파이낸셜 타임즈의 보도에 따르면, 모건 스탠리의 분석 결과 유럽 은행권에서 인공지능 도입이 확대되고 물리적 지점망이 축소됨에 따라 2030년까지 20만 개 이상의 일자리가 사라질 것으로 예상됩니다. 이는 유럽 주요 은행 35곳 전체 인력의 약 10%에 해당합니다.

일자리 감소는 주로 후선 업무, 리스크 관리, 컴플라이언스 부서에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이러한 영역은 대규모 데이터 세트를 처리하고 반복적인 작업을 인간 직원보다 효율적으로 수행할 수 있는 AI 알고리즘을 통해 자동화될 가능성이 특히 높습니다. 모건 스탠리 보고서는 AI 솔루션을 구현하는 은행의 경우 약 30%의 효율성 향상을 예상합니다.

이러한 추세는 유럽에만 국한되지 않습니다. 예를 들어, 골드만삭스는 고객 온보딩부터 규제 보고에 이르기까지 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 하는 OneGS 3.0이라는 AI 이니셔티브를 발표했으며, 미국 직원들에게 잠재적인 감원과 2025년 말까지의 채용 동결을 경고했습니다. 네덜란드 대출 기관인 ABN 암로는 이미 2028년까지 인력의 5분의 1을 감축할 계획을 발표했으며, 소시에테 제네랄의 CEO는 은행의 모든 영역이 검토 대상이라고 밝혔습니다.

이러한 맥락에서 AI는 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템 개발을 의미합니다. 이러한 작업에는 학습, 문제 해결, 의사 결정이 포함됩니다. 은행에서 AI는 사기 탐지, 대출 신청 처리, 챗봇을 통한 고객 서비스와 같은 프로세스를 자동화하는 데 사용되고 있습니다. AI의 하위 집합인 머신 러닝은 이러한 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다.

은행에서 AI 채택이 증가함에 따라 중요한 사회적 영향이 제기됩니다. 은행은 비용 절감과 효율성 향상으로 이익을 얻을 것으로 예상되지만, 인간 노동자의 대체는 실업으로 이어질 수 있으며 인력 재교육 이니셔티브가 필요할 수 있습니다. 알고리즘의 잠재적 편향과 같이 금융 의사 결정에 AI를 사용하는 윤리적 고려 사항도 해결해야 합니다.

잠재적인 이점에도 불구하고 일부 은행 지도자들은 주의를 촉구하고 있습니다. JP모건 체이스의 한 임원은 파이낸셜 타임즈에 주니어 직원들에게 배우고 성장할 기회가 주어지지 않으면 은행이 장기적으로 어려움을 겪을 것이라고 말했습니다. 은행의 과제는 AI의 잠재적인 이점과 숙련되고 참여적인 인력을 유지해야 할 필요성 사이의 균형을 맞추는 것입니다.

은행에서 AI로의 전환은 진행 중인 과정이며, 그 영향의 전체 범위는 아직 밝혀지지 않았습니다. 은행은 현재 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있으며 이러한 도구에 대한 새로운 응용 프로그램을 모색하고 있습니다. 향후 몇 년은 AI가 은행 산업과 더 넓은 금융 환경을 어떻게 재편할 것인지를 결정하는 데 매우 중요할 것입니다.