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규모가 있는 금융회사의 SI프로젝트를 할 수 없는 조건이라 지속적인 관심을 가질 수 없습니다. 그래도 가끔씩 흐름을 읽어보려고 찾아보다가 금융권 IT투자 주요 현안, 지금은…을 읽었습니다. 새로운 내용은 없고 토스뱅크가 IT시스템을 구축하는 내용이 있어서 관련한 기사인 ‘토스뱅크’, IT시스템 구축 사업자 선정 나서와 토스뱅크 첫 삽 뜬다…IT시스템 구축 사업자 RFP 공고을 읽었습니다.
카카오뱅크의 성공적인 사례때문인지 RFP를 요약한 기사만 보면 카카오뱅크의 짙은 그림자가 느껴집니다.
‘토스뱅크’ IT의 주요 기술적 특징을 보면, 전체 서버의 OS는 특수한 경우를 제외하고 OSS를 적용할 예정이다. 주요 시스템은 ‘프라이빗 클라우드’ 환경으로 구성하되, 채널계 프라이빗 클라우드 환경 셋업은 토스가 직접 맡아 개발할 예정이다. 개발 언어는 자바(JAVA-JDK 1.8 이상)이고, 계정계 DBMS는 모두 클러스터 제품으로 구성할 예정이다. 토스뱅크는 그러나 계정계 DBMS를 제외하고 나머지 업무에 대해서는 오픈소스 DBMS(MySQL 등)를 사용할 것이라고 RFP에 적시했다. 아울러 토스뱅크가 도입하는 주요 소프트웨어는 웹/WAS, 파일전송, 프레임워크, 통합단말, BI/OLAP, 리포팅툴, 메타데이터 관리, 프로세스 모델링 도구, 데이터 모델링 도구, 용향도분석, 소스코드 취약점 도구, SMS/NMS, DB관리, APM(거래추적), 형상관리, 백업관리, 작업관리, ITSM 등이다.
당초 주주사로 참여한 하나금융 청라 데이터센터 활용 가능성을 일축하고 토스뱅크는 현재 ‘토스’를 운영중인 주센터 평촌 IDC, DR 센터 논현 IDC를 ‘토스뱅크’ 거점으로 활용할 방침이다. 다만, 여타 퍼블릭 클라우드 업체들의 물밑작업 가시권에 들어올 경우 퍼블릭 클라우드 도입 가능성도 배제하기 어렵다는 게 업계 설명이다.
관련한 사이트를 보다가 듣도보지 못한 시스템이 등장하여 관련한 기사를 읽었습니다.
우리은행이 지난해부터 검토해 온 인공지능(AI) 관련 ‘자본시장 예측시스템’ 구축을 위해 주요 업체들로부터 정보를 제공받아 기술검토에 한창인 것으로 확인됐다. 업계 한 관계자는 “우리은행은 지난해부터 인공지능 시스템에 대한 다양한 검토를 해 왔다”며 “오는 2월까지 기술검토를 마치고 3월 중하순에는 제안요청서를 발송할 것으로 예상된다”고 전했다. 우리은행이 준비중인 ‘자본시장 예측시스템’은 사실상 신한AI ‘네오’와 유사할 것이라는 게 업계 전언이다. 이 관계자는 “우리은행은 여타 구축 사례가 있어야 사업을 추진하는 특성을 갖는다”며 “신한금융그룹 인공지능 도입 모델은 우리은행에게 더없이 좋은 사례”라고 덧붙였다.
신한금융그룹 ‘네오’는 지난 2018년 1월 2일 시작, 같은해 11월 30일 마친 신한금융그룹 ‘보물섬 프로젝트(부제 : 인공지능을 활용한 자본시장 경쟁력 강화 프로젝트)’를 통해 탄생했다. ‘네오’에는 IBM 왓슨의 알고리즘이 탑재됐다.
