[테크M=정유신 서강대 기술경영대학원장 겸 핀테크지원센터장]

지난해 금융시장에선 간편 결제, 로보어드바이저, P2P 대출, 크라우드펀딩 등 핀테크가 활발했고, 비트코인 같은 새로운 디지털상품도 급성장세를 보였다.

올해에는 권역별로 다양한 핀테크와 핵심 지능정보기술, 예컨대 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등의 융합이 본격화될 전망이다.

우선 빅데이터와의 융합이다. 빅데이터는 21세기의 석유라 불릴 정도로 핵심 분야지만, 핀테크 관련해선 그동안 개인정보보안 이슈에 묶여 기술개발과 활용이 제한적이었다.

그러나 이젠 핀테크에서도 빅데이터 활용경쟁이 본격화될 가능성이 높다. 특히 올해부터 유럽에서 도입하기로 한 결제서비스지침(PSD2)이 경쟁의 도화선이 될 전망.

이 지침은 당사자 동의에 따라 소비자 금융정보 이전을 허용함으로써, 소비자 편익을 높일 수 있는 다양한 금융서비스를 유도한다는 게 핵심 내용이다.

미국에서도 이런 움직임이 구체화되고있는 점 등을 고려하면, 향후 글로벌 시장에선 갈수록 빅데이터 활용경쟁이 본격화될 것임에 틀림없다.

우리나라도 빅데이터가 금융 혁신성장의 핵심이슈인 점을 감안하면 향후 이에 대한 정부의 적극적 규제완화와 핀테크 업계에서의 빅데이터 구축과 활용이 화두가 될 전망이다.

이미 세계 각국의 중앙은행들은 4차 산업혁명 시대를 맞아 빅데이터 활용을 서두르고 있는 상황. 빅데이터를 통해 그동안 정책결정시, 기존 통계나 설문조사가 놓쳤던 흐름을 잡아낼 수 있다고 한다. 예컨대 미국의 뉴욕연방은행은 2016년 4월부터 ‘나우캐스팅’이란 모델을 통해 성장률을 예측하고 있다.

빅데이터 기술을 사용해 고용, 물가, 수출입, 금리, 환율 등을 관찰하면서 1주일 단위 GDP전망치까지 계산한다고 한다.

어느 분야에 활용될까. 전문가들은 ‘한마디로 빅데이터를 이용하지 않는 분야는 없을 것’이라고 단언한다. 하지만 빅데이터의 영향력이 특히 클 분야 하나를 꼽는다면 보험일 것이다. 빅데이터 활용으로 서비스의 효율을 혁신적으로 높일 수 있기 때문이다.

기존 보험은 과거 서류상의 데이터에 기초해 위험을 계산, 같은 요율을 적용했지만 이제는 스마트폰, 웨어러블 기기를 이용해 보험가입자의 실시간 데이터를 보험료 산정에 쓸 수 있다.

동일한 무사고 운전이라 해도 운전습관이 계속 안전운전이면 보험료를 깎아주고 끼어들기, 과속으로 좋지 않으면 보험료를 올릴 수 있단 얘기다. 이는 보험의 효율성 증대 효과뿐 아니라 안전운전의 생활화 등에도 도움이 된다.

둘째, 인공지능과의 융합이다. 특히 활용도가 높은 분야는 결제에서의 부정거래검사. 신용카드와 체크카드의 부정거래 방지가 주목표다. 지금까진 사람이 부정거래 모델을 구축했지만, 대규모 데이터 처리능력이 부족했고 또 새로운 유형의 부정거래가 발생하면 모델 수정에 시간이 걸리는 문제점도 있었다.

그러나 이젠 인공지능을 통해 단시간에 부정거래의 특징과 유형을 파악해낸다. 수많은 거래를 리얼타임으로 검사할 수 있고, 새로운 부정거래 유형에 대한 모델수정도 그만큼 신속하다.

현재 아메리칸익스프레스와 비자가 핀테크 업체와의 제휴를 통해 적극 활용하고 있다. 비자의 통계에 의하면 이 모델의 활용으로 연 20억 달러에 달하는 부정거래를 방지할 수 있었다고 한다.

단어 간 관계를 학습해 문장과 말의 의미를 파악하는 인공지능도 활용속도가 빨라지고 있다. 우리나라에서도 많이 알려진 챗봇(Chatbot)이 대표적인 모델이다.

챗봇은 고객이 입력한 문자나 음성을 인공지능이 인식해 고객질문에 자동으로 답하는 기능으로 SNS 메신저, 전화, 스마트폰 스피커 등 이용자의 다양한 매체에 대응한다.

