LG AI연구원이 개발한 금융 특화 인공지능 ‘엑사원 비즈니스 인텔리전스(BI)’가 국내외 금융 시장에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 방대한 양의 금융 데이터를 분석하고, 그 분석의 근거를 명확히 제시하는 이 기술은 ‘신뢰’를 확보하는 것이 중요한 조건으로 대두되고 있습니다. 최근 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 LG AI 토크 콘서트 2026에서는 코스콤, 국민연금공단, 런던증권거래소그룹(LSEG)의 관계자들이 금융 AI의 활용 가능성과 조건에 대해 심도 깊은 논의를 했습니다.
이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 엑사원 BI의 데이터 처리 능력에 대해 언급하며, 한 기업의 미래 전망을 예측하기 위해 평균 약 2만 건의 뉴스 기사를 분석한다고 설명했습니다. 이러한 방대한 데이터 분석은 AI가 핵심 정보를 추출하고, 그 판단 근거를 제공함으로써 투자 결정에 실질적인 도움을 줄 수 있는 것입니다.
국민연금공단의 최광일 전임운용역은 AI가 가치를 발휘하는 지점이 데이터 자체가 아니라 그것을 처리하는 과정에 있다고 강조했습니다. 그는 데이터의 양이 문제가 아니라, 이를 실시간으로 처리할 수 있는 사람의 역량이 병목현상이 되고 있다고 지적했습니다. 즉, AI가 뉴스와 공시, 리포트를 효율적으로 수집하고 정리하는 데 도움을 줌으로써, 운용역이 본업인 투자 판단에 집중할 수 있도록 한다는 것입니다.
코스콤의 이동현 과장도 금융 시장에서 AI의 가치로 파편화된 데이터를 빠르게 종합하고 분석하는 점을 강조했습니다. 그는 사람이 전 종목의 공시와 재무 데이터를 일일이 확인하는 데 한계가 있기 때문에, AI가 시장 전망과 그 근거를 일관되게 제시하는 것이 중요하다고 설명했습니다.
하지만 금융 분야에서는 결과만큼이나 왜 그런 판단을 내렸는지가 중요한 요소로 작용합니다. 이동현 과장은 투자 의사결정 과정에서 결론 자체보다 그 과정과 추론 근거가 명확히 제시되어야 고객의 투자 검토 체계에 통합될 수 있다고 강조했습니다. 이는 투자자들이 AI의 결과를 신뢰할 수 있도록 하는 중요한 조건입니다.
LSEG의 아르만 사호비치 총괄은 금융 AI의 차별점으로 방대한 데이터를 처리하는 능력과 정형 및 비정형 데이터를 함께 활용할 수 있는 점을 꼽았습니다. 그는 기존 고객들이 종종 일부 데이터베이스만 활용하는 경향이 있다고 지적하며, 엑사원이 대규모 데이터를 처리하여 인사이트를 창출할 수 있다는 점을 강조했습니다. 또한, AI가 예측 신호와 인사이트를 제공할 수 있는 가능성을 제시했습니다.
그러나 AI의 실제 활용을 위해서는 보다 엄격한 조건이 필요하다는 점도 강하게 강조되었습니다. 사호비치 총괄은 금융 AI는 결과를 검증할 수 있어야 하며, 판단에 활용된 데이터의 출처를 추적할 수 있어야 한다고 말했습니다. 특히 특정 투자에 대한 인사이트를 제시할 경우, 어떤 데이터와 근거를 바탕으로 판단했는지를 확인할 수 있어야 한다는 것입니다.
국민연금도 AI 활용에 신중한 입장을 보였습니다. 최 전임운용역은 기관의 책임으로 인해 금융 시장의 위기 상황을 포함해 충분한 기간 동안 성능을 검증해야 한다고 언급했습니다. AI가 아무리 정확하더라도 그 결론의 이유를 설명할 수 없다면 현업에서 활용하기 어려운 만큼, 기존 투자 프로세스와 교차 검증하는 과정이 필요하다는 점을 강조했습니다.
그는 현재 기술 수준에서 AI의 결과물을 직접적으로 투자에 활용하기에는 조심스러운 단계라고 덧붙이며, 현재는 리서치를 지원하고 운용역의 업무 효율화를 통해 부담을 덜어주는 역할을 수행하는 단계라고 설명했습니다. 데이터와 경험을 쌓고 검증 체계를 갖춘 뒤 활용 범위를 점차 넓히는 것이 올바른 접근법이라는 것입니다.
향후 금융 AI의 적용 범위는 주식 이외의 다양한 자산군으로 확대될 것으로 예상됩니다. LSEG는 원자재의 가격 움직임과 보관 비용 예측, 채권 및 외환 등 다른 자산군으로 AI 활용 범위를 넓힐 계획을 세우고 있습니다. 사호비치 총괄은 금융기관과 포트폴리오 매니저들이 여러 자산군으로 구성된 포트폴리오를 운용하는 만큼, 멀티에셋 포트폴리오에도 AI를 적용하려는 수요가 커질 것으로 전망했습니다.
또한, LSEG는 기업 공급망 데이터도 새로운 AI 활용 영역으로 제시하며, 엑사원의 도움으로 복잡한 공급망 데이터를 고객에게 제공할 수 있게 되었다고 밝혔습니다. 이러한 발전은 금융 AI가 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 가능성을 제시합니다.
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