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中 금융권, 딥시크 도입 확산... 업무효율 개선되나 보안·신뢰성 과제 남아
CSF 2025-02-14
☐ 중국 금융권에서 대대적으로 딥시크 도입에 나서고 있음. 장쑤은행은 '즈후이샤오쑤' 플랫폼을 통해 딥시크 모델을 도입해 90% 이상의 인식률과 일평균 9.68시간의 업무 시간 절감 효과를 달성했음. 후이톈푸 등 10여 개 펀드사와 화푸증권, 궈진증권, 궈위안증권 등 주요 증권사들도 투자연구, 리스크 관리, 고객 서비스 등 핵심 업무에 딥시크를 적용하고 있음. 다만 전문가들은 데이터 보안, 모델 신뢰성, 시장 적응성 등의 과제를 지적하며, 현재는 AI 생성 내용에 대한 인간의 검토가 필요하다고 강조함.
◦ 중국 금융권의 딥시크 도입 가속화
- 중국 주요 은행들이 딥시크(DeepSeek) 도입에 박차를 가하고 있음. 장쑤은행(江苏银行)은 ‘즈후이샤오쑤(智慧小苏)' 대형언어모델 서비스 플랫폼을 통해 딥시크-VL2 다중모달 모델과 경량화된 딥시크-R1 추론 모델을 성공적으로 도입했으며, 이를 통해 지능형 계약 품질 검사와 자동화 가치평가 대조 분야에서 90% 이상의 인식 성공률을 달성함. 특히 이메일 게이트웨이 분석 처리 능력과 결합하여 이메일 분류, 상품 매칭, 거래 입력, 가치평가표 분석 대사의 전체 프로세스 자동화를 실현했으며, 일평균 9.68시간의 업무 시간 절감 효과를 거두고 있음.
- 하이안농상은행(海安农商银行)은 딥시크를 활용하여 자본 실력, 시장 점유율, 서비스 품질, 리스크 관리, 금융 상품, 사회적 책임, 기술 지원, 직원 자질 등 다차원적인 분석을 수행하고 있음. 또한 국유 은행 관계자는 딥시크-R1 대형모델의 오픈소스 특성이 은행에 새로운 기회를 제공할 것으로 전망하며, 지능형 투자자문, 스마트 고객서비스, 리스크 모니터링, 컴플라이언스 관리 등의 업무 영역에 적용할 계획이라고 밝힘.
- 금융기관 서비스 플랫폼인 진룽이장퉁(金融壹账通)은 자체 개발한 지능형 플랫폼에 딥시크를 접목하여 은행업계를 위한 전방위 AI 솔루션을 출시함. 이 플랫폼은 기존의 금융 서비스를 AI 기술로 고도화하여 업무 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하며, 리스크 관리를 강화하는 등 종합적인 디지털 전환을 지원함. 특히 은행의 실제 업무 환경에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공하여 금융기관의 디지털 전환을 가속화하고 운영 효율성을 높일 것으로 기대됨.
- 공모펀드 업계에서는 후이톈푸(汇添富), 푸궈펀드(富国基金), 눠안펀드(诺安基金) 등 10여 개 펀드사가 딥시크 모델을 도입함. 특히 후이톈푸는 투자연구, 상품판매, 리스크 관리, 고객 서비스 등 핵심 업무에 딥시크를 적용하고 있음. 눠안펀드는 주류 AI 오픈소스 프레임워크를 기반으로 자체 개발한 '눠안 AI 어시스턴트'를 출시하여 투자연구 분석, 고객 서비스, 리스크 관리 등 핵심 업무 영역에서 시범 적용을 시작함.
- 보험업계에서는 중국핑안(中国平安)이 AI와 빅데이터 기술을 활용한 종합 금융 및 의료양로 생태계 구축을 위해 딥시크 도입을 적극 검토 중임. 특히 금융 주력 사업의 질적 향상과 효율성 제고를 위한 대규모 데이터 오픈소스 플랫폼과의 심층 융합을 추진하고 있음. 이를 통해 보험 상품 개발, 리스크 평가, 고객 서비스 등 전반적인 보험 업무의 디지털 전환을 가속화할 계획임.
◦ 중국 증권사들의 적극적인 딥시크 도입 현황
- 화푸증권(华福证券)은 딥시크 V3와 R1 두 가지 모델을 성공적으로 도입했으며, '고품질 데이터+고적합 시나리오', '소형 모델·지능형 에이전트 보완'이라는 AI 전략을 바탕으로 스마트 금융 서비스를 확대할 계획임. 이를 통해 증권 산업의 질적 발전을 선도하고 투자자들에게 장기적 가치를 창출한다는 목표를 설정함. 특히 더욱 민첩하고 안전한 스마트 금융 서비스를 통해 고객 만족도를 제고하고 시장 경쟁력을 강화할 예정임.
