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[헤럴드경제=김현경 기자] 우리나라 금융권에서도 디지털 전환이 가속화하는 가운데, 인공지능(AI)을 활용할 경우 '정보 신뢰성'이 관건이라는 지적이 나왔다.

국내외 금융기관에서는 가상 비서 등 챗봇과 자금세탁방지, 내부감사 등 내부 업무에서의 AI 사용이 활발해지고 있다.

특히 지난해 11월 Open AI의 ‘챗GTP’가 공개된 이후 생성형 AI에 대한 관심이 높다. 챗GPT는 특정 목적의 제한성이 없는 대화를 위해 설계된 GPT-3.5에 기반해 사람처럼 대화를 주고받을 수 있는 자연어 처리 모델로, 출시 두 달 만에 세계 월간활성이용자수(MAU)가 1억2300만명을 모으며 소비자용 앱 중 가장 빠른 고객 유입 속도를 기록했다.

하나금융경영연구소는 최근 보고서에서 "챗GPT 등 생성형 AI가 지금보다 강력하고 다재다능하게 발전하면서 은행의 다양한 업무 및 고객 서비스에 널리 사용될 전망"이라며 "AI의 도입으로 업무 프로세스의 효율성이 높아지고, 대고객 서비스의 수준이 높아지면서 금융산업의 디지털 역량이 제고될 것"으로 예상했다.

자연어 처리를 통한 챗봇 기능 업그레이드로 고객 서비스 품질을 높이고, 프로세스 자동화와 이상 거래 탐지 기술을 통해 비용 절감과 금융 기능 고도화가 가능하다는 것이다.

다만 금융권의 AI 도입을 위해서는 '정보 신뢰성' 문제가 선결돼야 한다는 지적이다.

하나금융경영연구소는 "금융권에서 생성형 AI를 활용할 경우 정보 신뢰성 문제와 도입 비용 대비 효율성을 고려해야 하며 관련 규제 도입 가능성을 주시해야 할 필요가 있다"고 밝혔다.

AI 프로그램은 인터넷 등에 있는 잘못된 정보를 받아들이거나 복잡한 금융 용어와 개념을 이해하는 데 어려움을 겪으면서 정확하고 완벽한 대응을 못 할 가능성이 있어 정보 신뢰성의 문제가 발생할 수 있다.

챗GPT 등 생성형 AI를 은행 시스템에서 구현하기 위해서는 상당한 컴퓨팅 자원과 사내 통합, 교육 등이 필요해 도입 비용도 소요된다.

또한 주요국들을 중심으로 AI 관련 규제를 검토하기 시작한 상태로, 은행권은 앞으로 규제 도입 가능성에 미리 대비할 필요가 있다.

연구소는 "규격화된 내부 업무의 자동화를 우선 도입하고 AI 챗봇 등 대고객 서비스의 도입은 정보 신뢰성 문제가 해결된 이후 검토할 필요가 있다"며 "AI 활용에 따른 내부 업무 및 고객 서비스 자동화에도 불구하고 업무의 최종 책임은 인간의 몫으로, 임직원의 전문성이 더욱 요구된다"고 조언했다.