배진수 신한AI 대표는 신한은행에서만 30년 근무한 '정통 신한맨'이다. 경북대학교 무역학과를 졸업하고 1989년 신한은행에 입행했다.
외환 변동성이 커진 IMF 시절, 딜링 업무를 시작해 1세대 외환딜러로 활동했다. 이후엔 뉴욕·홍콩 등 전세계 금융중심지에서 국제 시장에 대한 감각을 키웠다.
자타공인 투자상품 전문가로 손꼽히는 배 대표는 신한금융이 기술 융합 차원에서 진행했던 '보물섬 프로젝트'에도 참여했다.
신한AI가 전세계 투자 데이터를 분석하고 상품을 제안한다고는 하지만 AI와 빅데이터 등의 기술 변화에 빠르게 대처해야 하는 만큼 '은행맨 DNA'로는 적응이 쉽지 않았다.
배진수 대표는 "AI가 시장을 예측한다는 개념은 그동안 겪어온 외환과 투자 전략과는 전혀 다르다"며 "처음엔 쉽게 이해하기 힘들어 애를 많이 먹었다"고 회상했다.
그도 그럴 것이 네오에 구축한 알고리즘은 세계적으로 처음 있는 시도이기 때문이다. AI를 통한 시장 예측과 투자 제안, 리스크·여신심사 자동화 기술 개발 등을 전문으로 하는 만큼 새로운 DNA를 심는 게 무엇보다 필요했다.
그는 "그동안 근무해온 은행은 조금의 실수만으로도 신뢰가 무너질 수 있는 곳이지만, 이곳은 반드시 실패가 용인돼야 한다"며 "수많은 실패를 통해서만 완벽한 알고리즘이 만들어지기 때문"이라고 말했다.
딥러닝은 시행착오가 누적될수록 스스로 규칙을 습득하는 학습 방법인 만큼 실수와 실패를 용납하지 못하면 보다 완벽한 적중률을 완성할 수 없게 된다.
이 때문에 인사평가제도도 KPI(핵심평가기준) 대신 OKR(핵심 결과지표)를 지향한다.
OKR은 일반 금융사들에게는 낯선 지표지만 인텔과 구글, 징가 등 다수의 성공한 스타트업에서 사용하고 있는 방식이다. 목표를 설정하고 이를 달성하면 나타나는 핵심결과 지표를 세우고, 이를 위한 구체적인 업무 우선순위 등을 정한다.
배 대표는 "투자자문사 역할을 하는 신한AI는 금융사의 성격을 갖고 있지만 이 외에도 응용소프트웨어 개발 및 공급업, 컴퓨터시스템 통합 자문 및 구축 서비스업 등 인공지능과 빅데이터를 기반으로 하는 소프트웨어 사업 이미지가 더 강하다"며 "투자일임업 인가를 받고 3~5년 후에는 AI 기반의 무인 자산운용사를 목표로 삼고 있어 금융사의 성격만큼 소프트웨어 개발사의 성격도 강한 셈"이라고 말했다.