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AX(AI Transformation)는 인공지능 기술을 금융기관의 모든 운영 영역에 도입하여 업무 방식을 근본적으로 바꾸는 것을 의미합니다. 기존의 규칙 기반 시스템에서 데이터 기반 AI 시스템으로의 전환입니다. 신용 심사는 정해진 기준으로 심사했지만 AI는 고객의 복잡한 데이터 패턴을 분석하여 더 정교한 심사를 합니다. 거래 모니터링은 미리 정한 규칙으로만 감지했지만 AI는 정상 거래와 비정상 거래의 미세한 차이를 학습하여 더 정확히 탐지합니다. 고객 서비스는 상담원의 전문 지식에 의존했지만 AI는 수백만 건의 고객 상호작용으로부터 배운 최적의 답변을 제시합니다. 이러한 전환을 실현하려면 충분하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필수적입니다. AI는 데이터로부터만 배울 수 있기 때문입니다.
금융기관은 수십 년간 운영 과정에서 방대한 데이터를 축적해왔습니다. 거래 기록, 고객 정보, 신용도 평가, 포트폴리오 데이터, 시장 정보 같은 데이터들이 레거시 시스템에 분산되어 있습니다. 그동안 이러한 데이터는 단순히 거래 기록의 목적으로만 보관되어왔습니다. 이제는 이 데이터들을 AI 학습의 자산으로 재평가해야 합니다. 과거 대출 심사 기록과 그 이후의 상환 이력은 신용 위험도를 예측하는 AI 모델 학습에 사용될 수 있습니다. 과거 거래 기록은 거래 패턴 분석과 이상 거래 탐지 AI의 학습 자료가 됩니다. 고객 상담 기록은 자연어 처리 기반의 고객 서비스 AI를 훈련시킵니다. 시장 데이터는 투자 알고리즘을 개발합니다. 이렇게 기존의 레거시 데이터를 AI 학습에 활용할 수 있다면 금융기관의 AX 속도는 크게 가속화됩니다.
금융기관이 AX 전환을 추진할 때 마주하는 가장 큰 난제는 데이터 파편화입니다. 수십 년간 운영되어온 여러 시스템들이 각각 다른 기술 기반으로 구축되어 있고 데이터도 시스템별로 분산되어 있습니다. 메인프레임 시스템, 웹 기반 시스템, 모바일 시스템, 클라우드 시스템이 모두 다른 형식으로 데이터를 저장합니다. 같은 거래도 시스템마다 다른 정의와 기록 방식을 사용합니다. 고객 정보도 여러 시스템에 중복되어 있으면서 일부는 오래되고 일부는 최신입니다. AI 모델은 이러한 분산된 데이터를 학습에 사용할 수 없습니다. 모든 데이터를 하나의 형식으로 통합해야 합니다. 중복을 제거해야 합니다. 오류와 불일치를 해결해야 합니다. 이러한 데이터 통합 작업이 AX의 성공 여부를 결정합니다.
금융기관의 AX는 여러 업무 영역에서 동시에 진행됩니다. 신용 심사 영역에서는 AI가 거대한 과거 대출 데이터로부터 위험도 예측 모델을 학습합니다. 인간 심사자가 평가하는 것보다 더 빠르고 정확한 판단이 가능합니다. 거래 모니터링 영역에서는 AI가 정상 거래 패턴과 비정상 패턴을 구분하는 모델을 개발합니다. 부정거래나 테러 자금 이체를 조기에 감지할 수 있습니다. 고객 서비스 영역에서는 자연어 처리 기술로 고객 질문에 자동으로 답변하는 챗봇을 만듭니다. 상담원의 부담이 크게 줄어듭니다. 포트폴리오 관리 영역에서는 AI가 시장 데이터와 고객 정보로부터 최적의 자산배분을 제시합니다. 고객 수익성도 향상됩니다. 이러한 다양한 영역에서의 AI 활용을 가능하게 하려면 모든 관련 데이터가 통합되고 준비되어야 합니다.
