첫째는 빅데이터를 활용한 분석이다. 금융감독원은 사회관계망분석기법(SNA)으로 자동차 보험 사기 혐의가 있는 조직을 대거 적발했다고 밝혔다. 집적된 빅데이터에서 자동차 사고 관계자 간 관련성을 분석한 것이다. 또한 금융 사기뿐만 아니라 자금 세탁, 주가 조작 등의 의심거래를 파악할 수 있다. 은행들은 빅데이터를 활용해 리스크를 관리한다. 이상금융거래탐지시스템(FDS)에 금융거래 블랙리스트 등의 빅데이터를 적용하고 딥러닝 기능을 높여 더욱 강화된 FDS를 이용한다.
두 번째는 인공지능(AI)을 활용한 서비스 강화이다. 은행들은 로보 어드바이저와 챗봇을 선보이고 있다. 로보 어드바이저란 프라이빗뱅커(PB) 대신 알고리즘을 활용하여 고객의 자산을 관리해주는 인공지능이다. 챗봇은 24시간 계좌이체나 계좌조회 기능을 수행하고 금융상품 설명과 대출상담 등을 진행한다. 소비자들은 로보 어드바이저와 챗봇을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 금융 서비스를 이용할 수 있다,
인공지능의 발달로 금융 서비스는 나날이 편리해지고 있다. 하지만 우리는 그 이면에도 주목해야 한다. 인공지능은 같은 패턴이 반복되는 바둑이나 무인 자동차 등에서는 성공을 거두고 있다. 하지만 금융시장은 이를 활용하기에는 너무 많은 변수가 존재한다. 또한 금융은 편리해질수록 범죄에 노출되기 쉽다. 금융에서 가장 중요한 것은 ‘편리함’이 아니라 ‘안정성’이다. 이러한 금융의 특성을 반영한 개발과 금융이 발전할수록 고도화되는 금융범죄에 대한 예방이 필요하다.
강자연 생글기자(광주여상 3년) with.fss2019@gmail.com
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