인공지능(AI) 기술 중 하나인 머신러닝은 금융산업에 있어 고객의 연체 부도 가능성을 조기에 경고하는 것부터 상품추천까지 다양하게 활용되고 있다.
올리비에 듀센 솔리드웨어 대표는 5일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 조선비즈 2017 미래금융포럼에 참석해 "머신러닝은 굉장히 복잡한 시스템으로, 만약 실수가 있으면 큰 오류가 발생할 수 있을 만큼 중요한 장치"라며 "현재 머신러닝은 한국의 금융기관에서 오류탐지, 위험 산출, 상품 개발모델검증 등에서 활용되고 있다"고 말했다.
솔리드웨어의 머신러닝이 작동하는 방식은 관련 데이터를 우선 수집하고 이를 스스로 적용하는 것으로 시작한다. 그 다음 데이터 추출의 목표를 설정해 계산 결과를 내놓는다. 솔리드웨어는 현재 머신러닝이 스스로 적용할 수 있는 알고리즘이 다양하다. 각각의 장단점이 있어 고객이 원하는 방식으로 답을 내놓는다.
솔리드웨어 머신러닝은 이미 국내 금융기관이 도입해 활용 중이다. 신한은행, 악사, SBI저축은행, KDB캐피탈 등이 조기경보시스템 등으로 소리드웨어의 머신러닝을 도입하고 있다.
SBI저축은행의 경우 머신러닝을 통해 신용평가 정확성을 기존보다 10% 정도 개선할 수 있었고 부도율 역시 3.4%포인트 낮출 수 있었다. 신한은행은 모바일 금융플랫폼인 써니뱅크를 통해 햇살론을 대출하면서 머신러닝 도움을 받았다. KD캐피탈의 경우도 정보가 많지 않은 고객을 위해 머신러닝을 활용한 신용평가 정보를 제공 받을 수 있었다.
듀센 대표는 “머신러닝은 금융사에게 우량고객을 선별할 수 있도록 많은 도움을 주고 있다”며 “추가 고객을 확보하고 추가 상품을 추천하는 것에도 머신러닝의 활용도는 높다”고 강조했다.
그는 머신러닝의 경우 이미 많은 국가에서 성공을 거두고 있지만 한국은 활용하는 빈도가 적다고 지적했다. 마이크로소프트, 구글, 아마존, 페이스북 등이 이미 머신러닝을 활용하고 있다. 그는 “머신러닝에 대한 한국인들의 인지도가 낮다”며 “지금 한국은 좋은 인프라 기반을 가지고 있어 충분히 활용할 수 있게 됐다”고 말했다.
이어 “한국은 머신러닝을 활용할 수 있는 충분히 많은 데이터를 보유하고 있다”며 “수백개의 알고리즘 중 전세계서 인증된 최고의 알고리즘을 선택해 활용하는 것이 중요하다”고 말했다.