일본산업뉴스요약

금융과 AI의 조합, 핵심 업무에도 활용
상장 예측 및 보험 심사

금융업계의 핵심 사업에서 인공지능(AI)를 활용하는 움직임이 확대되고 있다. 해외의 외환 거래에서는 초고속 자동 거래뿐만 아니라 딥러닝(심층학습)을 통한 상장 예측 및 효율적 거래를 실현하기 위한 방안으로 AI가 활용되기 시작하고 있다. 손해보험회사들도 기업용 보험 인수 판단에 AI를 이용해 기업의 신용 능력을 분석하고 있다. AI의 활용은 업무 효율화 등을 통한 비용 절감뿐만 아니라 금융 서비스의 생산성을 향상시킨다.

-- 역할 분담으로 생산성 높아져 --
해외의 외환 거래에서는 뉴스를 즉시 텍스트 분석해 초고속으로 자동 매매하는 ‘알고리즘 거래’에 AI가 이미 폭 넓게 이용되고 있다. 최근에는 과거의 외환 상장과 시장∙경제 지표 관계를 AI에게 학습시켜 보다 중장기적 상장 예측에 활용하는 사례가 눈에 띄고 있다.

-- ‘사람보다 우수해’ --
최근 화제를 불러일으킨 것은 홍콩에 거점을 둔 Ortus Capital Management의 AI이다. “마이너스 금리에서 엔고가 진행된다”. 2016년 1월 말, 이 AI는 일본은행이 엔고 시정을 위해 도입한 마이너스 금리 정책으로 일본의 금융 환경이 일본은행의 의도와는 달리 ‘실질적으로 긴축될 것’으로 예측했다. 이에 오투스 캐피탈 매니지먼트는 엔 보유량을 신속하게 늘려 실제로 10엔 가까이 엔고∙저달러가 이어지던 2016년 2월에 큰 수익을 얻었다. 조우 최고투자책임자는 “비전통적인 금융 정책 아래에서도 정확한 예측이 가능, 기존의 스트래티지스트(Strategist)보다 우수하다”라고 말한다.

싱가포르 거점의 Ensemble Capital가 1월에 가동한 AI의 심층학습 대상은 주가와 자원 가격, 투자자들의 매매 동향 등 트레이더가 참고하는 것들과 동일하다. 하지만 AI는 “변화율과 비율 등 사람이 알아낼 수 없는 수치 및 일부 측면을 통해 분석한다”(오가키(大柿) CEO)

그 결과 상장의 방향성뿐만 아니라 가격 폭이나 확률도 계산할 수 있다. 앙상블캐피탈은 이러한 예측을 바탕으로 일정 조건에서 발동하는 통화 옵션 거래를 도입해 수익의 최대화를 목표로 하고 있다.

런던에 본거지를 둔 Man Group은 작년 12월부터 거래를 중개하는 브로커 선택에도 AI를 활용하고 있다. 주문 가격과 약정 가격의 차이(Slippage)는 업자 마다 시시각각으로 다르지만 지금까지는 분산 발주로 인해 가격이 평균화되었다. AI는 축적된 대량의 데이터를 순차적으로 학습해 이 차이가 최소화될 가능성이 가장 높은 업자를 자동으로 선택할 수 있다. 만그룹의 구메(久米) 퀀트 에반젤리스트(Quant Evangelist)는 “거래 가격을 낮춤으로써 보다 기동적인 자산 운영이 가능하게 되었다”라고 말한다.

트레이더라는 직업은 가까운 미래에 현장에서 사라져버릴 수도 있을 것이다. 금융정보학 전문의 이즈미(和泉) 도쿄대학원 교수는 ‘영감을 떠올리는 것’이나 ‘탐색하는 능력’은 사람이 AI보다 우수하다고 지적. “앞으로 20년 간은 사람과 AI의 협업이 추진되는 단계이다”라고 전망한다. 하지만 AI의 존재감은 시장에서 더욱 높아지게 될 것이다.

-- 하루에서 5분으로 --
보험업계에서도 업무 핵심 영역에 AI가 도입되기 시작하고 있다. 손해보험재팬 니혼코아(日本興亞)는 기업의 신용 능력을 AI로 분석해 보험 인수를 판단하는 시스템을 도입. 하루 정도 걸리던 심사 시간을 5분으로 단축할 수 있게 된다. 6월부터 시험 운용되며 2019년에 본격적인 도입을 목표로 하고 있다.

대상은 기업 거래 책무 불이행 등을 보상하는 ‘거래 신용 보험’. 제조사가 거래처로부터 외상 매출금을 회수할 수 없을 경우 등에 대비한 상품이다. 기존에는 대상 기업이 안고 있는 리스크를 파악하기 위해 전문가가 모든 거래처의 재무 내용 등을 분석했다.

AI는 기업의 거래 규모 등 약 2천만 건의 데이터를 학습한다. 손해보험 니혼코아의 가네모리(金森) 치프 언더라이터는 “전문 노하우를 전국 7천 명의 영업직원들과 공유한다면 판매력을 강화할 수 있을 것이다”라고 기대감을 나타냈다.

은행 융자에서도 인터넷 전용의 소니은행이 10일부터 주택 담보 대출의 가심사에 AI를 활용하기 시작했다. 2~6일 걸리던 심사 시간을 1시간으로 단축. 바로 심사 결과를 알고 싶다는 고객의 요망에 부응에 융자를 늘려나가려는 목적이다.

▶ 금융권에서 확대되고 있는 AI의 활용 사례
- 지분(じぶん)은행: 달러와 유로 등 5개 통화의 가격 변동을 예측해 자동으로 적립
- 미즈호 FG: 기계학습을 이용해 금리 급등 및 주가 급락 리스크를 관리
- 손해재팬: 약 2,000만 건의 데이터를 통해 기업의 신용도를 5분만에 판단
- 노무라증권: 방대한 거래 데이터에서 자동으로 이상을 감지

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