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핀테크. 산업의 디지탈화를 보여주는 현상중 하나입니다. 다보스포럼의 Klaus Schwab은 The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond에서 4차 산업혁명을 다음과 같이 정의합니다.
WEF는 ‘제4차 산업혁명(인더스트리 4.0)’을 3차 산업혁명을 기반으로 한 디지털과 바이오산업, 물리학 등의 경계를 융합하는 기술 혁명이라고 설명하고 있다. 1차 산업혁명이 기계화 과정에서 물과 증기의 힘을 사용했다면, 2차 산업혁명은 전기 에너지를 이용해 대량생산 체제를 만들어 냈다. 뒤이은 3차 산업혁명에선 전기기술과 정보기술을 이용해 자동화된 생산체계를 만들어냈다.
디지탈경제는 4차 산업혁명으로 나타난 산업의 변화라고 할 수 있습니다. LG경제연구원이 이런 관점으로 디지털 경제를 평가하는 보고서를 내놓았습니다.
디지털 경제는 간단하게 정의해서 디지털 기술에 기반한 경제를 말한다. OECD(2012)는 디지털 경제를 ‘전자상거래를 촉진하는 디지털 기술에 기반한 시장으로 구성된 경제’라고 정의하였다. 호주 정부(2009)에서는 “정보통신기술에 의해서 촉진되는 경제적, 사회적 활동의 글로벌 네트워크”라고 정의하기도 한다. 컴퓨터, 소프트웨어 등 정보처리 기술과 네트워크 등 정보통신 기술 발전의 결정체인 인터넷을 통한 디지털 정보의 자유로운 생산, 유통, 공유, 소비 등이 디지털 경제의 중요한 부분을 차지한다. Internet Economy, Information Economy 등 인터넷, 정보통신기술 등의 중요성을 강조하는 다양한 용어들이 존재해 왔으나 최근에는 디지털 경제(Digital Economy)로 용어가 수렴하는 모습이다.
디지털 경제에 대한 본격적인 논의가 시작된 것은 인터넷이 급속도로 보급되기 시작한 1990년대 중반 이후이다. 1998년 미국 상무부에서 작성한 보고서 ‘The Emerging Digital Economy’가 대표적이다. 동 보고서에서는 당시 신경제(New Economy) 현상으로 주목 받고 있던 미국 경제 장기 호황의 배경이 컴퓨터, 인터넷 등 정보통신기술의 발전과 이로 인한 경제 전반의 생산성 향상에 있었다고 지적하였다. 그러나 디지털 경제의 장밋빛 환상에 대한 투자자들의 과도한 기대에 힘입어 형성되었던 주식시장의 거품이 꺼지면서 디지털 경제에 대한 논의도 크게 위축되었다.
디지털 경제는 모바일 인터넷과 함께 새로운 흐름에 접어 들었다. 과거 전자상거래나 ICT 산업 중심의 특정한 산업으로 이해되었던 디지털 경제가 산업 전반으로 확산되고 있다. 일각에서는 이러한 새로운 흐름이 디지털 차원의 뉴 노멀(New Normal)에 해당할 만큼 거대한 구조적 변화라고 지적하고 있다. 올해 1월 스위스 다보스에서 세계의 리더들이 모여서 논의했던 ‘제4차 산업혁명(The Fourth Industrial Revolution)’도 이러한 인식과 궤를 같이 한다. 디지털 경제의 새로운 변화들에 대한 공통된 이해를 바탕으로 대비하자는 것이 핵심 메시지였다. 혁명(revolution)이라고 부를만한 거대한 변화가 우리 앞에 놓여 있으며, 이미 거스를 수 없는 양상으로 나아가고 있다는 것이었다. 소프트웨어, 플랫폼, 데이터가 그 흐름의 중심에 있다.
디지털 경제, 과소평가되고 있다중에서
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산업의 디지탈화가 가장 급격히 이루어지는 곳이 금융업입니다. 현대경제연구원이 이를 정리하여 내놓은 VIP보고서입니다.
그동안 많이 나왔던 은행이나 금융투자산업에 비해 보험과 핀테크가 어떤 관계가 있는지를 정리한 보고서는 드물었습니다. LG경제연구원이 내놓은 테크놀로지, 보험 산업을 바꾸고 있다은 이 때문에 반갑습니다.
블록체인 기술이 보험산업에 주는 영향과 시사점도 보험산업과 관련한 보고서입니다.
