[인공지능 ③] 다른 분야와 어울려 진화하는 AI-핀테크

* 본포스팅은 <그림으로 배우는 AI>에서 발췌한 내용으로 작성되었습니다.

 

 

✔ 데이터 분석의 자동화

 

① AI에 의한 분석 및 거래 자동화

금융 및 보험 업계에도 핀테크(Fintech) 물결에 맞춰 AI 기술이 사용되고 있습니다. 돈이라고 하는 수치 파라미터가 붙은 자산만을 다루는 금융업계의 데이터 분석은 AI가 가장 잘하는 분야입니다. 

AI는 수십 년 단위로 축적되어 온 거래 데이터를 활용하여 시장 변화를 예측합니다.

 

 

또한 자산운용은 어느 정도 매뉴얼에 기반한 운용이 가능합니다. 데이터 분석에 의한 예측과 조합, 룰 베이스로 프로그램을 하기 때문에 분석뿐만 아니라 거래 자체의 자동화도 가능해졌습니다. 그리고 기계학습을 조합하는 것으로, 새로운 이론(운용알고리즘)도 구축할 수 있게 됩니다. 인간은 판단할 수 없는 미시적인 변화나 방대한 데이터를 토대로 한 거시적인 변화를 찾아내 운용에 활용합니다.

 

 

② AI에 의한 리스크 평가

금융·보험 업계에서 특히 중요한 요소가 리스크 평가입니다. 단순히 「숫자를 보고 시장의 변화를 예측한다」는 부분에 그치지 않고 뉴스를 보고 「사건이 세계 경제에 미치는 영향을 예측한다」는 거시적 리스크 평가부터 거래 시 「고객을 신뢰할 수 있는가」라는 미시적 리스크 평가까지 폭넓게 포함되어 있습니다. 그렇기 때문에, 리스크 평가에 이용되는 AI 기술도 다방면에 걸쳐 있는데, 자연어 처리에서 뉴스에 등장하는 키워드를 모으는 일도 있는가 하면, 카메라를 사용해 수상한 움직임을 간파하거나 병력으로부터 미래의 질환을 예측하는 것도 리스크 평가에 포함됩니다.

 

 

그 외에도 트러블이나 문제가 일어날지 여부와 같은 미래의 리스크 평가뿐만 아니라, 트러블이 일어났을 때의 원인 규명이나 피해액 산출 등에도 이용되어, 사고 후에 스마트폰으로 사진을 찍는 것만으로 적절한 보험금액이 산출되어 지불되는 서비스도 등장하고 있습니다. 이러한 트러블이나 피해에 관한 데이터는 그대로 미래의 리스크 평가에 활용되어 리스크 평가의 정확도를 향상하는 초석이 됩니다.

 

 

 

✔ 고객 응대와 데이터 관리

 

① AI에 의한 조언과 대화

데이터 분석이나 투자 알고리즘을 이용하면 초보자도 쉽게 거래할 수 있는데, 이것이 Robo Advisor입니다. 자산운용을 자동으로 할 뿐만 아니라 운용방침이나 거래내용을 AI가 조언합니다. 또한, 계약이나 문의 등 창구 업무에 AI가 대응하거나, 보험 심사나 신청을 AI가 대행하는 경향도 확산되고 있고, 금융이나 보험 업계에서 고객이 최초로 만나게 되는 상대가 AI인 경우도 드물지 않습니다.

 

 

이를 통해 기업은 인건비를 절감할 수 있고 고객도 부담 없이 AI를 사용하여 거래를할 수 있게 되어, 진입장벽이 낮아지기 때문에 AI가 투자인구 확대에 기여하고 있습니다. 그리고 AI로 대응할 수 없는 작업에만 인간 Advisor가 참여하여 주력함으로써 서비스의 질적 향상도 도모할 수 있습니다.

 

 

② 계약, 거래, 정보 관리의 효율성

금융·보험업계 기업 지출의 대부분이 인건비입니다. Robo Advisor를 이용함으로 이를 다소 절약할 수 있다고 해도, 아직 자동화의 대상이 되는 부분은 존재합니다. 그것이 고객과 관련된 정보관리입니다. 얼굴·문자 인식 기술을 사용해 본인 확인을 함으로써 몇 분 만에 대출을 받을 수 있는 서비스도 등장하고 있고, 스마트폰이나 무인 창구에 있는 카메라나 스캐너를 사용해 본인 확인부터 서류 확인까지 모든 것이 자동으로 가능합니다. 또한, AI를 사용하면 거래나 계약의 부정 탐지도 가능합니다.
부자연스러운 거래 이력이나 서류 미비, 계약 내용의 위법성 등을 탐지해 확인을 촉진할 수 있습니다. 카메라가 달린 창구라면, 사람의 얼굴이나 몸짓으로부터 본인이아닌 이용자나 허위 신고를 간파할 수도 있을 것입니다.

 

 

또한 계약이나 거래정보 관리에 변조가 불가능한 블록체인 등을 이용하면 신용정보나 거래정보의 공개를 신속하게 실시할 수 있게 되어 심사나 계약도 원활하게 진행됩니다. 핀테크를 이용한 차세대 금융·보험업계에서는 빠르게 자동화가 진행될 것입니다.

 

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《그림으로 배우는 AI》

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