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4차 산업혁명 시대, 금융은 어떻게 발전할까

지난 1월 로봇으로는 처음 시민권을 얻은 ‘소피아’가 방한했다. 소피아는 ‘한복이 잘 어울린다. 나랑 비교해 누가 더 예쁜 것 같냐’는 질문에 ‘로봇은 사람을 놓고 누가 더 예쁘다고 이야기해야 한다고 생각하지 않는다. 인간은 비교 대상이 되어서는 안 된다고 생각하기 때문’이라고 답해 감탄을 자아내기도 했다. 이처럼 인공지능은 사람의 말에 공감하고 감정을 표현할 수 있을 정도로 발전했다. 특히 인공지능과 만난 금융산업의 발달은 급속도로 진행되고 있다. 4차 산업혁명 시대에 금융은 어떻게 활용될 수 있을까.첫째는 빅데이터를 활용한 분석이다. 금융감독원은 사회관계망분석기법(SNA)으로 자동차 보험 사기 혐의가 있는 조직을 대거 적발했다고 밝혔다. 집적된 빅데이터에서 자동차 사고 관계자 간 관련성을 분석한 것이다. 또한 금융 사기뿐만 아니라 자금 세탁, 주가 조작 등의 의심거래를 파악할 수 있다. 은행들은 빅데이터를 활용해 리스크를 관리한다. 이상금융거래탐지시스템(FDS)에 금융거래 블랙리스트 등의 빅데이터를 적용하고 딥러닝 기능을 높여 더욱 강화된 FDS를 이용한다.두 번째는 인공지능(AI)을 활용한 서비스 강화이다. 은행들은 로보 어드바이저와 챗봇을 선보이고 있다. 로보 어드바이저란 프라이빗뱅커(PB) 대신 알고리즘을 활용하여 고객의 자산을 관리해주는 인공지능이다. 챗봇은 24시간 계좌이체나 계좌조회 기능을 수행하고 금융상품 설명과 대출상담 등을 진행한다. 소비자들은 로보 어드바이저와 챗봇을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 금융 서비스를 이용할 수 있다,인공지능의 발달로 금융 서비스는 나날이 편리해지고 있다. 하지만 우리

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지능형 기계 많아질수록 기계·인간 협업이 더 중요해져

1970년대 체스는 기계가 넘볼 수 없는 인간만의 영역이었다. 초기 모델에 해당하던 벨(Bell)이라는 체스기계는 승수를 챙기기는커 녕 작동이 멈추는 일도 다반사였 다. 하지만 약 20년 뒤인 1997년 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루(Deep Blue)는 체스 챔피언이던 가리 카 스퍼로프를 2승 3무 1패의 성적으 로 꺾을 만큼 비약적으로 발전한 다. “체스는 인공지능의 초파리이 다”라는 말을 통해 체스가 인공지 능의 전체상을 엿볼 수 있는 도구 임을 강조했던 알렉산더 크론로드 (Alexnder Kronrod)의 말이 떠오 르는 대목이다.기계 역할의 변화과거 전통적인 체스 대회는 체스 그랜드마스터만이 참여할 수 있었다. 그랜드마스터란 국제체스연맹(FIDE)이 뛰어난 선수(보통 2500점 이상)에게 부여하는 타이틀이다. 이는 체스 대회는 사람만이 참석할 수 있었다는 의미다. 하지만 기계에 의해 최고의 선수가 패배하자, 체스 게임의 형태가 바뀌기 시작했다. 1990년 후반에 이르자 경기 중간에 그랜드마스터가 기계의 조언을 구하는 형식의 게임이 등장했다. 이를 ‘자유형 체스(Freestyle chess)’라고 이름 붙였다. 사람과 기계가 한 팀이 되어 서로의 불완전함을 보완해 경기를 승리로 이끄는 방식이다.2000년 초반이 되자 자유형 게임은 사람의 체스 실력에 의해 승패가 갈리지 않았다. 그보다는 컴퓨터의 프로그램 작동 방식을 잘 이해하는 선수가 게임에서 승리할 확률이 높아졌다. 2005년 시작된 자유형 토너먼트에서 우승자는 체스 실력이 각각 1684점과 1398점에 불과한 두 미국인 청년들이었다. 이들의 점수는 체스 동호회 회원에도 미치지 못하는 수준이다. 심지어 이들이 결승전에서 이긴 상대는 러시아의 체스 그랜드마스터인

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지능형 기계 등장으로 승자독식 더 뚜렷해질 것

“은메달을 딴 것이 아니라 금메달을 놓친 것이다. You don’t win silver, you lose gold.” 미국 여자농구 역사상 가장 많은 금메달을 목에 걸었던 리사 레슬리가 출연한 1996년 나이키 광고에 삽입된 문구이다. 당시 큰 사회적 논란을 일으킨 이 문구는 오늘날 4차 산업혁명으로 인해 2인자가 1인자를 넘어설 수 없게 된 ‘승자독식 경제’를 표현하는 가장 적절한 문장인 듯하다.지능형 기계의 등장과 일자리의 변화지금까지의 기계는 단지 인간의 육체를 대체할 수 있을 뿐이었다. 지식 노동은 인간이 기계에 비해 확고한 우위를 누릴 수 있는 분야였다. 하지만 4차 산업혁명 시대의 기술 진보로 인해 기계가 인지적 작업을 수행할 수 있게 되면서 이전에 없던 변화를 경험하게 되었다. 즉, 자연어의 처리를 통한 복잡한 의사소통뿐만 아니라 기계학습이 가능해져 경험과 학습을 통해서만 쌓을 수 있는 암묵적 지식까지 습득함으로써 인간이 독차지해오던 영역에서조차 기계가 다양한 과제들을 수행할 수 있게 되었다.지능형 기계의 등장으로 인해 지식노동의 영역에서도 기계에 의한 대체가 활발히 일어나고 있다. MIT의 경제학 교수 애쓰모글루와 오토는 이런 경향을 반영해 인간과 기계의 영역을 일상적(routine) 노동과 비일상적(non-routine) 노동으로 구분하자고 주장한다. 지식 혹은 육체노동 여부와 무관하게 일상적 노동은 모두 기계에 의해 대체되고 있기 때문이다. 실제로 지난 30년간 일상적 업무의 일자리(현금 출납원, 우편물 담당자, 시멘트 공 등)가 눈에 띄게 감소하고 있다. 1981년에서 1991년 사이 5.6%였던 감소폭은 다음 10년간에는 6.6%로 커졌고, 2001년에서 2011년 사이에는 무려 11%가 감소했다.