우리은행, ‘자본시장 예측시스템’ 3월 발주할 듯중에서
자본시장예측시스템이라는 표현을 어떻게 만들었는지 모르지만 단순화하면 인공지능기술을 자본시장에 적용한 시스템입니다. 이렇게 정리하면 사실 별 것 아닙니다. 넓은 의미로 보면 로보어드바이저도 같은 부류이고 QRFT, AIEQ 및 Line Brain에서도 다루었던 강화학습기술을 투자에 적용한 경우입니다.
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그래도 구체적인 모습이 궁금하여 앞서 기사가 언급한 ‘보불섬프로젝트’를 살펴보았습니다. 신한은행 ‘보물섬’ 프로젝트, 과정을 들여다보니…라는 기사입니다. 기사로 본 프로젝트는 IBM Watson을 이용한 시스템입니다.
자연어 기반 질의에 적용된 기술은 ‘왓슨 인게이지먼트 어드바이저(Watson Engagement Advisor)’, 분석에는 ‘머신러닝 도구’ 및 ‘왓슨 익스플로러(WEX, Watson Explorer)’, 자연어 기반 답변 제시에도 ‘왓슨 인게이지먼트 어드바이저’ 등이다. SK(주)C&C는 사용자의 자연어 질문을 ‘에이브릴 왓슨 API의 이해’, ‘WEX 기반 서치 & 키워드 도출’, 머신 러닝 기반 분석솔루션으로 사용자의 원하는 해답을 찾도록 제안하게 된다.
보물섬 프로젝트의 최종보고서를 보도한 “신한AI, 수익율에서 인간 우위에 있다?”를 보면 다음과 같이 결과를 소개합니다.
가 입수한 ‘보물섬 프로젝트 성과 보고’에 따르면, 3대 미션 ▲AI(머신러닝) 기반 마켓센싱(향후 3, 6, 12개월 후 어떤 글로벌 시장이 가장 유망한가?) ▲강화학습(RRL) 기반 자산배분(시장 전망을 고려한 최적의 자산배분 방법론은?) ▲글로벌 상품 다차원 평가·추천(고객이 투자할 안정성과 수익률이 검증된 글로벌 우수 상품은?)에서 적지 않은 성과를 나타낸 것으로 확인됐다. 2018년 12월 보고된 이 보고서의 테스트는 2017년 10월 1~2018년 11월 2일까지 진행됐고, 2018년 11말 데이터를 기준으로 결과가 보고됐다. 테스트 대상은 글로벌 약 484개 사이트(정부, 중앙은행, 전문가 블로그, 전문잡지 및 언론 등), 글로벌 정보서비스 업체(톰슨 로이터, 블룸버그, MSCI, 모닝스타 등)에서 취합된 비정형 데이터 1800만건, 정형 데이터 43만건, 상품데이터 26만건이 대상이었다.
이상이 신한은행이 구축한 AI코어 플랫폼이고 자본시장예측시스템은 AI코어플랫폼을 자본시장에 적용한 결과물로 보입니다. 그리고 AI기반의 로보어드바이저상품이 아래입니다.
신한금융이 이번에 선보인 투자상품 2종은 신한AI의 NEO 플랫폼을 기반으로 한다. 신한AI가 투자자문을 하고, 계열사 신한BNP파리바자산운용 및 신한금융투자가 각각 상품을 운용하는 형태다. 핵심은 과거 펀드매니저가 펀드를 운용하고 관리했던 방식에서 AI 기술을 통해 포트폴리오를 자동 리밸런싱(재조정) 하는 구조로의 전환이다. 사람의 개입을 최소화해 주관에 따른 편향성과 오류 등 실수를 최소화했다는 게 신한AI의 설명이다.
‘신한BNPP SHAI NEO 자산배분 증권투자신탁’은 NEO가 제공하는 금융·자본시장 분석 데이터를 기반으로 안정적인 수익률을 추구하는 자산배분형 공모펀드다. AI 기술인 ‘딥러닝(Deep Learning)’과 ‘강화학습(Reinforcement)’을 활용해 전 세계 선진국의 주식과 채권, 원자재 등에 대한 추세를 분석하고 시장을 예측하는 ‘마켓센싱(Market Sensing)’ 기능이 핵심이다. 이를 통해 투자자의 목표 수익률에 따라 포트폴리오 구성을 매달 바꾼다는 것이다. 신한금융의 자산운용사인 신한BNP파리바자산운용이 운용하며, 상품 가입 및 판매는 전국 신한은행 및 신한금융투자 영업점을 통해 이뤄진다.
