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[송인석의 금융이야기] AI(인공지능) 진화, 금융권 일자리 감소
[송인석의 금융이야기] AI(인공지능) 진화, 금융권 일자리 감소
  • 송인석
  • 승인 2017.11.24 10:22
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AI 질적·양적 팽창 속도 가속화..인재육성 방식, 제너럴리스트 중심서 전문가 중심으로 자율전환해야

[송인석의 금융이야기] 지난 해 알파고(AlphaGo) 와 천재기사 이세돌 간 세기의 바둑 대국을 통해 인공지능(AI, artificial intelligence)이 전 세계의 관심을 끌게 되었다. 이 이벤트는 기계학습능력을 초월하여 지금까지 기계가 할 수 없다고 믿고 있던 창의적인(creative)영역에서도 인공지능(AI)이 인간 과 비슷한 위치에 올라섰음을 보여준 것이다. 몇 년 전까지만 해도 인간의 일자리를 로봇 또는 인공지능이 대체할 수 있는가에 대해 논쟁했다면 최근에는 어떤 일자리 까지, 어느 영역까지 대체될 것인가에 대한 논의가 뜨겁다. 이것은 일자리를 구하지 못한 청년실업자 와 인생 2모작 또는 인생 3모작이 걱정인 신중년들의 불안 심리를 부채질하고 있다.

왓슨, 무인로봇, 자율주행차 관련 기술의 가속화를 놓고 미래에 대한 희망을 보는 이도 있고, 일자리를 모두 잃게 될지도 모른다는 공포를 토로하는 이도 있다. 이미 인터넷전문은행이 확산되고 인천국제공항에는 14대 로봇 안내원이 일하고 있다. 미국 IBM 왓슨은 금융·로봇·헬스케어·요리사·고객서비스·쇼핑과 호텔 등 17개 산업에 적용되고 있다. 왓슨의 암 진단 정확도는 대장암 98%, 췌장암 94%를 기록해 전문의보다 높다. 현재 속도라면 영화 ‘토탈 리콜’에 등장하는 로봇 택시가 서비스를 개시할 날은 바로 눈앞에 와 있다. 대한항공은 무인헬기를 개발 중이다. 1982년 제작된 영화 ‘서기 2019 블레이드 러너’에 나온 우주 식민지 개척을 위해 대량 생산된 레플리컨트(복제인간)가 노동력을 대체할 가능성도 그저 상상이라고만 치부할 수 없다.

몇년 전 영국에서 인공지능 로봇이 등장하는 휴먼즈(Humans)라는 드라마가 방영 되었다. 이 드라마는 사람이 귀찮아하는 모든 일을 인공지능 로봇이 대신해주는 시대를 배경으로 하고 있는데 부모가 모두 직장에 다니느라 엉망인 집안에 아름다운 인공지능 ‘아니타’를 들여오면서 가정에 평화가 찾아온다. 인공지능 로봇 ‘아니타’가 어린 딸에게 동화책을 읽어주고 아침마다 차려주는 근사한 아침식사에 가족들은 즐거워한다. 하지만 대학생 딸은 이런 세상에 불만이 많다. 공부에 염증을 느낀 딸은 ‘의사가 되는 데 7년이 걸리는데 그 때가 되면 인공로봇에게 수술을 넘겨줘야 할지도 모른다’ 며 ‘무엇을 하든 인공지능이 더 뛰어나다면 공부를 할 필요도, 일을 할 필요도 없지 않느냐’고 말한다. 인공지능 로봇이 노동 뿐 만 아니라 더 좋은 부모, 더 좋은 남자친구가 될 수 있다는 것을 암시하는 이 드라마는 조만간 다가올지도 모를 우리의 미래 이야기이기도 하다.

