OECD 평균보다 낮아 “적극 도입으로 생산성 혁신 시급”
적극적인 투자·R&D, IT인력 중심 인력구조 등 서둘러야
[중소기업투데이 이상영 기자] 글로벌 금융 분야에서도 생성AI가 활발히 적용되고 있지만, 한국의 경우 이를 실무에 도입하거나 기술투자를 위한 노력이 주요국에 비해 미흡하다는 지적이다. 특히 국내 금융업의 IT 역량을 평가하였을 때, 해외 선진국과 비교하여 개선의 여지가 큰 것으로 파악된다.
관련 연구기관에 의하면 금융업 종사자 중 AI 관련 기술을 보유하고 있는 인력의 비중은 해당 분야에서 앞서고 있는 미국, 인도 등에 비해서 매우 적다. 특히 금융투자업 전반을 놓고 보면, IT 관련 인적 자원이나 예산 비중도 주요국에 비해 매우 낮다는 지적이다.
이에 자본시장연구원 노성호 연구원은 “금융업 전반에서 생성형 AI를 비롯한 신기술에 대한 관심을 제고하고 연구 역량과 같은 무형자산에 대한 투자를 증대할 필요가 있다”면서 “이 과정에서 경영자의 장기적인 전략에 기반한 지원, 금융전문가와 AI 기술전문가 사이의 원활한 소통이 AI 기반 혁신을 성공적으로 실현하는데 중요한 요소”라고 제안했다.
이에 따르면 국제적으로 금융 관련 생성AI 기술에 대한 투자 규모는 기존의 자동화 기술이나 마케팅 관련 기술에 대한 투자보다 크다. 그 만큼 생성AI의 가능성을 높이 평가하고 있음을 보여주는 대목이다.
특히 금융업의 경우는 분석적인 업무의 비중이 높은 만큼 생성 AI의 업무 보조 효과는 다른 산업에 비하여 높을 것으로 예상된다. 그래서 주요국들은 금융업 내 AI 활용도가 날로 증가하고 있으며, 인적 자원에 대한 수요도 수년간 꾸준히 증가하고 있다.
그러나 한국은 이같은 주요국 수준에 미치지 못하고 있다는 지적이다. 실제로 자본시장연구원에 따르면 OECD 국가 전체 평균을 1로 놓았을 때, 금융업 종사자가 AI 관련 기술을 보유하고 있을 확률이 인도의 경우 OECD 평균의 3배, 미국은 2배 높은 반면, 한국은 약 0.7배에 그치는 것으로 나타났다.
반면에 이미 알려진 해외 사례들은 AI가 금융업의 전통적인 업무 형태를 변화시키고 생산성을 증대하는데 기여할 수 있음을 시사하고 있다.
연구원이 인용한 시장조사기관 CFA Institute에 의하면 모건스탠리는 이미 2017년부터 1만6000명 이상의 직원으로 하여금 머신러닝 기술을 적극 활용, 고객의 자산관리 및 투자자문 업무를 보조하도록 했다. 최근에는 챗GPT를 도입해 투자자문업의 생산성을 더욱 높이려는 노력을 가속화하고 있다.
이 밖에 “유럽 및 아시아 시장에서 자산운용사 및 투자자문사들이 AI에 기반한 시장 및 가격분석 모형을 통해 수익성을 높이고 있다”고 한다.
이에 비해 국내 금융투자업 통계에서 확인할 수 있는 IT 역량은 해당 분야의 글로벌 선도기업 대비 부족한 것으로 보인다. 직원 수를 기준으로 보았을 때, 국내 금융투자업 IT 인적 자원의 비중은 2021년을 제외하고 총 직원수 대비 5% 이하로 나타났다.
이는 JP모건(JP Morgan)이 2017년 기준 전체 직원의 20%가 IT 인력임을 비춰 볼 때, 매우 낮은 수치라고 하겠다. IT 예산의 경우에도 총액 기준으로는 2017년 이후 꾸준히 증가하여 왔으나 총예산 대비 비중은 최대 약 12% 정도에 머물러 있다. 이는 골드만삭스(Goldman Sachs)를 포함하여 많은 글로벌 선두 금융기관들이 적극적으로 IT 인프라에 투자하고 있는 양상과 비교하였을 때 다소 부족한 것이란 지적이다.
또한 한국의 AI 관련 벤처산업에 대한 총투자액은 세계 8위에 그치고 있고, 이 중 금융업 및 보험업 분야만으로 한정하면 9위로 더욱 낮은 것으로 나타났다.
한국의 경우 절대적인 투자 금액에서도 전 분야에 걸쳐 미국의 0.7%에 불과하며 금융 및 보험업으로 한정할 경우, 0.6%로 더욱 낮은 수치를 나타내고 있다.
이에 연구원은 나름대로 생성AI를 적극 접목한 금융업의 발전전략을 제시하고 있어 주목된다.
우선은 “거시적 측면에서 신기술을 빠르게 도입하고 적응하기 위한 투자를 확충할 필요가 있다”면서 “특히 생성형 AI와 같은 기반 기술은 이를 이해하고 활용하기 위한 보완적인 투자가 병행되어야만 그 효용을 최대한으로 누릴 수 있다”고 전제했다.
또한 미시적인 관점에서 “기존의 조직 구성 및 협업 체계가 생성형 AI로 촉발된 생산성 혁신에 적절히 대응할 수 있는지를 살펴봐야 한다”고 제안했다.
그러면서 전공 고학력 노동자의 비중이 높은 기업일수록 AI에 대한 투자에 적극적이고, 더욱 많은 고학력 노동자의 고용과 더불어 수평적 조직구조로의 변화를 촉진시키는 원동력으로 작용한 미국 사례를 들었다. “AI에 기반한 혁신 기술의 도입이 이를 가능하게 하는 인적 자원의 확보와 조직구조의 개편이 전제돼야 한다”는 것이다.
다만 “인적 자원의 확보에 이어 AI 기반 혁신 기술을 업무에 적용하는 과정은 점진적으로 이뤄져야 한다”면서 AI의 도입 과정을 기술적 이해, 성공사례의 효과적인 홍보, 신기술의 확산적 적용의 세 단계로 나눈 ‘CFA Institute’의 제언을 인용했다.
특히 “이를 성공시킨 공통분모로서 경영진의 확고한 전략에 기반한 지원과 함께, 금융전문가와 AI 기술전문가 사이의 상시적인 소통이 중요하다”면서 “이와 같은 요소를 바탕으로 금융산업의 조직구조 및 업무 프로세스를 재평가하고 신기술을 유연하게 받아들일 수 있는 업무환경”을 주문했다.