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김진영·노성호 자본시장연구원 연구위원은 10일 서울 여의도 콘래드호텔에서 ‘AI와 금융투자업의 혁신’을 주제로 열린 자본연 개원 28주년 기념 콘퍼런스에서 “데이터 접근성이 높은 영역에 AI 특허가 집중돼 있다”며 이같이 밝혔다.
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두 연구위원은 AI 특허 분석을 통해 금융투자 산업 내 AI 활용 동향을 진단했다. 그 결과 투자자문, 자산관리 분야의 AI 특허 비중이 높게 나타난 반면 사모펀드(PEF), 부동산·인프라 펀드 관련 특허는 소수에 불과한 것으로 나타났다.
주제발표자로 나선 김 연구위원은 “거대언어모델(LLM) 등장 이후 문서 처리 정확도와 해석 능력이 강화되면서 생성형 AI가 금융 콘텐츠 생성, 보고서 작성, 사용자 질의 답변 등에 활용되고 있다”며 “이 같은 변화는 금융 산업에서 고객 응대와 업무 효율을 크게 높일 수 있다는 기대감을 불러오고 있다”고 전했다.
다만 그는 “업무의 정형화 여부와 데이터 접근성에 따라 AI 도입 수준이 다르게 나타났다”며 “사모펀드(PEF)의 경우 대상 기업의 상세 재무 정보나 실사 자료가 외부에 공유되지 않기 때문에 표준화된 빅데이터를 구축하기 어렵고 결과적으로 AI 도입이 제한될 수밖에 없다. 대형 인수금융이나 인수합병(M&A) 계약의 경우 한 번의 오류가 큰 손실로 이어질 수 있어 관련 특허가 상대적으로 적다”고 꼬집었다.
특히 전통 금융회사들이 AI 특허 출원에 소극적이라는 점도 짚었다. 김 연구위원은 “금융 분야 AI 특허는 비상장 기업, 그중에서도 정보기술(IT) 기업이 가장 많이 출원하고 있다”며 “전통 금융회사의 경우 전체 출원인의 4% 수준에 불과했다. 기존 금융회사들은 AI 도입에 다소 보수적이며 아직 관망하거나 제한적으로만 적용하고 있다는 의미”라고 지적했다.
그는 “금융회사들이 적극적으로 AI를 시험해볼 수 있도록 파일럿(시범) 프로그램을 활성화할 필요가 있다”면서도 “인수금융 등 고위험 업무에 AI를 도입할 때는 AI 개발·활용 원칙을 정립해 책임 소재와 오작동 시 대응 방안을 명확히 하는 것이 중요하다”고 강조했다.
이어 “AI의 핵심자원은 데이터인 만큼 금융권 전반의 데이터 인프라를 고도화해야 한다”며 “데이터의 수집·정제·저장·공유·거버넌스·보안 등 모든 측면에서 수준을 끌어올리는 노력이 필요하다”고 덧붙였다.
“고품질 데이터 확보가 핵심…정부 규제도 완화 필요”
권민경 자본연 연구위원도 이어진 주제발표에서 “고품질 데이터 확보 노력을 지속해야 한다”고 언급했다. 이어 “AI는 데이터 간 복잡한 상호작용까지 이해할 수 있어 데이터의 다양성이 발견 가능한 패턴 규모를 기하급수적으로 확대시키는 핵심 요인”이라며 “직접적인 관련성이 낮아보이는 데이터라도 잠재적 가치를 신중하게 판단해 수집 여부를 고려해야 한다”고 말했다.
현장에서도 AI 활용의 중요성에 대해 한목소리를 냈다. 패널토론에 참여한 진정혁 미래에셋증권 AI사이언스 팀장은 “금융은 규제 산업이라 새로운 상품을 개발하거나 거래할 때 관련 규정·법령을 따져보고 가능성을 검토하는 게 힘든데 LLM 도입으로 업무 혁신이 일어나고 있다”고 전했다.
김홍곤 KB자산운용 AI퀀트&DI운용부문 부문장은 “정부에서 금융업계에 망 분리, 클라우드 보안 유지 등을 빡빡하게 요구한다”면서 “규제 완화를 통해 AI 산업이 금융과 자본시장에서 발전하길 기대한다”고 촉구했다.
김세완 자본연 원장은 “AI는 투자 전략, 리스크 관리, 고객 맞춤형 서비스 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 부상했지만 데이터 접근성 확대, 고성능 컴퓨터 지원 확보, AI 거버넌스 등 해결해야 할 과제도 많다”며 “빅데이터에 기반한 실질적 연구를 토대로 금융 투자업의 디지털 전환 방향을 제시하겠다”고 덧붙였다.
