AI가 월가를 지배하게 될까?

인공지능(AI)은 은행이 일상 업무를 보다 효율적으로 처리할 수 있게 함으로써 큰 ​​가능성을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 복잡한 분석과 위험 모델링도 더 쉽고 빠르게 진행됩니다.

Business Insider 에 따르면, AI는 대부분의 거래가 알고리즘에 의해 수행되었고 지금도 수행되고 있기 때문에 수년 동안 월가에 혁명을 일으켰습니다. 수신된 정보를 처리하고 분석하여 매수 또는 매도 결정을 내리는 알고리즘은 미국 뉴욕의 금융 중심지인 월가에서 일일 거래의 60~75%를 처리하는 데 도움이 됩니다. 그러나 지금의 의문은 이 비율이 더 높아질 수 있을지, 그리고 AI가 이익을 추구하면서 인간의 일자리를 완전히 대체할 수 있을지 여부입니다.

AI 응용 프로그램 경쟁

월가에서는 AI가 금융 거래에 엄청난 영향을 미칠 것으로 예상합니다. 뉴욕에 본사를 둔 세계 에서 가장 오래된 금융 서비스 회사 중 하나인 JPMorgan의 설문 조사에 따르면, 최대 53%의 트레이더가 향후 3년 동안 AI 또는 머신 러닝이 거래에 가장 영향력 있는 기술이 될 것이라고 생각합니다(2022년에는 25%).

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.

Evident의 CEO이자 공동 창립자인 알렉산드라 무사비자데는 2022년 11월 미국 기업 Open AI가 ChatGPT를 출시하면서 은행 리더들은 AI가 많은 전망을 가져다주기 때문에 은행 부문에 변화를 가져올 것이라는 사실을 더 잘 알게 되었다고 말했습니다. "AI 인재 비용이 급격히 증가하고 있습니다. AI 경쟁이 시작됐습니다."라고 무사비자데 씨는 강조했습니다.

점점 더 많은 월가 은행들이 AI 기술을 도입하고 있습니다.

은행 및 금융 부문에서 AI를 활용한 대표적인 사례로는 독일 최대의 프라이빗 뱅킹 그룹인 도이체은행이 개발한 제품이 있습니다. 이 제품을 사용하면 고객의 투자가 위험에 처해 있는지 분석할 수 있습니다. 은행은 이 도구를 사용하여 각 고객의 필요와 희망에 맞는 펀드, 주식, 채권을 찾습니다.

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

네덜란드의 다국적 은행 및 금융 서비스 그룹 ING는 AI를 사용하여 잠재적 채무 불이행자를 선별하고 있습니다. 한편, 모건 스탠리는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 새로운 AI 기술을 테스트하며 AI 활용 경쟁에 뛰어들었습니다. 모건 스탠리는 현재 AI와 머신 러닝을 사용하여 미국 연방준비제도(Fed)의 엄격하거나 비둘기파적 정책을 보여주는 정보를 식별하는 모델에 대한 특허를 보유하고 있으며, 이를 통해 연방준비제도가 통화 정책 조치를 예측하는 데 도움을 줍니다.

JPMorgan도 비슷한 계획을 가지고 있습니다. 이 은행은 5월에 제출한 특허 출원에서 투자자들이 적합한 주식을 선택하는 데 도움이 되는 ChatGPT와 같은 제품을 만들었다고 밝혔습니다. Evident 데이터에 따르면, JPMorgan은 2월부터 4월까지 전 세계적으로 AI 관련 채용 공고 3,651건을 냈는데, 이는 경쟁사인 Citigroup과 Deutsche Bank의 두 배에 가깝습니다.

뉴욕 증권 거래소의 거래자들

다국적 로펌인 필드피셔의 스티븐 버로우스 이사에 따르면, 은행들은 이자율 스왑과 주식 파생상품과 같은 도구를 통해 더욱 맞춤형 헤지 솔루션을 제공하기 위해 AI를 활용하고 있으며, 이를 통해 고객에게 더 나은 가격을 제시할 수 있게 되었다고 합니다. 한편, 모건 스탠리 은행(미국)의 머신러닝 연구 책임자인 유리 네브미바카 씨는 "모든 기업, 거래 부서, 투자 그룹은 AI를 깊이 이해하려고 노력하고 있습니다."라고 말했습니다.

