인공지능이 월스트리트를 장악할까요?

인공지능(AI)은 은행의 일상 업무 효율성을 높여주기 때문에 많은 유망한 전망을 제시합니다. 복잡한 분석 및 위험 모델링 또한 이 도구를 통해 더욱 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.

비즈니스 인사이더 에 따르면, 인공지능(AI)은 이미 수년간 월스트리트를 혁신해 왔으며, 현재 대부분의 거래는 알고리즘에 의해 이루어지고 있습니다. 알고리즘은 입력된 정보를 처리하고 분석하여 매수 또는 매도 결정을 내림으로써 뉴욕 금융 중심지인 월스트리트에서 매일 발생하는 거래의 60~75%를 처리하고 있습니다. 하지만 이제 관건은 이 비율이 더 높아질 수 있는지, 그리고 AI가 수익 창출 분야에서 인간의 일자리를 완전히 대체할 것인지 여부입니다.

인공지능을 적용하기 위한 경쟁

월가는 인공지능(AI)이 금융 거래에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다. 뉴욕에 본사를 둔 세계에서 가장 오래된 금융 서비스 회사 중 하나인 JP모건의 설문조사에 따르면, 트레이더의 53%가 AI 또는 머신러닝이 향후 3년 동안 거래에 가장 큰 영향을 미치는 기술이 될 것이라고 생각하는 것으로 나타났습니다(2022년 25% 대비).

미국 컨설팅 회사 에비던트의 새로운 데이터에 따르면, 가장 선진적인 은행들에서 채용 공고의 약 40%는 데이터 및 정량 엔지니어, 관리자 등 AI 관련 직종입니다.

골드만삭스와 ING 같은 은행에 AI 서비스를 제공하는 뉴욕 소재 글로벌 기술 기업인 아이젠 테크놀로지스는 2023년 1분기 은행들의 AI 관련 요청이 작년 동기 대비 5배 증가했다고 밝혔다.

Evident의 CEO이자 공동 창립자인 알렉산드라 무사비자데는 2022년 11월 Open AI(미국)의 ChatGPT 출시로 은행 경영진들이 AI가 은행 업계에 가져올 수많은 잠재력 때문에 판도를 바꿀 기술이라는 사실을 더욱 분명히 인식하게 되었다고 말했습니다. 무사비자데는 "AI 인재의 비용이 크게 증가했습니다. AI 경쟁이 시작된 것입니다."라고 강조했습니다.

월가의 점점 더 많은 은행들이 인공지능 기술을 도입하고 있습니다.

금융 및 은행 부문에서 인공지능(AI) 활용의 대표적인 사례는 독일 최대 프라이빗 뱅킹 그룹인 도이치뱅크가 고객 투자 위험도를 분석하는 제품을 개발한 것입니다. 도이치뱅크는 이 도구를 활용하여 각 고객의 요구와 희망에 맞는 펀드, 주식, 채권을 찾아줍니다.

도이치뱅크의 글로벌 데이터 솔루션 책임자인 키르스텐 안네 브렘케는 인공지능과 인간 지능의 통합을 적극적으로 지지하는 인물입니다.

네덜란드에 본사를 둔 다국적 은행 및 금융 서비스 그룹인 ING는 인공지능(AI)을 활용하여 잠재적 채무 불이행자를 선별하고 있습니다. 한편, 모건 스탠리는 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 새로운 AI 기술을 실험하며 AI 활용 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 모건 스탠리는 현재 미국 연방준비제도(Fed)의 정보가 비둘기파적인 정책인지 매파적인 정책인지 판단하는 데 AI와 머신러닝을 사용하는 모델에 대한 특허를 보유하고 있으며, 이를 통해 통화 정책 조치를 예측하는 데 도움을 받고 있습니다.

JP모건 역시 비슷한 계획을 가지고 있습니다. 5월에 제출한 특허 출원서에서 JP모건은 ChatGPT와 유사한 제품을 개발하여 투자자들이 적합한 주식을 선택하는 데 도움을 줄 수 있다고 밝혔습니다. 명백한 데이터에 따르면 JP모건은 글로벌 광고를 통해 2월부터 4월까지 AI 관련 직책을 3,651개나 채용했는데, 이는 경쟁사인 시티그룹과 도이치뱅크의 거의 두 배에 달하는 수치입니다.

뉴욕 증권 거래소의 거래자들

다국적 로펌 필드피셔의 스티븐 버로우즈 이사는 은행들이 금리 스왑이나 주식 파생상품과 같은 도구를 통해 더욱 적합한 위험 헤지 솔루션을 제공하기 위해 인공지능(AI)을 활용하고 있으며, 이를 통해 고객에게 더 나은 가격을 제시할 수 있다고 말했습니다. 한편, 모건 스탠리의 머신러닝 연구 책임자인 유리 네브미바카는 "모든 사업 부문, 트레이딩 부서, 투자팀이 AI에 대한 심층적인 이해를 얻기 위해 노력하고 있다"고 밝혔습니다.

