오늘날 기술은 거의 모든 산업에서 핵심적인 추진력이 되었다. 기술의 현명한 사용은 그것이 소매업이던, e-커머스산업이던, 교육산업이던, 헬스케어산업이던, 혹은 금융산업이던, 그 어떤 산업이던 간에 성공에 필요한 핵심 요인이 되었다. 그 중 금융산업이야말로 최근의 기술적 성과에서 가장 큰 혜택을 보는 수혜업종 중 하나임이 분명하다. 오늘날 모든 금융 서비스와 업무는 금융 소프트웨어, 모바일 금융솔루션, 디지털 핀테크솔루션 등을 통해 편리하게 이루어질 수 있다.

2019년은 금융산업의 모습을 항구적으로 바꿔놓은 수많은 핀테크 트렌드를 목격한 한 해였다. 2020년도 그와 별반 다르지 않을 것이다. 이 글에서 우리는 2020년에 금융산업을 변화시킬 6대 핀테크 트렌드를 소개할 것이다. 그 6대 핀테크 트렌드는 다음과 같다.

1. 인공지능(AI)
2019년은--비록 성공적으로 안착하고 사업화된 사례는 극소수임에도 불구하고--인공지능 애플리케이션에 열광한 한 해였다. 2020년에는 인공지능이 더욱 많은 애플리케이션에 적용될 것이 분명하다.

인공지능기술은 리스크를 관리하고 부정행위를 찾아내는 데 효과적일 수 있다. 어떠한 부정거래도 그것을 찾아낼 수 있도록 금융기관에 경고를 줄 수 있다. 나아가 인공지능기술을 통해 고객 계정의 역대 데이터를 분석함으로써 고객의 계정이 위험한 상황에 처할 것인지도 예상할 수 있다.

인공지능은 인수업무 및 가격결정업무 모두에 있어서 (업무속도를 가속화하여) 그 처리시간을 줄여준다. 또한 인공지능기반 평가모델들은 고객의 신용리스크에 대한 즉각적인 평가를 통해 금융기관이 각 고객들에게 적합한 상품과 서비스를 제안할 수 있도록 도와준다. 요컨대, 인공지능은 고객에 대한 상품이나 서비스 제안의 전체적인 효율성을 높이고 전반적인 고객 경험(customer experience)을 제고하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

인공지능과 함께 머신러닝(machine learning)도 그 솔루션이 보다 향상된 전통적인 핀테크 분석기법으로 활용되고 있다. 현재 많은 고객대출 플랫폼은 반복적인 머신러닝 방법을 사용해 그 실적을 향상시키고 있다.

2. 음성인식기술 및 디지털 핀테크(Voice Technology & Digital Fintech)
음성제어기기의 수가 날로 늘어가는 추세를 보이고 있다. 콤스코어(Comscore)의 연구에 따르면, 2020년에 전체 온라인 검색의 약 50%가 음성기반이 될 것으로 전망된다. 구글조차도 ‘전체 구글 검색의 약 20%가 음성기반 검색으로 행해지고 있다’고 밝히고 있다.

이런 통계는 고객 경험을 제고하기 위해서는 모든 산업이 음성인식기술을 활용해야 하며 금융산업도 예외가 아닌 시대가 되었음을 잘 보여주는 것이다.

금융에서 음성기반 검색은 고객들이 예금계좌 개설 혹은 자금이체 같은 업무를 포함한 여러 금융서비스에 쉽게 접근할 수 있게 해준다. 뿐만 아니라, 음성기반 검색은 차별적이고 독특한 암호화를 가능케 하고, 자연어처리(NLP)기반의 보이스 어시스턴트(voice assistant: 음성안내 기기나 앱)와의 커뮤니케이션도 가능하게 해준다.

음성인식기술은 금융보안 강화에도 핵심 역할을 한다. 음성은 본인 인증 및 사용자의 금융데이터(금융정보) 보호에 보다 나은 수단으로 간주되기 때문이다. 성문기술(voiceprint technology)도 사용자의 음성을 확인하고 인증한다는 동일한 원칙에서 사용된다.

시티은행의 경우 2016년부터 이미 성문기술을 사용하고 있으며 좋은 반응을 얻고 있다. PwC에 따르면, 음성 검색은 비용 면에서도 효율적이다. PwC 보고서는 금융산업에서 음성 검색을 실행하면 30억 달러까지 어마어마한 비용이 절약될 수 있다고 밝혔다.

가까운 미래에 많은 디지털 핀테크솔루션 기업들이 보다 나은 고객 경험을 제공해주는 솔루션을 개발하기 위해 음성인식기술을 사용하게 될 것이다.

