이번 조사는 2018년 12월 한국을 비롯한 전세계 금융 서비스 산업 종사자 중 리스크 관리 업무 담당자 2,000명 이상을 대상으로 실시했다.
AI 기술 도입 효과가 가장 많이 나타난 분야는 ▲프로세스 자동화(52%) ▲신용 평가(45%) ▲데이터 클렌징(43%) 순으로 조사됐다. 약 1/3에 해당되는 34%의 응답자는 모델 검증, 보정(calibration) 및 선택 업무에서 효과를 얻었다고 답했다. 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.
GARP의 마크 캐리 공동 회장은 “AI 기술이 전 산업에 도입되고 있고, 리스크 전문가와 금융 서비스 분야도 예외가 아니다”라며, “절반 이상의 응답자가 기업이 AI 활용과 향후 전망에 대해 최소한의 지식만 겨우 갖추고 있고, 금융 기관들에게 AI 기술은 여전히 많은 연구가 필요한 분야”라고 밝혔다.
SAS코리아 프로페셔널 서비스 부문의 신용원 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”고 말했다.
SAS는 AI 기술과 솔루션을 통해 금융 서비스 기관 고객의 효과적인 리스크 관리를 지원한다고 밝혔다. 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 도입해 다가오는 IFRS 17 규제 환경에 대비하고, 유연하면서 통합적인 분석 플랫폼을 구축해 비즈니스 연속성을 보장할 수 있었다고 업체 측은 설명했다. editor@itworld.co.kr
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