AI는 이제 금융 산업에 깊숙히 뿌리내리는 것은 물론, 산업 자체를 이끌어나가고 있습니다.
알고리즘 거래, 신용 평가, 고객 서비스, 사기 탐지 등 금융의 핵심 영역에 실전 투입되어 구체적인 성과를 내고, 새로운 비즈니스 기회를 만들고 있죠. 금융 산업의 AI 전환은 이미 시작된 지 오래되었다고 해도 과언이 아닙니다.
막막하게 느껴지는 우리 조직의 AI 전환. AI로 우리 조직의 어떤 문제를 풀어야 하는지, 어떤 데이터가 필요한지, 조직은 준비되어 있는지 등을 오랫동안 고민 중이실 텐데요.
이런 상황에서는 우리 조직과 같은 업계의 성공적인 AI 도입 사례를 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 그렇다면 몇 년 전부터 AI를 적극 도입하여 가시적인 성과를 낸 글로벌 금융 기업들은 AI 기술을 어떻게 활용해 매출을 회복하고, 리스크를 정량화하고, 의사결정의 정확도와 속도를 높이고 있을까요?
오늘은 팀스파르타에서 혁신적인 AI 전환으로 성과를 낸 글로벌 금융 기업 4곳의 사례를 쉽고 구체적으로 전해 드립니다.
Riskified, 실시간 AI 분석으로 사기 거래 탐지율 향상
온라인 티켓 마켓플레이스 TickPick은 거래 승인과 거절, 딱 2가지로만 단순하게 이루어져 있던 사기 탐지 구조 때문에 손실을 겪고 있었습니다. 정상 거래를 사기로 오인해 거절하여 고객이 이탈하거나, 반대로 사기를 놓쳐 직접적인 손해를 보는 케이스가 잦았죠.
그러던 중 2025년, 전자상거래 결제 사기 방지 플랫폼 Riskified가 AI를 통해 TickPick의 고질적인 문제 해결에 나섰습니다. Riskified는 AI 툴 Adaptive Checkout으로 실시간으로 거래 위험도를 분석해 필요할 때만 추가 인증을 요구하는 방식을 도입했습니다. 대부분의 정상 거래는 바로 통과시키고, 의심스러운 거래만 선별적으로 검증해 사기 탐지 정확도를 높인 것이죠.
그 결과는 즉각적으로 나타났는데요. TickPick은 AI 도입 이후 기존에 잘못 거절되던 정상 거래를 되살려 3개월 만에 매출 300만 달러를 회복할 수 있었습니다.
MSCI, AI로 투자 의사결정에 기후 리스크 반영
기후는 단순한 환경 이슈에 머무르지 않습니다. 투자 포트폴리오의 가치, 대출 담보의 안정성, 보험 상품 가격 등 금융 시장에도 직접적인 영향을 미치는 요인이죠. 문제는 금융 시장에서 이 변수를 어떻게 정량화하여 파악하느냐가 관건이었는데요. 기후에는 수많은 변수와 예외, 불확실성이 얽혀 있는 만큼 정량화가 매우 어려운 영역이었습니다.
금융 분석 기업 MSCI는 최근 AI를 통해 주변 지형, 기후, 시설 등의 데이터를 기반으로 홍수, 태풍 같은 자연재해 리스크를 정량화하는 GeoSpatial Asset Intelligence를 도입했습니다. 그리고 AI가 분석한 기후·지리 데이터를 투자·대출 등의 의사결정에 결합했죠. MSCI는 투자자 등에게 단순히 기업 단위가 아니라 부동산, 제조 시설 등 구체적인 자산을 기준으로 28가지의 자연재해 및 11가지의 기후 시나리오에 따른 위험도 평가를 제공합니다. 즉, 물리적 재해가 자산 및 재무에 어떤 영향을 미치는지 정량화한 것인데요.
이를 통해 MSCI는 투자 운용, 신용 및 대출, 보험 및 자본 배분 등 전반에 물리적 위험 평가를 반영하여 자산 평가의 정밀성과 리스크 관리 능력을 크게 높였습니다.
UniCredit, AI로 스몰캡 M&A 매칭 자동화
시가총액이 작은 중소기업주, 즉 스몰캡의 M&A 시장은 규모는 크지만 효율성은 낮습니다. 매물 탐색 및 매수 과정이 대부분 발품에 의존하기 때문이죠. 정보가 산발적으로 흩어져 있고, 매칭 기준도 명확하지 않다는 문제를 갖고 있는데요.
