보험연구원은 생성형 인공지능(AI)을 활용한 혁신적 보험서비스 제공과 이슈를 논의하기 위해 25일 '생성형 AI의 금융서비스 적용과 이슈' 세미나를 개최했다고 밝혔다. 
 
이날 신은철 카이스트 교수는 '생성형 AI의 금융서비스 적용, 추천과 소비자 선택에 미치는 영향'을 주제로 발표를 진행했다.

신 교수는 생성형 AI기반 금융 자문 서비스가 개인 투자자 의사결정 개선에 기여할 수 있음을 확인하고 향후 보다 개인화된 금융 솔루션 제공 가능성을 보여줬다고 평가했다.

현시 선호 이론과 모델을 활용한 GPT 경제적 선호도 학습 능력 평가 결과 GPT는 사용자 위험 성향에 맞춰 추천을 효과적으로 조정할 수 있음을 확인했다는 설명이다. 현시 선호 이론이란 사람들의 관찰 불가능한 효용 등을 이용한 분석이 아닌 실제 소비자들의 소비 행태를 관찰해 소비자 선택 원리를 설명하는 이론이다.

위험 회피 성향이 강한 사람에게 위험도가 낮은 포트폴리오를 추천함으로써 위험 회피 성향을 완화했으며 이는 개인 맞춤형 의사결정 도구로서 생성형 AI 가능성을 보여줬다는 것이다.

신 교수는 행동경제학 실험을 통해 확인한 결과 GPT의 추천 포트폴리오는 효율성이 매우 높았지만 GPT 버전에 따라 실험 참여자들의 선택보다 더 위험 추구적이거나 위험 회피적일 수 있음을 확인할 수 있었다고 전했다.

신 교수는 "실험 참가자들은 GPT의 추천을 실제 자신의 포트폴리오 선택에 반영하는 경향을 보였으며 특히 일부 참여자들은 스스로 만든 포트폴리오 효율성은 낮았으나 GPT의 추천을 받아 효율성을 높일 수 있음을 확인했다"며 "이러한 연구 결과들이 최근 퇴직연금 시장에서 활용되는 로보어드바이저가 일부 사용자들에게 실질적인 도움이 될 수 있음을 시사한다"고 말했다.

이어 손재희 보험연구원 연구위원이 '생성형 AI의 활용, 글로벌 보험회사를 중심으로'라는 주제로 보험 가치사슬 내 보험회사의 생성형 AI 적용 사례와 이슈를 소개했다. 각 이슈별 보험회사들이 대응 방안도 제안했다.

손 연구위원은 생성형 AI의 가장 큰 특징은 사용자가 인간의 언어로 AI와 상호작용이 자연스럽게 이루어질 수 있다는 점이며 이는 향후 일하는 방식과 소비 경험 방식의 변화를 야기할 수 있다고 봤다.

그는 신뢰성의 확보가 중요한 금융·보험업권의 특성을 고려해 생성형 AI 활용의 잠재위험에 선제적으로 대응하기 위한 노력이 필요하다고 강조했다.

손 연구위원은 "AI 활용으로 나타날 수 있는 피해를 최소화하기 위해 사용 데이터의 정확성과 투명성 확보를 위한 노력이 선행돼야 하며, 이를 위한 공동 협력도 고민해야 한다"며 "AI 경쟁력 확보를 위해 전문인력 채용 확대뿐만 아니라 내부 임직원의 AI 활용 능력 고취를 위한 교육을 체계화하려는 노력이 필요하며, 이를 위해 학계 및 업계의 네트워크를 활용할 필요가 있다"고 말했다.

[신아일보] 권이민수 기자

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