글로벌 IT 트렌드로 바라 본 미래 은행의 4가지 키워드

국내 2호 인터넷전문은행 카카오뱅크가 지난 8일 가입계좌 수 200만을 돌파하며 금융 업계에 큰 반향을 일으키고 있습니다. 업계에서는 카카오뱅크의 인기에 대해 “가입자 4200만명의 카카오톡을 기반으로 한 마케팅과 대세 아이콘, 아울러 복잡한 가입 절차가 필요 없는 금융 서비스가 강점”이라고 진단합니다.

금융업은 예전부터 IT를 기반으로 한 신기술을 접목시켜 고객 서비스를 강화하는데 매우 도전적인 인더스트리입니다. 고객 유치와 만족을 위해 사회와 문화가 요구하는 지향점에 경쟁사보다 한발이라도 더 나아가기 위해 치열하게 노력하고 있습니다.

이런 배경으로 지난 5월에 열린 핀테크 포럼에서 스탠다드차타드(SC)그룹 CIO인 마이클 고리츠(Michael Gorriz)가 언급한 미래 금융업의 4가지 키워드는 우리가 주목할 필요가 있습니다.

그는 "미래 은행의 글로벌 트렌드는 기존의 결제 시스템에서 진보한 블록체인(Blockchain), 단순 반복적인 업무를 기계에게 맡기는 로보틱스(Robotics), 사용자의 업무량을 최소화하는 유저인터페이스(UI) 그리고 고객을 심층적으로 이해할 수 있는 데이터분석(Data Analysis)이 될 것"이라고 전망했습니다.

자, 그러면 마이클 고리츠가 언급한 미래 은행의 4가지 키워드에 대해 하나하나 살펴보겠습니다.

 

  블록체인(Blockchain)

온라인 금융 거래에서 해킹을 차단할 수 있는 궁극의 기술로 전망되고 있는 블록체인은 최근 가장 주목 받고 있는 기술입니다.

기존 금융회사들은 모든 거래내역이 기록된 장부를 중앙집중형 서버에 보관하는 구조를 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 중앙서버에만 접속하면 빠르고 편리하게 금융 업무를 보고 서비스를 이용할 수 있습니다. 인터넷뱅킹이 그 사례라 할 수 있습니다.

이렇다 보니 우려되는 부분도 있습니다. 중앙서버만 해킹하게 되면 금융사의 모든 정보를 빼낼 수 있게 됩니다. 물론 철저한 보안으로 시스템을 방어하고 있지만 날로 교묘해지는 해킹에 자유로울 수가 없습니다.

블록체인은 누적된 거래 내역 정보가 특정 금융회사의 서버에 집중되지 않고 온라인 네트워크 참여자의 컴퓨터에 분산하여 똑같이 저장되는 구조입니다. 쉽게 말해 장부 자체가 네트워크를 통해 개방되어 있고 서로 공유하고 확인하는 형태다 보니 이 모두를 통째로 해킹하지 않는 한 정보를 조작하거나 빼내는 일은 이론적으로 불가능합니다.

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  로보틱스(Robotics)

로보틱스는 특별한 판단과 의사결정 없이 단순반복업무를 수행할 수 있는 로봇과 그렇게 작동할 수 있는 기술(테크닉스)의 합성어입니다. 즉, 사람의 행동을 모방해 기존 업무 프로세스에 따라 시스템의 변화 없이 사람처럼 업무를 수행하도록 지원하는 자동화 도구라고 할 수 있습니다.

금융산업의 많은 업무가 이미 자동화 되었지만 로보틱스로 더 많은 부분들 대체할 수있고 그 효율성도 제고할 수 있습니다. 단순한 정보 입력과 대사 작업 등 쉽고 반복적인 작업은 로보틱스 자동화를 통해 큰 효과를 볼 수 있는 영역임이 이미 은행에서 검증되고 있습니다.

은행에서 대출 상품을 판매하는 과정이 좋은 예가 됩니다. 고객은 금리, 상환기간 등자신이 원하는 조건을 확인하고 대출을 신청하게 되는데 이 때 은행은 고객의 개인신용등급이나 담보 수준 등을 근거로 신용평가를 하고 대출을 승인하게 됩니다. 이 과정에 사람이 아닌 로보틱스를 도입하면 업무시간은 75% 줄일 수 있고, 비용은 50% 절감할 수 있다는 연구결과가 있습니다.

