2024년까지 핀테크 산업은 인공지능(AI)이 그 원동력 중 하나로 부각되면서 기술 혁명의 중심에 서게 됩니다. 이러한 혁신의 시대는 금융 서비스의 윤곽을 바꾸고, 운영을 더욱 효율적으로 만들고, 보안 조치를 강화하고, 고객 경험을 개인화하고 있습니다. 이러한 변화에서 AI의 역할은 매우 중요하며, 디지털 우선 인구의 요구 사항에 맞게 금융 서비스에 더 쉽게 접근하고 안전하며 맞춤화되는 미래를 엿볼 수 있습니다.

이러한 변화의 물결은 다음과 같은 몇 가지 주요 추세에 의해 뒷받침됩니다. 점점 더 정교해지는 사기 시도에 맞서기 위해 사이버 보안에 대한 관심이 높아졌습니다. AI의 사용은 금융 기관과 사이버 범죄자 모두에게 중요한 요소입니다. – 오픈 뱅킹 API와 개발 중인 AI 기반 위험 관리 모델을 통해 촉진되는 임베디드 금융 및 서비스형 뱅킹(Banking as a Service)의 확산과 동시에 이러한 새로운 혁신을 따라잡기 위해 규제 환경이 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 디지털 금융 솔루션에 대한 소비자 수요가 증가하는 배경에서 발생하고 있으며, 이러한 추세는 온라인 서비스를 향한 전 세계적 유행병의 추진으로 인해 크게 가속화되었습니다.

개발자들이 더욱 매력적이고 효율적인 금융 서비스를 만들기 위해 노력하면서 핀테크의 미래에 대한 이야기는 다양한 영역을 통해 전개됩니다.

핀테크에서 AI의 중추적인 역할

AI는 핀테크 부문을 획기적으로 변화시키고 있으며, 더욱 스마트하고 효율적인 금융 서비스 시대를 예고하고 있습니다. 이러한 변화는 단지 기술 발전에 관한 것이 아니라 금융 상호 작용 및 운영의 본질에 대한 접근 방식을 변화시키는 것입니다.

전략적이고 정보에 입각한 의사 결정: Generative AI는 시스템이 대규모 데이터 레이크를 통해 통찰력을 확보하고 혁신과 보다 스마트한 수익 전략을 육성할 수 있도록 지원합니다. 이러한 방대한 데이터세트를 처리하고 분석하는 AI의 역량을 통해 기업은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이는 시의적절할 뿐만 아니라 시장 역학과 고객 요구에 대한 깊은 이해를 바탕으로 합니다.

맞춤형 재정 안내: 일반적인 조언 외에도 AI는 이미 맞춤형 재무 계획 및 관리 솔루션을 제공할 수 있습니다.. AI는 개별 고객 데이터를 분석하여 개인의 재무 목표와 상황에 맞춰 맞춤형 조언을 제공함으로써 고객 참여를 향상시킵니다.

신속하고 정확한 사기 탐지: 금융 사기와의 전쟁에서 AI는 귀중한 동맹자입니다. 거래 패턴을 신속하게 분석하는 능력을 통해 사기를 조기에 감지하고 잠재적인 재정적, 평판적 손상을 방지할 수 있습니다. 

안정성에 대한 위험 평가: 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하는 AI의 능력은 위험 평가에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 보다 안정적이고 안전한 금융 운영이 보장되며, 기관이 잠재적인 위험을 사전에 관리할 수 있도록 준비합니다.​

핀테크의 광범위한 응용 분야: 신용 평가 및 자산 관리 최적화부터 규정 준수 보장까지, 핀테크 내 AI 적용은 방대하고 다양합니다. 특히 AI는 신용 평가의 정확성을 높이고 지능형 알고리즘을 통해 자산 관리를 간소화하며 복잡한 규제 요구 사항 준수를 단순화합니다.

생성적 AI는 자동화된 데이터 기반 거래 전략을 구현하고 사기에 대비한 금융 보안 프로토콜을 개선함으로써 알고리즘 거래 및 보안과 같은 영역에 혁명을 일으키고 있습니다.

