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[뉴테크놀로지포럼]고려대 석준희 교수 "AI, 주식투자·신용관리등 금융서비스 다양화"



인공지능이 금융서비스에 쓰이는 사례는 굉장히 다양하다.

마켓데이터 분석, 자료 검색, 주식 거래, 가상 화폐, 위험 관리, 신용 관리, 고객 관리, 비서 서비스 등이 대표적이다. 이처럼 하나의 금융 서비스를 제공하기 위해선 다양한 인공지능 기술이 복합적으로 사용된다.

신용평가를 예로 들어보자. 신용평가에는 재무제표 기반의 전통적 신용평가와 리포트 기반의 새로운 신용평가가 있다. 인공지능은 리스크 프로필 생성을 위한 텍스트 패턴과 행동 사이의 통계적 관계를 분석한다. 또 자연어 처리, 딥러닝 기반 기술인 리스크 판단 솔루션을 통해 실시간으로 위험을 판단해 신용 평가 결과를 제공한다.

금융비서에도 인공지능이 활용된다.

가상 비서 또는 스마트 봇 등과 채팅이라고도하는 메시지 송수신을 통해 자산관리나 지출 비용 관리, 비용 관련 조언 등 은행 서비스를 이용할 수 있게 하는 것이다. 금융거래에서 사기를 방지하는 것도 효과적이다.

온라인 쇼핑몰 거래에서 판매자가 과거에 사기를 친 사례가 있는 지 등을 기술적으로 판단해 안전한 거래를 돕는 것이다. 일부 회사의 경우 하루 10억 달러 이상의 지불이나 이체를 할 경우 인공지능을 통한 실시간 안전 서비스를 제공하고 있다.

특히 지문, 홍채 등과 같은 바이오 시그널을 활용해 계좌 탈취나 타인에 의한 신규 계좌 개설 등 금융사기를 막기도 한다.

인공지능을 활용한 로보 어드바이저는 주식 등의 투자전략을 수립해주기도 한다. 대량의 데이터 패턴을 분석하고 딥러닝 학습을 통해 투자자의 결정을 돕는 플랫폼이 대표적이다. 또 투자 전략을 좋은 전략, 나쁜 전략으로 구분한 뒤 나쁜 전략은 폐기하고 좋은 전략 중에 최적의 조언을 해주는 방식이다. 매매 시점을 결정하고 위기를 관리해주는 역할도 인공지능이 맡는다.

인공지능은 은행 서비스 영역에도 진출했다.

싱가포르 DBS은행의 경우 고객에게 제공되는 조언과 경험 개선을 위한 재산 관리 비즈니스에 IBM사의 왓슨을 적용하고 있다. 리서치 보고자료, 상품정보, 고객데이터 등 구조화된 데이터를 분석하고 투자종목을 제안하는 등 자문가 역할을 담당하는 것이다.

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