‘신한 NEO AI 펀드랩’은 자산종합관리계좌인 랩 어카운트(Wrap Account)를 기반으로 한다. 증권사가 투자자의 자산을 대신 운용해주는 자문형 일임 방식은 같지만, 마찬가지로 인적 개입을 최소화시키고 AI 기술을 통한 최적화를 추구한다. NEO의 글로벌 펀드(기금) 평가 모델과 강화학습 알고리즘을 바탕으로 국내 주식형 펀드 중 약 50개를 추천하면, 그중에서 현재의 시장 상황 등에 따라 최적의 유기적 성과를 낼 수 있는 5개 펀드를 최종적으로 선정해 포트폴리오를 구성하고 2개월 단위로 리밸런싱 하는 방식이다. 이 상품은 신한금융의 증권사인 신한금융투자에서 판매와 운용이 모두 이뤄진다.
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국민은행은 AI기술을 다른 방식으로 활용하여 접근하는 듯 합니다. 국내에서 처음으로 자본시장업무시스템을 구축하였던 국민은행은 이 기술을 표준화하여 금융그룹 전체로 확대하려고 합니다. 국민은행, ‘자본시장 표준 IT시스템’ 추진에 나온 자료입니다.
국민은행, 자본시장 업무 디지털 전환 추진… “AI기반 업무 프로세스 구현”을 보면 자본시장의 디지탈화를 추구하는데 앞서의 One Firm전략과 이어지는지 모르지만 내용만 놓고 보면 연장선으로 이해할 수 있습니다.
국민은행은 해외금융기관의 자본시장 업무 디지털 전환 사례를 통해 KB와 선진 금융기관과 갭을 파악하고 KB가 구축할 인공지능(AI)를 기반으로 하는 자본시장 업무 디지털 전환의 전략 모델을 수립한다는 계획이다. 또, 자본 시장 업무 모델의 시스템 아키텍처, 업무 프로세스 및 AI의 역할을 재정의 하고 시스템 구축을 위한 로드맵을 도출, 실행함으로써 자본시장 부문 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 이를 위해 글로벌 선진 금융기관 자본시장 부문 디지털 전환 구축 모델 분석을 통해 트레이딩 / 트레이딩 분석, 유동성 풀(Liquidity Pool) 접근/활용 방식, 세일즈 툴 및 기관 고객관계관리(Institutional CRM), 고객 프론트 앤드(Front‐End) 인터페이스(CMS 연계 포함) 구성 방안을 도출한다.
또 디지털 전환 대상 자산인 FX, IR, Bond, 장기자금 등에 대해 인공지능 활용 영역 및 범위 분석과 디지털 전환 관련 핵심 프로세스 및 IT 인프라, 특히 클라우드 활용 검토 등에 나선다. 글로벌 자본시장에서는 현재 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있는 환경 구축이 이어지고 있다. 여기에 시스템의 단순화와 자동화, 서비스로서의 소프트웨어(SaaS) 도입으로 운영비용 감축과 클라우드 및 API 활용을 통해 언제 어디서든 연결할 수 있는 환경 구축이 심화되고 있다는 것이 자본시장연구원의 분석이다. 국민은행도 KB 자본시장 업무 시스템의 디지털 프로세스 방향성 정립을 통해 시스템 아키텍쳐를 수립하고, AI 패키지 도입을 통해 효율화 시킬 수 있는 비즈니스 프로세스 및 이를 위한 조직 및 시스템의 요건(R&R)을 재정의할 계획이다.
앞서 신한은행의 자본시장예측시스템을 보면 다른 은행들도 IBM Watson을 적용할 가능성이 높은 듯 합니다. 그렇지만 국내 QRaft Technologies의 기술도 충분히 가능성이 있습니다. 그리고 대신증권의 보고서도 첨부합니다.
