신한은행 등 AI활용한 원스톱 종합 앱 서비스 시작
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4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능(AI)과 빅데이터 등 첨단 핀테크를 활용한 은행권의 디지털전략이 꽃피우고 있다. 모바일뱅킹과 자산관리, 지급결제 등금융 전 부문에서 인공지능과 빅데이터로 무장한 솔루션이 등장하고 있는 것.
은행들의 이 같은 디지털혁신은 지난해등장한 케이뱅크, 카카오뱅크 등 인터넷전문은행들이 시장지배력을 확대해가면서 생존을 위한 전략으로 본격화되고있다.
인터넷전문은행들이 모바일 앱 하나만 갖고 빠른 속도로 고객을 모으고 수익을 내자 기존 은행들로서는 발등에 불이 떨어진 다급한 상황이다.
█ 인터넷전문은행의 메기 효과
지난 해 금융시장은 4차 산업혁명시대에 발 맞춰 IT를 활용한 인터넷전문은행 등장으로전통 금융영역에서 디지털금융으로 빠르게 변신하면서 새로운 변화를 선도했다. 지난 해 4월과 7월 등장한 케이뱅크와 카카오뱅크는 365일 24시간 PC와스마트폰만 있으면 금융 업무를 볼 수 있는 진정한 ‘손안의 금융’을 구현해내며 은행권을 뒤흔드는 ‘메기’ 역할을 톡톡히 했다.
반면 2018년금융권은 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 접목해 신용도 평가·여신·대출상품 등 경쟁력 강화를 꾀하며, 방대한 데이터와 알고리즘으로 머신러닝(기계학습) 방식으로 인공지능을 구현하는 진화를 시작했다.
신한은행은 올해 초 은행 내·외부 정보를자유롭게 분석하는 'AI 코어 플랫폼'을 최초로 상용화했다.
삼성전자, 구글 등 글로벌 정보기술(IT) 기업이 도입한 '클라우드 기반 인공지능(AI) 코어 플랫폼'이 금융권 최초로 도입된 셈이다. IT 전문가나 특정 소프트웨어(SW) 없이도 방대한 빅데이터를 직원이 자유자재로 이용, 서비스나상품을 만들 수 있게 됐따. 기계(딥)학습 기술을 프라이빗 클라우드 환경으로 구현한 것이다.
지금까지 데이터 분석 업무는 담당 부서에서 주로 특정 솔루션을 구매해 기업매출액, 환율 및 시황 정보 등 정형화된 정보 분석에 그쳤다. 범위가상당히 제한됐다.
반면에 AI 코어 플랫폼을 적용하면 현업에 있는 일반 사용자도 최신분석 기술을 자유롭게 사용할 수 있다. IT 전문가가 아니어도 R, 파이선등 데이터 분석에 필요한 SW 기술 적용이 가능하다. 예컨대, 뱅킹과 자산관리, 인증 등 6개로 나눠져 하나하나따로 설치해야 했던 앱들을 합쳐 인공지능에 기반한 대화형 메신저, 챗봇을 활용해 다양한 금융 정보와서비스를 원스톱으로 제공하게 됐다.
여기서 R는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어의 한 종류다. 뉴질랜드 오클랜드대에서 오픈소스 기반으로 개발했다. 기계학습과 관련된알고리즘을 제공, 빅데이터 분석에 가장 많이 사용되는 오픈소스 언어다.파이선도 오픈소스 프래그래밍 언어의 하나다. AI 코어 플랫폼은 이 같은 확장성을 구현하고은행 내부의 정형 데이터뿐만 아니라 사회관계망서비스(SNS), 뉴스,은행 내부 섭외 정보 등 정형화되지 않은 데이터(비정형 데이터)까지 손쉽게 분석할 수 있다.
비정형 데이터를 별도의 솔루션 없이 분석할 수 있는 플랫폼 구현은 처음이다.
정형 데이터는 각종 형식에 맞춰 데이터를 저장한 후 추출한 여러 형태의 정보를 뜻한다. 반면에 비정형 데이터는 SNS, 뉴스 등 웹상의 일반 텍스트 데이터, 음성, 영상 데이터, 센서등 장비에서 발생하는 머신·센싱데이터 등 어떤 형식에도 얽매이지 않는 데이터다. 이런 데이터는 AI와 접목해 처리하기가 어렵다.