시티은행이 내놓은 Digital Disruption을 요약 소개하는 핀테크의 미래에 대한 상반된 시각 공존은 핀테크와 금융산업의 관계를 분석합니다. 나라마다 규제가 다르기때문에 핀테크의 영향을 다릅니다. 한국의 경우 핀테크가 금융산업에 미칠 영향은 ‘미풍’이라고 생각합니다. 워낙 진입장벽이 높기때문입니다.
3.
알파고의 영향이지만 국제금융센터가 내놓은 보고서 금융산업, 인공지능(AI) 도입 가속화을 내놓았습니다. 인공지능 도입현황을 간략히 소개하고 있습니다.
[도입현황] 금융기관의 인공지능 활용범위가 단순업무에서 투자자문 서비스 등으로 확대
○ (보고서) 인공지능 기술은 고급 자연언어생성(NLG) 플랫폼인 ‘Quill’을 통해 인간이 작성하는 보고서와 유사한 수준의 결과물을 생성(Narrative Science)
– Quill 및 그와 유사한 플랫폼은 금융기관이 제공하는 보고서(투자전략, 규제, 포트폴리오 성과, 경제 전망) 작성에 소요되는 시간, 인력, 비용 등의 절감효과를 제공
– 자연언어생성 소프트웨어로 1초에 3000장 분량의 문서를 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어 등으로 작성하는 것이 가능○ (투자자문) 인공지능 기반의 투자자문 서비스는 경제 및 금융시장의 방대한 정보를 빠른 속도로 분석함으로써 투자 수익률 제고로 연결
– 종합적인 데이터 통합 및 분석 등을 통해 자산관리자에게 실시간으로 투자 및 금융시장 정보를 제공(Addepar)
– 기존 투자매매 전략에 사용되는 퀀트는 모델개발 수가 제한적이나, 인공지능 소프트웨어의 경우 수천개의 모델개발이 가능하고 매매시점을 자동적으로 결정(도이체방크)
– 클라우드 기반의 소프트웨어는 9만개 이상의 변수(기업실적, 지정학적 리스트, 경제 지표, 정책 변화 등)를 분석하여 6500만개 이상의 query(정보수집 요청에 활용되는 컴퓨터 언어)가 결합된 솔루션을 제공(Kensho)○ (로봇 은행원) 로봇 은행원의 도입으로 업무 생산성이 개선되고, 향후 업무 영역이 확대될 가능성
– 2014년 일본 UFJ은행은 20개 언어를 구사하고 인간의 감정을 분석할 수 있는 휴머노이드 로봇(나오)을 도쿄 일부 지점에 배치
– 안내, 환전, 송금 등의 단순 업무뿐만 아니라 500만명의 고객정보 및 100개 이상의 금융상품 정보 저장 능력을 보유하여 서비스의 질적 개선을 추구○ (개인자산관리) 개인 금융 어플리케이션의 개발 확대로 고객 맞춤형 서비스가 가능
– ‘스마트 지갑’등의 모바일 어플리케이션을 통해 고객의 금융 패턴을 파악함으로써 효율적 소비 및 최적화된 상품 구매가 가능
– 지출여력 이상의 소비에 대해 저가의 동일 상품 추천 및 향후 자산 영향을 실시간으로 제공
– 최근 딥 러닝 기술을 접목하여 고객과의 의사소통이 가능한 인공지능 플랫폼 개발에 대한 연구가 확대○ (Regtech) 규제 강화에 따른 준법감시 비용 절감 및 업무 효율성 개선을 위해 인공지능 기반의‘regtech’기술 도입이 확산
– 금융위기 이후 금융기관은 규제 강화(EU파생상품시장 인프라규제(EMIR), 미국 도드-프랭크법 등) 에 따른 준법감시 시스템 개선 및 인력 충원 등으로 상당 규모의 비용을 지출
– JP 모건은 2012~14년 규제시스템 개선 등에 26억달러 비용을 투입
– 금융기관의 ‘regtech’ 소프트웨어 도입은 리스크 측정, 불법행위 감지, 스트레스테스트 등의 효과로 수요가 지속적으로 늘어날 전망
– 2025년까지 전체 금융기업의 30%가 인공지능 준법시스템을 도입할 전망(World Economic Forum)○ (의사결정) 기업 데이터베이스를 활용하여 전략적 솔루션 제공 등 의사결정 프로세스를 개선
– 빅데이터 분석과 인텔리전트 알고리즘에 기반하여 기업의 전략에 부합되는 조언과 가이드를 제시
