주식회사 핀투비 박상순 대표 [자료=한국정경신문]
[한국정경신문=김병욱 기자] 한국핀테크지원센터는 최근 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원의 ‘2022 산업전문인력 AI역량강화 지원사업’에 참여했다. 이를 통해 올해 21개의 금융 분야 AI 특화과정을 운영 중이다.
이 교육 과정은 리더(경영진), 중간관리자, AI융합전문가로 교육대상을 나눠 각 대상에게 필요한 금융산업 및 AI 이론과 실습 등 맞춤 특화 교육을 제공한다. 지난 6월부터 수강생 모집을 시작했다. 12월 중간관리자 대상 과정인 핀테크 서비스 개발을 위한 AI프로젝트 부트업 과정(5차), 머신 러닝 기반 증권 모델링 및 트레이딩(3차) 과정의 개강을 앞두고 있다.
이번 교육 프로그램의 첫 번째 주인공인 박상순 핀투비 대표를 만나 일문일답(Q&A)을 20일 진행했다.
Q. 핀투비에 대한 소개와 수행 사업에 대해 소개하자면.
A. 저희 ‘핀투비’는 ‘공급망금융’을 전문으로 하는 핀테크 기업입니다. 공급망금융이란 공급망 중심 대기업과 거래하는 공급업체 및 유통업체인 중소기업들이 해당 거래에서 발생하는 매출채권, 재고자산 등과 같은 자산을 활용해 단기 자금을 효율적으로 조달할 수 있게 지원해주는 금융서비스입니다.
핀투비는 베트남, 인도네시아, 인도와 같은 동남아시아의 현지 금융기관들을 대상으로 공급망금융 플랫폼 서비스를 제공한다. 이를 통해 공급망 중심 대기업에서 제공하는 거래 데이터를 토대로 현지 금융기관들이 해당 공급업체나 유통업체를 대상으로 한 공급망금융을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
핀투비의 수익구조는 플랫폼 내에서 기업들이 자신에게 더 적합한 대출을 선택하고 대출이 실행되면 매칭에 대한 대가로 해당 은행에게 일정수수료를 받는 구조입니다.
Q. 기업의 AI융합·도입 현황에 대해.
A. 앞서 말한 동남아시아의 신흥국가의 경우, 기존에 은행과 기업이 가지고 있는 데이터를 신뢰하기가 어렵습니다. 예를 들어 현지 은행이나 기업에게 재무제표를 요청하면 “어떤 재무제표를 보여드리면 될까요?”라고 물어봅니다. 이런 상황이다 보니 현재는 중소기업이 거래하고 있는 대기업(Anchor)의 신용을 보고 중소기업에게 대출을 진행할지 판단하고 있습니다.
고객들이 핀투비의 공급망금융 플랫폼을 사용하면 크게 두 가지 데이터가 축적됩니다. 첫째는 현지 공급망 중심 대기업와 파트너 중소기업 간의 B2B 거래 데이터입니다. 둘째는 파트너 중소기업과 금융기관 간의 대출 관련 데이터가 축적됩니다.
이렇게 신뢰할 수 있는 데이터를 직접 축적할 수 있는 환경을 구축하였고 이를 기반으로 신용정보 확보가 어려운 현지 중소기업의 신용을 측정할 수 있게 됩니다. 그래서 저희는 축적된 데이터를 활용할 수 있는 AI 기술을 접목하여 신용평가를 수행해 당사 플랫폼의 가치를 제고하여 신용정보를 중심으로 한 신사업 기회를 발굴해 나갈 계획입니다.
Q. ‘산업전문인력 AI역량강화 지원사업’의 교육과정에 대해.
A. 저는 정보통신산업진흥원과 한국핀테크지원센터가 함께 진행하는 금융분야 AI역량강화 교육과정 중 ‘C레벨 대상 금융분야 DT&AI 도입 특강’에 참여해 8주간 금융산업에 종사하시는 대표님들과 교육을 받을 수 있었습니다.
해외시장을 대상으로 사업을 전개하고 있는 저로서는 출장의 경우에는 비대면으로 교육을 이수할 수 있었고, 업무시간 전에 조찬 세미나 형태로 진행되는 교육인 덕분에 바쁜 일정에도 불구하고 교육과정을 이수할 수 있었습니다.
특히 저희는 현재 플랫폼에 데이터가 축적되면서 이에 대한 활용방안을 두고 AI에 많은 관심이 있었는데 본 교육을 통해 AI 및 디지털 트렌스포메이션에 대한 기본지식 및 업계 활용 동향을 충분히 이해할 수 있었고, 향후 회사에서 AI를 어떻게 전략적으로 도입을 준비해 나가야 하는지에 대한 많은 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
Q. 교육 개시 전, 후로 사내 AI 도입과 관련해서 어떻게 다른 지.
A. 교육 개시 전/후로 사내 AI 도입과 관련해서 많은 변화가 있었습니다. 대표적으로 두 가지를 말씀드리면, 첫 번째는 AI 학습을 위한 DB 내 축적할 항목 재선정입니다. 교육 덕분에 AI를 제대로 활용 및 적용하기 위해 데이터 축적부터 AI 학습에 맞게 구축해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 플랫폼의 DB 구조를 향후 AI 도입을 염두에 두고 교육받은 내용을 기반으로 다시 한 번 리뷰 하였습니다. 이를 통해 추가로 AI 분석에 필요한 항목들을 DB에 반영할 수 있었습니다.
두 번째는 AI 도입을 위한 인재 양성 및 확보에 대한 내용입니다. 교육을 통해 어떠한 인력들이 AI를 도입하는데 필요한 지 알게 되었고 기존 개발 인력을 대상으로 데이터 사이언스 및 AI에 대해 소개하는 교육 프로그램도 내부적으로 준비하고 있으며 관련 인력 충원도 검토하고 있습니다.
Q. 금융시장에 도전하고 있는 스타트업에게 전하고 싶은 팁은.
A. 금융산업만큼 데이터가 많이 생산되고 이에 대한 분석이 중요한 산업이 없다고 생각합니다. 금융시장에 도전하고 있는 스타트업은 어떤 분야이든 데이터 및 AI에 관심을 가지고 이를 기반으로 가치 창출에 노력을 기울여야 한다고 생각합니다.
Q. 추후 지원되었으면 하는 교육 또는 지원사업은.
A. AI 관련 지식을 습득/제고할 수 있는 실무 과정을 VOD 형태의 온라인 과정으로 개설되었으면 합니다. 한창 성장중인 스타트업 입장에선 직원들을 업무시간 중 교육에 투입시키는 것이 부담이 큽니다. 업무시간 외에 저녁이나 주말 시간에 교육하면 직원들이 피로해질 수 있어서 선뜻 교육을 권하기 어렵습니다. 이렇듯 사업 개발이나 IT개발을 담당하는 실무자들은 교육을 위한 시간을 할애하기 힘든 만큼 해당 실무 과정을 VOD 형태의 온라인 과정으로 개설하면 실무 직원들의 역량 향상에 큰 도움이 될 것 같습니다.
그리고 C레벨을 대상으로 한 실무교육이 있으면 좋겠습니다. 예를 들어 ‘C레벨도 이해할 수 있는 딥 러닝/머신 러닝 및 파이썬 기초과정’ 등 AI를 활용한 새로운 사업을 전개해 나가기 위한 교육내용이 추가됐으면 합니다.
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