사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 이미 10년 이상 금융 서비스 산업에서 사용되어 왔다. 이를 통해 더 나은 보증 업무에서부터 기본적인 사기 방지(이상 금융거래 탐지)에 이르기까지 다양한 개선을 가능하게 했다.

 

최근의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 AI(Generative AI)는 기념비적인 도약을 보이며 교육, 문화·예술, 게임, 상거래 등을 비롯해서 많은 산업에 영향을 미치고 있다.

 

Generative AI의 영향력에서 금융 서비스, 핀테크(FinTech) 분야 또한 예외는 아니다.

 

전통적인 AI/ML은 기존 데이터를 기반으로 예측 또는 분류작업을 수행하는 데 중점을 둔 반면 Generative AI는 완전히 새로운 콘텐츠를 생성한다.

 

 

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• 금융 서비스·핀테크 산업, Generative AI의 영향 많이 받는 분야

 

KPMG가 2023년 3월에 실시한 설문조사에 따르면, 미국의 대기업(조사대상은 매출 10억달러 이상) 임원 중 거의 3분의 2(65%)가 Generative AI가 향후 3~5년 내에 조직에 크거나 매우 높은 영향을 미칠 것이라고 믿고 있다.

 

특히 기술, 미디어, 통신 및 ‘금융 서비스’ 업계의 응답자들은 최근 ChatGPT와 같은 도구에 대한 관심이 디지털 및 혁신 전략에 상당한 영향을 미친 것으로 판단하고 있다.

 

결과적으로 이러한 산업은 특히 Generative AI의 이점을 수용하고 이를 자사의 운영에 통합할 방법을 적극적으로 모색하고 있다(Venture Beat, 2023.4.24.).

 

필자도 꽤 오래전 경영정보시스템(MIS)을 공부하면서 ‘규칙기반 전문가 시스템(Rule-based Expert System)’을 접해본 적이 있다. “이것이면-아니면(If then-else)”이라는 규칙을 정해놓고 의사결정을 하는 일종의 AI 초기 버전이라 할 수 있다. 당시 이 도구를 활용해서 자주 적용했던 사례가 금융 분야에서 사기거래를 식별해내는 것이었다.

 

하지만 이제는 차원이 다른 세상이 되었다.

 

 

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• LLM 훈련에 금융 서비스 회사가 보유한 막대한 양의 과거 재무 데이터 적격

 

방대한 양의 구조화되지 않은(unstructured) 데이터에 대해 LLM을 훈련하는 이 재능은 기본적으로 무제한의 계산 능력과 결합되어 금융 서비스 시장에서 수십 년 동안 본 가장 큰 변화를 가져올 수 있다.

 

금융 서비스 회사는 막대한 양의 귀중한 과거 재무 데이터를 보유하고 있다. 이 데이터를 사용하여 LLM을 미세 조정(fine-tune) 또는 처음부터 훈련시키면 거의 모든 재정 문제에 대한 답변을 신속하게 생성할 수 있다.

 

예를 들어, 회사의 고객 채팅 및 일부 추가 제품 사양 데이터에 대해 훈련을 받은 LLM은 회사 상품에 대한 모든 질문에 즉시 답변할 수 있어야 한다.

 

또한 회사의 10년 동안의 의심활동보고서(SAR, Suspicious Activity Report)에 대해 훈련을 받은 LLM은 돈세탁 계획을 암시하는 일련의 거래를 식별할 수 있어야 한다(Andreessen Horowitz, 2023.4.).

 

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• 블룸버그, ‘Bloomberg GPT’ 모델 활용해 헤드라인 생성하기도..

 

블룸버그(Bloomberg LP)는 OpenAI의 GPT와 동일한 기본 기술을 사용하여 ‘Bloomberg GPT’라는 AI 모델을 개발했으며 이를 자사의 단말기 소프트웨어를 통해 제공되는 기능에 통합할 계획이다.

 

 

Bloomberg GPT는 “씨티그룹의 CEO는 누구인가?”와 같은 기본적인 질문에 정확하게 답하고, 투자자에게 있어 헤드라인이 하락세인지 상승세인지 평가하고, 짧은 문구를 기반으로 헤드라인을 작성할 수도 있다.

 

아래에 헤드라인 생성 사례를 소개한다.

 

“Redfin에 따르면 미국 주택 시장의 가치는 2022년 하반기에 2조3천억달러(4.9%) 감소했다. 이는 같은 기간 동안 가치가 5.8% 하락한 2008년 주택 위기 이후 가장 큰 하락이다.”를 입력으로 제공했을 때 Bloomberg GPT는 “주택 가격 15년 만에 가장 큰 하락(Home Prices See Biggest Drop in 15 Years).”이라는 헤드라인을 생성한다(CNBC, 20203.4.13).

 

다음 편에서는 금융 서비스 부문이 어떤 목표 달성을 위해 Generative AI를 활용하는지 소개하겠다.