임베디드 금융 및 BaaS(Banking-as-a-Service)

인공지능(AI)과 임베디드 금융, BaaS(Banking-as-a-Service)의 융합은 금융 서비스를 새로운 시대로 이끌고 있습니다. 이러한 융합은 단순히 은행 서비스를 다양한 플랫폼에 완벽하게 통합하는 것이 아닙니다. 서비스 맞춤화, 보안 강화, 통찰력 있는 의사 결정을 위한 방대한 데이터 세트 처리에 있어 AI의 역량이 크게 강화되었습니다.

Embedded Finance는 비전통적인 금융 기업이 고객에게 직접 솔루션을 제공할 수 있도록 하여 금융 서비스를 민주화합니다. AI는 심층 데이터 분석을 활용해 초개인화된 금융 서비스를 제공함으로써 이를 강화합니다.. 플랫폼은 거래 내역을 분석하여 금융 요구 사항을 예측하고 애플리케이션 내에서 맞춤형 금융 상품 추천을 원활하게 제공할 수 있습니다.

BaaS – 제3자 유통업체를 통해 은행 상품 및 서비스를 제공함으로써 은행 가치 사슬을 재정의합니다. – 비은행 기업이 규제된 금융 인프라를 자사 서비스에 통합하여 새롭고 전문적인 금융 제안을 가능하게 합니다. AI는 특히 대부분의 비FI가 처리할 준비가 되어 있지 않은 복잡한 규정 준수 분야에서 이러한 서비스를 강화하고 있습니다..

사이버 보안 과제와 혁신

2024년 핀테크 환경은 위협과 디지털 금융 서비스에 대한 의존도 증가로 인해 사이버 범죄자의 공격이 더욱 정교해짐에 따라 사이버 보안 조치를 강화하는 데 중점을 두고 있습니다.

재무 전문가들은 사이버 보안과 IT 관리의 우선순위를 향한 중요한 변화를 예고하고 있습니다. 최근 Gartner 연구의 주요 내용 금융 기업의 72%는 사이버 보안 강화에 중점을 두고 2024년에 비해 2023년에 소프트웨어 지출을 늘릴 계획입니다. 동일한 연구에서는 금융 소프트웨어 구매자가 강력한 보안과 기존 시스템과의 원활한 통합을 모두 제공하는 솔루션을 찾는 데 직면하는 과제에 대해 설명합니다. 이는 시장이 사이버 보안 문제 해결에 대해 인식하고 적극적으로 대처하고 있음을 나타내며, 금융 소프트웨어 구매 결정에서 보안의 중요한 역할을 강조합니다.

또한, 디지털 뱅킹 부문은 사이버 보안에 중점을 두고 지속적인 변화를 준비하고 있습니다. 모바일 지갑, 비접촉식 카드 등 디지털 결제 방식이 더욱 주목을 받을 것으로 예상됩니다. 이를 위해서는 증가하는 디지털 거래 방법을 보호하기 위해 사이버 보안 조치에 대한 투자를 동시에 늘려야 합니다. 은행은 데이터와 거래의 안전을 보장하기 위해 시스템을 통합하고 인증 제어를 강화하는 데 막대한 투자를 할 것으로 예상됩니다.

2024년에 대한 Gartner의 예측은 미래의 사이버 보안 전략에 대해서도 조명합니다. 그들은 상당수의 조직이 보다 포괄적이고 성숙한 사이버 보안 프레임워크로의 전환을 반영하여 제로 트러스트 프로그램 구현에 집중할 것이라고 제안합니다. 여러 구성 요소의 통합 및 구성을 요구하는 이 접근 방식은 사이버 보안 운영 마찰을 줄이고 제어 채택을 강화하는 것을 목표로 합니다.​​

생성적 AI(Generative AI)는 작업을 자동화하고, 인적 오류를 줄이고, 사이버 위협에 대한 탐지 및 대응을 가속화할 수 있는 주요 도구로 떠오르고 있습니다. 이러한 AI 기반 솔루션은 예측 인텔리전스를 활용하여 공격을 예측함으로써 보안 조치와 사용자 경험 간의 균형을 유지하는 동시에 사기 위험을 최소화합니다.

