금융분야에 특화된 거대언어모델이 개발되면 생성형 AI 적용시 문제점으로 지적되는 할루시네이션 등을 해결하는 데도 도움이 될 전망이다.
다만 생성형 AI의 서비스 적용은 지금까지 금융산업에 활용돼왔던 AI의 차원을 넘어서는 작업이 될 것으로 예상되는 만큼 금융당국과 업계가 협업해 발전적인 논의를 지속해야 한다는 의견이 제기되고 있다.
특히 금융권은 경우 생성형 AI의 잘못된 답변으로 인한 정보가 고객의 큰 피해로 이어질 수 있는 만큼 그간 생성형 AI에 대해서는 다소 보수적인 태도를 견지해왔다. 예를 들어 챗봇이 고객에게 금융상품에 대한 잘못된 정보를 제공할 경우 고객 이익을 침해할 뿐만 아니라 금융소비자보호 관련 법령 위반에도 해당할 수 있기 때문이다.
현재 은행들도 생성형 AI를 적용함에 있어서 여러 시행착오를 겪고 있다. 클라우드 기반의 생성형 AI에 입력할 수 있는 데이터들은 고객에게도 공개된 약관과 법령 등으로 현재는 제한될 수밖에 없다. 또한 생성형 AI를 활용하기 위해 필요한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사용에 있어서도 한계가 있는 실정이다.
금융업계 관계자는 “생성형 AI가 활용되더라도 초개인화 서비스에 활용될 수 있기까지는 수년의 시간이 걸릴 것”이라며 “그에 맞는 제도적, 기술적 환경이 뒷받침돼야 한다”고 말했다.
금융당국도 그간 금융분야 AI가이드라인, 금융분야 AI 개발·활용 안내서 등 다양한 정책을 내고 있지만 앞으로는 이를 보다 발전시켜 생성형 AI에 적합한 지원책이나 예외 조항 등을 고민해봐야 한다는 목소리도 커지고 있다.
물론 이는 AI 위험관리 준칙을 준수하고, 개인정보 보호나 데이터의 품질관리 등을 지킬 수 있는 것이 전제돼야 한다. 각 은행들은 이 같은 고민을 반영한 AI 거버넌스 수립 등에도 서두르고 있다.
김우창 카이스트 교수는 “생성형 AI를 당장 고객 접점에 내놓기보다 고객을 대하는 전문가들의 업무 질을 높이는 데 활용할 수 있을 것”이라며 “데이터를 분석해 보다 합리적인 결정을 내리거나 고객에게 적합한 상품을 보다 쉽게 찾고 전문가가 한 번 검토하는 과정을 거친다면 거부감이나 사고도 줄일 수 있다”고 말했다.
이어 그는 “무엇보다 생성형 AI와 같은 혁신 기술을 적용한 서비스를 발전시키기 위해서는 국내 금융권 내에서 경쟁할 것이 아니라 글로벌 금융회사, 빅테크와의 경쟁을 노릴 수 있는 환경이 구축돼야 한다”며 “금융회사가 연구개발에 보다 힘을 싣을 수 있도록 관련 지원책이라든가 AI관련 기업에 투자를 보다 쉽게 할 수 있는 제도 등이 마련돼야 할 필요가 있다”고 말했다.
정예린 기자 yeslin@etnews.com