[금융경제신문=장인성 기자]지난 2일 대형증권사들이 신년사를 통해 디지털 금융을 강조하고 나섰지만 늦은 감이 다소 있어 효과적인 시스템을 보여줄지는 미지수다.

이는 이미 빅데이터 활용은 시대적 트렌드인데다가 AI 서비스는 타 증권사도 많이 계획하고 실천하는 곳도 있기 때문이다.

다만 작년에 이어 올해도 가상화폐 열풍 등 금융 환경이 속단할 수 없는 변화가 이뤄지다보니 이를 효율적으로 대처할 수 있는 조직이 필요했다는 점에서 이해하면 될 것으로 보인다.

대형증권사 디지털 금융 강조

김원규 NH투자증권 사장은 신년사에서 “비즈니스 모델이 과거 브로커리지 중심에서 IB로 진화했지만 대부분 성숙단계에 머물러 성장성 둔화에 빠지기 쉽다”며 “이를 타개하고 새로운 성장곡선을 그려내기 위해 디지털을 십분 활용해야 한다”고 강조했다.

윤경은·전병조 KB증권 각자 대표는 ‘디지털라이제이션’이라는 다소 생소한 용어를 제시하며 디지털 대응 역량을 강화해 적극 기술 환경 변화에 대처할 수 있도록 추진하겠다고 밝혔다.

이처럼 올해 대형증권사들이 신년사로 디지털금융을 강화하겠다고 나선 배경에는 이전에 막연히 소비자들의 니즈를 맞추기 위해 우후죽순으로 플랫폼만 만들던 과거에 머물기보다 좀 더 구체적으로 대응해 타 증권사와 차별을 두겠다는 의도로 풀이된다.

실제 해외 사례로 골드만삭스의 전체 임직원 중 IT인력이 25%를 차지할 정도로 큰 비중을 차지하고 있다.

이 때문에 시무식도 실리콘벨리에서 열 정도로 이미 글로벌 선진금융회사들은 IT를 십분 활용하고 선제적인 금융 환경 만들어 나가고 있다.

이에 NH투자증권 측 관계자는 “획기적으로 변화를 주겠다고 하는 지점은 고객들과 접점채널 즉 기존 HTS나 MTS 서비스를 이용 편리하게 만들자는 것”이라면서 “또 기존에 갖춰진 플랫폼들을 통합해 효율적으로 개선해 나가는 것도 있다”고 답했다.

이어 “기존 고객들의 투자 패턴, 채널 활용 양식 등이 데이터로 쌓인 부분을 활용해 좀 더 고객들에게 수익을 줄 수 있는 방향으로 비즈니스 모델을 바꿔야 하겠다가 앞으로의 포인트”라고 덧붙였다.

KB증권이 이야기하는 디지털라이제이션은 디지털 대응역량을 키우기 위해 전사적으로 추진해 효율적 대처를 위한 조직 구성 일명 애자일 조직으로 개편된 것이라고 이해하면 쉽다.

기존에 기능별로 구성 된 조직끼리 있어 한번 시스템을 만든다 해도 부서별로 협조를 구하고 회의를 해 시스템 개발이 늦었다면 앞으로는 각 분야의 전문가들이 모여 보다 쉽게 업무를 처리할 수 있도록 만들어 생산적으로 대응할 수 있게 됐다.

KB증권은 여기서 그치지 않고 이 조직을 대표 직속 기구로 두게 해 앞으로 디지털 금융 부분을 적극적으로 키우겠다는 다짐한 셈이라 앞으로 귀추가 주목된다.

다만 NH투자증권이나 KB증권 모두 이제 막 신설하고 시작하는 단계라는 점으로 아직 이렇다 할 성과나 시스템을 만들었다고 보기 힘들어 이미 디지털 금융을 선제적으로 대응한 증권사들 사이에서 얼마나 차별 점을 가질지는 좀 더 지켜봐야 할 것으로 보인다.

미래에셋대우 작년 조직 신설

미래에셋대우의 경우 작년 4월 대우증권과 합병할 당시 새로 신설 된 조직으로 국내 증권사 중 제일 먼저 독립 부문으로 분리됐다. 그 영향으로 이미 증권사 최초로 데이터 분석을 담당하는 빅데이터 팀을 별도로 구성하고 신기술 연구와 도입을 목적으로 하는 이노베이션랩팀을 운용하고 있다.

성과도 나타났다. KT음성기반 인공지능 서비스인 기가지니와 제휴해 미래에셋대우의 금융서비스를 제공하고 있으며 네이버와 제휴해 플렛폼을 다양화 시킨 것도 성과 중 하나로 평가받고 있다.

미래에셋대우뿐만 아니라 인테넷 증권사 중 하나인 이베스트 투자증권도 작년부터 디지털 금융 부서를 신설해 발빠르게 준비하고 있다. 특히 현재 프라임 서비스라고 종목분석 요청시 장기, 중기, 단기로 나눠 수익률을 직접 관리하고 매매 타이밍과 매매분석 등이 이뤄지고 있는데 여기에 앞으로 빅데이터를 적용해 각종 시나리오 정보와 실시간 프로모션 기능을 추가한 시스템을 올해 말 만들겠다는 목표로 개발 중이다.

또 의학계에서 인공지능 진료로 유명한 왓슨을 개발한 IBM과 제휴해 개인전략 플랫폼을 신설한다는 것인데 이 서비스의 경우 투자전략을 자기가 입력하면 그대로 자신만의 매매시스템이 만들어지는 것으로 쉽게 전략을 짤 수 있는 서비스를 내년 상반기까지 개발한다는 목표도 설정했다.

AI 인력대체 의견 분분

문제는 AI가 기존 인력들이 하는 일과 중복 될 경우 해당 인력을 대체할 것이라는 전망이 나오고 있다.

적어도 현재 분석하는 수준만큼 AI가 개발되고 매도, 매수 타이밍을 잘 제시만 해준다면 기존의 인력들은 결국 대체될 수밖에 없게 된다.

주목할 점은 그렇다면 기존의 인력들을 어떻게 활용할 수 있을까 하는 부분으로 귀결된다. 이 지점에 대해서 지난 7월 최종구 금융위원장은 재교육화를 시켜 관련 업무에 적합한 인재가 되도록 만들겠다고 말했다. 다만 이를 두고 노조나 증권업계 관계자들은 ‘전혀 실현 가능성이 없는 이야기’라고 잘라 말했다.

이에 증권업계 한 관계자는 “AI는 이상적인 판단을 항상 내릴 수밖에 없이 설계됐고 과거의 행동패턴을 분석하는 데 초점이 맞춰져 있다”며 “매수와 매도 타이밍을 잡아내도 같은 AI 기계들의 추천은 같은 결과 도출로 끝나 차별성이 없다”고 지적했다.

이는 AI에게 정보를 넣는 사람들이 분석 자료를 넣어 더 빠르게 상수를 찾을 수는 있겠지만 이 또한 과거의 패턴을 반복하는 수준에 그쳐 그걸 새롭게 적용해 결론을 도출해내는 것은 불가능하다는 이야기가 된다.

결국 AI 서비스가 현재는 새로운 시스템이고 정확도가 높아질 것이라고 예측하지만, 나중에는 보편적인 값싼 시스템의 일환으로 전락하고 오히려 사람이 분석하는 것이 AI보다 다양한 시나리오를 예측 대입하고 대응 가능해, 오히려 지금보다 더 고급화된 인력으로 자리할 수밖에 없다는 것이 전문가들의 공통된 의견이다.

장인성 기자  ft20@fetimes.co.kr

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