핀테크로 인한 영향

1. 인공지능 산업과 금융 산업 2. 핀테크 - 인공지능 산업과 금융 산업의 융합 3. 핀테크로 인한 영향

이러한 금융 산업의 변화는 취업 시장에 뛰어들고, 기업에 들어 간 이후에도 많은 영향을 미칠 것으로 판단된다. 최근 점포를 가지지 않는 인터넷전문은행들이 출범되기 시작했다. 대표적으로 2016년에 설립하여 각각 2017년 4월 3일부터 본격적으로 영업을 시작한 케이뱅크와, 동해 7월 27일에 시작한 카카오뱅크가 있다. 또한, 간편결제서비스 및 간편송금서비스로 유명한 (주)비바리퍼블리카의 토스 역시 2019년 12월 16일 금융위원회로부터 예비인가 승인을 받고 2021년 인터넷전문은행 서비스 개시를 목표로 하고 있다.

 

 

인터넷전문은행의 경우 점포를 두지 않고, 비대면 거래만을 의무화하였지만, 이러한 인터넷전문은행의 등장과 핀테크 기술의 성장으로 많은 은행들 역시 온라인 은행 업무 서비스를 본격적으로 시행하고 있다. 이는 기존 은행 산업의 구조가 변화하고 있다는 것을 의미한다. 온라인 비대면 거래가 증가하면서 2018년 국내은행 점포 수는 2015년과 비교해서 387개 감소한 6,771개로 줄어들었다.

또한, 기존 은행들의 신규 채용에서 농협은행에서는 38.60%, 우리은행 30.70%, 신한은행 30%를 핀테크와 관련한 기술 능력과 대응력을 높이기 위해 이공계 출신자들을 채용하게 되었다. 각 은행들의 스마트폰 모바일 앱에서 계좌 개설, 대출, 카드 개설, 펀드 가입, 보험 가입 등이 가능해짐에 따라 자산 설계 및 관리, 투자 상담 및 분석과 관련된 지식 및 자격증을 가진 상경계열 혹은 문과계열 출신자들을 채용하는 것에서 앱 설계 및 관리, 서버 관리, 빅데이터, 인공지능과 관련된 지식 및 자격증을 가진 이공계 출신자들에게 눈을 돌리게 된 것이다.

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또한 증권사 역시 기존에 사람이 매매하는 방식에서 알고리즘을 통해 매매하는 퀀트의 관심도가 점점 더 커져가고 있음에 따라 2017년 기준 코스피 시장 거래대금 중에서 알고리즘을 통한 매매의 비중이 22.40%를 차지하게 되었다. 그리고 인간의 개입 없이 투자 포트폴리오를 수립하는 로보어드바이저의 글로벌 운용자산 역시 2017년 기준 5400억 달러를 기록했으며, 2020년 올해 전망치는 무려 8조 2000억 달러에 달한다.

이렇듯 금융권에 취업을 희망하는 본인에게 있어서 이러한 변화는 기존의 방식대로 취업 준비 할 경우에 많은 어려움이 있을 것으로 판단된다. 이러한 변화 속에서 경제 및 금융에 관련된 지식만을 축적하는 기존의 취업 준비 방식으로는 경쟁력을 잃기 쉽다고 판단된다. 물론, 금융 산업이라는 특정상 경제 상황을 분석하고, 금융상품에 대한 이해 및 설계 능력과 자산 관리 및 운용에 대한 지식을 소유한 직원은 반드시 필요 할 것이다. 하지만 이러한 직원들의 비중은 점점 줄어들어 소수만이 남을 것으로 판단된다.

증권사의 경우에는 이러한 능력을 소유한 직원이 설계한 모델을 기초로 알고리즘을 설계할 줄 아는 직원들의 수가 더 늘어나게 될 것이며, 은행의 경우에는 신용 분석 능력을 소유한 직원이 설계한 모델을 기초로 채무자의 신용을 분석할 수 있고, 소비자의 소비패턴을 분석하여 최적의 금융상품을 소개할 수 있는 앱을 프로그래밍할 줄 아는 직원들의 수가 더 늘어나게 될 것이다.

이러한 상황 속에서 전공과 관련된 업계인 금융업에 취업을 희망하는 사람에게 있어서 새로운 변화에 따른 취업 준비 전략은 두 가지로 구분할 수 있다. 첫 번째는 보다 전문적인 경제금융 지식을 보유하는 전략이다. 이를 위해서는 기존의 학부 지식과 기본적인 자격증 준비로는 부족할 것이다. 전문성을 기르기 위해서는 학부 이상의 석사 혹은 박사 과정에서 습득할 수 있는 정도의 지식이 필요할 것이며, 자격증 역시 기초적인 자격증으로 알려진 AFPK, 은행FP, 외환전문역 등의 자격증보다 더 전문적인 CFA, CFP, FRM 등의 자격증이 필요할 것이다.

두 번째 전략으로는 보유하고 있는 경제금융 지식을 프로그램화, 즉 알고리즘화 시킬 수 있는 능력을 보유하는 것이다. 물론, 경제 전문가로부터 받은 모델을 이용해 알고리즘만을 만드는 능력만을 보유해도 괜찮겠지만, 자신이 만든 알고리즘에 대한 완벽한 이해도를 가진 직원을 기업은 더 선호할 것이다. 또한 경제 지식을 보유한 사람이라면 기존의 모델을 수정 혹은 추가할 수 있는 능력이 있기에 프로그래밍만을 할 줄 아는 사람과 비교해 더 많은 경쟁력을 가지게 될 것이다.