3. 블록체인(Blockchain)
금융산업에서는 지난 2년 동안 블록체인에 대한 많은 개념, 테스트, 그리고 시현이 있었다. 글로벌 컨설팅기업 액센츄어(Accenture)의 연구에 따르면, 현재는 금융기관의 90% 이상이 블록체인을 직접 사용하기보다는 그것의 여러 활용방안을 모색하는 단계에 머무르고 있다.

블록체인은 사용자가 자신의 거래내역을 안전하고 단순하게 유지할 수 있는 비트코인 같은 암호화폐로만 주로 알려져 있다. 그런데 블록체인은 금융기관이 보안 수준을 높이고 고객 경험을 제고하는데도 중요한 역할을 할 수 있다. 더욱이 블록체인은 금융기관의 외환거래와 결제 과정의 투명성을 높일 수도 있다.

4. 사이버보안(Cyber Security)
우리는 사이버 범죄와 위협 수준이 그 어느 때보다 높은 디지털시대를 살고 있다. 이 때문에 오늘날에는 사이버보안이 매우 중요해졌다. 금융기관은 개인적이고 민감한 정보를 다루기 때문에 언제나 사이버 범죄자들의 공격대상이 되는 산업이다.

어떤 금융기관도 사이버 공격을 100% 막아내는 것은 불가능하지만, 그 피해를 최소한의 수준으로 통제할 수 있는 적절하고 효과적인 계획은 갖고 있어야 한다.

금융기관은 최선의 지식과 관행을 공유함으로써 고객들이 여하한의 잠재적인 사이버 위협을 피할 수 있도록 해야 한다. 또한 사이버 범죄를 막기 위해 다음과 같은 기술적 조치들에 투자해야 한다.

 - 고객을 대상으로 한 사이버보안 교육의 실시
 - 고객이 자신의 데이터를 안전하게 지킬 역할과 책임이 있음을 이해시키는 일
 - 정부와 협력해 사이버보안 문제를 최우선과제로 처리하는 일 5. 로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation: RPA)
로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 통해 금융기관들은 고객의 챗봇(Chatbot)을 활용해 결제문의, 잔액문의 같은 우선순위가 낮은 고객들의 문의사항을 처리할 수 있다. 이는 금융기관 직원들의 시간을 절약해주며, 따라서 직원들은 보다 우선순위가 높은 일을 처리하는 데 전념할 수 있다.

이처럼 RPA기술은 금융기관의 생산성을 높여 줄뿐만 아니라 인적 오류율과 영업비용도 줄여준다. RPA가 정착되면, 사용자들은 어떤 인적 도움 없이도 자신의 신용카드 어플리케이션 프로세스에 신속한 결정을 내릴 수 있다.

로보틱 기술혁신이 아직 초기 단계인 것은 분명하지만, 은행 및 여타 금융기관들은 장기적으로 로보틱기술이 제공할 수 있는 모든 혜택들을 인지해야 하며, RPA기술을 이용해 보다 풍부한 고객 경험을 제공할 수 있도록 항상 준비하고 있어야 한다.

6. 빅데이터(Big Data)
금융기관에서는 매일 엄청난 양의 데이터가 생산된다. 그 양이 엄청나기 때문에 금융기관들은 자신의 강한 영역과 약한 영역을 구분하는 데 도움이 될 수 있는 여러 유용한 통찰(정보)들을 분류하고 추출해내기가 극히 어렵다.

그런데 빅데이터기술을 사용하면 금융기관들은 신용/직불카드 거래내역, 자금이체내역, ATM 출금내역 등 모든 금융데이터를 쉽게 추출해낼 수 있다. 이런 금융데이터를 통해 금융기관들은 미래의 경쟁력을 유지하는 데 핵심 역할을 하는 ‘정보기반 결정들’을 할 수 있다.

또 빅데이터는 금융기관이 고객을 보다 효과적으로 파악하는 데도 도움을 준다. 빅데이터는 금융기관이 고객들의 구매패턴, 매출관리 등에 대한 상세한 분석에 기초한 실시간 사업결정을 내리는 데 도움을 준다.

나아가 빅데이터는 부정행위 탐지, 보다 나은 마케팅, 고객의 피트백 분석, 상품의 교차판매 등에도 도움을 준다. 마지막으로 그러나 역시 중요한 것은, 빅데이터가 금융기관의 모든 내부 프로세스를 체계적으로 정리하고 현재 동향을 파악하는데 도움을 준다는 것이다. <끝>






















<참고> 시가총액 상위 관심 종목 : 삼성전자 SK하이닉스 NAVER 삼성바이오로직스 현대차 LG화학 현대모비스