AI 전환의 핵심은 예측 모델의 개발과 배포입니다. 고객의 미래 행동, 시장의 미래 변화, 리스크의 미래 발생을 예측하는 모델들입니다. 이러한 모델들은 과거의 충분한 데이터로부터 패턴을 학습해야 합니다. 신용 부도 예측 모델은 과거 부도한 고객들의 특징과 부도하지 않은 고객들의 특징을 비교하여 학습합니다. 이탈 고객 예측 모델은 이탈한 고객들의 사전 행동 신호와 유지된 고객들의 행동을 분석합니다. 거래량 예측 모델은 과거의 시간대별, 계절별, 이벤트별 거래량 패턴을 학습합니다. 이러한 모든 예측 모델이 정확하려면 과거 데이터가 충분해야 할 뿐 아니라 정확하고 대표성이 있어야 합니다. 데이터 준비 단계에서 세심한 검증과 처리가 필수적입니다.
AX의 또 다른 중요한 목표는 의사결정의 지능화입니다. 경영진과 담당자들이 더욱 정보에 기반하여 의사결정할 수 있도록 AI가 지원합니다. 신용 심사 담당자는 AI의 위험도 점수와 근거를 받아 최종 결정을 내립니다. 거래량 분석가는 AI의 미래 거래량 예측을 참고하여 마케팅 계획을 수립합니다. 포트폴리오 운용팀은 AI의 시장 분석 결과를 활용하여 자산배분을 조정합니다. 이러한 의사결정 지원을 위해서는 AI가 근거를 명확히 제시할 수 있어야 합니다. 단순히 "승인하세요" 또는 "거절하세요"라는 결론이 아니라 "이유는 다음과 같습니다"라고 설명할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 데이터가 명확하게 정의되고 모델이 설명 가능하게 설계되어야 합니다.
AX는 금융기관의 운영 프로세스를 자동화합니다. 반복적이고 규칙에 기반한 업무들이 AI에 의해 자동으로 처리됩니다. 청구서 처리, 대출 서류 검증, 거래 기록 정리, 고객 문의 분류 같은 업무들이 자동화됩니다. 이로 인해 직원들은 반복 업무에서 해방되고 더욱 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다. 운영 비용도 크게 절감됩니다. 처리 시간도 단축됩니다. 오류도 감소합니다. 다만 자동화를 위해서는 처리 규칙이 명확하게 정의되어야 합니다. 예를 들어 청구서 처리를 자동화하려면 모든 유형의 청구서에서 무엇을 추출해야 하는지, 어떤 경우에 승인하고 어떤 경우에 거절할 것인지를 정의해야 합니다. 이러한 규칙 정의 자체가 과거 데이터로부터 도출되기도 합니다.
금융기관의 AI 전환 성공을 위해서는 견고한 데이터 거버넌스와 AI 윤리 체계가 필요합니다. AI 모델이 편향된 결정을 하지 않도록 주의해야 합니다. 특정 인구 집단을 차별하거나 부정확한 예측으로 피해를 주지 않아야 합니다. 이를 위해서는 학습 데이터가 대표성을 가져야 합니다. 모든 인구 집단이 적절히 포함되어야 합니다. 모델의 성능을 집단별로 검증해야 합니다. 특정 집단에 대해 편향된 결정이 있는지 확인합니다. 투명성도 중요합니다. AI가 어떤 근거로 결정했는지 설명할 수 있어야 합니다. 개인정보 보호도 필수입니다. 학습에 사용된 고객 데이터가 부적절하게 노출되지 않아야 합니다. 이러한 모든 것들이 AX의 신뢰성을 결정합니다.
금융기관의 AI 전환은 한 번에 완성되는 것이 아니라 단계적으로 진행됩니다. 초기 단계에서는 특정 업무 영역의 AI 도입으로 시작합니다. 부정거래 탐지나 신용 위험도 예측 같은 구체적인 과제로 시작합니다. 성공하면 다른 영역으로 확대합니다. 중기 단계에서는 여러 영역의 AI 모델이 연계되어 작동합니다. 신용도 평가 모델과 포트폴리오 최적화 모델이 함께 작동하여 종합적인 의사결정을 지원합니다. 장기 단계에서는 금융기관 전체가 AI 기반으로 운영됩니다. 모든 주요 의사결정이 AI의 지원을 받고 모든 운영 프로세스가 자동화됩니다. 이러한 단계별 진행을 통해 조직의 변화에 대한 적응을 점진적으로 이루고 리스크도 관리할 수 있습니다.
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