증권 19개사 CEO “로보 자산관리 중점…AI 활용 내부통제 강화” [K금융, AI 혁명 속 길을 찾다]

[한국금융신문 정선은 기자] 국내 19개 증권사 CEO(최고경영자)들은 AI(인공지능) 최우선 활용 분야로 로보어드바이저 기반 자산관리 확대를 꼽았다.

금융권 내부통제(컴플라이언스) 및 감사에서 AI를 적극적으로 활용할 필요가 있다는 의견도 전체의 3분의 1 비중을 차지할 만큼 상당히 컸다.

3일 한국금융신문은 2025년 창간 33주년 기획으로 금융권 사령탑들의 AI 활용 현황과 전망에대한 ‘K-금융, AI 혁명 속 길을 찾다’ 설문조사를 실시했다.
설문조사에는 총 85개사 금융 CEO가 참여했으며, 증권사는 19개사(미래에셋증권, 한국투자증권, KB증권, 메리츠증권, 하나증권, 신한투자증권, 키움증권, 대신증권, 교보증권, 유안타증권, 현대차증권, IBK투자증권, iM증권, 우리투자증권, LS증권, SK증권, 한양증권, 토스증권, 카카오페이증권, 이상 자기자본 순) 사령탑이 응답했다.

AI 테크 기업과 손 잡는 증권사들

전체 금융업권 공통으로 주어진 객관식 13개 문항에 대해 설문을 실시했다. '현재 업무/사업 AI 활용 수준'(질문 1번) 관련해서 증권사 대표들은 '10~20%대' 활용 중이라는 응답이 73.7%에 달했다. 기타 '5% 미만'도 나왔다. 아직 전반적으로 AI 활용이 미미했다.

반면, 질문 2번 '향후 희망하는 AI 활용 수준'에 대해서는 '50~60%대' 응답이 절반 가까운 47.3%로 1위였다. 이어 '70~90%대'도 31.6%로 높았다. AI 활용에 대한 현실과 기대에 격차가 컸다.

질문 3번 'AI 활용에 가장 중점을 둔 분야, 투자계획이 큰 분야'는 증권업 본원적인 업무 측면에서 로보어드바이저 투자자문/일임 서비스, 비대면/디지털 자산관리(26.2%) 응답이 1위였다. 인프라 측면에서 내부 업무 로보프로세스 자동화(RPA)(19.3%)가 2위로 추격했다.

질문 4번 '금융권 AI 도입에 따른 긍정적 기대 효과는?'에 대해 증권 CEO들은 업무 효율성 제고, 생산성 향상을 각각 39.5%, 31.6%로 선택했다. 둘을 합치면 70%를 넘는다. 내부통제 및 보안 강화(7.9%) 응답도 눈에 띄었다. 기타에 고객 편의성 증대가 기대된다는 의견도 제시됐다.
이어 '금융권 AI 도입에 따라 발생할 수 있는 부정적 영향은'(질문 5번)의 경우, 기술적 한계 및 신뢰성 리스크를 28.9%로 가장 경계했다. 알고리즘 편향성 가능성(21.1%)도 응답률이 높았다. 시스템적 결함 및 오류, 결정(decision)에 대한 책임 소재 문제도 각각 15%대였다.

질문 6번 '금융권 AI 도입 시 경영상 애로사항' 관련해서는, AI 기술/활용 전문인력 부족, 인프라 구축 등 막대한 투자재원 확보 어려움이 각각 31.6%, 26.3%였다.

'금융권 AI 활용 활성화를 위한 법/제도 필수요건은?'이라는 7번 질문의 경우, 금융과 IT 결합 산업 관련 규제 정비/안착 필요(39.4%)가 1위로 꼽혔다. 동시에, 규제 샌드박스 활성화 등 AI 적극적 활용 위한 규제 완화(31.6%)도 요구됐다.

질문 8번 '금융사고 방지, 내부통제 및 감사 대상 AI 활용도는?'에 증권사 CEO들은 AI 기술 활용 유용성이 기대되나 시기상조(52.6%)라는 의견이 과반이었다. 하지만, 적극적 도입 권고 및 휴먼 배제 필요(31.6%)도 적지 않은 응답률로 추격해 눈에 띄었다.

질문 9번 생성형AI 활용 등을 골자로 한 '금융분야 망분리 개선 로드맵(2024년 8월)에 대한 평가는?'의 경우, IT 인프라 유연성 증가와 디지털 혁신(31.6%) 응답이 다수였다.

또, '유효한 AI 투자방식에 대한 견해는?'(질문 10번)에 대해, 외부 IT/테크 및 AI 기업과의 제휴 확대(42.1%)를 현실적인 모델로 최다 지목했다.

질문 11번 'AI 글로벌 동향 이슈 관심사'에 대해 AI를 통한 생산성 제고, 효율성 극대화 사례(68.4%)를 가장 많이 꼽았다. 실질적인 AI 활용에 주목하고 있다고 볼 수 있다.

이어 질문 12번 'AI 시대 요구되는 금융권 인재상'의 경우, 데이터를 해석할 수 있는 문해력(리터러시)(63.2%)에 대한 수요가 가장 높았다. 이어 IT/컴퓨팅 기술 역량, 고객 니즈를 타깃팅하는 마케팅 역량도 각각 15.8%였다.