AI는 또한 특정 부문과 관련된 과제를 야기합니다. 동일한 예측 정보는 사이버 범죄자가 금융 기관을 공격할 수도 있는 양날의 검이기 때문입니다. 보안 전문가와 공격자 사이의 군비 경쟁(그 자체가 인터넷만큼 오래된 이야기)은 사이버 공격 방법이 점점 더 정교해지면서 사이버 보안 전략에 대한 지속적인 업데이트와 조정이 필요하게 되었습니다.

곧 다가올 규제 변화

핀테크 부문이 발전함에 따라 AI 통합을 둘러싼 규제 환경이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 개발의 역동적인 특성과 금융 서비스 전반에 미치는 엄청난 영향으로 인해 미래 지향적이고 적응 가능한 규제 접근 방식이 필요합니다. 올해는 유럽연합(EU)부터 중국 및 그 외 지역까지 전 세계 경제가 AI를 관리하기 위한 정책을 마련하고 혁신 육성의 필요성과 관련 위험 완화의 필요성 사이의 균형을 맞추는 모습을 보였습니다.

IMF가 제시한 AI 거버넌스에 대한 5가지 행동 계획은 특히 유익합니다., AI의 단점으로부터 보호할 뿐만 아니라 금융 포용성, 보안 및 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 키우는 것을 목표로 하는 프레임워크를 제시합니다.

금융 범죄의 양면에서 AI를 사용하는 것은 기술 발전과 함께 발전할 수 있는 규제 프레임워크에 대한 긴급한 필요성을 강조하여 AI 기반 사기에 대한 강력한 방어를 보장하는 동시에 혁신이 번성하는 환경을 조성합니다​​.

핀테크 기업과 금융 기관은 이러한 복잡한 규제 환경을 헤쳐나가면서 AI의 이점과 과제에 대한 미묘한 이해를 전략에 반영해야 합니다. 금융 서비스에서 AI의 역할에 관한 투명성, 설명 가능성 및 고객 교육을 강조하는 것이 신뢰와 규정 준수를 유지하는 데 핵심이 될 것입니다. 더욱 중요한 것은 AI의 역량이 계속 발전함에 따라 규제 기관, 민간 부문, 국제 파트너 간의 협력이 핀테크 AI 거버넌스에 대한 전 세계적으로 일관된 접근 방식을 형성하는 데 중요할 것이라는 점입니다.

위험 관리의 미래

AI 통합은 위험 관리 관행을 크게 변화시키고 있습니다. AI는 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 예측 분석, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 컴퓨터 비전 기능을 통해 금융 기관이 신용 평가, 사기 탐지, 규정 준수 및 맞춤형 금융에 접근하는 방식을 재정의하고 있습니다. 서비스.

AI 기반 위험 관리의 주요 혁신:

• 향상된 신용 평가 및 금융 포용성:
  • AI 알고리즘은 기존 및 대체 데이터 소스를 사용하여 신용도를 평가합니다.
  • 신용 기록이 제한된 사람들에게 신용에 대한 접근권을 제공함으로써 금융 포용을 촉진합니다.
• 고급 사기 탐지:
• 간소화된 규정 준수:
  • 규정 준수 모니터링 및 금융 규정 준수를 자동화합니다.
  • AI 자동화를 통해 처벌 위험을 줄이고 거버넌스를 강화합니다.
• 보험 기술(InsurTech) 및 DeFi의 혁신:
  • 더 빠른 청구 처리 및 위험 평가를 위한 보험 AI.
  • 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼에서 스마트 계약과 효율성을 촉진합니다.

