AI와 슬기로운 금융 생활

금융, 이제는 AI와 함께 읽어야 한다
AI가 설계하고 알고리즘이 분류하는 시대, 금융은 더 이상 전문가의 영역이 아니다. 카카오페이로 결제하고, 챗GPT로 투자 정보를 묻는 것이 일상이 된 지금, 금융은 데이터 흐름과 사용자 경험 속에서 재구성되고 있다. 디지털 금융 환경에서 소비자가 주체가 되기 위해 필요한 감각과 태도를 제시한다.
기술은 편리함을 주지만, 해석하지 못하면 의존을 낳는다. 알고리즘의 판단을 이해하고, 추천의 근거를 의심하며, 자신의 데이터 흐름을 읽는 능력이 곧 금융 리터러시가 된다. 이 책은 단순한 금융 지식이 아니라 AI 시대의 문법을 읽고 판단하는 슬기로운 생활의 기준을 제시한다. 정보가 넘치는 시대, 필요한 것은 더 많이 아는 것이 아니라 더 잘 이해하는 힘이다.

금융은 앱에서 시작되고 AI가 추천하는 시대다. 알고리즘이 설계한 질서 속에서 스스로 질문하고 판단할 수 있는 감각을 키운다. 기술을 해석하는 힘이 곧 금융 리터러시다. 인공지능총서. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

송민택
한양대학교 경영전문대학원 경영학과 겸임교수다. 연세대학교 경영학과를 졸업하고 동 대학원에서 재무관리로 석사 학위를 받았으며, 동국대학교에서 핀테크와 인공지능 전공으로 공학 박사 학위를 받았다. 다음커뮤니케이션 경영전략·글로벌 담당 임원, 신한금융그룹, 우리금융지주 디지털전략부장, 에이피더핀 부사장을 거쳤다. 동국대학교 공과대학 겸임 교수를 지냈으며, 포스텍 데이터사이언스포럼 기획위원으로 활동 중이다. 주요 연구 분야는 디지털 금융, 스테이블 코인 등 디지털 자산, AI 기반 금융 시스템, 플랫폼 전략 등이며, 산업, 정책, 금융을 연결하는 전문가로 활약 중이다. 《전자신문》에 “송민택 교수의 핀테크 4.0”, “송민택 교수의 Dᐨ엣지” 등 시리즈 칼럼을 연재하며 금융혁신 담론을 이끄는 전문가로도 잘 알려져 있다.

AI 시대의 금융 문법

01 생성형 AI와 금융 리터러시
02 디지털 머니와 AI 지급 시스템
03 알고리즘 신용 평가의 시대
04 투자 알고리즘과 MZ 세대 포트폴리오
05 스테이블 코인과 AI 리스크 모니터링
06 디지털 자산과 AI 가치 분석
07 토큰 증권과 AI 자산 설계
08 금융 인터페이스와 AI 사용자 경험
09 블록체인 신뢰와 AI 검증 기술
10 플랫폼 금융과 AI 추천 시스템

AI는 단지 정보를 제공하는 데 그치지 않는다. 초보자에게는 개념을 쉽게 풀어 주고, 경험자에게는 리스크 비교나 구조적 차이를 분석해 보여 준다. 정형화된 강의 대신, 사용자의 이해 수준에 맞춰 반응하는 대화형 학습이 이루어진다. 그 결과, 금융은 ‘설명을 받는 대상’이 아니라 ‘함께 해석해 나가는 구조’로 바뀌고 있다.
예컨대 결혼을 앞둔 청년이 AI에게 신혼 부부 특별 공급 자격과 청약 통장 활용법을 물었을 때, AI는 조건 비교와 시뮬레이션을 통해 실질적인 선택지를 보여 준다. 이러한 과정은 정보 전달을 넘어, 판단력을 훈련하는 장치가 된다. 학습이란 더 이상 정답을 암기하는 일이 아니라, 맥락을 조율하는 능력으로 옮겨 가고 있다.
－01_“생성형 AI와 금융 리터러시” 중에서

몇 해 전, 한 택배 근로자가 AI 신용 평가에서 낮은 점수를 받아 대출을 거절당했다. 성실한 근무 이력과 일정한 수입이 있었지만, 알고리즘은 그를 ‘리스크가 높다’로 판단했다. 그러나 지역 신협은 달랐다. 조합과의 거래 기록, 주변 평판, 삶의 태도를 근거로 창업 자금을 승인했다. 데이터로 설명되지 않는 신뢰가, 금융의 문을 열게 만든 것이다.
－03_“알고리즘 신용 평가의 시대” 중에서

전통 자산 시장이 분석과 수익률의 싸움이라면, 디지털 자산 시장은 감정과 문화가 먼저 움직인다. 가격은 하루에도 몇 번씩 출렁이고, 뉴스 한 줄, 밈 한 장면이 시세를 바꿔 놓는다. 투자자는 이 감정의 흐름 속에서 방향을 잡기 어려워지고, 누구는 데이터에 의존하고 누구는 직감을 따른다. 정보와 감정의 경계가 흐려지는 시장, 그 안에서 판단은 더 복잡해진다.
이 불확실한 시장에서 AI는 계산의 역할을 맡는다. 수많은 데이터를 실시간 분석하고, 과거 패턴을 근거로 현재 흐름을 추론한다. 감정이라는 예측 불가능성을 수치로 바꾸려는 시도다. 그러나 숫자만으로는 포착되지 않는 흐름이 이 시장을 움직인다.
－06_“디지털 자산과 AI 가치 분석” 중에서

일부 뉴스 플랫폼은 AI의 판별 능력을 검증 업무에 활용하고 있다. AI는 텍스트의 말투나 구조, 이미지의 패턴, 과거의 유사 사례 등을 기준으로 콘텐츠를 자동으로 감지한다. 이렇게 감지된 정보는 출처와 전파 경로를 추적한 뒤, 사람이 우선 검토해야 할 대상으로 분류한다. 결국 AI의 판단은 인간의 직관과 함께 작동해야 비로소 신뢰를 얻는다. 판별은 혼자 하는 일이 아니라, 기계와 사람이 서로의 감각을 맞추는 협력의 과정이다.
금융 정보도 마찬가지다. 요즘 투자 분석, 리포트 요약, 종목 설명 자료 등은 대부분 AI에 의해 자동 생성되며, 그 내용이 사실인지 아닌지를 확인하는 첫 번째 절차 역시 AI의 몫이 되어 가고 있다. 하지만 이 정보의 근원은 어디인지, 어떤 경로로 작성되었는지, 어떤 기준으로 정리되었는지를 이해하지 않으면 판단은 무뎌진다. 진짜를 가리는 눈은 감각에서 시작되지만, 그 감각이 무엇을 바탕으로 만들어졌는지를 아는 것이 더 중요해지고 있다.
－09_“블록체인 신뢰와 AI 검증 기술” 중에서