빅데이터 기술의 급격한 발전은 인공지능(AI) 산업화의 주요 요인이다. 인공지능은 빅데이터를 활용해 새로운 정보에 대한 분석작업을 통해 패턴을 찾고 이를 통해 예측 가능한 결과 도출 및 의사결정 등의 업무를 수행하기 때문이다.

빅데이터 산업규모는 디지털정보 수집·가공에 소요되는 비용절감과 컴퓨팅 기술의 발전 등으로 데이터 마이닝(data mining)이 용이해지면서 2011년 76억 달러에서 오는 2026년에는 850억 달러로 10배 넘는 성장을 할 것으로 전망된다.

대형IT 기업의 기술개발 등으로 인공지능 적용범위가 확대되는 가운데 최근 금융기관의 투자가 크게 늘고 있는 상황이다.

2011년 이후 인공지능 스타트업 기업의 기술개발 투자규모는 연평균 100% 수준으로 증가했으며 미국의 인공지능 시장규모는 2018년 500억 달러로 확대될 것으로 전망된다.

지난 2014년 골드만삭스는 데이터분석 및 머신러닝 알고리즘 활용 기업이 Kensho에 1500만 달러를 투자하고, 실시간 통계　컴퓨팅 및 분석 기술 등을 IB부분에 활용했다.

현재 금융기관의 인공지능 활용범위는 단순업무에서 투자자문 서비스 등으로 확대 중이다.

인공지능 기술은 고급 자연언어생성(NLG) 플랫폼인 ‘Quill’을 통해 인간이 작성하는 보고서와 유사한 수준의 결과물을 생성한다. Quill 및 이와 유사한 플랫폼은 금융기관이 제공하는 보고서(투자전략, 규제, 포트폴리오, 성과, 경제 전망) 작성에 소요되는 시간, 인력, 비용 등의 절감효과를 제공한다. 현재는 자연언어생성 소프트웨어로 1초에 3000장 분량의 문서를 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어 등으로 작성하는 것이 가능하다.

인공지능 기반의 투자자문 서비스는 경제 및 금융시장의 방대한 정보를 빠른 속도로 분석함으로써 투자 수익률 제고로 연결된다.

종합적인 데이터 통합 및 분석 등을 통해 자산관리자에게 실시간으로 투자 및 금융시장 정보를 제공하며 기존 투자매매 전략에 사용되는 퀀트는 모델개발 수가 제한적이나 인공지능 소프트웨어의 경우 수천개의 모델개발이 가능하고 매매시점을 자동적으로 결정한다.

또한 로봇 은행원 도입으로 업무 생산성 개선과 향후 업무 영역이 확대될 가능성이 있다.

2014년 일본 UFJ은행은 20개 언어를 구사하고 인간의 감정을 분석할 수 있는 휴머노이드 로봇을 도쿄 일부 지점에 배치했다. 또한 로봇 은행원은 안내, 환전, 송금 등의 단순 업무뿐만 아니라 500만명의 고객정보 및 100개 이상의 금융상품 정보 저장 능력을 보유해 서비스의 질적 개선을 추구한다.

이밖에도 개인자산관리 분야에서 고객 맞춤형 서비스가 가능하고, 인공지능 준법시스템은 준법감시 비용 절감 및 업무 효율성 개선을 도울 것으로 전망된다.

국제금융센터는 인공지능 기술발전의 영향은 금융산업뿐만 아니라 경제 전반에 확산될 전망이 있다며 일자리 대체 등의 부작용 우려도 공존해 이에 대한 대응방안이 마련될 필요가 있다고 전했다.

또한 보안시스템 미비로 개인 금융정보 등이 악용될 소지가 제기되는 가운데 정보 관리 등에 대한 책임소재 기준이 불분명한 상황이다. 이뿐만 아니라 금융기관의 인공지능 알고리즘을 활용한 자동매매 소프트웨어 활용이 증가하고 있으나 시스템 오류 가능성도 상당하다.

인공지능 시스템의 초고속 매매 속도 등으로 금융시장의 변동성이 확대되고 시스템 오류로 인한 시장 충격은 상당할 것으로 관측된다.