AI가 월가를 지배하게 될까?

인공지능(AI)은 은행 업무의 효율성을 높여주어 큰 잠재력을 지니고 있습니다. 이 도구를 사용하면 복잡한 분석 및 위험 모델링도 더욱 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.

비즈니스 인사이더 에 따르면, AI는 실제로 수년 동안 월가에 혁명을 일으켰습니다. 대부분의 거래가 알고리즘에 의해 처리되었고 지금도 처리되고 있기 때문입니다. 알고리즘은 수집된 정보를 처리하고 분석하여 매수 또는 매도 결정을 내리는 데 도움을 주며, 미국 뉴욕의 금융 중심지인 월가에서 일일 거래의 60~75%를 처리합니다. 그러나 이제 질문은 이 비율이 더 높아질 수 있을지, 그리고 AI가 수익 창출에서 인간의 업무를 완전히 대체할 수 있을지 여부입니다.

AI 응용 프로그램 경쟁

월가는 AI가 금융 거래에 큰 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다. 세계 에서 가장 오래된 금융 서비스 회사 중 하나이자 뉴욕에 본사를 둔 JP모건의 설문 조사에 따르면, 트레이더의 53%는 AI 또는 머신러닝이 향후 3년 동안 거래에 가장 큰 영향을 미칠 기술이 될 것이라고 생각합니다(2022년에는 25%에 불과).

Evident Consulting(미국)의 최신 데이터에 따르면, 가장 발전된 은행의 채용 직책 중 약 40%가 데이터 및 정량 엔지니어, 관리자 등 AI와 관련이 있습니다.

골드만삭스, ING 등 은행에 AI 서비스를 제공하는 뉴욕에 본사를 둔 글로벌 기술 기업인 아이젠 테크놀로지스는 2023년 1분기에 은행의 AI 요청이 작년 같은 기간에 비해 5배나 증가했다고 밝혔습니다.

에비던트(Evident)의 CEO이자 공동 창립자인 알렉산드라 무사비자데는 2022년 11월 오픈 AI(Open AI)가 ChatGPT를 출시하면서 은행 경영진들이 AI가 다양한 가능성을 가지고 있어 은행 업계의 판도를 바꿀 수 있다는 사실을 더욱 인식하게 되었다고 말했습니다. 무사비자데는 "AI 인재 확보 비용이 크게 증가했습니다. AI 경쟁이 시작된 것입니다."라고 강조했습니다.

점점 더 많은 월가 은행들이 AI 기술을 도입하고 있습니다.

AI가 은행 및 금융 부문에서 활용되는 대표적인 사례는 독일 최대 프라이빗 뱅킹 그룹인 도이체방크입니다. 도이체방크는 고객의 투자가 위험에 노출되어 있는지 분석하는 상품을 개발했습니다. 도이체방크는 또한 이 도구를 활용하여 각 고객의 니즈와 희망에 맞는 펀드, 주식, 채권을 찾아줍니다.

도이체은행의 글로벌 데이터 솔루션 책임자인 커스틴 앤 브렘케는 인공지능과 인간 지능의 결합에 열광하고 있습니다.

네덜란드의 다국적 은행 및 금융 서비스 그룹인 ING는 AI를 활용하여 잠재적 채무 불이행자를 선별하고 있습니다. 한편, 모건스탠리는 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 새로운 AI 기술을 시험하며 AI 활용 경쟁에 뛰어들었습니다. 모건스탠리는 현재 AI와 머신러닝을 활용하여 미국 연방준비제도(Fed)의 엄격하거나 비둘기파적인 정책을 반영하는 정보를 식별하고, 이를 통해 통화 정책 조치를 예측하는 데 도움을 주는 모델에 대한 특허를 보유하고 있습니다.

JP모건도 비슷한 계획을 가지고 있습니다. 5월 특허 출원에서 JP모건은 투자자들이 적절한 주식을 선택할 수 있도록 돕는 ChatGPT와 유사한 제품을 개발했다고 밝혔습니다. 에비던트 데이터에 따르면 JP모건은 2월부터 4월까지 전 세계적으로 AI 관련 채용 공고를 3,651건 게재했는데, 이는 경쟁사인 시티그룹과 도이체방크의 거의 두 배에 달하는 수치입니다.

뉴욕 증권 거래소의 거래자들

다국적 로펌 필드피셔(Fieldfisher)의 스티븐 버로우스 이사는 은행들이 금리 스와프나 주식 파생상품과 같은 도구를 통해 헤지 솔루션을 더욱 맞춤화하고 고객에게 더 나은 가격을 제공하기 위해 AI를 활용하고 있다고 말했습니다. 모건 스탠리의 머신러닝 책임자인 유리 네브미바카는 "모든 기업, 모든 트레이딩 데스크, 모든 투자팀이 AI를 이해하려고 노력하고 있습니다."라고 말했습니다.