미국 은행인 웰스파고는 빅 언어 모델을 활용하여 고객이 규제 기관에 보고해야 하는 정보가 무엇인지 파악하고 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 한편, 프랑스 은행인 BNP 파리바는 챗봇을 통해 고객 문의에 답변하고 인공지능(AI)을 활용하여 사기 및 자금 세탁을 탐지하고 예방합니다. 마찬가지로, 프랑스 소시에테 제네랄의 AI 기반 모니터링 및 분석 도구인 Cast는 컴퓨팅 파워를 사용하여 자본 시장에서 발생할 수 있는 불법 행위를 탐지합니다.

전 세계 정부들이 인공지능 도구를 규제할 방법을 찾기 위해 경쟁하고 있다.

투명성과 효율성

금융 및 은행 부문에서 인공지능(AI)의 적용이 증가하면서 긍정적인 변화가 나타나고 있지만, 동시에 일자리 감소 위험부터 기술의 투명성과 효율성 문제에 이르기까지 금융 시장에 상당한 어려움을 야기하고 있습니다.

첫째, 향후 일자리 감소 위험이 크게 증가할 것입니다. 골드만삭스 분석가들은 전 세계적으로 3억 개의 정규직 일자리가 인공지능으로 인해 자동화될 수 있다고 우려합니다. 이 수치에는 미국 기업 및 금융 부문의 35%가 포함될 수 있습니다.

억만장자이자 버크셔 해서웨이 회장인 워렌 버핏은 5월 6일 열린 연례 주주총회에서 "모든 종류의 업무를 처리할 수 있는 기술이 등장하면 다소 걱정스럽습니다. 이러한 추세를 되돌릴 수 없다는 것을 알기 때문입니다."라고 우려를 표명했습니다. 뱅크 오브 아메리카의 CEO인 브라이언 모이니한 역시 같은 의견을 밝히며, AI가 막대한 이점을 가져오고 많은 업무를 줄여줄 수 있지만, 업무 흐름과 의사 결정 과정이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

인공지능의 적용은 긍정적인 영향을 미치지만, 동시에 여러 가지 문제점도 수반합니다.

둘째로, 은행 및 금융 부문에서 AI 활용을 확대할 때 투명성은 특히 중요한 문제입니다. 은행은 검증된 정보를 바탕으로 거래를 수행하고 거래 관련 결정을 내려야 할 의무가 있습니다. 미국 법률 회사 프리드먼 카플란 사일러 아델만 앤 로빈스 LLP의 파트너인 앤 보몬트 전문가는 AI가 광범위하게 사용되면 은행이 의사 결정을 내릴 때 어떤 데이터에 의존했는지, 그리고 그 데이터 사용이 정당했는지 여부를 고객과 규제 당국에 설명하기가 매우 어려워진다고 지적합니다.

또한 영국 케임브리지 대학교 컴퓨터 과학 및 기술 교수인 앨런 블랙웰 교수에 따르면, 은행들은 AI 도구를 "학습"시키기 위해 다양한 출처의 빅데이터를 사용해야 하는데, 이로 인해 많은 문제가 발생할 것이라고 합니다.

셋째, AI 도구를 개발하고 운영하는 비용이 매우 비쌉니다. 아이젠 테크놀로지스의 설립자이자 CEO인 루이스 Z. 류는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객 질문에 답변하는 데 드는 비용이 질문당 약 14달러인 반면, 변호사가 직접 답변하는 데 드는 비용은 질문당 약 6달러에 불과하다고 밝혔습니다.

월가 거래에서 인공지능(AI)의 역할은 새로운 것이 아니지만, AI의 급속한 확산과 적용을 고려할 때, 많은 분석가들은 AI가 금융 거래에서 인간을 완전히 대체하고 수익을 창출할 수 있는 미래를 예측하고 있습니다. 현재 은행들은 업무 효율성 향상을 위해 AI 개발 및 적용 경쟁에 적극적으로 나서고 있으며, 이는 가까운 미래에 은행 및 금융 산업에 급격한 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 그러나 컨설팅 회사들은 은행들이 명확한 AI 적용 전략을 수립하기 위해서는 AI가 어떤 분야에서 탁월한 가치를 창출할 수 있는지 정확히 파악해야 한다는 데 의견을 같이합니다. 또한, AI 관련 문제, 불분명한 AI 적용 정책 환경, 데이터 정확성 문제 등을 해결하기 위해 직원 교육, 전문가 채용, 새로운 위험 관리 체계 구축에 집중해야 합니다.

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