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사진=한경DB



요즘 증권맨들이 농담 반 진담 반으로 "인공지능(AI) 때문에 자리를 잃을까 개인파산조회 걱정된다"고 말한다. 그러면서도 "AI 없이는 일도 못 하겠다"고도 한다. AI 때문에 직업을 잃을 수 있다는 위기감을 느끼면서도, 사용 안 할 수도 없게 된 것이다. 투자자 입장에서는 증권사가 AI 활용해 제공하는 서비스 덕분에 투자가 쉬워지고 있다.

"업무량 절반으로 줄어"…서류·데이터 정리 순식간에 '뚝딱'
치킨창업 금융투자업계에 따르면 최근 업무 현장에서 AI를 활용이 늘어났다. 증권가에선 "업무량이 절반 수준으로 줄었다"는 말도 나온다. 예전 같으면 종일 붙잡아야 했던 약관 수정이나 서류 정리가 몇 시간 만에 끝나고, 애널리스트들은 데이터 정리를 AI에 맡겨 리포트 초안까지 뽑아낸다.
증권사와 금융기관들이 업무에 AI를 활용하는 방식 삼성생명 담보대출 은 크게 세 가지다.
우선 내부망에서만 쓸 수 있는 '경량화 대규모언어모델'(sLLM·small Large Language Model)을 직접 만들어 활용한다.
금융감독원은 이미 메타의 오픈소스 코드인 라마3를 기반으로 자체 개발한 '챗fss'를 만들어 쓰고 있다. 대부분의 증권사들도 같은 방식으로 내부 데이터 기반의 A 원금균등상환만기일시상환 I 챗봇을 만들어 일부 부서 직원들을 대상으로 쓰게 하고 있다.
이 같은 방식은 서비스 기밀 자료를 안전하게 다룰 수 있고 금융 데이터에 특화됐다는 장점이 있다. 다만 일각에선 "챗GPT와 같은 글로벌 상용 모델보다 성능이 크게 떨어진다"는 불만도 제기된다.
이에 한국거래소는 규제 특례를 받아 챗GPT 등의 글로벌 생성형 스마트폰 공인인증서 AI를 내부망과 연결하는 방식을 검토하고 있다. 거래소 관계자는 "외부 AI 발전 속도를 따라가기 어렵다. 내부용 카피 버전을 만드는 데 투입해야 하는 비용과 시간이 효율적이지 않다는 판단"이라며 "차라리 규제 절차를 밟더라도 최신 성능을 쓰는 게 낫다"고 말했다. 다만 보안 장치와 승인 절차가 복잡한 게 단점이다.
금융 IT 솔루션 기업 코스콤은 자체 sLLM을 구축하는 동시에 외부 상용 AI도 활용하는 '투트랙' 전략을 추진하고 있다. 증권사에 솔루션을 제공해야 하기에 각 방식의 장점을 모두 포기할 수 없다는 이유에서다.
AI를 사내 업무에 활용하는 증권사들도 눈길을 끈다.
미래에셋증권은 자체 LLM을 구축해 고객센터에 도입했다. 고객센터의 상담 내용을 자동으로 요약·정리해 상담원의 업무 부담을 줄이고 고객의 불편 사항을 체계적으로 관리할 수 있게 됐다. 민원 대응에도 효과적이다. 고객의 민원이 접수되면 AI가 자동으로 담당부서를 지정하고, 답변 내용을 제공하고 있다. 과거 내역을 학습하는 데다, 의미 기반으로 질문 내용을 분석하기 때문에 고객들 질문 의도를 파악해서 섬세한 답변을 줄 수 있단 설명이다.
KB증권은 법무팀과 IB 부서를 중심으로 AI 활용을 확대하고 있다. 법무팀에선 회사의 거래와 관련된 법규 저촉 여부를 확인한다든가, 금융상품 관련 법령이나 과거 판례를 조회하는 데 AI를 활용한다. IB 부서에선 계약서나 약관 초안 작성의 자동화를 추진하고 있다.
하나증권의 경우 '손님케어실' 부서 직원들이 시범적으로 내부망용 AI 챗봇을 활용하고 있다. 직원들은 각자 자신의 업무에 필요한 챗봇을 만들어서 쓸 수 있는데, 손님 응대 시 필요한 내부 메뉴얼이나 자료들을 빠르게 확인할 수 있다.
뉴스·공시 요약은 식상…실시간 컨콜 번역에 차트 분석까지



