2019. 12. 19. 06:30ㆍ4차 산업혁명 보고서/AI
[ITREPORT WORLD]
올리버 와이만(OLIVER WYMAN)에서 작성한 금융 서비스의 인공 지능 응용(Oliver Wyman_Artificial Intelligence Applications In Financial Services)자료입니다.
아래 작성된 내용은 경영전략 컨설팅 회사 올리버 와이만(OLIVER WYMAN)의 금융 서비스 내의 인공지능 응용에 대한 요약 글이다. (맨 하단에 있는 첨부파일은 전문입니다.)
해당 내용은 자산관리, 은행 업무, 보험 분야에서 AI응용 분야의 장단점에 대하여 BCLP(브라이언 케이브 레이튼 페이즈너 국제 법률 회사 - Bryan Cave Leighton PaisnerLLP)와 Hermes(에르메스 영국계 자산운용사 - Hermes Investment Management Limited) , Marsh(마쉬 - 보험중개 및 위험관리 분야 전문회사), OliverWyman (올리버 와이만 - 경영전략 컨설팅)이 공동으로 작성한 보고서이다.
인공지능(AI - artificial intelligence)에 대하여 MARSH & McLENNAN Companies의 회사의 계열사 이사회 이사 들이 경영적 판단을 논의하기 위하여 제작된 것으로 보인다.
인공지능을 통하여 리스크 관리 및 자산관리에 대하여 알파세대(Generation Alpha - 2010이후 태어난 세대) 그리고 관리 및 책임, 챗봇과 가상보조, 심사 및 관계 관리자 강화, 사기 탐지 및 은행 거래 알고리즘을 포함한 여러 특정 적용방안을 강조합니다. 또한, 보험에서 핵심 지원 사례와 고객 대면 활동을 살펴봅니다. 그리고, 채용분야에서 인공지능의 사용을 다룹니다.
인공지능을 통하여 많은 이점을 파악하는데 자동화를 통해 효율성과 생산성을 높이고 심리적 요인이나 감정적 요인으로 인한 오류를 줄이며, 현재의 보고 방법으로는 쉽게 파악할 수 없는 이상 징후나 장기적 추세를 파악하여 경영 정보의 품질과 일관성을 개선 할 수 있다고 보고 있습니다.
이러 응용방안은 특히 유럽연합의 금융상품투자지침(MiFIDII - Financial Instruments DirectiveII)과 같은 새로운 규정이 만들어졌을 때 회사 내에서 생성된 고품질 데이터를 검토하고 판단하는 고위 경영진의 책임 수준을 높일때 유용합니다.
하지만 AI애플리케이션에 대한 신중함과 주의를 기울이지 않으면 잠재적인 위험에 직면할 수 있다. 여기에는 고객을 유형별로 분석하고 신용 점수를 매길 때 입력 데이터, 프로세스 및 결과에 대한 편견과 공급망의 실사 위험이 포함됩니다. AI분석 사용자는 AI시스템을 교육, 테스트, 재교육, 업그레이드 및 사용하기 위해 사용한 데이터를 철저하게 이해해야 합니다. 이는 타사에 분석을 제공하거나 타사 데이터 및 플랫폼을 기반으로 독점 분석 할 경우에 매우 중요합니다.
고객을 유형별로 분류하고 신용 점수 평가에 빅 데이터를 사용하는 것의 적절 성에 대한 우려 또한 있습니다.
예를 들어, 2016 년 11 월 영국의 한 보험회사는 소셜 미디어 게시물을 사용하여 고객의 성격 특성을 분석함으로써 안전 운전의 분석 결과를 사용하여 보험료 수준을 설정하는 방식으로 최초의 자동차 소유자 성향을 평가하려는 계획을 포기했습니다.
문제의 소셜 미디어 서비스 회사에서는 이 프로그램이“개인 정보 보호 정책을 위반 한 것으로 나타 났으며, 이에 따라 응용 프로그램의 승인 또는 거부 여부 또는 대출에 대한 이자 금액 등의 자격에 관한 결정을 내리는 데 사용해서는 안되는 데이터”라며 이에 따라 이 정책이 개인 정보 보호 정책을 위반 했다고 밝혔습니다.
이러한 우려는 평판 위험을 수반할 뿐만 아니라 종종 법적, 재정적 영향을 미칩니다. 예를 들어, 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 유럽 연합 시민들에게 정보와 접근권, 시정권, 휴대성 권리, 잊어 버릴 권리, 데이터 처리를 제한할 권리, 고객을 분류하는 것을 제한할 권리를 제공합니다. 하지만, 얼마나 쉽게 개인들이 사회 복지 정책에서 탈퇴할 수 있는지는 확실하지 않습니다.
또한 탈퇴가 개인의 신용 등급 하락에 영향을 미칠지 여부도 불분명한데, 이는 보험 상품의 가격 책정과 대출과 같은 신용 기반 상품에 대한 신청 자격에 영향을 미칠 수 있습니다.