4차 산업혁명시대, 인공지능(AI) 후발국이랄 수 있는 우리나라가 무엇보다 AI로 인한 새로운 일자리 창출 과제와 함께 AI로 인해 없어지는 일자리에 대한 대책을 서둘러 마련하지 않으면 안 되는 현실에 직면하고 있는 것이다. 한국고용정보원은 인공지능(AI)의 진화와 확산에 따라 10년 안에 노동자의 70%가 일자리를 잃을 처지에 놓인다는 분석을 내놓은 가운데 통계청은 11월15일 "10월 청년(15~29세) 실업률은 8.6%로 10월 기준 1999년 이후 18년 만에 최고치를 기록했다"고 발표했다. 당장 이력서를 내고 있지는 않지만 취업을 원하는 사람 등을 포함한 청년 체감 실업률은 21.7%로 통계를 집계하기 시작한 2015년 이후 최고치를 기록했다.

또한 양질의 일자리로 대학생 과 청년들이 선호하는 금융권은 디지털화·빅데이터 활용 등 금융서비스 발전으로 일자리가 점점 줄어들고 있다. 금융·보험업 취업자 수는 올해 상반기 77만7000명으로 지난해 말보다 2.51% 감소했다. AI의 급속한 진화 와 핀테크 활성화 등 여러 대내외적인 상황을 고려하면 금융권의 일자리는 계속 감소될 전망이다.

◇ 인공지능(AI) 진화, 질적·양적 팽창 속도 가속화로 일자리 감소

기존의 컴퓨터는 인간의 연산능력을 배가하는 것만으로도 인간 사회를 크게 변화시켜 왔다. 더욱이 이는 인간이 작성한 프로그램을 통해서만 이루어졌고 인간이 관여했다. 그러다 1980년대 신경망(neuralnet) 이론으로 인공지능이 재발견되었다. 신경망 이론은 인간의 사고를 두뇌 작용의 산물로 보고 이 두뇌 구조를 분석하고 처리하는 메커니즘을 규명해 생각하는 기계를 만들 수 있다는 이론에서 출발한 이론이다.

그러나 이 이론을 적용하기에는 방대한 데이터를 관리할 방법이 없어 침체기를 맞았다가 1990년대 인터넷의 발전으로 다시 부활하여 컴퓨터가 인간의 관여 없이 스스로 학습해 결정하는 인공지능 능력을 만들어 낸 것이다. 인터넷의 발전으로 검색 엔진 등을 통해 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서 기계학습을 가능하게 하여 컴퓨터가 수많은 데이터를 분석하고 인공지능 스스로 학습하는 방식으로 진화할 수 있게 된 것이다.

더 나아가 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크(neuralnetworks) 구조로 이루어진 디프러닝(Deeplearning) 알고리즘으로 발전하면서 그 한계를 뛰어넘을 수 있었다. 지능은 인간만이 가진 고유한 능력으로 알려져 왔다. 그런데 이렇게 인간만이 가진 것으로 알았던 지능을 컴퓨터가 스스로 갖게 된 것이다. 이는 기계학습(machine learning)이라는 방법으로 이루어졌다.

기계학습은 기계가 수학적 최적화 및 통계분석 기법을 기반으로 사람의 도움 없이도 데이터로부터 일정한 신호와 패턴을 배우고, 그것을 바탕으로 다음에 일어날 일을 예측하며 적합한 의사 결정을 내리는 알고리즘을 만드는 일에 주력한다. 이런 기계학습 방법론에 기댄 인공지능 연구 흐름은 특히 2012년 6월 구글과 앤드루 응(AndrewNg)이 기계학습의 한 분야인 디프러닝 알고리즘을 이용해 컴퓨터가 1,000만 개의 유튜브 동영상 속에서 고양이 이미지를 74.8%의 정확도로 식별하도록 하는 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 커다란 도약의 전환점을 맞게 되었다. 디프러닝은 신경망 네트워크 개념을 이용해 가능해졌다. 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터가 뒷받침되자 디프러닝이 구현된 것이다.

