[한국신용정보원] 금융 AI 시장 전망과 활용 현황 : 은행권을 중심으로

한국신용정보원에서 발간한

금융 AI 시장 전망과 활용 현황 :

은행권을 중심으로 자료 입니다.

업무에 참고 바랍니다.

□ 금융권은 인공지능 도입에 따른 정량적 또는 정성적 성과를 검증하고 있습니다. 주로 신규 수익 창출과 고객 경험 제고, 운용비용 절감 등을 위해서 인공지능을 적용하기 위한 투자를 확대할 것으로 예상됩니다. 이를 통해 관련 시장은 높은 성장률을 보이며 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

금융 분야 인공지능 시장은 2021년 6천억 원으로 연평균 38.2% 성장해 2026년에 3.2조 원의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. 주로 신용평가대출, 자산관리RPA, 이상거래탐지리스크와 모니터링시스템, 콜센터민원처리 등에 인공지능을 활용하고 운영 중입니다.

□ 성공적인 인공지능 도입을 위해서 기술 측면에서는 컴퓨터 과학과 심리학, 뇌과학, 가상현실 등 다양한 미래 기술을 융합할 수 있어야 합니다. 대안 신용평가 모형과 같은 비금융 정보를 활용하기 위해서 로봇을 활용한 자동화 등을 위한 빅데이터를 발굴하고 분석, 접목할 수 있는 역량이 요구됩니다.

□ 그러나 인공지능이 편향되지 않은 가를 검증하여 공정하고 설명 가능한 인공지능(XAI)를 구현할 수 있는 환경을 조성하는 등 금융 AI의 사회적 신뢰 구축이 필요 합니다.

1. 들어가며

인공지능은 넓은 의미로는 '인간처럼 이성적으로 생각하고 행동하는 기술 혹은 시스템'으로 정의되며, 인간의 지적 노동이 필요한 많은 분야에서 인간의 지적 능력에 필적하거나 우월한 성능을 발휘해야 합니다. 이에 인간 중심의 업무 방식에서 혁신을 가져오고 있습니다.
동 보고서는 세계 및 국내 인공지능 시장의 규모를 전망하고 인공지능이 활용되고 있는 다양한 분야 중에서 특히 은행권 등 금융 분야에서 인공지능을 활용한 대표적인 금융 서비스 사례 등을 종합적으로 검토하고 있습니다.
- 디지털 뱅킹에 대한 고객 활용도가 높아지면서 디지털 금융플랫폼이 급부상하고 있습니다. 디지털 생태계 안에서 전통적인 금융 서비스를 혁신할 것으로 요구 받고 있는 가운데 금융기관은 근본적인 경쟁력 확보돠 차별화를 위해 인공지능 도입에 투자와 노력을 진행 중에 있습니다.
동 보고서는 온라인 뱅킹, 모바일 금융거래 다음 단계의 혁신 기술로 여겨지는 인공지능이 금융기관 중심으로 도입하고 제공 중인지 현황을 살펴봄으로써 시장 참여자 및 잠재적 참여자가 금융 AI의 현 시장을 이해해야 합니다. 또한 미래 시장에서의 새로운 혁신 서비스를 발굴하는데 인사이트를 얻도록 돕는 것으로 목적으로 합니다.

2. 인공지능 시장과 금융 AI 시장 전망

인공지능 시장은 적용 분야에 따라 금융, IT, 소매·전자상거래 헬스케어, 운수·물류 국방·공공 제조 에너지 등으로 세분됩니다.
- 2021년 기준 세계 인공지능 시장의 분야별 비중은 금융분야 19.4%, IT 16.5% 소매 및 전자 상거래 14.8% 헬스케어 14.1% 운수 및 물류 8.6% 순입니다.
세계 인공지능 시장 규모는 2019년 289억 달러에서 2021년 581억 달러로 41.8% 증가했습니다. 이후 2026년까지 연평균 39.7% 성장하여 3,095억 달러의 시장을 형성할 것으로 전망하고 있습니다.
- 인공지능은 보다 높은 수준의 자동화할 수 있게 합니다. 그리고 축적된 데이터로부터 더 빠르고 정교하게 예측이 가능한 기술로 빅데이터를 활용할 수 있는 다양한 분야에서 자동화 혹은 예측이 필요한 업무를 중심으로 도입이 증가하고 있습니다.

3. 금융분야 인공지능 도입 유형

금융분야에서 인공지능은 다음 아래 조건과 부합해야 합니다.
- 방대한 양의 데이터 처리를 통해 인사이트를 찾아내 새로운 수익을 창출
- 금융소비자에게 향상된 개인화 서비스를 제공하는 등 고객 경험 및 가치를 제고
- 업무 프로세스 자동화 등을 통해 운용비용을 절감
- 그 외 복잡한 금융 규제와 컴플라이언스 요구사항에 효과적으로 대응

4. 서비스 동향

(인공지능 신용평가·신용대출) 인공지능을 이용하여 기존 신용평가 모형을 개선, 다양한 데이터를 기반으로 하는 차별화된 모형 개발 노력이 진행 중으로 이런 인공지능 기반 자동심사는 중금리 대출을 개척하고 신용평가 정확도를 개선해 우량차주 발굴에 활용할 수 있습니다.
- 신용 위험 예측 대상인 고객의 직업, 연령, 성별, 신청금액 등의 정보를 인공지능 알고리즘을 활용하여 사회 초년생과 저신용 등급 고객 등에 대해서 대출 연체 가능성을 분석할 수 있습니다.
- 한편 기존 제도권의 대출 심사 과정에 수반되는 복잡한 서류 제출 및 금융기관 승인절차를 개선할 수 있습니다.

5. 시사점 및 향후 전항

금융권은 인공지능 도입에 따른 정량적, 정성적 성과를 검증하고 있습니다. 신규 수익 창출과 고객 경험을 높여 운용 비용 절감 등을 위해 인공지능을 적용하기 위한 투자를 확대할 것으로 예상됩니다. 이에 관련 시장은 높은 성장률을 보이며 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.
- 국내 인공지능 시장은 2021년 3.2조 원으로 연평균 40.2% 성장하여 2026년에 17.4조 원의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. 이중 금융분야 인공지능 시장은 2021년 6천억 원으로 연평균 38.2% 성장합니다. 이와 함께 2026년에는 3.2조 원의 시장을 형성할 것으로 전망 됩니다.
  - 인공지능은 빅데이터를 활용하면서 자동화 혹은 방대한 데이터 처리 기반 예측이 필요한 업무를 중심으로 도입할 수 있습니다.
인공지능은 가장 빠르게 발전하고 있는 기술 중 하나로 금융회사는 운용비용 절감과 보안성을 강화하는 방향으로 이루어집니다. 이를 통해 금융 소비자에게 차별화된 서비스를 제공하고 적용이 확대될 것입니다.