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KB금융지주연구소의 ‘알파고의 딥 러닝 금융업 적용 사례’에 따르면 딥 러닝 등 인공지능 기술의 발달은 금융산업에 비용 절감, 생산성 증대, 리스크 감소, 고객맞춤 서비스 강화, 신규 사업 모델 개발 등의 긍정적 효과를 가져올 것으로 기대된다.
미국 샌프란시스코 소재 인공지능 스타트업 기업 센티엔트 테크놀러지(Sentient Technologies)는 애플사의 인공지능 기술 개발에 참여한 이들로 경영진이 구성돼 있다. 인공지능 기반의 트레이딩 알고리즘 플랫폼 개발과 JP모건의 헤지펀드 투자기관 전략 개발에도 참여하고 있다.
미국의 인공지능 스타트업 기업인 센티엔트 테크놀러지(Sentient Technologies)는 애플사의 인공지능 기술 시리(Siri)의 개발 경험이 있는 경영진들로 구성돼 있다. 딥 러닝 기술을 포함한 인공지능 기반의 트레이딩 알고리즘 플렛폼 개발, 자기자본거래 외에도 JP모건의 헤지펀드 투자기관의 인공지능 투자 전략 개발에 참여했다.
딥 러닝과 빅 데이터 기술을 활용해 대출신청자의 신용도 판단과 채무 불이행 가능성을 예측할 수 있다.
핀테크 기업인 트러스팅소셜(TrustingSocial)은 유럽과 아시아 신흥국의 금융회사 및 캐피탈사를 대상으로 SNS, 모바일, 인터넷 데이터를 활용한 개인 신용평가 모델 제공한다.
딥 러닝 기술을 활용한 음성 인식 기술과 함께 인공지능의 재무분석 능력이 모바일에 탑재되면서 개인화된 재무 비서 기능도 수행한다.
카시스토(Kasisto)의 모바일 가상 뱅킹 비서 앱의 경우 간단한 모바일 뱅킹 업무(송금·잔액·확인 등) 외에도 이번달의 지출액, 스타벅스 사용금액, 카드 잔고 등을 음성기반 인공지능이 알려준다. 또한 결제기능도 지원한다.
미국의 온라인 결제 서비스 페이팔은 딥 러닝 기술을 사기결제 방지에 활용한다. 자사 이용자 1억7000만 명의 40억 번의 결제를 분석, 피싱에 해당하는 건들을 유형화함으로써 추가 피해를 막고 있다. 이런 노력의 결과로 페이팔의 사기 결제율은 전체 수익의 0.32%로 평균 1.32%보다 현저히 낮은 수준이다.
