핀테크와 머신러닝

점점 더 많은 산업 분야에서 머신러닝과 인공지능을 구현하고 있으며, 머신러닝과 인공지능의 이점은 타의 추종을 불허합니다. 핀테크 영역에서의 머신러닝과 인공지능은 더 똑똑한 예측 개념 구현으로 최소한의 투자를 통해 최상의 결과를 생성할 수 있게끔 하는 이점을 제공합니다.

​전 세계적 핀테크 시장의 가치는 2022년 말까지 3억 9,980억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 핀테크 산업과 관련된 비즈니스 영역에서는 효율적 서비스 제공을 위해서 최신 기술 트랜드의 구현을 매우 선호하는 편입니다.

머신러닝과 인공지능을 광범위하게 적용하면 사용 가능한 데이터를 기반으로 정확한 예측을 도출해 낼 수 있어, 많은 투자자와 기업이 머신러닝과 인공지능을 활용해 투자 결정을 강화하고 더 많은 수익을 올릴 기회들을 만들어냅니다. 최근의 핀테크 산업 성장을 주도하는 인기있는 머신러닝 트랜드는 어떠한 것들이 있는지 알아볼까요?

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1. 챗봇의 도입

핀테크 기업들은 머신러닝 기반 챗봇을 도입하여 헬프데스크, 콜센터와 같은 고객 대응 업무를 수행하며 이를 기반으로 금융서비스를 제공합니다. 사용자 중심 대화형 인터페이스를 통해 고객질의를 입력받고 머신러닝 기술로 분석하여 고객이 원하는 다양한 금융서비스를 제공해  고객 편의성과 만족도를 향상할 수 있습니다.

챗봇은 투자자를 안내하는 모든 프로세스에 활용됩니다. 등록 및 기본 쿼리에서부터 최종 투자 금액 및 예상 수익에 이르기까지, 거래 챗봇을 사용하면 고객이 몇 번의 탭만으로 투자를 처리하거나 추가할 수 있습니다. 또한 챗봇의 사용으로 기업은 연중무휴로 고객 대응을 할 수 있게 되었습니다.

일본의 SMBC 닛코 증권은 NTT커뮤니케이션즈가 개발한 자동 채팅 서비스를 도입해 모바일 채팅 앱 라인을 통해 고객 질의에 응답합니다. 질의 빈도가 높은 계좌개설, 인증 방법 응대를 시작으로 보유자산변동, 조회까지 서비스 제공 범위를 확대할 예정이라고 합니다.

2. 신용 평가 시스템에 적용

​핀테크 기업들은 머신러닝 기술을 활용해 고객의 금융정보뿐만 아니라 비금융정보인 요금 납부 기록, 통화기록, 소셜네트워크 정보 등을 분석해서 신용평가 결과를 세분화할 수 있습니다. 이러한 과정을 거치면 기존 금융권 대출이 어려운 저신용자 등 사각지대의 고객에게도 서비스를 제공할 수 있는 데이터 기반이 마련되는 것입니다.

미국의 핀테크 기업인 제스트 파이낸스는 개인 대출을 위해 SNS, 인터넷 사용 등을 분석하여 개인 신용도를 측정합니다. 최근에는 중국 전자상거래 기업인 징동과 함께 JD-제스트파이낸스가이아 (JD Zest Finance Gaia) 를 설립하고 중국 내 고객 신용평가 서비스를 제공하고 있습니다.

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3. 사기 탐지 및 예방

​핀테크 기업들은 투자 및 거래 행위에 따라, 각 투자자 (개인 또는 회사)에 위험 점수를 할당할 수 있습니다. 투자자의 위험 점수가 높으면 사기를 칠 가능성이 커지므로 비즈니스를 신중하게 처리해야 합니다. 그러나 위험 점수 계산에는 훨씬 더 많은 매개 변수가 포함됩니다.

머신러닝 알고리즘은 작업을 자동화하고 효율적인 계산을 통해 올바른 위험 점수를 제공함으로써 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 사기를 방지하고, 사기를 빨리 탐지할 수 있도록 돕습니다. 모든 위험 요인과 위험 점수를 평가하여 사용 가능한 데이터 세트에서 사기 거래를 식별할 수 있습니다.

그러나 이러한 작업 중 사용하는 머신러닝 모델은 지속적으로 발전해야 합니다. 사기꾼이 항상 새로운 방법을 찾아내는 것처럼 머신러닝 모델도 업데이트된 기술을 고려하고 효율적인 사기 예측 가능성을 제공할 수 있도록 진화해야 합니다.

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4. 로보어드바이저 (Robot + Advisor)

로보어드바이저는 로봇과 어드바이저의 합성어입니다. 로보어드바이저는 자체 알고리즘에 따라 시장을 분석해 기존 펀드매니저, 애널리스트 역할을 대신합니다.