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금융 분야의 생성형 AI 활용 관련 보고서 발표 원문보기 1
- 국가 국제기구
- 생성기관 OECD
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2023-12-15
- 등록일 2024-01-02
- 권호 255
○ 최근 금융 분야에서의 AI 활용이 증가하고 있으며, AI 혁신 속도의 상승과 컨텐츠 생성 역량의 증진으로 해당 분야에 대한 관심이 빠르게 높아지고 있음
- ChatGPT-4나 Bard와 같이 대화형 챗봇 솔루션은 '고유한(original)' 것의 창조 가능성을 가능하게 했으며, 단순히 패턴 검증, 분류 및 예측에 주로 활용되던 전통적인 AI 활용 방식에 큰 변화를 가져옴
○ 생성형AI의 사용자 친화성과 직관적인 인터페이스는 수요 측면의 도입을 촉진했으며, 금융을 비롯한 여러 분야에서의 효율성 향상을 가져오지만 동시에 위험관리를 위한 정책적 행동도 필요해짐
- 금융 분야 AI 활용의 인기가 급격히 높아지긴 했지만 시작부터 끝까지 인간의 개입없이 완전히 생성형 AI를 활용하는 것은 아직 개발 단계에 머물러 있음
- 금융 분야의 느린 도입은 해당 분야가 많은 규제를 받는 분야라는 점과 허위 또는 기망하는 결과, 그리고 소비자가 경험할 수 있는 부정적 영향의 높은 위험성 때문임
○ 금융분야의 AI 도입은 금융 시장에 이미 존재하는 위험을 증폭시킬 뿐만 아니라 새로운 도전 및 위험을 야기할 수 있음
- AI 모델은 의도적, 비의도적인 편향 및 차별을 야기할 수 있으며, 웹에 존재하는 편견 및 부정성을 영구히 지속시킬 수 있음
- 모델 학습에 있어 데이터의 근본적인 역할을 고려해보면 생성형 AI의 위협은 대부분 데이터 관리 및 거버넌스와 관련이 있음
- 생성형 AI의 위험은 '환각(halluciation)'이나 다른 형태의 속임수 및 허위정보, 역정보 등 모델이 생성하는 결과의 품질과 안정성과 관련된 위험임
○ 정책결정자들은 혁신을 지원하는 동시에 금융 분야 참여자들이 안전하게 보호받고, 금융 시장의 서비스 및 제품 공급이 공정하고 질서있으며 투명하도록 해야 함
- 이를 위해 생성형 AI 및 기타 AI의 활용으로 등장하거나 악화되는 금융분야 위험에 대한 보호를 강화할 필요가 있으며, 이는 다음과 같은 분야들을 포함함: 편견/차별의 위험을 극복하기 위한 데이터 거버넌스 강화, 투명성 강화 및 필요에 따른 공개 기준 설정, 모델 거버넌스 및 책임성 메커니즘의 강화 등
