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금융 리스크 전문가 81% "인공지능 효과 누려"
금융 리스크 전문가 81% "인공지능 효과 누려"
  • 박광하 기자
  • 승인 2019.04.25 09:19
  • 댓글 0
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SAS-GARP
응답자 52% 기술 격차 체감

금융 전문가들이 인공지능(AI) 기술의 도움으로 업무에 큰 도움을 받고 있는 것으로 조사됐다.

데이터 분석 기업 SAS가 국제재무위험관리전문가협회(GARP, Global Association of Risk Professionals)와 발표한 '금융권 리스크 관리 분야의 인공지능 활용' 보고서에 따르면, 금융 서비스 산업 분야의 리스크 전문가 81%가 이미 AI 기술 도입에 따른 효과를 보고 있는 것으로 나타났다고 24일 밝혔다.

AI 기술 도입 효과가 가장 많이 나타난 분야는 △프로세스 자동화(52%) △신용 평가(45%) △데이터 클렌징(43%) 순으로 조사됐다. 약 3분의 1에 해당되는 34%의 응답자는 모델 검증, 보정(calibration) 및 선택 업무에서 효과를 얻었다고 답했다. 한편 AI 기술 활용 경험이 없는 리스크 및 금융 서비스 전문가 중 84%는 향후 3년 내 머신러닝(ML)과 자연어처리(NLP) 기술을 도입할 계획이라고 응답했다.

거의 모든 응답자는 향후 3년 이내 AI 기술을 통한 직무 효율 향상을 기대하는 것으로 나타났다. 특히 △업무 생산성 증가(96%) △데이터 인사이트 확보 시간 단축(95%) △데이터 인사이트 증가를 통한 빠르고 향상된 의사결정(95%) 등을 꼽았다.

한편 응답자들은 조직 내 AI 기술 도입이 확대될 것으로 예상하면서도 AI 활용 기술에 격차가 있다고 지적했다. 응답자의 절반 이상(52%)은 조직의 AI 구현 및 유지에 필요한 역량이 부족함을 우려한다고 답했다. 또한 응답자들은 AI 도입 확대 시 직면하는 문제로 △데이터 가용성과 품질(59%) △AI 기술에 대한 주요 이해관계자의 이해 부족(54%) △모델 해석력(47%) 등을 언급했다.

마크 캐리(Mark Carey) GARP의 공동 회장은 “AI 기술이 전 산업에 도입되고 있다. 리스크 전문가와 금융 서비스 분야도 예외가 아니”라며 “절반 이상의 응답자가 기업이 AI 활용과 향후 전망에 대해 최소한의 지식만 겨우 갖추고 있다고 답했다. 금융 기관들에 AI 기술은 여전히 많은 연구가 필요한 분야”라고 말했다.

신용원 SAS코리아 프로페셔널 서비스 부문 전무는 “금융 서비스 기업은 AI 중심의 새로운 시장에서 경쟁하고 있다”며 “기업의 리스크 전문가와 데이터 사이언티스트가 함께 AI로 해결할 수 있는 현실적인 문제를 명확히 진단해야 한다. 모든 문제가 AI를 이용한 해결책을 필요로 하지는 않지만, 리스크 전문가가 기술에 대한 깊은 이해도를 갖춰야 문제 해결을 위한 최적의 선택을 할 수 있기 때문”이라고 말했다.

SAS는 AI 기술과 솔루션을 통해 금융 서비스 기관 고객의 효과적인 리스크 관리를 지원한다. 실제로 미국, 유럽, 아시아 은행들이 SAS 리스크 매니지먼트(SAS Risk Management)를 도입해 리스크 모델링, 신용 스코어링 및 손실 예측에 소요되는 프로세싱 시간을 단축했다. 보험업계 역시 IFRS 17를 위한 SAS 규제 콘텐츠(SAS® Regulatory Content for IFRS 17) 등의 솔루션을 통해 다가오는 IFRS 17 규제 환경에 대비하고 유연하면서 통합적인 분석 플랫폼을 구축해 비즈니스 연속성을 보장할 수 있었다.

한편 이번 ‘금융권 리스크 관리 분야의 인공지능 활용(Artificial Intelligence in Banking and Risk Management: Keeping Pace and Reaping Benefits in a New Age of Analytics)’ 설문조사는 SAS와 금융 리스크 관리 전문가 비영리 단체 국제재무위험관리전문가협회(GARP)가 지난해 12월 한국을 비롯한 전세계 금융 서비스 산업 종사자 중 리스크 관리 업무 담당자 2000명 이상을 대상으로 실시했다. 본 조사에서 AI의 범위는 머신러닝, 자연어처리, 컴퓨터 비전, 예측 및 최적화가 포함됐으며, 일부 복수 응답 가능한 문항들로 구성됐다.


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