이렇게 극적인 돌파구가 열리자 인공지능은 큰 전환기를 맞게 되었다. 기계에게 이미지와 소리를 인식하는 방법을 가르치는 심화학습 기법이 영상인식, 음성인식, 번역 등 다양한 분야에 적용되면서 구체적인 결과를 만들어 내고 있다. 지금 주요 글로벌 기업들은 인공지능을 모두 미래의 최대 성장 동력으로 보고 있다. 구글, IBM, 마이크로소프트, 애플, 페이스북, 바이두, 알리바바, 삼성 등이 대거 참여하면서 인공지능 적용 분야가 의료기술 향상, 유전자 분석, 신약 개발, 금융거래 등으로 빠르게 확대되고 있다.

AI가 인간의 감성·창의력·인지능력·직관에 의한 판단력까지 대체할 수 없다는 점에서 중장기적으로 AI에 의한 일자리 소멸을 걱정할 필요가 없어 보이지만, 당장 직장에서 내쫓기는 층은 고통에 내몰릴 수밖에 없다. 상대적으로 AI에 의한 일자리 대체 가능성이 낮은 직종은 ▲ 판사 나 국회의원 같이 사회의 중요한 판단을 하는 직업 ▲ 심리치료사, 정신과 의사 등 인간의 심리 나 감정과 연결되는 직업 ▲작가, 소설가 등 새로운 데이터를 창조하는 직업 등 전문가, 과학기술, 교육, 보건사회복지, 예술 스포츠 여가 서비스업 정도다.

미국의 인공지능 변호사 로스(Ross)가 미리 입력된 수백만 건의 판례를 토대로 분석을 도울 수는 있어도 법정에서 종합적인 판단력을 토대로 한 변호사와 판사의 활동을 대체할 수는 없다. 스위스 ABB가 만든 휴머노이드 유미라는 로봇 지휘자가 극찬을 받아도 평소 오케스트라 단원과 호흡을 맞추면서 인간의 감성을 담은 음의 세계를 만들 수는 없다. 단순노동의 경우는 다르다. 최근 전문가 여론조사에서도 일자리 소멸 가능성이 큰 직종 1·2·3위로 운수업·도소매업·금융보험업이 꼽혔다. 이 직종은 AI의 진화 와 확산에 따라 노동 내 격차, 양극화, 사회 불안정성이 증대할 수밖에 없다. AI가 몰고 올 만만찮은 부작용이다.

◇ 금융권 일자리, 인공지능(AI) 로봇이 대체할 수 있을까?

과거 은행은 광범한 지점망, 지급결제시스템 독점으로 생존해 왔다. 은행을 통하지 않으면 금융 거래가 불가능했다. 중앙집권적 시스템이다. 그러나 기술 혁신으로 기존 비즈니스모델이 위태로워졌다. 비트코인이나 이더리움은 블록체인 기술을 활용하여 금융의 필수 기능을 훌륭히 구현하고 있다. 디지털 플랫폼에서 대부분의 금융 서비스가 가능해지면서 은행의 필요성이 줄어들고 있다. 분권화를 전제로 기존의 금융시스템이 근본부터 재구성될 것이란 예측까지 가능하다. 2016년 세계경제포럼에서 ‘직업의 미래(The Future of Jobs)’라는 보고서가 발표됐다. 4차 산업혁명으로 2020년까지 710만 개의 직종이 사라질 것으로 전망하였는데 이 중 현재 양질의 일자리로 각광받고 있는 은행원도 포함되어 있었다. AI의 진화로 금융권 일자리는 로봇으로 대체될 수 있을까?

금융 업무에 적용되고 있는 ‘챗봇’은 AI 기술의 하나로 인간 방식의 대화를 하는 컴퓨터 프로그램이다. 과거 챗봇은 단순 패턴매칭 방식을 사용해 사전에 정의된 키워드만 인식해 입력된 응답을 출력하는 방식이었다. 트윗봇(twittbot)이나 언론사에서 단신기사 작성에 활용 중인 기사봇 등이 대표적이다. 그러나 인공지능에 기반을 둔 챗봇은 더욱 진화해 자연스러운 언어로 질문이나 명령을 하면 맥락을 파악해 응답하는 것이 가능해졌다. 또한 대화가 축적될수록 스스로 학습해서 정확도를 높이는 것이 특징이다. 방대한 양의 금융거래 정보, 경제 지표 등과 같은 전문 정보를 알아서 학습하고 학습된 지식을 스스로 강화해 사람을 대신한 투자 자문 인공지능으로 구현되는 것이다.

