경제포험(WEF)에서는 로봇과 인공지능 등이 발전하면 약 210만개의 새로운 일자리가 창출되 는 대신 약 710만개의 일자리가 사라질 것이라고 전망 되었다. 4차 산업혁명이라 불리는 인공지능, 로봇, 3D 프린팅등으로 행정 업무, 헬스케어, 금융서비스 등의 일자리는 신기술로 대체되고 컴퓨팅, 수학, 엔지니어 등의 일자리를 창출될 것으로 전망되었다. 고액 자산가들의 전유물로 인식되던 자산관리서비스가 저렴한 비용으로 많은 투자자들에게 다가갈 수 있다는 점에서 로보어드바이저는 분명 매력적임에는 틀림없다. 자산관리시장이 상대적으로 발달된 미국의 경우, 고객 의 부의 규모, 고객의 금융 자산 보유 성격에 따라 차 별적인 자산관리서비스를 제공하고 있으며, 온라인 환 경에 익숙한 밀레니얼 세대들의 향후 로보어드바이저 사용에 대한 선호도도 긍정적으로 나오고 있다. 이미 이러한 모습은 나타나고 있는데, 일본의 소프트뱅 크는 세계 최초로 로봇 페퍼로만 운영되는 소프트뱅크 샵을 2016년 3월 말부터 일주일간 한시적으로 운영할 계획이다. 로봇 페퍼는 스마트폰 상품에 대한 설명과 신규 가입 업무등을 맡게 될 예정이다. 인공지능을 인격체로 보느냐 마느냐의 논의까지는 아니 더라도, 이제는 인공지능을 바라보는 관점에 변화가 필 7
요한 시점으로 보인다. 인공지능을 우리의 일자리를 빼앗고, 우리를 위협할 존 재로 보기보다는 편리한 삶에서 행복한 삶으로 삶의 질 을 추구하는 요즘, 인공지능과 인간은 융합을 통해 인 간의 삶을 윤택하게 하는데 많은 기여를 하게 될 것이 라고 기대해본다. 영화 '그녀(Her)'를 언급하며 이야기를 시작하였는데, 이 영화에 나온 대사를 함께 생각해보며 자료를 마감하 고자 한다. 위의 말을 한 후 OS '사만다'는 주인공을 떠난다. 정확 히 말하면, OS 운영체제가 더 이상 작동하지 않게 된다. 이 대사를 통해 필자는 방대한 데이터를 바탕으로 짧은 시간안에 많은 양의 정보를 학습할 수 있는 인공지능이 인간과 유사한 능력을 지니게 되고, 인간같이 행동하지 만, 인간이 학습을 통해 만들어 낼 수 있는 무한한 결 과물을 인공지능이 만들어내는 데 있어서 분명 한계가 존재할 것이라는 생각을 하였다. 인공지능의 빠른 발전 에 두려워하기보다는 보다는 인공지능과의 융합으로 보 다 더 나은 삶이 올 것이라는 기대감을 가져본다. " Sometimes I think I have felt everything I'm ever gonna feel. And from here on out, I'm not gonna feel anything new (그런 생각이 들어요, 난 앞으로 내가 느낄 감정을 벌써 다 경험해 버린건 아닐 까. 그리고 여기서부터 앞으로 쭉 새로운 느낌은 하나 도 없게 되는건 아닐까). " 8