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[금융과 AI 일러스트 (생성AI 챗GPT 제작=연합뉴스)]

올해 금융 서비스 업계에서는 고성능 AI의 도입이 잠시 숨고르기 형국을 보일 것이라는 관측이 나왔습니다.



투자 결정과 같은 금융 핵심 업무의 자동화가 수익 잠재력이 크지만, 블랙스완(전례없는 이변)과 같은 대규모 오류 우려 가능성 때문입니다.

28일 AI와 금융투자 업계에 따르면 미국 빅데이터 업체인 스노우플레이크는 최근 업종별 2025년도 AI 전망 보고서에서 "금융 AI 도입이 혁신과 긴축 사이의 균형 맞추기로 나아가고, 입증할 수 있는 ROI(투자대비수익)을 평가하는 과정에서 AI에 관한 모멘텀(성장동력)이 둔화할 수 있다"며 이처럼 진단했습니다.

스노우플레이크는 보고서에서 금융 주요 업무의 자율화가 당분간 실험 단계에 머물 것이라며 그 원인으로 '블랙스완'(전례 없는 이변)을 둘러싼 걱정과 규제 부담을 거론했습니다.

예를들어 2010년 미국 다우존스 지수가 10분 만에 1천 포인트 이상 하락해 1조달러(약 1천439조원) 규모 손실이 발생한 이례적인 주가 대폭락 사태가 있었는데, 이는 영국 런던의 한 선물 트레이더가 시장 조작을 위해 수천 개의 계약을 마구 매도한 것이 최초 원인으로 알려져 있습니다.



거대언어모델(LLM) 같은 고성능 AI가 금융거래를 대거 자동 처리하면 이와 유사한 연쇄 주가 폭락 등 사고가 일어날 수 있다는 우려가 업계에 만만찮다는 것이 보고서의 설명입니다.

스노우플레이크는 "조직이 단기 이익만 우선시하면 이런 위기가 초래할 공산이 커지고 규제가 가속할 것"이라며 "AI에 대한 거버넌스(오류 감시·대응)와 가이드레일(안전장치)을 마련하지 않으면 위험 노출을 자초할 수 있다"고 짚었습니다.

실제 최신 AI도 성과 최적화라는 목표 탓에 종종 인간의 상식과 예상을 초월하는 무모함을 보일 공산이 크다는 점은 최근 여러 연구에서 실증적으로 입증된 바 있습니다.

이 때문에 국내 금융업계에서도 자산운용 등 민감 핵심 업무에 AI를 쓰면 검수 부담이 너무 커진다는 지적이 많습니다.

상대적 오류 부담이 적은 고객 응대나 서류 자동화 등에 AI 도입 사례가 집중되고 있습니다.

스노우플레이크는 국내에서는 올해 1월 코스콤과 금융 AI 및 데이터 플랫폼(기반 서비스)을 공동 개발하는 파트너십 협약을 맺은 바 있습니다.