AI 금융 도입 증가로 효율성 향상 기대
동시에 시스템적 리스크에 대한 우려도 증가
혁신 활용과 리스크 관리의 균형 필요

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

1990년대 이후 금융공학 발달로 금융회사 간 상호 연계성이 급격히 높아지면서, 금융 시스템은 작은 충격에도 쉽게 흔들릴 수 있는 취약한 구조로 변모했다. 이러한 상황에서 AI의 등장은 새로운 위험 요소로 대두되고 있다.

AI는 빠른 정보 처리 속도와 의사 결정 능력을 바탕으로 금융 시스템 전체에 예측하기 어려운 규모와 속도로 영향을 미칠 수 있다. 특히 최신 AI는 단순 통계 모델을 넘어 질적·양적 데이터를 모두 활용해 스스로 학습하고 발전하는 능력까지 갖추게 됐다. 이는 AI가 금융 분야에서 단순 조언을 넘어 실질적인 의사 결정까지 내릴 수 있게 됐다는 것을 의미하며, 시스템 전체에 미치는 영향력이 더욱 커졌음을 시사한다.

금융 불안정성의 뿌리

AI가 새로운 금융 위기를 직접적으로 촉발할 가능성은 작다. 하지만 기존 위기의 근본 원인을 증폭시켜 위기를 심화시킬 수 있다는 분석이 제기되고 있다. 특히 작은 충격에도 금융 기관을 취약하게 만드는 '과도한 레버리지', 시장 참가자들이 위기 시 가장 유동성이 높은 자산을 선호하게 만드는 '자기 보존 본능', 스트레스 상황에서 시장 참가자들이 서로를 불신하게 만드는 시스템의 '불투명성·복잡성·비대칭 정보'와 같은 금융 시스템의 고질적인 취약 요인들이 AI에 의해 더욱 악화될 수 있다는 것이다.

위의 세 가지 취약 요인은 1763년 첫 번째 금융 위기 이후 지난 261년 동안 거의 모든 금융 위기의 배경으로 작용해 왔다는 점에서 더욱 주목할 필요가 있다. 그러나 이러한 근본적인 요인들을 사전에 파악하고 억제하는 것은 쉽지 않다. 금융 시스템의 복잡성으로 인해 위험이 예상치 못한 곳에서 발생할 수 있기 때문이다. 금융 규제는 본질적으로 위기 예방에 초점을 맞추지만, 안타깝게도 위기는 당국이 주시하지 않는 곳에서 발생한다. 근본적으로 금융 시스템의 복잡성은 위험이 축적될 수 있는 무수한 영역을 만들어낸다.

금융 위기를 이해하려면 과거 사례 분석뿐만 아니라 금융 기관의 이익 극대화 추구 행위에도 주목해야 한다. 금융 기관은 허용 가능한 위험 수준 내에서 이익을 극대화하려는 경향이 있다. 쉽게 말해 파산하지 않는 선에서 최대한의 이익을 추구하려고 한다. 평상시에는 이러한 이익 극대화 행동이 유지되지만, 금융 시스템 전체가 불안정해지고 위기가 임박하면 금융 기관은 생존을 최우선 목표로 삼는다. 생존 모드에 돌입한 금융 기관은 행동 패턴을 급격하게 변화시켜 유동성 확보에 주력하고 중앙은행 준비금과 같은 안전하고 유동성이 높은 자산을 선호하게 된다. 하지만 이러한 행동은 뱅크런, 헐값 매각, 신용 경색 등 위기 상황에서 나타나는 부정적인 결과로 이어질 수 있다. 더 큰 문제는 이러한 행동이 법적으로 문제가 없어 규제하기 어렵다는 점이다. 금융 기관의 이러한 최적화 행동은 합리적인 경제적 선택으로 간주되지만, 위기 상황에서는 시스템 전체의 안정성을 위협하는 요인으로 작용할 수 있다.

AI가 개입하면

금융 시스템의 불안정성은 컴퓨터가 등장하기 이전부터 존재했던 문제다. 다만 기술 발전은 효율성 증대와 더불어 기존의 불안정성을 심화시키는 양면성을 보여왔다. AI 역시 이러한 패턴을 따를 것으로 예상되는 이유다. 구체적으로 AI는 다음 네 가지 채널을 통해 경제에 부정적인 영향을 미칠 것으로 분석된다.

• 잘못된 정보 채널: AI 사용자가 AI의 한계를 이해하지 못하고 과도하게 의존하면서 발생한다. AI가 제공하는 정보를 맹신하거나 잘못 해석해 의사 결정에 오류를 범할 수 있다.
• 악의적 사용 채널: 높은 자원을 가진 경제 주체들이 사회적 결과를 고려하지 않고 AI를 악용해 이익을 극대화하려 할 때 발생한다.
• 목표 불일치 채널: AI가 인간 운영자의 의도와 다른 목표를 추구하거나 예상치 못한 결과를 초래할 때 발생한다. AI 알고리즘의 복잡성과 불투명성은 이러한 위험을 더욱 증폭시킬 수 있다.
• 과점 시장 구조 채널: 소수 AI 기업이 시장을 지배하면서 진입 장벽을 높이고, 동질적인 위험 문화를 형성할 때 발생한다.

사실 금융 서비스 산업에서 AI 기술 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 조사 기관마다 차이는 있지만 파이낸셜 타임스의 보고에 따르면, AI 기술을 적극적으로 활용하려는 은행은 6%에 불과한 것으로 나타났다. 이는 신뢰성, 일자리 감소, 규제 등에 대한 우려 때문이다. 하지만 금융 산업은 경쟁이 매우 치열한 분야이므로, 스타트업 금융 기관과 일부 대형 은행이 AI 기술 도입을 통해 비용 절감 및 효율성 향상 효과를 누리고 있다면, 보수적인 기관들도 결국 이러한 흐름에 동참할 수밖에 없을 것이다. 금융 산업의 경쟁 환경을 고려할 때 AI 기술 도입은 피할 수 없는 흐름으로 보인다.

[해외 DS] AI 금융, '시스템적 리스크'의 새로운 뇌관? ②로 이어집니다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 경제정책연구센터(Centre for Economic Policy Research)로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.