인공지능 인사이트 / 임홍순, 곽병권, 박재훈

인공지능 인사이트 - 로보어드바이저 사례를 중심으로 ㅣ KBI 디지털금융시리즈
임홍순 외 지음 / 한국금융연수원 / 2020년 4월

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금융 실무 인공지능 입문서

 금융 실무자를 대상으로 쓰인 책이다. 핀테크 등 금융에서 활용되는 인공지능 사례부터 인공지능 이론, 전망과 한계를 배울 수 있다. 교양서가 아닌 전문서다. 인공지능에 대한 기초 개념을 습득한 사람을 대상으로 했다. 이론적이면서 실무적인 내용이 많다. 확률과 통계 수학과 경제학, 그리고 금융에 대한 기초 상식을 요구한다. 하지만, 책 구성이 꼼꼼해 조금만 노력한다면 일반인도 충분히 이해할 수 있다. 꼼꼼한 이론 설명에 기반한 사례 설명으로 독자가 자연스럽게 금융에 이용되는 인공지능을 배울 수 있다. 금융 인공지능 심화 입문서로 최적이다. 더 상세히 설명하지 않은 게 아쉬울 뿐이다. 

 저자는 4차 산업혁명 속 변화하는 금융을 보여준다. 인공지능이 가져온 사회 전반의 변화와 더불어, 핀테크(Fintech) 등장과 사례를 보여준다. 액티브 펀드(Active Fund) 가입이 감소하고 인덱스 펀드(Index Fund) 가입이 증가하는 등 자산관리 시장에 어떤 변화가 나타나고 있는지 배울 수 있다. 특히, 알고리즘 매매가 일으킨 증시 폭락 사례를 들며, 저자는 알고리즘의 보안과 오류 검증을 강화해야 한다고 조언한다. 인공지능의 장점으로 '인간보다 빠르고 정확함', '보편성', '일관성', '편리성', '낮은 비용'을 들며, 인공지능이 발전할수록 기존 금융업 종사자의 일자리는 사라지고 AI 관련 인력으로 대체될 거로 전망한다.

 저자는 인공지능 도입 이전 '명확한 비즈니스 목표와 규칙'과 '양질의 데이터' 확보가 필수라고 조언한다. IT와 인공지능에 투자한다고 저절로 생산성 향상으로 이어지지 않는다면서, 이 둘이 확보되지 않은 인공지능은 '빛 좋은 개살구'라고 이야기한다. 섣부른 IT와 AI 도입은 '밑 빠진 독에 물 붓기'라는 거다. 애매한 비즈니스 목표로는 무엇이 양질의 데이터인지 구분할 수 없다. 부적절한 데이터를 이용한 인공지능은 심각한 오류를 일으킨다. 비즈니스 환경은 끊임없이 변화하기 때문에 명확한 목표와 규칙을 설정하기 어렵고, 데이터 그 자체도 확보하기 어려운데 양질의 데이터는 더더욱 어려운 게 현실이다. 하지만, 어렵더라도 반드시 이 둘을 명확히 해야 한다는 거다. 경쟁에 밀려 섣불리 도입할 게 아니라 신중해야 한다.

 생각보다 어려운 심화 이론에 머리 아플 수 있다. 하지만, 금융이 어떻게 변화하고 있고, 어떤 문제를 겪고 있으며, 앞으로 어떻게 변화할 것인지를 어렵지 않게 살펴볼 수 있는 책이다. 금융업에 종사하거나 관심이 많은 사람에게 추천하고 싶은 책이다.