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| (사진제공=금융연구원) |
최근 국내 은행들이 신용평가나 대출 심사 분야에 인공지능(AI)을 도입하고 있지만, 데이터와 전문 인력이 부족해 고충을 겪는 것으로 나타났다.
한국금융연구원 서정호 선임연구위원은 12일 ‘국내은행의 인공지능 도입 현황과 경영 과제’ 보고서를 통해 지난 지난 5∼8월 4대 시중은행, 3개 지방은행, 1개 인터넷 전문은행 등 총 8개 국내 은행을 대상으로 인공지능 도입과 관련해 겪는 애로사항 등을 설문조사한 결과를 발표했다.
조사 결과에 따르면 7개 은행이 신용평가, 대출심사, 리스크모니터링 분야에 인공지능을 활용하고 있는 것으로 나타났다. 6개 은행은 챗봇 등에 인공지능을 활용하고 있으며 해당 분야에 추가 투가 계획이 있다고 응답했다.
인공지능을 도입하는 과정에서 겪는 가장 큰 애로사항으로는 데이터의 부족(25%)를 꼽았다. 관련전문 인력이 부족해 문제를 겪고 있다는 은행들은 21%에 달했다. 규제준수 부담(13%), 장·단기적인 도입 전략 미흡(13%)도 고충 요인으로 나타났다.
이에 서 연구위원은 은행들이 인공지능 시스템 개발에 필요한 학습데이터 확보에 적극적으로 나설 것을 제언했다. 그는 “은행 자체 데이터는 거래 빈도가 낮거나 정제되지 않아 알고리즘 개발에 부적합한 경우가 많다”면서 “인공지능의 의사결정을 빈번하게 확인할 수 있는 데이터가 알고리즘 개발에 유용하다”고 밝혔다.
또한 서 연구위원은 “전문인력들이 IT기업과 플랫폼 기업을 선호해 전문인력 확보가 어려운 상황”이라며 “이같은 문제는 시중은행보다 지방은행에서 더욱 도드라진다”고 밝혔다.
아울러 금융위원회가 지난 7월 발표한 ‘금융 분야 AI 운영 가이드라인’에 따라 금융 규제를 준수해 인공지능 시스템의 편향성, 보안성, 잠재적 피해 가능성 등을 정기적으로 자체 평가하는 역량을 갖춰야 한다고도 덧붙였다.
이지은 기자 jelee0429@viva100.com