많은 양의 데이터를 학습 데이터로 연산하려면 기존의 컴퓨팅 자원으로는 시간이 오래 걸린다. 이 때문에 그래픽처리장치(GPU)를 활용한다. 신한은행은 GPU를 활용해 빠르고 정확한 분석 환경을 갖췄다. 프라이빗 클라우드 환경도 구축했다. 쉬고 빠른 계산과 알고리즘 및분석 결과 등도 공유한다.
구글, 삼성전자 등에서 적용한 도커 컨테이너를 제공한다. 격리 공간에서 프로세스가 동작하는 기술이다. 사용자가 동일한 인터페이스에서분석이 가능한 환경을 제공한다. 다양한 알고리즘에서 사용이 가능하다.
신한은행은 AI 코어 플랫폼을 통해 금융 상품 개발은 물론 마케팅 비즈니스, 내부 빅데이터를 활용한 모든 서비스에 적용할 계획이다.
신한은행 빅데이터센터 관계자는 “다른 은행은 빅데이터를 내부에서 분석·활용하려면 외부 기관에 맡겼지만 신한은 내부에서모든 데이터를 관리, 적용하게 됐다”면서 “은행 자체로 IBM 왓슨을금융에 구현했다고 보면 된다”고 설명했다
█ 올해 전망
금융보안원(원장 허창언)은 얼마전 한국정보보호학회(회장 이동훈)와 공동으로 ‘2018년금융 IT·보안 10대 이슈 전망 및 대응전략’을 발표했다. 이번 조사는 이슈 선정과 분석의 신뢰성 및 객관성 제고를위해 빅데이터 분석, 학계와의 공동 기초조사, 설문조사 및전문가 자문 등의 절차를 거쳤다.
인공지능은 다른 IT기술과 결합돼 기업의 의사결정 지원, 개인화된금융서비스 제공 등에 적극적인 활용이 예상된다. 데이터 분석의 자동화가 지속적으로 이뤄져 비즈니스 부서에서도빅데이터의 분석과 활용이 용이하게 될 것으로 보인다.
아울러, 블록체인은 본인인증, 보험계약 등 금융회사에서실질적 활용이 시작되는 한편, 그 활용에 따른 보안위협 등 우려를 해소하기 위한 노력도 이어질 것으로내다봤다.
금융회사와 IT기업 간의 경쟁과 협력도 가속화될 전망이다. 개방형혁신(Open Innovation) 전략의 금융권 확산으로 금융회사와IT기업의 협력이 크게 증가하며, 특히 인슈어테크(Insurtech)등으로 보험 업계에 핀테크가 확산될 것으로 예측된다.
반면, 대형 IT기업의 금융업 진출로 전통적 금융에변화가 생길 가능성이 있으며, 디지털 금융 플랫폼 선점을 놓고 금융회사와 대형 IT기업 간의 치열한 경쟁도 예상된다. 격변하는 시대에 적응하기 위해소프트웨어(SW) 활용을 통한 IT인프라 유연성 제고 및비용절감 노력 또한 지속될 것으로 분석된다.
컴플라이언스 및 정보보호 측면에서도 금융회사가 고민하고 풀어나가야할 과제들이 적지 않다. 개인정보활용과 보호를 위한 EU GDPR, 중국 네트워크안전법과 같은 규제의 시행에 따라, 금융회사의 규제 준수 부담은 앞으로도 대외부문을 중심으로 증가할 것이다. 이에대응하기 위해 레그테크(Regtech) 등의 기술을 활용한 컴플라이언스 업무의 효율화도 본격화될 전망이다.
이밖에도 올해 기승을 부린 랜섬형 보안위협은 사이버테러 형태로 진화해 금융권에 여전히 큰 위협이 될 것이며, 이러한 보안위협 증가에 따라 이를 종합적으로 분석·대응하는 위협인텔리전스 및 사이버 보험과 같은 사후적 대책에 대한 관심도 높아질 것으로 보인다.
허창언 금융보안원장은 “디지털 금융 시대를 맞아 금융회사가 적극적으로 디지털 혁신을 준비하는한편, 급격한 변화에 따른 디지털 리스크(Digital Risk)를경계해야 한다”며, “예컨대, 많은 기대를 받고 있는 블록체인이 금융 분야에서 성공적으로 활용되기 위해서는 보안 문제를 사전에 철저히 검증할필요가 있다”고 강조했다.
이어, “2018년 금융보안원은 블록체인 테스트 베드 운영,위협 정보 공유 자동화, 금융보안 레그테크 시스템 구축 등의 사업을 적극 추진해 금융 분야디지털 혁신을 주도하고 안전한 금융보안 환경 구축을 위해 노력할 것”이라고 덧붙였다.