"AI가 기업 금융 부문에 향상된 의사 결정을 위한 기반을 닦아"
AWS, 아마존 머신러닝 예측 시스템 통해 최대 50% 더 정확한 예측 제공
"미국 기업들, 의사결정에 AI 미활용으로 연간 4조 이상의 수익 놓칠 가능성
소비자와 기업, AI 더 많이 사용하기를 원하지만 임원들 생각은 달라

 

(출처=셔터스톡)

인공지능(AI)이 금융 분야에서도 탁월한 예측 능력을 인정받고 있다.

지난 13일 자, 애널리틱스 인사이트에 “금융 분야 인공지능: 우리는 먼 길을 왔습니다!”란 제하의 글을 쓴 기고자 ‘아포르바 벨라푸(Apoorva Bellapu)’는 현재 금융 전문가들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나로 예측을 꼽았다.

대부분 부정확한 데이터가 문제라고 지적한 그는 금융 전문가들의 그런 고민은 향후 사라질 것으로 전망했다. 그 이유는 인공지능과 머신러닝 등의 첨단 기술 때문이며 앞으로 재무 전문가들은 최상의 데이터를 얻기 위해 수동 방법론에 몰두하는 일 따위로 고심하지 않을 것이라고 덧붙였다.

“AI가 어떻게 금융계를 더 나은 방향으로 변화시켰습니까?”란 질문에 아포르바는 AI가 기업의 금융 부문에 향상된 의사 결정을 위한 기반을 닦았기 때문이라고 답했다.

금융 예측 기술은 예측과 실제의 숫자 차이를 좁혔고, 자동화의 위험을 줄여서 금융 전문가들은 정확한 결과를 도출할 수 있게 됐다는 것이다.

아포르바는 AI와 머신러닝(ML)이 금융 분야에서 보유하고 있는 엄청난 잠재력을 고려해볼 때, 기업이 비용을 줄이고 효율성을 배가하기 위해 지능형 AI와 ML 솔루션을 도입하는 것은 이상적이라고 전망했다.

수요 예측에 탁월한 자문 역할

오늘날 기업은 분야를 막론하고, 인공지능을 사용해 제품 수요, 또는 금융 실적 등의 향후 비즈니스 성과를 정확하게 예측하는 데 주력하고 있다. 자사에 충성스러운 고객의 일련의 판매 실적을 데이터로 정리할 수 있다면 AI는 충분히 그 고객의 판매 수요를 예측해낼 수 있다.

지난해 1월 30일 자, 포브스는 아마존처럼 수익을 통제할 수 있는 기업은 거의 없으며, 특히, 아마존 웹서비스(AWS)가 이 회사에 얼마나 중요한지 보여주는 사례가 전반적인 매출 증가세 둔화에도 불구하고 AWS의 영업이익 개선이라고 평가했다.

아마존 웹서비스(AWS)는 ‘아마존(Amazon)’의 대표적인 머신러닝 예측 시스템 ‘아마존 포어캐스트(Amazon Forecast)를 통해 시계열 데이터와 제품 기능, 매장 위치 등의 변수를 종합해 최대 50% 더 정확한 예측을 제공할 수 있는 것으로 알려져 있다.

이는 CEO와 같은 의사결정권자에게 매우 효율적인 판매 수요 예측을 가능케 한다.

또 아마존 포어캐스트는 매출, 경비, 현금 흐름 등의 주요 금융 지표를 예측하는 기능도 갖추고 있다. 아울러 모든 금융 데이터가 통합 처리되면 CEO의 웹서비스 콘솔에 예측 정보를 그래프로 보여준다.

91.6% 기업. AI 의사 결정 필요해

불확실성의 시대에 AI는 수요, 판매, 금융 등 기업의 모든 의사 결정에 큰 자문 역할을 하고 있고, 많은 기업이 AI 채택을 서두르고 있다.

