2023년 금융산업의 AI 현황 4가지

세계 유수의 금융 서비스 기관 전문가 500명을 대상으로 한 설문조사에서 최고의 투자 수익을 위한 AI 사용 사례에 대해 예상한 결과와 뜻밖의 결과가 동시에 나왔습니다
by NVIDIA Korea

수년 동안 NVIDIA는 빠르게 진화하는 광범위한 AI 전략을 개발하고 실행하기 위해 세계 최고의 금융기관과 협력해 왔습니다. 지난 3년 동안 NVIDIA는 금융기관의 현재 우선순위를 알기 위해 설문조사를 실시했죠.

조사 결과는 예상했던 대로일 때도 있고 정말 놀라울 때도 있었는데요. 거시경제적 불확실성이 계속되는 시기에 실시된 올해 설문조사 결과는 두 경우 모두에 조금씩 해당했습니다.

은행과 핀테크 기관에서 보험, 자산 관리 회사에 이르기까지 목표는 모두 같습니다. 위험을 보다 정확하게 관리하고, 효율성을 향상하여 운영 비용을 절감하며, 고객 경험을 개선하는 방법을 찾는 것입니다. NVIDIA는 더 심층적인 탐구를 통해서 AI의 어떤 영역이 가장 주목받는지에 대해 조금 더 알 수 있었습니다.

다음은 약 500명의 글로벌 금융 서비스 전문가를 대상으로 실시한 “금융 서비스의 AI 현황: 2023년 동향” 설문조사에서 얻은 4가지 주요 결과입니다.

하이브리드 클라우드의 강세

금융 서비스 회사는 다른 기업과 마찬가지로 민감한 데이터를 클라우드로 마이그레이션할 수 없기에, AI 훈련과 추론에 대한 지출을 최적화하길 원합니다. 금융사들은 이를 비용 효율적으로 수행하기 위해 많은 컴퓨팅 집약적 워크로드를 하이브리드 클라우드로 이전하고 있습니다.

올해 설문조사에서는 응답 기업의 거의 절반이 AI 성능을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 하이브리드 클라우드로 이전하고 있는 것으로 나타났습니다. 주요 클라우드 서비스 제공업체와 플랫폼의 최근 발표가 이러한 변화를 뒷받침하며, 클라우드와 온프레미스 인스턴스에서 데이터 이식성, MLOps 관리, 소프트웨어 표준화가 비용과 효율성을 위한 전략적 필수 요소가 되고 있다는 것을 알 수 있습니다.

최다 AI 사용 사례는 대규모 언어 모델

200개 이상의 미국과 유럽에 기반을 둔 회사를 대상으로 한 설문 조사 결과, 최다 AI 사용 사례는 자연어 처리와 대규모 언어 모델(LLM)(26%), 추천 시스템과 차선 전략(23%), 포트폴리오 최적화(23%), 사기 탐지(22%) 순으로 나타났습니다. 메타버스합성 데이터 생성, 가상 세계를 위한 새로운 워크로드도 일반적이었습니다.

은행, 무역 회사, 헤지 펀드 등이 이러한 기술을 도입하여 개인화된 고객 경험을 창출하고 있는데요. 예를 들어, 도이치은행(Deutsche Bank)은 최근 NVIDIA와 다년간의 혁신 파트너십을 맺고 지능형 아바타, 음성 AI, 사기 탐지와 위험 관리를 포함한 사용 사례 전반에 걸쳐 AI를 금융 서비스에 도입하여 총소유비용을 최대 80%까지 절감한다는 목표를 발표했습니다. 이 은행은 NVIDIA Omniverse를 사용하여 직원들이 내부 시스템을 탐색하고 HR 관련 질문에 응답하는 데 도움이 되는 3D 가상 아바타를 구축할 계획입니다.

AI를 통한 수익 증대를 기대하는 은행

설문조사에 따르면, AI는 금융기관에 정량화 가능한 영향을 미치고 있습니다. 설문 응답자의 거의 절반이 AI가 조직의 연간 수익을 최소 10% 증가시키는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다. 응답자의 3분의 1 이상은 AI가 연간 비용을 최소 10% 줄이는 데 도움이 될 것이라고 답했죠.

금융 서비스 전문가들은 AI가 어떻게 비즈니스 운영을 향상시켰는지, 특히 고객 경험 개선(46%), 운영 효율성 창출(35%), 총소유비용 절감(20%)을 강조했습니다.

예를 들어, 컴퓨터 비전과 자연어 처리는 재무 문서 분석과 청구 처리를 자동화하여 회사의 시간과 비용, 리소스를 절약하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI는 자금 세탁 방지, 고객확인절차(KYC)를 강화하여 사기를 방지하는 데 도움이 되며, 추천 시스템은 회사의 고객을 위해 개인화된 디지털 경험을 창출합니다.

최대 장애물: AI 인재 채용과 유지

그러나 기업이 AI 목표를 달성하는 데에는 어려움도 따릅니다. 설문 응답자의 36%가 AI 전문가를 채용하고 유지하는 것이 가장 큰 단일 장애물이라고 말했습니다. 응답자의 28%에 따르면, AI 혁신을 가능하게 하는 기술도 불충분합니다.

모델 훈련과 정확성 확보에 불충분한 데이터 크기는 금융 서비스 전문가의 26%가 지적한 또 다른 시급한 문제입니다. 이 문제는 생성형 AI를 사용하여 AI 모델 훈련에 사용되는 정확한 합성 재무 데이터를 생성하면 해결할 수 있습니다.

경영진의 AI 지원 최대 수준

이러한 어려움에도 불구하고, 금융 서비스 분야에서 AI의 미래는 점점 밝아지고 있습니다. AI에 대한 경영진의 동의를 높이는 것이 설문조사 결과의 새로운 주제였는데요. 설문조사 대상자의 약 64%가 “회사의 임원 리더십 팀이 AI를 중요하게 생각하고 믿는다”고 답했는데, 1년 전 36%보다 증가했습니다. 또한 58%는 “AI가 회사의 미래 성공에 중요하다”고 말했는데, 이는 1년 전 39%보다 증가한 것입니다.

금융기관은 앞으로도 기업용 AI를 지속적으로 구축할 계획입니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 포함한 AI 인프라의 스케일 업과 스케일 아웃이 포함됩니다.

병목 현상을 최소화하면서 데이터 사이언티스트, 퀀트, 개발자의 역량을 강화하려면 정교한 풀스택 AI 플랫폼이 필요한데요. 리더들은 AI 지원 애플리케이션 배포의 ROI를 확인했습니다. 2023년에 리더들은 AI 애플리케이션의 훈련과 배포를 지원하기 위해 더 많은 데이터 사이언티스트를 고용하고 가속 컴퓨팅 기술에 투자하여 전사적으로 AI를 확장하는 데 집중할 것입니다.

금융 서비스의 AI 현황: 2023년 동향” 보고서를 다운로드하여 자세한 내용을 확인하고 통찰력을 얻으세요.

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