여의도 증권가 전경. 사진=게티이미지뱅크


AI 활용을 내세우는 증권사의 대(對)고객 서비스 출시도 잇따르고 있다.
하나증권은 AI가 개별 종목과 업종의 투자심리를 0~100점으로 수치화해 제공하는 '공포탐욕시그널' 서비스를 최근 출시했다. 증권사가 자체 AI 모델을 기반으로 종목별 공포지수를 개발한 업계 첫 사례다. 고객들은 '매우 공포', '공포', '관망', '탐욕', '매우 탐욕' 등 5개 구간 중 하나로 표시되는 투자심리를 매매 의사 결정에 참고할 수 있다.
또 하나증권은 생성형 AI, 가상인간, 음성합성(TTS) 기술을 접목해 'AI 명함'을 선뵀다. 디지털 프라이빗뱅커(PB)와 고객 사이의 소통을 돕기 위해서다. 내부자 공시 정보를 실시간으로 보여주고, 미국 주식 정보를 매일 요약해주는 서비스도 제공하고 있다.
해외 뉴스나 공시를 생성형 AI로 번역·요약해 홈트레이딩시스템(HTS)·모바일트레이딩시스템(MTS)에서 보여주는 서비스는 상당수 증권사가 제공하고 있다. 해외 상장사가 진행한 콘퍼런스콜 내용을 번역·요약해주는 서비스도 이제는 드물지 않다. 미래에셋증권이 적극적으로 이런 서비스들을 도입해왔다.
토스증권은 한발 더 나아가 '해외기업 어닝콜 실시간 번역 서비스'를 출시했다. 미국 상장사들의 콘퍼런스콜을 실시간으로 들으면서 번역까지 확인할 수 있도록 해주는 서비스다.
NH투자증권은 2023년 7월 AI를 활용한 'GPT 뉴스레터' 서비스를 시작했다. 직전 거래일에 고객들이 가장 많이 조회한 10개 종목의 최근 뉴스를 주가 이슈, 경영·재무 정보, 신기술·경쟁력 등의 카테고리로 분류해 보여준다. 지난해 9월에는 생성형 AI의 이미지 인식 기능을 활용해 차트를 분석해주는 서비스 '차분이'도 내놨다. 차트상에 나타나는 중요한 지점들을 알기 쉽게 설명해준다.
KB증권은 지난달 AI를 접목한 자문형 서비스인 'AI가 골라주는 투자'를 개시했다. 개인종합자산관리계좌(ISA)와 개인형퇴직연금(IRP) 계좌에서 개별 고객의 자산 특성에 맞춘 전략을 알려주고, 실행 여부를 선택할 수 있게 해준다. 투자 경험이 적거나 자산 통제를 중시하는 고객들에게 유용하다.
증권사들의 AI 활용은 단순한 업무 효율화를 넘어 투자자 서비스 경쟁으로까지 번졌다. 물론 AI 서비스 확산이 가져올 부작용에 대한 우려도 적지 않다. 투자 판단 과정에 AI가 깊숙이 개입하면서 책임 소재가 모호해질 수 있고, 개인정보 보안 문제도 풀어야 할 과제다. 그럼에도 활용 범위가 리서치, 투자자 맞춤형 서비스, 리스크(위험) 관리까지 넓어지면서 "AI 없이는 증권업을 설명하기 어렵다"는 공감대는 빠르게 퍼지고 있다.
신민경 한경닷컴 기자 radio@hankyung.com한경우 한경닷컴 기자 case@hankyung.com