[CIOCISO매거진 홍상수 기자] 최근 국내 은행들이 신용평가나 대출 심사 분야에 AI를 적극 도입하고 있지만, 데이터와 전문 인력 부족으로 인한 고충을 겪는 것으로 나타났다.

한국금융연구원 서정호 선임연구위원은 12일 '금융포커스'에 실린 '국내은행의 인공지능 도입 현황과 경영 과제'에서 지난 5∼8월 4대 시중은행, 3개 지방은행, 1개 인터넷 전문은행 등 8개 국내 은행을 대상으로 설문 조사한 결과를 밝혔다.

먼저 7개 은행은 먼저 신용평가와 대출 심사에 인공지능을 가장 많이 활용하고 있으며, 가공되지 않은 데이터로 신용평점을 산출하고 금리 승인, 한도 세부 조정, 관련 오차 확인 등에 인공지능 기술이 유용했다는 평가다.

자금세탁이나 부정 대출 등 비정상적 패턴을 분석해 이상 거래를 판별하는 '리스크 모니터링'에도 인공지능을 활발히 이용하고 있었다.

앞으로 어느 분야에 인공지능 기술을 더 적극적으로 활용할 것이냐는 질문에는 '챗봇'을 택한 은행이 6개로 가장 많았다. 가상은행원을 포함한 챗봇은 고객뿐만 아니라 직원용으로도 도입돼 상품 설명, 규정 관련 질문에 대응하고 있다.

인공지능을 도입하는 과정에서 겪고 있는 애로사항은 '데이터 부족'을 답한 은행이 25%로 가장 많았다. 그다음으로는 '관련 전문인력 부족'(21%), '장·단기적 도입 전략 미흡'(13%), '규제준수 부담'(13%) 등이 뒤를 이었다.

서 연구위원은 "인공지능이 빅데이터를 전제로 함에도 은행 자체 데이터는 거래 빈도가 낮거나 정제되지 않아 알고리즘 개발에 부적합한 경우가 많다"면서 "은행은 인공지능 시스템 개발에 필요한 학습데이터 확보에 적극적으로 나서야 한다"고 말했다.

이어 "인력의 수가 부족할 뿐만 아니라 이들은 대형 IT 기업 또는 플랫폼 기업을 선호하고, 특히 지방은행의 경우 전문인력 확보가 더욱 어려운 것으로 파악된다"며 전문인력 확충에 주력해야 한다고도 강조했다.