인공지능(AI)의 적용의 불투명함과 차별에 관련된 벌금과 소송도 이미 있었습니다. 2018년 10월, 영국의 한 유수 보험사가 제3자 공급 업체의 감독 부실로 인해 520만파운드의 벌금을 부과 받았는데, 이는 아웃 소싱 관계의 실패로 일어난 사례 중 가장 큰 벌금 중 하나입니다. FCA는 보험자가 음성 분석 소프트웨어에 과도하게 의존함에 따라 일부 보험금 청구가 부당하게 거절되거나 적절하게 조사되지 않게 되었다고 말했습니다. 이와는 별도로 2020년 5월 자율형 기계에 의한 투자 손실에 대한 첫 소송으로 추정되는 재판이 예정되어 있습니다. 한 투자자는 영국에 기반을 둔 투자 자문사에 대해 미국 주식 선물에 대한 예측을 하기 위해 투자 심리를 측정하고 온라인 소스를 사용한다고 주장하는 슈퍼 컴퓨터와 관련하여 잘못된 진술과 계약 위반을 주장했습니다.
또 헤르메스와 BCLP5가 2019년 논문에서 지적한 바와 같이 AI의 윤리적 책임 있는 사용에 대한 요구가 더 커지면서 거버넌스 원칙 개발을 위해 글로벌 추진력을 창출했습니다. 그러나 실제 과제는 원칙에서 실천으로 전환하는 것입니다.
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해당 자료는 아래의 내용을 생각하면서 보면 더욱 좋을 것입니다.
경영진과 이사회가 AI와 기업에 사용되는 기타 기술을 충분히 이해해 적절한 감독을 할 수 있도록 해야 합니다. 이는 이사회가 회사의 장기적 가치에 영향을 미치는 중요한 사안을 감독할 것이라는 기대감이 증가하고 있다는 점을 감안할 때 특히 중요합니다. 영국 기업 지배 구조(CorporateGovernanceCode)에 따르면, 이사회는 "전략적 목표를 달성하기 위해 취하고자 하는 중대한 리스크의 성격과 정도를 결정할 책임이 있습니다." 위험 프레임워크가 충분히 최신 상태이고 기업의 위험 욕구가 적절하게 설정, 모니터링 및 전달되도록"건전한 위험 관리와 내부 통제 시스템"을 유지해야 합니다. AI의 의사 결정, 구현, 사용은 사업 변화를 포착하는 리스크 관리 프레임워크 내에서 이뤄져야 합니다. 프레임워크가 국제 표준화 기구(ISO), 국제 표준화 기구(COSO), 또는 다른 모델을 따르든 상관 없이, 네가지 주요 활동, 즉 위험 식별, 위험 평가, 위험 완화, 위험 모니터링을 다룰 것입니다. 이는 조기 개입, 사고 대비, 위기 대응 계획 및 훈련으로 보완될 것입니다.
"금융 서비스에 AI를 어떻게 적용하고 있는가?"에 나와 있는 AI 적용에 대한 구체적인 질문 외에도 이사회는 다음과 같은 질문을 할 것으로 예상됩니다.
• 회사 내 AI 적용 범위는?
• 이사회는 회사의 AI사용에 대해 어떠한 감독을 하고 있는가?
• 그렇다면, 이사회가 AI의 사용을 감독하기 위한 구체적인 전문 지식은 무엇인가?
• 위원회는 어떻게 AI의 사용을 감독하는가?
이사회가 검토하는 관련 문서는 무엇인가?
이사회가 경영진에게 제기하는 질문은 무엇인가?
• 회사는 일련의 AI거버넌스 원칙을 가지고 있는가?
만약 그렇다면, 이것들은 어떻게 구현되는가?
이사회는 이러한 원칙이 목적에 적합하다고 어떻게 확신하는가?
그리고 실제로 구현되고 있는가?
• 위원회는 AI로 발생하는 위험과 기회를 감독할 수 있는 적절한 기술과 전문 지식을 보유하고 있는가?
그렇지 않다면, 최소한 그러한 기술과 전문 지식에 접근할 수 있는가?
• 회사는 정책 입안자 및 기타 관련 이해 관계자와 AI거버넌스에 대해 협의하고 있는가?
그 외 몇가지의 적용 사례들이 있습니다.
- 챗봇을 통한 AI 향상 통찰력을 갖춘 고객을 제공하는 미국 다국적 금융 기관
- 중소 기업 및 대형 은행에 의해 보험 수리의 이해를 높이고 있습니다.
- 유럽 은행, 소셜 미디어 검색을 통한 자사의 판매 대상 이메일 목록 개선
- 선도적 인 단일 감독 메커니즘 (SSM) 뱅크는 차세대 사기 모델링을위한 새로운 분석을 사용하고 있습니다
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