질문 13번 'AI가 향후 금융권에 끼칠 파급력과 영향력은?'에 대해서는 인간-기계 협업 시너지 및 인간의 AI 활용성 진화(68.4%)라는 긍정적 예상이 우세했다. 반면, 예단하기 어렵고, 긍정적-부정적 미래가 모두 가능하다(26.3%)는 의견도 적지 않았다.

“금융 데이터 선두주자가 되고 싶다”

주관식 5개 문항에 대해서는 일부 증권사 CEO들이 무기명으로 응답했다.

질문 1번 AI 업무 조직 구성과 인력배치 관련, 대형사들은 외부 AI/빅데이터 전문가 영입과 기술 기업과 제휴 등에 속도를 냈다. 상시 채용도 부각됐다. AI 거버넌스 수립과 운영 등 전략 측면도 힘을 실었다. 반면, 소형사의 경우 디지털 유관 조직에서 AI 관련 업무를 맡았다.

A 증권사 대표는 "산학협력을 통해 우수인재 발굴 기회를 지속적으로 만들어 나가고 있다"며 "외부 교육업체를 통해 실습 위주의 AI 전문 과정을 임직원들에게 제공 중이다"고 말했다.

B 증권사 대표는 "금융데이터 분석가를 양성할 계획이며, 생성형 AI를 기반으로 하는 다양한 금융 서비스 연구 개발을 추진하고 있다"고 말했다.

AI 기반 주요 사업/프로젝트, 상품/서비스(질문 2번)에 대해서는, 맞춤형 투자정보 서비스 제공 및 자산관리가 키워드로 꼽혔다. 고객 서비스 영역에서 퇴직연금 로보어드바이저 활용이 대표적이다. 또, 상담 영역에 AI 챗봇, 내부 업무효율화 영역에 음성텍스트변환(STT) 기반 AI 콜센터 등이 해당된다.

C 증권사 대표는 "비대면 업무상담 챗봇, 맞춤형 금융 리포트 제공 등 양방향(Two-way) 서비스를 제공하고자 한다"며 "궁극적으로 PB(프라이빗 뱅커) 수준 고객 응대 제공을 목표로 단계적 로드맵을 수립 중이다"고 말했다.

D 증권사 CEO는 "AI를 이용해 미래의 B2B(기업간 거래) 계약을 만들어낼 수 있도록 모듈화하고, 활용 레퍼런스를 만들어가고 있다"고 제시했다.

AI를 사업기회로 활용할 수 있는 핵심 분야(질문 3번)의 경우, AI 기반 초개인화 자산관리에 한 목소리를 냈다.

E 증권사 대표는 "AI 기술을 활용해 고객자산을 정확하게 분석하고 시뮬레이션을 통한 객관적인 정보 가공이 가능함에 따라, AI를 데이터 분석, 상담 서비스, 투자 전략 수립 및 실행, 금융상품 추천 등 고객 맞춤형 서비스에 집중 적용할 계획이다"고 말했다.

이어 그는 "빅데이터 분석을 통해 최적의 투자 전략을 도출하고, AI 기반 실시간 포트폴리오 관리 등 세밀화된 효율적인 금융 서비스를 제공하고자 한다"고 말했다.

주관식 질문 4번인 AI 관련 글로벌 투자업계 동향에서 주목하는 키워드는 기술력 향상과 효율적 인프라 등을 꼽았다.

F 증권사 대표는 “딥시크(DeepSeek)의 출현으로 인한 초거대언어모델(LLM) 개발 트렌드 변화에 관심을 두고 있다”며 “금융사 입장에서 오픈AI의 GPT 수준의 상용 LLM 기술을 자체 확보하는 게 요원할 것이라는 막연한 격차를 느꼈는데, 시장 전반에 후발업체 관점에서도 충분히 가능할 수 있다는 기대감이 형성되고 있는 게 체감된다”고 말했다.

G 증권사 CEO는 “글로벌 금융업계에서 최근 주목하는 이슈는 AI 기반 금융 에이전트(Agent)”라고 강조했다.

H 증권사 대표는 “생성형 AI가 단연 키워드이고, AI 기반 투자 자동화, AI 윤리 및 규제, 금융사기 탐지, AI 리스크 관리 등이 주요 이슈로 떠오르고 있다"고 말했다.

질문 5번 ‘AI 활용에서 어떤 선두주자가 되고 싶은가?’에 대해서는 I 증권사 CEO는 “디지털 투자 혁신 선두주자가 되고 싶다”고 말했다.

그는 “AI 기반 금융 데이터 분석이 정교해질수록 고객 맞춤형 투자 솔루션 정확도가 높아지고, 투자 효율성과 고객 만족도를 극대화하는 결과로 이어진다”며 “결국, 초개인화 금융 서비스가 강화될수록 고객 경험이 혁신적으로 개선되고 금융시장 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것이다”고 제시했다.

J 증권사 대표는 “금융 데이터의 선두주자가 되고 싶다”고 했다. 그는 “LLM은 압도적 자원을 투자하는 빅테크(Big tech)의 모델을 활용하는 것이 현명하지만, 잘 구축된 데이터 파이프라인과 폭 넓게 적재된 데이터는 쉽게 따라만들 수 있는 게 아니다”며 “차별화를 바탕으로 적재할 수 있는 데이터와, 이를 이용한 서비스를 개발해서 기술적 진입장벽을 구축하고 싶다”고 말했다.

정선은 한국금융신문 기자 bravebambi@fntimes.com