과제 및 고려 사항:

• 모델 검증 및 거버넌스:
  • 건전성 개발 및 전략에 관해 규제 기관과 적극적으로 협력합니다.
  • 해결, 복구 전략 및 효과적인 위험 관리에 중점을 둡니다.
• 윤리적이고 공정하며 투명한 AI 사용:
• 데이터 품질 및 감사 가능성:
  • 데이터 품질과 관련성을 보장하기 위해 효과적인 데이터 거버넌스 프레임워크를 채택합니다.
  • 조사 및 규정 준수를 위한 충분한 감사 로그 구현​​.
• 지속적인 모니터링 및 제3자 공급업체 관리:
  • AI 모델의 주기적인 검토, 지속적인 모니터링, 재검증을 수행합니다.
  • AI 애플리케이션을 개발하는 제3자 공급업체에 대한 적절한 실사​​.

알고리즘 트레이딩 및 금융시장 예측

알고리즘 거래와 시장 예측은 AI가 핀테크 부문에 미치는 혁신적인 영향의 최전선에 있습니다. 방대한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 비교할 수 없는 속도로 거래를 실행하는 AI의 기능은 시장 유동성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 투자 전략과 위험 평가를 재구성합니다.

향상된 알고리즘 트레이딩

알고리즘 거래에서 AI의 역할은 머신러닝(ML)과 예측 분석을 활용하여 시장 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 높은 효율성과 속도로 거래를 실행하는 등 확대되고 있습니다. 이러한 접근 방식은 시장 유동성을 향상시킬 뿐만 아니라 거래 비용을 최소화하고 거래 기회를 극대화함으로써 금융 기관에 경쟁 우위를 제공합니다. 알고리즘 거래에 AI를 사용하면 의사 결정이 크게 가속화되는 데이터 중심의 자동화된 금융 시장으로의 전환이 강조됩니다..

예측적인 시장 움직임

AI 기반의 예측 분석을 통해 금융 기관은 전례 없는 정확도로 시장 동향, 고객 행동 및 신용 위험을 예측할 수 있습니다. AI 기반 예측 분석은 방대한 양의 과거 데이터를 처리하고 통계 알고리즘을 사용하여 전략적 의사 결정 및 위험 관리를 지원하는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 기능은 미래 움직임을 이해하는 것이 거래 및 투자 전략에 큰 영향을 미칠 수 있는 변동성이 큰 시장에서 특히 유용합니다.

금융 상품 및 서비스의 발전

AI의 적용은 거래를 넘어 전반적인 금융 상품 및 서비스 제공을 향상시키는 데까지 확장됩니다. 금융 포용성을 촉진하는 AI로 강화된 신용 평가부터 개인의 요구에 맞춘 맞춤형 금융 조언에 이르기까지 AI는 더욱 맞춤화되고 효율적인 금융 서비스 환경을 구현하고 있습니다. 이러한 개인화는 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 뿐만 아니라 금융 서비스 제공업체에 새로운 수익원을 열어줍니다.

금융의 AI 미래

핀테크에 대한 AI의 통합 증가는 보다 지능적이고 효율적이며 포괄적인 금융 생태계를 향한 중추적인 전환을 강조합니다. 알고리즘 거래 혁신부터 사기 탐지 및 위험 관리 강화까지 AI의 심오한 영향은 금융이 더 안전할 뿐만 아니라 더 쉽게 접근할 수 있고 개인의 필요에 맞춰 맞춤화되는 미래를 의미합니다..

AI와 최신 기술 및 규제 프레임워크의 융합은 안전하고 투명하며 고객 중심적인 서비스를 기반으로 혁신이 번창하는 금융 환경의 기반을 마련하고 있습니다. 향상된 신용 점수 및 개인화된 금융 조언과 같은 이니셔티브를 통해 금융 민주화에서 AI의 역할은 금융 포용성 시대를 가리킵니다.

또한 AI가 복잡한 규제 환경을 탐색하는 데 제공하는 민첩성은 핀테크의 진화가 책임감 있고 글로벌 표준에 부합하도록 보장합니다. 앞으로 AI와 핀테크 간의 시너지 효과가 더욱 심화되어 금융 서비스 제공 및 경험 방식을 재정의하는 혁신적인 변화를 가져올 준비가 되어 있습니다.

– 제시카 퍼디

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• 출처: https://fintechrising.co/ai-unleashed-remapping-fintechs-future/