미국 은행 웰스파고는 대규모 언어 모델을 활용하여 고객이 규제 기관에 보고해야 하는 정보를 파악하고 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 한편, 프랑스 은행 BNP 파리바는 챗봇을 활용하여 고객 응대를 하고 AI를 활용하여 사기 및 자금 세탁을 적발하고 예방하고 있습니다. 마찬가지로 프랑스 은행 소시에테 제네랄의 AI 모니터링 및 분석 도구인 캐스트는 컴퓨팅 파워를 활용하여 자본 시장의 잠재적 부정 행위를 탐지합니다.

정부, AI 도구 규제 경쟁

투명성과 효율성

금융 및 은행업 분야에서 AI 응용 프로그램을 장려하는 것은 긍정적인 변화를 가져오지만, 금융 시장에는 일자리 상실 위험부터 이 기술의 투명성과 효율성까지 상당한 과제를 안겨줍니다.

첫째, 향후 일자리 감소 위험이 높습니다. 골드만삭스 애널리스트들은 전 세계적으로 3억 개의 정규직 일자리가 AI로 자동화될 수 있다고 우려합니다. 이 수치에는 미국 기업 및 금융 부문의 35%가 포함될 수 있습니다.

억만장자 워런 버핏 버크셔 해서웨이 회장은 5월 6일 회사 주주총회에서 우려를 표명했습니다. "무언가가 온갖 일을 다 할 수 있게 되면, 저는 조금 걱정이 됩니다. 이런 추세를 되돌릴 수 없다는 걸 알기 때문입니다." 같은 견해를 가진 뱅크 오브 아메리카의 브라이언 모이니한 CEO는 AI가 큰 이점을 가져다주고 많은 업무를 줄이는 데 도움이 될 수 있지만, 워크플로와 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하는 것이 중요하다고 평가했습니다.

AI를 적용하면 긍정적인 영향도 있지만, 어려움도 따릅니다.

둘째, 은행 및 금융 부문에서 AI 활용을 확대할 때 투명성은 특히 중요한 고려 사항입니다. 은행은 신뢰할 수 있는 정보 출처를 기반으로 거래를 수행하고 거래 결정을 내려야 할 의무가 있습니다. 로펌 프리드먼 카플란 세일러 아델만 & 로빈스 LLP(미국)의 파트너인 전문가 앤 보몬트에 따르면, AI 활용이 확대되면 고객과 경영진에게 은행이 어떤 데이터를 기반으로 결정을 내리고 그 데이터 활용이 유효한지 설명하기 어려워질 것입니다.

게다가 영국 케임브리지 대학교의 컴퓨터 과학 및 기술 교수인 앨런 블랙웰에 따르면, 은행은 AI 도구를 '훈련'시키기 위해 다양한 소스의 빅데이터를 활용해야 하며, 그 과정에서 많은 문제가 발생할 것이라고 합니다.

셋째, AI 도구를 개발하고 운영하는 데 드는 비용이 매우 높습니다. 아이젠 테크놀로지스의 설립자 겸 CEO인 루이스 Z. 류는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객 질문에 답변하는 데 드는 예상 비용이 질문당 약 14달러인 반면, 변호사에게 답변을 의뢰하는 데 드는 비용은 질문당 6달러에 불과하다고 밝혔습니다.

월가 거래에서 AI의 역할은 새로운 것이 아니지만, 많은 분석가들은 AI가 금융 거래에서 인간을 완전히 대체하고 수익을 창출할 수 있는 미래에 대해 이야기하고 있습니다. 특히 AI가 폭발적으로 성장하고 널리 적용되고 있는 상황에서 더욱 그렇습니다. 오늘날 은행들은 AI 개발 및 적용을 통해 비즈니스 효율성을 높이고, 이를 통해 가까운 미래에 은행 및 금융 산업의 급격한 변화를 촉진하기 위한 "흥미진진한" 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 그러나 컨설팅 기관들은 은행들이 명확한 AI 적용 전략을 수립하기 위해 AI가 어떤 분야에서 탁월한 가치를 창출할 수 있는지 명확하게 파악해야 한다고 생각합니다. 또한, 직원 교육, 전문가 채용, 그리고 AI 관련 문제, AI 적용 정책 환경의 불확실성, 그리고 데이터 정확성 관련 문제를 해결하기 위한 새로운 위험 관리 프레임워크 구축에도 집중해야 합니다.

소스 링크: https://thanhnien.vn/lieu-ai-co-thong-tri-pho-wall-185230615140024804.htm