지난 8일 자, 파이낸셜 버즈(Financial buzz)에 실린 ‘AI시그널’보고서에 따르면, 미국 기업들은 의사 결정 과정에 AI를 활용하지 못해 연간 4조 2,600억 달러 이상의 수익을 놓칠 가능성이 크다.

이 보고서는 또한 포춘지 선정 500대 기업의 최소 2조 8,400억 달러의 수익이 2020년의 의사 결정과 관련이 있음을 발견했다.

뿐만 아니라 1,000명의 C급 임원이 참여한 글로벌 보고서에 따르면 95.7%의 비즈니스 리더들도 AI 의사 결정 확대가 의사 결정을 변화시킬 것으로 믿고 있다는 것이다.

응답 기업의 91.6%가 “기업이 AI를 활용해 의사 결정을 강화해야 한다.”라고 응답했고, “기업의 79.3%는 이미 AI를 활용해 의사 결정을 하고 있는 것”으로 나타났다.

시그널 AI의 CEO ‘데이비드 베니그슨(David Benignson)’은 보고서에 대해 “글로벌 기업 임원들은 과거보다 더욱 시간에 쫓기지만 효율적인 의사 결정 도구를 갖고 있지 않다.”며, “AI는 경영진 수준에서 의사 결정을 위해 데이터에 필요할 때 액세스할 수 있고, 이를 바탕으로 자신 있는 결정을 내릴 수 있다”고 강조했다. AI 시그널은 AI 알고리즘 분석을 통해 종목별 매매 신호를 알려주는 서비스다.

AI 의사 결정에 임원들은 부정적

미국의 기술전문 매체 벤처비트(VentureBeat)는 지난 9일 기사에서 금융 분야의 AI의 미래를 다음과 같이 전망했다.

금융에서 AI의 채택은 디지털 네이티브(디지털 환경에서 자라난 세대)에 의해 촉진되고 있으며, 마침내 기술 솔루션이 AI/ML의 가능성을 실현하고 있다.

금융 외에도, 다른 많은 사업 영역들이 예측 능력을 향상시키고 의사 결정을 유도하기 위해 AI의 도입을 준비하고 있다. 실제로, AI 자동 판매 예측은 영업 리더들의 시간을 줄여주고, 마케팅팀이 잠재 고객을 발굴하고 브랜드 구축을 위한 메시지 연마에 집중할 수 있게 했다는 분석이다.

재무 분야의 AI는 예측 정확도를 높이고 더 나은 비즈니스 결과를 얻기 위해 동료와의 협력과 가치 있는 작업을 실행할 시간을 확보해준다. 이는 AI/ML 기반 솔루션이 있으므로 가능하다.

AI는 금융을 위해 더욱 정확한 예측을 보장하고 이상 징후를 탐지, 데이터 정확성에 대한 재무 전문가의 주요 관심사를 해결해주었다. 일례로, 기존의 FP&A 팀이 부정확한 데이터로 인해 수백 시간을 쏟아부어 만든 예측 결과를 AI는 매우 짧은 시간에 만들어냈다.

그럼에도 불구하고, AI 의사 결정 채택에는 아직도 기업 내부에서 찬반 의견이 엇갈리는 것으로 알려졌다.

IT 및 컴퓨터 네트워크 생산 기업‘쥬니퍼 네트워크(Juniper Networks)’가 지난 4월에 700명의 IT기업 리더들을 대상으로 한 설문 조사에 따르면 AI 채택을 둘러싼 두려움, 불확실성, 의심이 조직에 흥분, 낙관, 검증된 결과를 가져다주고 있는 것으로 조사됐다.

다시 말해, 소비자와 기업 모두 인공지능(AI)을 더 많이 사용하기를 원하지만 많은 임원의 생각은 다른 것으로 조사된 것이다.

주니퍼에 따르면 전체 응답자의 95%가 AI를 일상 업무, 제품 및 서비스에 포함하면 조직이 이익을 얻을 것으로 믿고 있다. 그러나 현재 C급 리더 중 6%(총 조사 대상 163명)만이 조직 전체에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 채택한 것으로 조사됐다.

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com 

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