ㅁ [현황] 해외 은행·핀테크 등 금융권에서는 AI 기술을 활용해 △대안적 신용평가·대출 △금융 문해력 교육 △맞춤형 자문 서비스 등을 제공함으로써 금융포용 강화에 기여

ㅇ (대안적 신용평가·대출) AI 발전으로 기존 신용평가의 한계를 보완하고, 다양한 대안 데이터와 고도화된 분석기술을 활용해 신용이력 부족 차주에 대한 신용 접근성을 확대

- 대안 데이터의 다양화: AI 발전으로 데이터 수집·처리·분석 비용이 낮아지고 분석 역량이 고도화됨에 따라 신용평가 및 대출 심사에 활용되는 데이터들이 다양화
- 활용 기술의 고도화: 대안적 신용평가에 보편적으로 활용되는 AI 기술은 머신러닝 기술이지만, 일부 기관에서 생성형 AI를 활용하는 사례도 제한적으로 발견

ㅇ (맞춤형 금융교육 및 자문) 금융권의 AI를 활용한 금융포용 강화 노력은 생성형 AI 기반의 △금융 문해력 교육 △개인화된 자문 서비스 제공으로도 확대되는 추세 

- 금융 문해력 제고: 금융소외계층 고객들은 24시간 운영되는 AI 챗봇, 맞춤형 금융 교육 등을 통해 시간, 장소의 제약 없이 금융 정보와 지식을 수월하게 습득 가능
- 개인화된 금융자문: AI 기술 발달로 서비스 단가가 하락함에 따라, 고액 자산가의 전유물로 인식되던 맞춤형 금융자문 서비스에 대한 저소득층의 접근성이 제고

ㅁ [평가] 은행권은 AI 기술 도입이 금융포용의 트릴레마* 완화에 기여하는 것으로 확인됨에 따라 동 부문을 신규 수익기회로 활용 가능 
* 은행이 △금융포용성 강화 △수익성 제고 △자산건전성 관리의 세 가지 목표를 동시에 달성할 수 없다는 개념

ㅇ 다만, AI 금융포용 기술의 활용이 금융권에 광범위하게 확산 및 정착하려면 AI의 편향 위험, 설명가능성 부족 등을 해결하기 위한 노력이 요구