Artificial Intelligence in Financial Technology: A Systematic Review of Applications, Challenges, and Future Directions

돈과 은행의 세계를 거대하고 북적이는 도시라고 상상해 보십시오. 수십 년 동안 이 도시의 규칙은 돌에 새겨진 듯 확고했습니다. 만약 당신이 대금을 제때 지불한 긴 역사가 있다면 대출을 받을 수 있었고, 그렇지 않다면 받을 수 없었습니다. 하지만 최근, 새로운 종류의 '초지능형 도시 설계자'가 도착했습니다. 이 설계자는 바로 **인공지능(AI)**이며, 그는 **핀테크(Fintech)**라는 이 도시가 운영되는 방식을 완전히 새로 쓰고 있습니다.

이 논문은 연구자 페트로스 데게파 물루(Petros Degefa Mulu)가 그린 거대한 지도와 같습니다. 그는 단순히 한 개의 거리만을 본 것이 아니라, 이 새로운 설계자가 도시를 정확히 어떻게 바꾸고 있는지 알아보기 위해 2018년부터 2025년까지의 156개 서로 다른 보고서와 연구를 조사했습니다.

다음은 이 논문이 발견한 내용을 쉬운 비유를 사용하여 정리한 내용입니다.

1. 슈퍼 설계자는 더 빠르고 똑똑합니다 (좋은 소식)

논문은 이 AI 설계자가 기존의 수동 방식보다 미래를 예측하는 데 훨씬 뛰어나다는 것을 발견했습니다.

• 신용 점수 비유: 대출 담당자가 당신이 대출금을 갚을지 추측하려고 노력한다고 가정해 봅시다. 과거의 방식은 당신의 은행 계좌를 찍은 단 한 장의 사진을 보는 것과 같았습니다. 새로운 AI 방식은 당신의 휴대폰 사용량, 공과금 납부 내 습관, 심지어 사회적 습관까지 포함된 당신의 삶을 24시간 내내 보여주는 영화를 보는 것과 같습니다.
  • 결과: 논문에 따르면 이 AI 모델들은 기존의 수정구슬보다 8.3% 더 정확한 수정구슬을 가진 것과 같습니다. 사기 행위를 잡아내는 세상에서 AI는 인간 탐정 팀이 협력하는 것보다 범죄 조직을 24% 더 잘 찾아내는 탐정과 같습니다.
• 강점을 보이는 분야: AI는 사기 탐지(잠들지 않는 보안 요원처럼), 주식 거래(밀리초 단위로 반응하는 레이싱 카 드라이버처럼), 그리고 전통적인 은행 기록이 없는 사람들이 대출을 받을 수 있도록 돕는 일에 탁월합니다.

2. "블랙박스" 문제 (미스터리)

AI 설계자는 결정을 내리는 데는 뛰어나지만, 왜 그런 결정을 내렸는지 설명하는 데는 서툽니다.

• 비유: 당신이 대출을 신청했는데 AI가 "거절"이라고 답합니다. 당신이 "왜죠?"라고 묻자, AI는 "제 머릿속의 숫자들이 그렇게 말했기 때문입니다"라고 답합니다. 이것이 바로 블랙박스입니다. 당신은 입력값(당신의 신청서)과 출력값(거절)은 볼 수 있지만, 그 내부에서 돌아가는 톱니바퀴는 볼 수 없습니다.
• 위험성: 도시에서 교통 신호등이 아무 이유 없이 빨간불로 바뀐다면 사람들은 혼란스러워할 것입니다. 금융에서도 은행이 왜 당신의 대출을 거절했는지 설명하지 못한다면, 그것은 불공정하며 규칙 위반입니다. 논문은 이 상자를 열기 위해 사용하는 도구들(이를 "설명 가능한 AI"라고 부름)조차 때때로 혼란스럽거나 틀린 답을 준다고 지적합니다.

3. 기계 속의 유령 (편향성과 공정성)

이것은 논문의 가장 큰 경고입니다. AI는 역사를 통해 배웁니다. 그리고 역사는 엉망진창입니다.

• 비유: 당신이 새로운 학생에게 옛날 졸업 앨범을 바탕으로 사람을 판단하도록 가르친다고 가정해 봅시다. 만약 그 앨람들이 특정 동네 출신 사람들을 거절했던 과거의 모습을 보여준다면, 새로운 학생도 그들이 현재 훌 만큼 우수한 학생이라 할지라도 그들을 거절하는 법을 배우게 될 것입니다.
• 현실: 논문은 AI가 종종 과거의 나쁜 습관을 복제한다는 것을 발견했습니다. 만약 학습 데이터에 인종적 또는 성별 편향이 있었다면, AI는 그 편향을 증폭시킬 것입니다. 이는 원본 페이지의 얼룩을 더욱 진하게 만드는 복사기와 같습니다. 논문에 언급된 한 연구에 따르면, AI는 소수계층 신청자를 다른 이들보다 23% 더 자주 거절했는데, 이는 그들이 위험 요소여서가 아니라 AI가 그들의 인종과 불공정하게 연결된 "대리 지표(proxy)"를 사용했기 때문입니다.