이탈리아의 투자 은행 Unicredit은 Dealsync라는 내부 AI 플랫폼으로 이 문제를 해결했습니다. 중소·오너기업 매물과 잠재 매수자 정보를 폭넓게 탐색하고 자동으로 매칭하는 AI 시스템을 구축한 것이죠.
부동산 중개 앱처럼 생각하면 쉽습니다. 팔고 싶은 회사와 사고 싶은 회사를 AI가 관심 산업, 재무조건, 지역, 시기 등으로 자동 추천하고 연결합니다. 예전엔 사람 발품으로만 가능했던 스몰캡 딜을 규모의 경제로 끌어올린 셈이죠.
이를 통해 Unicredit은 잠재 거래 리드 2,000건, 거래 의향서 500건을 확보했습니다. 그리고 이 과정에서 인력 증원은 전혀 없었습니다.
Nasdaq, AI로 시장 따라 거래 대기 시간 실시간 조정
주식 거래는 체결 시점을 조금만 조정해도 시장 충격을 줄이고 더 나은 가격에 거래를 할 수 있습니다. 문제는 변동성이 쉬운 시장에서 거래마다 가장 적합한 체결 시점을 결정하는 것에 기술적 한계가 있다는 것이었죠.
미국의 대표 전자 증권 거래소 Nasdaq은 문제 해결을 위해 AI 기반 거래소 오더 타입인 Dynamic M-ELO를 상용화했습니다. 이는 전통적인 금융 시장에서 미국 증권거래위원회(SEC)가 최초로 도입을 승인한 AI 기술인데요.
이전까지 Nasdaq은 주식 주문을 잠깐 늦춰 거래 당사자가 더 좋은 상대와 만나게 하였는데, 모든 종목에 같은 대기 시간을 적용한다는 한계가 있었습니다. 반면 Nasdaq은 Dynamic M-ELO을 통해 AI로 종목, 시간대, 시장 상태에 따라 실시간으로 대기 시간을 조정하기 시작했죠. 그 결과 시장 참가자들에게 최적의 결과를 제공하여 거래량 30% 가중 개선, 체결률 20% 증가, 시장 충격 완화 등의 효과를 보고 있습니다.
금융 AI 전환의 열쇠, 기술 아닌 사람에 있습니다
앞서 살펴본 기업들은 모두 공통적인 성공 요인을 갖고 있습니다.
바로 명확한 문제 정의와 데이터 기반 의사결정, 그리고 이를 현업에 적용할 수 있는 조직 역량입니다. 같은 AI 도구를 쓰더라도 어떤 문제를 해결할 것인지, 어떤 데이터를 어떻게 활용할 것인지, 조직이 이를 받아들일 준비가 되어 있는지에 따라 결과는 극명하게 달라집니다.
결국 AI 도입의 성패를 가르는 것은 기술이 아닙니다. AI를 이해하고, 데이터를 해석하고, 인사이트를 실행 전략으로 전환하는 사람에 있죠.
그렇다면 우리 조직에는 이런 역량을 가진 인재가 얼마나 있을까요? 그리고 이들을 어떻게 육성할 수 있을까요? 단순히 AI 도구 사용법을 아는 것을 넘어, 비즈니스 맥락에서 AI를 전략적으로 활용할 수 있는 인재를 키우는 것이 가장 시급한 과제입니다.
스파르타 AI 기업교육은 바로 이 지점에서 출발합니다. 금융 산업을 포함한 고객사의 AI 역량을 가장 빠르고 체계적으로 끌어올려드립니다. 산업 특성과 직무, 직급, AI 역량 수준을 고려한 맞춤형 커리큘럼을 전문가들이 설계합니다.
- 금융·IT·제조 등 산업별 맞춤형 AI 교육 커리큘럼 설계
- 바로 실무 적용 가능한 프로젝트 기반 실습 중심 학습
- 4단계 검증 및 자체 강사 풀 관리로 고품질 강의 보장
- 강사와 보조 강사(기술 튜터)의 수강생 밀착 관리로 학습 공백 0%
- HRD 담당자와 AI 교육의 A to Z를 함께하는 PM의 전문 컨설팅
팀스파르타는 현장에서 성과가 바로 나타나는 AI 교육을 제공해 드립니다.
AI 시대, 우리 조직의 경쟁력을 그 누구보다 빠르고 확실하게 지키고 싶다면, 팀스파르타와 함께 AI 교육을 시작하세요.
Share article