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금융기관 신기술 도입에 대하는 자세

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금융기관 신기술 도입에 대하는 자세

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강형준 클라우데라코리아 지사장. 사진=클라우데라코리아
코로나19 팬데믹으로 금융기관의 업무방식이 변하고 있다. 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 신기술에서 새로운 기회를 찾으려는 움직임이 뚜렷하다. 최근 가트너의 조사에 따르면 세계 금융 서비스 기관의 69%가 하이브리드와 멀티 클라우드를 도입할 것이라고 한다. 영국의 대표 시중은행 산탄데르UK는 부서별로 각기 다르게 운용되던 데이터를 회사의 통합 모델로 개발해 80억원 규모의 비용 절감과 새로운 고객을 확보할 수 있게 됐다고 한다.

현재 세계 많은 은행들이 고객 경험의 향상을 위해 신기술 도입을 서두르고 있다. 예로 클라우드는 확장성과 민첩성, 그리고 비용 절감이라는 장점을 갖고 있어 여러 은행들이 금융범죄 방지 등 중요 업무를 클라우드로 이전하고 있다. 아쉬운 점은 그것이 즉각적인 비용 절감을 가져다 주지 못한다는 것이다. 하지만, 금융기관이 현재의 팬데믹 환경의 불확실성 속에서 업무 개선 인프라로 클라우드를 채택하는 것은 매력적이다. 민첩성을 요구하는 은행의 구조조정 업무 등에 훨씬 더 쉽게 적응할 수 있기 때문이다.

한편으로는 금융 서비스를 클라우드로 전환하는데 대해 규제기관들이 우려를 표명한다. 은행들이 멀티 클라우드 전략을 갖추고 있음에도 특정 클라우드 공급업체에 얽매여 주요 금융 애플리케이션이 한 곳에 집중되는 결과를 낳고 위험성도 증가되지 않겠느냐는 것이다. 모든 은행이 다양한 클라우드 환경에서 일관된 데이터 거버넌스와 보안 서비스를 제공받는다면 이런 우려는 없다. 이는 엔터프라이즈 데이터 클라우드 플랫폼이 요구되는 이유다. 이 플랫폼은 데이터와 애플리케이션을 안전하게 관리하고 다른 클라우드 또는 온프레미스 환경으로 이동하는데 쉽다. 심지어 국제결제은행(BIS) 산하 바젤 은행감독위원회(BCBS)가 제정한 리스크 관리 가이드라인('BCBS-239)을 준수하도록 돕는다.
그리고 신기술 도입의 숨겨진 위험도 파악해야 한다. 은행이 클라우드를 도입하면서 겪는 가장 큰 위험이 은행의 주요 업무를 특정해서 하나의 클라우드 서비스 회사에 집중시키는 것이다. 은행의 핵심 시스템이 한 클라우드에 과도하게 집중되면 해당 클라우드에 문제가 발생했을 때 시스템 전체가 마비될 수 있다. 유럽 규제기관은 2021년 말까지 은행의 클라우드 등록을 의무화하고 있다. 이는 주요 애플리케이션이 어느 클라우드에서 구동되고 있는지 분석하고 모니터링하는 첫 단계로 체계적인 클라우드 집중 위험을 해소할 것으로 전망된다.

또다른 위험으로는 윤리 문제다. 머신 러닝 모델이 학습하는 데이터에 포함된 인간 편견을 모방하는 경우가 많다. 예로 단기간에 시장 점유율을 높이기 위해 AI가 가격을 낮췄는데, 경쟁사의 AI도 똑같은 이유로 가격을 낮추면 가격 경쟁력은 사라지고 결국 가격 담합이 발생한다. 공정한 사회로 나가기 위해 이러한 잠재적 숨겨진 위험을 찾아내야 한다.

최근 인도네시아의 최대 금융기관 다나몬 은행이 글로벌 시장에 진출하면서 데이터 플랫폼으로 서비스를 개선했다. 이로써 실시간 고객 마케팅, 사기 탐지와 자금세탁방지(AML) 등 고객 서비스가 머신 러닝 기반으로 전환했다. 다나몬 은행은 300% 이상의 고객 유지율과 사기사고 건수를 30% 줄여 큰 폭의 비용절감을 기대하고 있다.

지난 8월 데이터 3법 시행으로 본격화된 금융기관의 마이데이터 사업 경쟁이 금융업계 전반에 혁신을 가져오고 있다. 마이데이터 시장에서 새로운 가치 창출을 위해 금융업계는 진화하는 기술을 적극 도입하고 고객 데이터 관점에 맞춘 금융서비스를 제공할 수 있어야 한다. 하지만 진화하는 기술은 새로운 기회이기도 하지만 다양한 위험도 동반한다. 그래서 금융업계는 변화하는 업무 환경과 고객 선호도에 따라 혁신을 멈추지 않고 새로운 아이디어를 포용해야 한다. ‘뉴노멀’의 불확실성 속에서 클라우드, 데이터 분석, 머신 러닝 등 신기술이 금융기관 서비스의 혁신에 디딤돌이 되길 기대한다.


한현주 글로벌이코노믹 기자 kamsa0912@g-enews.com