인공 지능(AI) 열풍이 채찍질되면서, 모든 종류의 조직이 기술을 도입하고 적어도 어떻게 하면 자신들의 분야에서 우위를 제공할 수 있을지를 탐색하는 것에 관심을 가지고 있습니다. 그러나 기업들의 이러한 관심 물결은 한정된 컴퓨팅 자원 공급업체들에 대한 점점 더 큰 의존을 가져오고 있으며, 최근 금융 기술 컨퍼런스에서도 이러한 우려가 반복되었습니다.
암스테르담에서 개최된 Money 20/20 컨퍼런스에서, 주요 은행 비즈니스 관계자들은 미국을 중심으로 한 몇몇 주요 기술 기업에 대한 의존의 위험을 강조했습니다. ING의 최고 분석 책임자인 Bahadır Yılmaz는 은행이 직면한 가장 큰 위험 중 하나는 이러한 의존성이며, 특히 유럽 은행에게 다른 기술 서비스 제공업체 간 전환 능력을 유지하고 벤더 락인을 피하도록 강조했습니다.
이러한 우려에도 불구하고, Yılmaz는 대규모 AI 모델을 훈련하기 위한 상당한 자원이 필요하기 때문에 기대되는 대기업 기술 기업에 대한 의존도 증가할 것이라고 인정했습니다. Deutsche Bank의 기업 은행 부문에서 일하는 Joanne Hannaford는 AI의 방대한 컴퓨팅 요구사항이 거의 피할 수 없이 대규모 기술 기업을 로직적인 소스로 지정한다고 인정했습니다.
KPMG UK의 Adrian Bradley는 AI 프로젝트의 성격과 복잡성에 따라 은행의 클라우드 요구 사항이 변화하고 있다고 강조했습니다. 그는 대규모 회사들이 대규모 생산적인 AI 모델의 훈련을 지원할 수 있는 능력으로 인해 자주 선택되는 반면, 더 작은 모델은 로컬 기계에서 실행될 수 있어 추가적인 보안과 데이터 제어 기능을 제공한다고 지적했습니다.
시장 조사 보고서에 따르면, 주요 클라우드 운영업자들이 Nvidia의 GPU 가속기를 사용하여 AI 서비스를 개선하고 있으며, 이를 통해 은행과 같은 고객에 대한 판매에서 이익을 얻을 것으로 기대됩니다. OpenAI를 비롯한 대부분의 주요 AI 개발자들은 미국에서 운영되며 Microsoft와 같은 대규모 클라우드 기업과 긴밀한 관계를 유지하고 있습니다.
IT 서비스 시장에서 미국 클라우드 회사들의 영향에 대한 우려로 영국과 유럽에서 반독점 조사가 시작되었습니다. Ofcom 및 Competitive and Markets Authority (CMA)와 같은 규제기관은 클라우드 인프라 서비스의 집중도와 대규모 기술 기업과 AI 스타트업 간 발전하는 유대 관계를 조사하고 있으며, 주요 기업들 간의 파트너십, 투자 및 협정 네트워크가 AI 시장의 경쟁을 사실상 끝낼 수 있다는 경고를 내놓고 있습니다.
ECB 보고서는 재정 분야에서의 AI의 혜택과 위험에 대해 경고하였으며, 특히 기초 모델이 교육 데이터에서 편견이나 오류를 상속할 가능성이 높아진다는 점을 강조했습니다. 더구나, AI 공급업체에 대한 의존성이 증가할 위험에 대해서도 강조했습니다.
이에 ESMA는 AI를 사용하는 금융 서비스에 대한 지침을 발표하여, 이러한 조치가 모두 EU의 MiFID 규정에 따라야 하며 회사들은 자체 행동에 완전히 책임을 져야 한다는 사실을 확인하였습니다.
중요한 질문 및 답변:
Q1: 금융 기관들이 AI를 위한 한정된 컴퓨팅 자원 제공업체에 의존하는 것과 관련한 우려는 무엇인가요?
A1: 이러한 우려사항으로는 몇몇 주요 기술 기업에 의한 의존, 잠재적인 벤더 락인, 반독점 문제 및 데이터 보안 통제 감소 등이 있습니다. 금융 기관들은 이러한 공급업체들에 지나치게 의존해 다른 서비스로의 이전이 어려워지며 조건을 효과적으로 협상하기 어렵다는 점에 대해 경계를 가지고 있습니다.
Q2: 영국 클라우드 기업의 IT 서비스 시장에서의 지배력이 증가함에 따라 규제기관들은 어떻게 대응하고 있나요?
A2: Ofcom 및 CMA와 같은 규제기관은 클라우드 인프라 제공자들 사이의 시장 권력 집중을 조사하기 위해 반독점 조사를 실시하고 있습니다. 그들은 AI 시장에서의 경쟁을 억제할 수 있는 파트너십 및 협정 네트워크에 대해 우려하고 있습니다.
Q3: ESMA가 발표한 금융 서비스의 AI 사용에 관한 지침은 무엇인가요?
A3: ESMA는 AI를 사용하는 금융 서비스는 반드시 EU의 MiFID 규정을 준수해야 하며, 그 회사들이 자체 행동에 대해 완전한 책임을 져야 한다는 사실을 확인하였습니다.
주요 도전과 논쟁:
– 대규모 기술 기업의 지배에 따른 시장 경쟁 유지.
– AI 모델의 편향 및 오류의 잠재적인 위험 관리, 특히 금융과 같은 민감한 분야에서 널리 채택될 경우 이러한 편향이 과잉 될 수 있음.
– AI 기술이 도입되면서 복잡성이 증가하면서 이에 부합하는 규제 프레임워크의 완전한 준수 보장.
장점:
– AI는 업무 자동화 및 고급 분석 능력을 제공함으로써 금융 서비스 분야의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
– AI를 효과적으로 활용하는 기관은 의사 결정력 향상과 혁신적인 고객 서비스를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.
단점:
– 주요 기술 기업에 의존하는 것이 증가하면서 비용이 증가하고, 유연성이 감소하며, 독점적인 사례에 노출될 수 있습니다.
– 제대로 관리되지 않는 경우 AI는 교육 데이터에서 편향을 상속할 수 있으며, 금융 서비스 내에서 부당한 실천이나 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
관련 링크:
– Money 20/20 Conference
– European Securities and Markets Authority (ESMA)
– European Central Bank (ECB)
– UK’s Office of Communications (Ofcom)
– UK’s Competition and Markets Authority (CMA)
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