어떤 기능까지 할 수 있을까? 우선 계좌잔액이나 신용카드 이용액 등을 확인한다든지 신용카드 결제와 송금 등 간단한 금융거래는 이미 대형은행들 중심으로 활용되고 있고 조만간 빠르게 확산될 것으로 보인다.

나아가 고객의 가계장부나 자산관리에 도움을 주는 챗봇도 등장하고 있다. 현재 고객이 제공한 재무정보와 고객특성을 기초로 보다 이익이 되는 신용카드 활용법에서부터 주택대출의 조기상환 방안, 자산운용상품 제안에 이르기까지 다양한 활용방안이 검토되고 있다.

뱅크오브아메리카는 스마트폰에 내장된 전용 앱을 이용하는 대화형 챗봇 ‘에리카’를 개발했다. 고객은 문자나 음성을 통해 에리카와 대화할 수 있는데, 에리카의 대답은 대단히 자연스러워 마치 살아있는 사람과 대화하는 것 같다고 한다. 영업뿐 아니라, 백오피스 업무에도 인공지능 기술 활용이 가능하다.

소위 RPA(로보틱스 프로세스 오토메이션)로 불리며 직원이 컴퓨터에서 행하는 작업절차를 소프트웨어로 개발, 자동화 하는 기술이다. JP모건체이스는 법인대출계약서 내용을 자동 확인하는 COIN이란 기업과 제휴해 연 36만 시간 걸리던 작업시간을 단 몇 초 만에 끝내는 엄청난 효과를 올리고 있다고 한다.

앞으로 우리 핀테크 업계도 인공지능을 활용한 서비스 출시가 활발해질 것으로 기대한다. 뱅킹부문에선 현재 챗봇을 통해 일반상담을 하고 있지만 점차 가계장부, 자산관리 등 서비스 다양화를 시도할 것으로 보인다.

자본시장에선 로보어드바이저를 주목할 만하다. 가장 일찍 시작해 빠른 성장세를 보이고 있는 미국은 2010~2016년 연평균 성장률이 무려 50%에 달한다. 2016년 기준 3000억 달러(약 330조 원)의 시장규모에 운용업체는 150여개나 된다. 일본, 중국에서도 관심이 커지고 있다.

일본 노무라증권도 로보어드바이저로 퇴직연금운용 시장에 뛰어들고 중국도 2016년 RA 수익률이 대부분의 지수수익률을 웃돌아 화제가 된 바 있다.

자본시장의 글로벌 경쟁력 제고를 위해선 대형증권사뿐 아니라 로보어드바이저 육성을 적극 고려할 만하다. 경쟁력만 있으면 소규모 업체로도 세계를 제패할 수 있기 때문. 따라서 정부는 보다 전향적으로 로보어드바이저의 비대면 거래 규제를 완화해줄 필요가 있다.

셋째, ‘20세기가 인터넷이라면 21세기는 블록체인’이라고 한다. 또 지금 시장을 뒤흔들고 있는 가상화폐도 따지고 보면 그 배경에 블록체인이 있기 때문이다.

그만큼 블록체인이 경제와 시장구조를 통째로 바꿀 수 있는 혁명적 파워가 있단 얘기다. 핵심은 블록체인의 위·변조 보안능력이다. 블록자체가 거래의 위·변조 위험을 제거할 수 있기 때문에 헤드쿼터(CPU) 또는 제 3자 검증비용이 불필요하다.

특히 다가오는 사물인터넷 시대엔 사물간의 금융거래도 엄청 늘기 때문에 거래비용 축소가 필수다. 정부는 블록체인 적극 육성방침을 내세웠다. 최근 금융업계도 관심이 높아지고 있다.

삼성카드, 현대카드, 롯데카드 등 주요 카드사들이 블록체인 기술을 적극 도입하고 있고, KEB하나은행 등은 해운물류 블록체인시스템 컨소시엄까지 구축해 활용범위를 더욱 확대하고 있다.

하지만, 글로벌 금융업계의 블록체인 활용속도는 훨씬 빠르다. 따라서 R3 프로젝트, 비자마스터의 블록체인 기반 기업결제서비스 출시 등 글로벌 경쟁이 갈수록 거세지고 있는 만큼, 우리나라도 금융권의 내부 인센티브 제공, 핀테크 업체와의 적극적 협력 등 보다 전향적인 대응이 필요하다.

블록체인은 글로벌 시장도 아직 초기단계인 만큼, 적극적인 서비스개발 노력은 향후 시장의 우위확보에 그만큼 유리할 수 있다. 또한 가상화폐에 대한 실수요 창출 등 가상화폐 시장에서의 글로벌 주도권 장악에도 보탬이 될 수 있다.

<본 기사는 테크M 제58호(2018년 2월) 기사입니다>