4. 도미노 효과 (체계적 위험)

논문은 만약 모든 사람이 동일한 AI 설계자를 사용한다면, 도시 전체가 한꺼번에 무너질 수 있다고 경고합니다.

• 비유: 도시의 모든 교통 신호등이 동일한 컴퓨터 프로그램에 의해 제어된다고 상상해 보십시오. 만약 그 프로그램이 이상한 구름 패턴 때문에 혼란에 빠진다면, 모든 신호등이 동시에 초록불로 바뀔 것입니다. 혼돈 그 자체입니다!
• 위험: 모든 은행이 주식을 거래하기 위해 유사한 AI를 사용한다면, 그들은 모두 정확히 같은 순간에 매도 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 실제 문제가 있어서가 아니라, 로봇들이 동시에 패닉에 빠졌기 때문에 발생하는 "플래시 크래시(급락)"를 유발할 수 있습니다.

5. 뒤처지는 규칙 책 (규제 격차)

도시는 법이 새로운 규칙을 쓰는 속도보다 더 빠르게 움직이고 있습니다.

• 비유: AI 설계자는 포뮬러 1 자동차를 운전하고 있지만, 교통 경찰은 여전히 마차를 위한 규칙을 작성하고 있습니다.
• 현재 상태: 논문은 다섯 가지 국가(EU, 미국, 영국, 중국, 싱가포르)를 살펴보았습니다.
  • 유럽은 신용 평가를 "고위험"으로 분류하고 엄격한 안전 점검을 요구하며 엄격해지려 노력하고 있습니다.
  • 미국은 "모델 리스크"(수학적 계산이 제대로 작동하는지)를 확인하는 데 더 집중하고 있습니다.
  • 중국은 매우 직접적으로 개입하여 AI를 지시하고 데이터가 머무는 곳을 통제합니다.
  • 싱가포르는 혁신에 우호적이면서도 공정성을 유지하고자 합니다.
  • 격차: 논문은 규칙들이 불균형하며, 이로 인해 나쁜 의도를 가진 행위자들이 틈새로 빠져나갈 수 있는 "거버넌스 격차"가 발생한다고 말합니다.

6. 새로운 개척지: "환각을 일으키는" 조수

논문은 가장 최신 트 Trend인 생성형 AI(당신이 대화할 수 있는 챗봇 같은 것)도 살펴봅니다.

• 비유: 약간은 혼란스러워하지만 자신감 넘치는 투어 가이드를 고용했다고 상상해 보십시오. 그들은 도시에 대해 아름다운 연설을 할 수 있지만, 때때로 사실을 지어내기도 합니다.
• 경고: 논문은 이러한 AI 비서들이 구체적인 금융 조언(예: 세금 규칙)을 하려고 할로 때 약 11%의 확률로 사실을 틀린다는 것을 발견했습니다. 이는 투어 가이드가 박물관이 문을 열었는데도 닫혀 있다고 말하거나, 그 반대로 말하는 것과 같습니다. 이는 사람들의 돈에 있어 매우 위험합니다.

결론

이 논문은 AI가 금융 도시를 위한 강력한 엔진이라고 결론짓습니다. AI는 상황을 더 빠르고, 저렴하고, 정확하게 만듭니다. 하지만 주의하지 않으면 도로 밖으로 탈선할 수 있는 엔진이기도 합니다.

저자는 우리가 엔진을 제멋대로 달리게 두어서는 안 된다고 주장합니다. 우리는 다음 세 가지가 동시에 일어나야 한다고 말합니다:

1. 더 나은 엔지니어링: AI를 더 공정하고 투명하게 만드는 것.
2. 더 나은 규칙: 이 새로운 기계들을 다룰 수 있도록 법을 업데이트하는 것.
3. 더 나은 팀워크: 변호사, 컴퓨터 과학자, 그리고 은행가들이 서로 소통하여 도시가 모두에게 안전하게 유지되도록 하는 것.

논문은 행동 촉구를 하며 끝을 맺습니다: 우리는 이 기술이 소수가 아닌 모두를 돕도록 해야 하며, 실수로 글로벌 금융 시스템을 망가뜨리지 않도록 해야 합니다.