지난해 7월 개인 간(P2P) 금융 업체인 ‘8퍼센트’라는 스타트업이 챗봇 ‘에이다(Aida)’를 개발했다는 보도가 나왔다. 예컨대 “소득은 3,000만 원, 현재 근무 기간은 2년입니다. 1,000만 원을 빌리고 싶은데 금리와 대출한도가 얼마일까요”라고 물으면 에이다는 대답과 함께 P2P 대출을 이용할 수 있도록 관련 URL 링크를 안내한다. 이용자들은 웹사이트 접속 또는 전화를 걸지 않고도 메신저에서 대화하듯이 소통하며 필요한 정보를 찾거나 서비스를 이용할 수 있다. 에이다에는 알파고에 적용되었던 디프러닝(deeplearning)이 활용되었다.

모바일 중금리대출에 머신러닝을 활용한 인공지능 신용평가 모형을 개발 적용하여 기존의 신용등급 기반 심사 기준으로는 대출이 거절되었던 고객들도 새로운 인공지능 신용평가 모형을 통해 상환 가능성을 평가받은 후 금융 서비스를 이용할 수 있게 함으로써 중금리대출 시장을 선도했던 SBI 저축은행도 클라우드를 활용한 챗봇(인공지능 상담사)을 개발해서 내년 초 상용화를 앞두고 있다.

인공지능을 활용한 고객 자동 응대 서비스인 챗봇이 상용화되면 SBI 저축은행은 한 가지로 이뤄진 단순 질문(FAQ)에 대한 답변은 모두 챗봇을 통해 처리할 것이고, 챗봇이 고도화되면 고객의 복잡한 요구에도 대응할 수 있게 되어 고객 신용 상태에 따른 대출 서비스 추천, 고객의 대출 니즈에 따른 최적화된 답변, 자산관리 등도 챗봇이 처리할 수 있게 될 것이라고 한다. 즉, 챗봇이 24시간 내내 고객의 요구를 파악하고 적절한 상품을 제안할 수 있게 만들어 단순 상담 뿐만 아니라 영업 지원도 빠르게 수행할 수 있도록 하겠다는 것이다.

또한 SBI저축은행의 챗봇은 고객의 접근성을 높이기 위해 자체 플랫폼(SBI 저축은행 앱, 홈페이지 등)에서 챗봇을 제공하는 것 뿐만 아니라 카카오톡 등 고객이 많이 쓰는 채팅 앱에서 서비스를 제공하는 것도 고려하는 등 다양한 형태로 제공될 것이라고 한다.

금융권에 챗봇이 상용화 되면 대다수 상담서비스를 담당하는 직원 및 개인신용대출 심사담당 직원은 구조조정 대상이 될 것이다. AI의 진화로 금융권의 일자리가 사라지는 것이 현실화되고 있는 것이다.

설상가상으로 11월 13일 제19차 금융위원회 회의에서 금융규제 테스트베드 관련 특례를 신설하는 내용을 담은 '금융기관 업무위탁규정 개정안'이 통과돼 14일 공포 후 즉시 시행됨으로써 핀테크 금융서비스 출시가 쉬워져 금융권 직원들은 일자리가 빠르게 감소 될 것이라 걱정하고 있다.

◇ 업무위탁 범위 확대로 핀테크 금융서비스 출시가 쉬워져 금융권 일자리는 빠르게 감소

금융규제 테스트베드는 혁신적 금융서비스를 완화된 규제환경 하에서 일정 기간 시범 운영하도록 허용하는 것을 말한다.