미국의 웰스파고 은행은 대규모 언어 모델을 사용하여 고객이 규제 기관에 보고해야 하는 정보를 파악하는 동시에 비즈니스 프로세스를 개선하도록 돕고 있습니다. 프랑스 은행 BNP 파리바는 챗봇을 활용해 고객에게 응대하고, AI를 활용해 사기와 자금세탁을 탐지하고 예방하고 있습니다. 마찬가지로, 프랑스 은행 Societe Generale의 AI 모니터링 및 분석 도구인 Cast는 컴퓨팅 능력을 사용하여 자본 시장에서 잠재적인 부정 행위를 스캔합니다.

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, 미래에 일자리를 잃을 위험이 커질 것입니다. 골드만삭스 분석가들은 전 세계적으로 3억 개의 정규직 일자리가 AI에 의해 자동화될 수 있다고 우려하고 있습니다. 그 수치에는 미국 기업 및 금융 부문의 35%가 포함될 수 있습니다.

억만장자 워런 버핏 버크셔 해서웨이 회장은 5월 6일 회사 주주총회에서 "무언가가 온갖 일을 할 수 있게 되면 조금 불안해집니다. 우리가 이를 되돌릴 능력이 없다는 것을 알기 때문입니다."라고 말했습니다. 뱅크 오브 아메리카의 CEO 브라이언 모이니한 역시 AI가 막대한 이점을 가져다주고 많은 업무를 줄이는 데 도움이 될 수 있지만, 업무 흐름과 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 명확하게 이해하는 것이 중요하다고 평가했습니다.

AI를 적용하면 긍정적인 영향도 있지만, 어려움도 따릅니다.

둘째, 투명성은 은행 및 금융 부문에서 AI 활용을 확대할 때 특별히 주의해야 할 문제입니다. 은행은 정확한 정보를 바탕으로 거래를 수행하고 거래 결정을 내릴 의무가 있습니다. 법률 회사인 Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP(미국)의 파트너이자 전문가인 앤 보몬트에 따르면, AI 사용이 확대되면 은행이 어떤 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는지, 그리고 해당 데이터를 사용하는 것이 적절한지 여부를 고객과 관리자에게 설명하기 어려울 것이라고 합니다.

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 많이 든다. Eigen Technologies의 설립자 겸 CEO인 루이스 Z. 류는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객 질문에 답변하는 데 드는 예상 비용은 질문당 약 14달러인 반면, 변호사가 답변하는 데 드는 비용은 질문당 6달러에 불과하다고 말했습니다.

월가 거래에서 AI의 역할은 새로운 것이 아니지만, 많은 분석가들은 AI가 금융 거래를 수행하는 데 있어 인간을 완전히 대체하고 수익을 창출할 수 있는 미래에 대해 이야기하고 있습니다. 특히 AI가 폭발적으로 성장하고 널리 적용되는 맥락에서 그렇습니다. 요즘 은행들은 AI를 개발하고 적용하여 업무 효율성을 높이기 위한 '흥미진진한' 경쟁을 벌이고 있으며, 이를 통해 가까운 미래에 은행 및 금융 산업에 급격한 변화가 일어날 것으로 예상됩니다. 그러나 컨설팅 기관은 모두 은행이 명확한 AI 적용 전략을 수립하기 위해서는 AI가 뛰어난 가치를 창출할 분야를 명확히 파악해야 한다고 생각합니다. 또한, AI 관련 이슈, AI 적용 정책 환경의 불분명, 데이터 정확성 관련 이슈 등을 해결하기 위해 직원 교육, 전문가 채용 확대, 새로운 리스크 관리 프레임워크 구축에 집중해야 합니다.

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