NH농협은행이 금융권 최초로 인공지능(AI)을 활용해 소비자의 투자 성향을 자동으로 분석해 주는 프로세스 도입을 추진한다. 투자 성향 진단은 펀드·파생상품 같은 금융 투자 상품에 가입할 때 반드시 거쳐야 하는 절차지만 이제까지는 소비자 스스로도 자신의 특성을 잘 모른 채 설문에 형식적으로 답하는 경우가 많았던데다 판매 직원이 투자자 성향을 임의로 조작하는 사례까지 적발돼 유명무실하다는 지적이 끊이지 않았다.
투자 성향 분석에 다양한 데이터와 AI 알고리즘을 적용하면 개인의 성향을 제대로 이해하는 것은 물론 판매 직원의 개입을 최소화할 수 있어 불완전 판매 논란을 원천 차단할 수 있다. 해외 금리 연계 파생결합펀드(DLF), 라임 사태 등 연이은 불완전 판매로 몸살을 앓았던 은행권으로서는 고객 신뢰를 회복하고 소비자 보호를 강화할 수 있는 체질 개선의 기회를 맞게 됐다.
30일 금융권에 따르면 농협은행은 최근 AI와 마이데이터를 활용한 금융 투자 상품 투자 성향 분석 모델을 자체 개발했다. 나이, 성별, 기존 성향 등 분석 대상과 유사한 고객군을 알고리즘으로 우선 분석하고 자산 현황, 거래 정보, 투자 경험, 투자 상품, 투자 금액 등 고객의 고유 정보까지 반영해 AI가 소비자의 투자 성향을 자동으로 진단해 주는 방식이다.
농협은행은 내부 검증을 거쳐 내년 상반기 중 이 모델을 실제 상품 판매에 적용하기 위해 금융위원회에 혁신금융서비스 특례를 신청한 상태다. 현행 자본시장법은 판매사가 투자자 정보를 파악할 때 ‘면담·질문 등’을 통하도록 명시하고 있어 AI를 활용하려면 규제 적용 예외 특례를 받아야 한다.
현재는 펀드 상품에 가입하려면 소비자가 수기로 직접 투자 성향 설문지를 작성해야 한다. 금융사들은 자본시장법과 금융투자협회 표준투자권유준칙에 따라 통상 7개 안팎의 문항으로 짜인 투자 성향 설문을 실시하고 있다. 소비자의 투자 목적, 투자 가능 기간, 투자 경험, 투자 관련 지식, 감내할 수 있는 손실 수준 등을 객관식으로 물어보는 방식이다. 판매 직원은 설문 결과에 따라 소비자의 투자 성향을 안정형·안정추구형·위험중립형·적극투자형·공격투자형 등 다섯 가지 유형으로 분류하고 이에 맞는 투자 상품을 권유한다.
문제는 이 설문의 실효성이다. 투자 경험과 지식이 부족한 대부분의 소비자들은 스스로의 투자 성향을 정확히 파악하지 못하고 일관된 답변을 하는 데 어려움을 겪는다. 2016년 금투협회의 설문 조사에 따르면 자신의 기대 투자 수익과 위험 감내 능력에 대한 답변이 같지 않은 개인의 비중이 전체의 73%에 달했다. 한 자산운용업계 관계자는 “원금 보장을 원하면서 주식시장 평균을 초과하는 수익률을 기대하거나, 투자경험이 적은데도 공격적 투자를 원하는 경우가 적잖다”며 “단순 설문만으로는 이런 복합적인 성향을 파악하기 어렵다”고 말했다.
더 큰 문제는 이런 아날로그식 진단이 판매 직원의 불완전 판매 가능성에 취약하다는 점이다. 지난해 은행권을 뒤흔든 DLF 사태의 경우 판매 과정에서 직원이 투자 성향 분석을 대필하거나 임의로 조작하는 등 불완전 판매가 의심된 사례가 5건 중 1건에 달하는 것으로 조사됐다. 올해 한국금융투자자보호재단이 시행한 펀드 투자자 조사에서도 투자 성향 진단을 경험한 투자자 22.5%가 자신의 성향과 관계가 없는 상품을 권유받았고 14.9%는 권유하려는 상품에 맞는 결과가 나오도록 진단을 유도당했다고 답했다.
앞으로 가치 판단이나 실적 압박이 없는 AI를 투자 성향 분석에 활용하면 소비자가 스스로 갖고 있던 고정관념이나 확증 편향은 물론 판매 직원의 개입도 최소화할 수 있다. 강태영 농협은행 디지털금융부장은 “AI를 활용하면 불완전 판매로부터 소비자를 원천적으로 보호하는 것은 물론 각종 설명 의무를 준수해야 하는 판매 직원의 위축감도 해소할 수 있다”며 “소비자가 체감할 수 있는 은행 업무에 AI가 본격 도입되는 신호탄이 될 것”이라고 말했다.
/빈난새기자 binthere@sedaily.com
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