- 궈진증권(国金证券)은 딥시크의 로컬 배치 테스트를 완료하고 정보 검색, 문서 처리, 산업 연구 및 시장 분석 등 다양한 분야에 적용 중임. 향후 지능형 서비스, 리스크 관리, 투자 분석 등 핵심 업무 영역으로 확대할 예정임. 궈진증권 최고정보책임자 왕훙타오(王洪涛)는 AI가 사회와 산업에 깊은 변혁을 가져올 것이며, 기업과 개인이 적극적으로 AI 기술을 수용하고 학습해야 한다고 강조함.
- 궈위안증권(国元证券)은 딥시크-R1 모델을 금융 시나리오에 맞게 현지화하여 자체 개발한 지능형 서비스 플랫폼 '랴오위안(燎元) 지능 도우미'에 통합함. 특히 화웨이 승텅(Huawei Ascend) 아키텍처 기반의 지능형 컴퓨팅 플랫폼 구축을 통해 멀티모달 대형모델 서비스 체계를 구축할 예정임. 이는 AI 기술을 통한 금융 업태 재구성의 선제적 포석으로 평가받고 있으며, 향후 지능형 투자연구, 양적 거래 알고리즘 최적화 등 영역으로 확장을 계획하고 있음.
- 증권사들은 딥시크를 통해 직원 지식 문답, 소프트웨어 개발 지원, 마케팅 방안 수립, 고객 관리 등 다양한 업무 시나리오를 지원하고 있음. 특히 문서 처리와 정보 검색 최적화를 통해 업무 효율성을 크게 향상시키고 있음. 딥시크-R1의 강력한 데이터 분석 및 처리 능력을 활용하여 기업 효율성 제고, 의사결정 최적화, 창의력 촉진을 실현하고 있으며, 이를 통해 직원 역량 강화와 기업 효율성 향상을 동시에 달성하고 있음.
- 실시간 모니터링과 분석을 통해 시장 동향을 정확하게 포착하고 투자 및 경영 의사결정을 지원하며, 뉴스 데이터의 심층 분석을 통해 효율적이고 정확한 산업체인 분석을 실현하고 있음. 또한 문서 해석과 질의응답 시스템을 통해 정보 획득의 정확도와 속도를 향상시키고, 이를 통해 보다 신속하고 정확한 시장 분석과 투자 판단을 지원하고 있음.
◦ 중국 금융권 딥시크 도입의 과제와 전망
- 금융권 특성상 데이터 보안성에 대한 요구가 타 산업보다 높아, 대부분의 금융기업들은 데이터를 자체 보관하는 방식을 선호함. 딥시크-R1은 상대적으로 낮은 비용으로 최고 수준의 대형모델을 현지 배치할 수 있어, 기업 전용 모델 구축이 용이한 장점이 있음. 이는 금융 IT 기업들이 고객사의 업무 데이터를 정제하고 분류하여 벡터화한 후 현지 대형모델에 투입하여 미세조정을 수행하고, 고객 맞춤형 모델을 구축하는 새로운 비즈니스 기회를 창출할 것으로 전망됨.
- 그러나 학술 논문 자료 생성 시 존재하지 않는 자료를 생성하거나 무관한 논문을 인용하는 등 신뢰성 문제가 발생하고 있음. 이는 엄격한 은행업무에 직접 적용 시 시장 분석 왜곡이나 잘못된 투자 결정으로 이어질 수 있는 위험이 있음. 또한 딥시크와 은행업의 깊은 결합은 데이터 보안과 개인정보 유출, 데이터 오염과 모델 왜곡, 규제 차익과 컴플라이언스 통제 실패, 시스템적 리스크 전이 확대, 윤리 및 사회적 신뢰 위기 등 다차원적 리스크를 초래할 수 있음.
- 대형모델 적용은 개인 및 기업 데이터 처리량 증가로 정보 유출 위험이 높아질 수 있으며, 이는 은행의 평판 손상으로 이어질 수 있음. 따라서 현재는 대형모델이 콘텐츠를 생성하고 인간이 검토하는 방식으로 운영되고 있음. 진룽이장퉁의 사무부 지능형 음성팀 AI 제품 총감독 스원빈(史文彬)은 RAG(검색 증강 생성), 사고 체인 등 기술의 발전으로 이러한 문제들이 크게 감소할 것으로 전망하면서도, 현 단계에서는 대형모델 생성 내용에 대한 인간의 검토가 필요하다고 강조함.
- 전문가들은 딥시크가 데이터 품질, 모델 설명 가능성, 시장 적응성 등의 과제에 직면해 있다고 분석함. 은행들은 엄격한 데이터 품질 관리 체계를 구축하고, 모델의 투명성을 높이며, 시장 변화에 따라 지속적으로 적용 전략을 조정해야 할 것으로 보임. 베이징사회과학원 부연구원 왕펑(王鹏)은 은행이 데이터의 정확성과 완전성을 보장하기 위한 엄격한 데이터 품질 관리 체계를 구축하고, 딥시크 모델에 대한 이해와 해석을 강화하여 모델의 설명 가능성과 투명성을 제고해야 한다고 제안함.
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[참고 자료]
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