로보틱스의 확산이 인간의 일자리를 빼앗는다는 우려의 시각도 있습니다만, 단순반복프로세스는 로봇에게 맡기고 인간은 보다 복잡하고 창의적인 업무 역량을 통해 금융 서비스의 경쟁력을 높일 수 있을거라 기대합니다.

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  유저 인터페이스(User Interface, UI)

유저 인터페이스는 인터넷과 모바일의 급속한 발전으로 그 중요성이 더 증대되고 있는 분야입니다. 빠른 네트워크 환경과 고속 연산 컴퓨팅, 그리고 많은 기능과 성능을 뒷받침해 주는 하이엔드 디바이스의 보급으로 인해 UI가 서비스 품질을 좌우할 정도가 되었습니다.

손바닥만한 화면에 많은 서비스와 기능을 구성하려고 하니 자연히 사용자가 불편함을 느끼는 역효과가 발생합니다. 또한, 사용자마다 원하는 정보와 서비스가 다르다 보니 누구에겐 편리하지만 누구에겐 불편한 상황도 생깁니다. 게다가 사용자의 신체적 조건, 습관까지도 UI에 영향을 줍니다.

창구를 통한 고객 대면이 아닌 인터넷과 모바일을 통한 고객 접점 비율이 날로 높아지고 있는 은행의 경우 UI가 중요할 수 밖에 없습니다. 단순히 화면을 직관적으로 구성하는 수준이 아니라 고객의 경험과 기호, 환경에 따라 최적의 UI를 맞춤형으로 제공하는 것이 당연한 시대에 이른 것입니다.

최근에는 인공지능의 발전과 도입을 통해 UI의 새로운 지평을 열고 있습니다. 글자와 손가락 터치가 아니라 음성과 제스쳐가 UI의 영역으로 확장된 것입니다. 말 한마디만 하면 운전 중에도 계좌이체를 할 수 있고 시각장애인들에게 금융 상품을 음성으로 자동 변환하여 안내해 주는 서비스들이 속속 사용화되고 있습니다.

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  데이터 분석(Data Analysis)

금융만큼 방대한 데이터를 저장하고 분석해야 하는 산업분야도 없을 것입니다. 매일같이 생산되고 있는 금융 데이터는 단지 기록, 보관으로만 머물지 않고 분석과 시사점 도출을 통한 새로운 서비스 창출 나아가 뉴 비즈니스로까지 확대할 수 있습니다.

IBM 인공지능 WATSON(왓슨) 기반으로 골드만삭스가 도입한 켄쇼(KENSHO)는 금융에 관한 질문에 즉각 반응해 1-2분안에 결과값을 알려주는 금융 인공지능입니다. 수년 차 시니어 급 애널리스트가 반나절 걸릴 일들을 몇 분도 안돼 해결하는 엄청난 퍼포먼스를 보여 월가를 깜짝 놀라게 했습니다.

이러한 엄청난 능력을 지닌 켄쇼를 통해 골드만삭스는 2000년대 초반 600명에 달했던 주식 트레이더를 현재 2명으로 줄였습니다. 인공지능 켄쇼가 증권사의 꽃이라고 불리던 애널리스트들의 자리를 대신한 셈입니다.

국내 금융권에서도 이미 ‘챗봇(Chatbot)’, ‘로보어드바이저(Roboadvisor)’를 속속 도입하여 상용 서비스로 시행하고 있습니다. 고객 개개인의 데이터를 면밀히 분석하여 맞춤형 금융 서비스를 제공하기에는 이제 사람이 감당할 데이터의 양과 처리해야 할 시간이 한계에 이르렀다는 반증입니다.

아직은 상담 수준에 제한되는 것이 대부분이지만, 조만간 데이터 분석 퍼포먼스의 급격한 발전으로 개개인의 금융 자산을 로보어드바이저를 통해 관리 받는 날이 곧 올 것으로 예상되고 있습니다.

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결국 미래 금융산업은 인공지능을 기반으로 한 음성인식과 학습알고리즘이 산업 전반에 적용될 것이라는게 마이클 고리츠의 판단입니다. 하지만 더 중요한 것은 기계에 의한 서비스에서도 사람의 감성을 느낄 수 있는 금융 서비스로 발전해야 할 것이라 강조했습니다.