이번 규정 개정에 따라 금융회사들은 혁신적 금융서비스를 개발한 핀테크 업체 등을 '지정대리인'으로 두고 금융회사 고유 업무를 위탁할 수 있게 된다.지정대리인은 ▲영업 지역 ▲서비스 혁신성 ▲소비자 편익 ▲사업자 준비상태 등을 고려해 금융위원회가 지정한다. 업무위탁 범위는 테스트베드 수행을 위해 필요한 범위로, 위탁 기간은 최대 2년으로 제한된다.

핀테크 업체들은 지정대리인이 되면 새로 개발한 금융서비스를 바로 출시해 금융시장에서 테스트할 수 있게 된다. 예를 들어 인공지능(AI)을 이용한 대출심사 서비스를 개발한 핀테크 업체는 복잡한 인가 과정을 거치지 않고도 은행에서 업무를 위탁받아 새로운 기술로 대출심사를 해볼 수 있게 된다. 직원연수·사무경리·법률자문·시장조사 등 금융기관 후선업무와 관련한 업무위탁 절차는 간소화된다. 후선업무 중 금융업 영위나 인·허가받은 인적·물적 요소와 무관한 단순 집행업무는 금융감독원에 보고 없이도 위탁을 허용하기로 했다.

인사평가·업무처리전산시스템·콜센터 운영 등 금융업 영위와 관련이 있는 후선업무도 보고절차를 통해 적합성을 검증받는 경우 위탁을 허용한다.

위탁이 가능한 업무 범위도 확대된다. 금융회사는 '본질적 업무'를 위탁하지 못하게 돼 있는데, 현행 규정상 본질적 업무 범위가 2005년에 정해진 뒤 바뀌지 않아 시대 변화를 따라가지 못하고 있기 때문이다. 앞으로는 본질적 업무를 은행·보험·저축·여전·상호금융 등으로 나눠 명시하되 단순집행 성격 업무는 본질적 업무에 제외해 예금잔액 증명서 발급, 보험계약 부활처리, 재보험 정산업무 등의 위탁을 허용한다. 다만, 금융회사 건전성을 크게 저해하거나 금융 질서 문란, 금융소비자 피해 발생이 크게 우려되는 경우는 위탁을 금지한다.

업무위탁 사전보고 기한은 위탁받은 업무 수행을 개시하려는 날의 7영업일 전까지로 연장하고 사후보고 사유를 확대하는 등 보고절차도 간소화한다.

업무위탁 가능한 업무를 담당하던 금융권의 직원들은 구조조정 대상이 되고 금융권 직원들의 일자리는 철밥통이 아닌 감축 대상이 되는 것이다.

이제 AI의 진화에 따른 금융권 Resource 문제는 시급한 당면 과제다. 핀테크나 빅데이터 등 기술혁신을 금융권에 접목하기 위한 인력 수요는 향후 증대할 가능성이 있지만 신규 일자리창출은 제한적이고 대면 업무를 기반으로 하는 지점 영업 과 후선업무 등은 점차 감소하는 추세로 이를 거스르기는 어려울 것이다.

금융권의 새로운 일자리창출을 위해 국내 금융회사들이 인재육성 방식을 제너럴리스트 중심에서 스페셜리스트(전문가) 중심으로 자율적으로 전환하는 것이 시급하다. 기존의 금융중심지 전략에서 전환하여 특화(niche), 지역(Regional)에 중심을 둔 금융발전전략을 구상·실행하면서 금융 및 산업의 인력수요를 확대하는 방안을 검토해야 한다. 예를 들어 비산유국이면서도 석유허브(oil hub) 역할을 하고 있는 싱가포르와 같이 석유금융(oil finance), 석유 및 가스거래(oil and gas trade) 등 새로운 영역의 금융을 개척하는 등 금융의 영역뿐만 아니라 기존 산업 영역과 연계시킨 일자리 창출 전략을 마련하여 실행해야 할 것이다.

필자소개

송인석 (issong958@naver.com)

금융소비자뉴스 고문/논설위원

(전) 오케이저축은행 전무이사

(전) 하나저축은행 전무이사

(전)SC제일은행 이사


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