AI와 중앙은행 마이클 S. 바 주지사

[힘힘]

AI와 중앙은행

마이클 S. 바 주지사

싱가포르 핀테크 페스티벌에서 싱가포르

라이브 시청

오늘 여러분과 대화할 수 있는 기회를 주셔서 감사합니다. 1세계 무역과 금융의 교차로인 싱가포르에서 여러분과 함께 인공지능(AI)의 혁신적인 본질에 대해 논의하게 되어 영광이며 기쁩니다. 싱가포르 통화청(MAS)을 비롯한 전 세계 다른 중앙은행들과 마찬가지로, 저희 연방준비제도(Fed)는 오랫동안 운영에 AI를 활용하는 방안을 모색해 왔으며, AI 도입이 금융 부문과 더 나아가 경제 전반에 미치는 영향을 고찰해 왔습니다.

연준은 수십 년 동안 AI가 경제에 미치는 영향과 금융 시스템에서 AI가 차지하는 역할에 관심을 가져왔습니다. 특히 1997년 수잔 필립스 연준 총재는 소비자 대출 인수에 AI를 활용하는 것에 대해 언급하는 연설을 했습니다. 2작년에 연방준비제도이사회(Fed) 이사들의 연설 제목에 "AI"가 들어간 사례가 무려 7건이나 됩니다.

오늘은 AI가 중앙은행에 제공하는 기회와 정책 입안자들이 고려해야 할 위험에 대해 논의해 보겠습니다. 세 가지 주요 내용을 말씀드리겠습니다.

AI 혁신 및 배포 현황
제가 가장 강조하고 싶은 점은 AI가 경제를 변화시킬 큰 변화이기는 하지만, 그 변화의 방법에는 다양한 결과가 따른다는 것입니다.

인간의 사고, 소통, 선택을 모방하는 알고리즘인 AI는 수십 년 동안 우리와 함께해 왔지만, 2022년 말 ChatGPT 출시와 함께 AI는 새로운 시대로 접어들었습니다. 생성 AI(GenAI)는 다양한 주제에 대해 심도 있는 대화를 나눌 수 있는 설득력 있는 대화로 우리의 상상력을 사로잡았습니다. 초기 AI는 주로 디지털 네이티브 기업들의 전유물이었지만, GenAI는 경제 전반에 빠르게 확산되고 있습니다. 2024년 기준 대기업 4곳 중 3곳이 GenAI를 사용하고 있지만, 일부 기업은 아직 수익 개선에 기여하지 못했다고 보고합니다. 3소규모 기업들은 GenAI 도입 속도가 더딘 편이며, 도입률은 높은 한 자릿수에 그치고 있지만 업종 간 편차가 매우 큽니다. 또한, 다른 개인 설문조사 결과를 바탕으로 볼 때, 직원들 사이에서 업무 관련 활용이 CEO들이 생각하는 것보다 훨씬 더 널리 퍼져 있을 것으로 추측할 수 있습니다. 4

뉴욕 연방준비은행의 최근 조사에 따르면 기업들은 광범위한 해고를 제한하면서 생산성을 높이기 위해 AI를 활용하기 위해 인력을 재교육할 계획인 것으로 나타났습니다. 5하지만 설문 응답자들은 AI로 인해 회사가 채용 규모를 줄였다고 보고했으며, 이러한 추세가 최근 미국 경제에서 일자리 창출 수준이 낮은 데 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다. 이는 많은 근로자, 특히 취업 시장에 새로 진입한 사람들에게 우려스러운 일입니다.

한 걸음 물러서서, 과거에도 언급했듯이 AI가 경제를 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 두 가지 기본 시나리오를 생각해 보겠습니다. 6첫 번째 시나리오에서는 기존 업무와 일자리를 보완하는 GenAI가 점진적으로 도입됩니다. 두 번째 시나리오에서는 혁명이 일어납니다. GenAI는 일과 여가의 본질을 변화시켜 연구 개발의 효율성을 높이고, 산업을 재편하며, 새로운, 어쩌면 근본적으로 새로운 비즈니스 모델을 가진 기업을 탄생시킵니다.

지금으로선 어떤 시나리오(혹은 하나 이상의 중간 시나리오)가 일어날지 예측하기 어렵습니다.

GenAI가 표준 업무용 소프트웨어와 점점 더 통합됨에 따라 이미 점진적인 변화가 나타나고 있습니다. 자연어 인터페이스를 갖춘 GenAI는 본질적으로 사용자 친화적이어서 특별한 기술이나 특별히 어려운 교육이 필요한 근로자는 거의 없습니다. 동시에, 일부 스타트업은 처음부터 AI를 중심으로 사업을 전개하기 때문에 더욱 혁신적인 면모를 보입니다. 노동 시장이 AI와의 더욱 긴밀한 통합을 향해 어떻게 진화하고 있는지를 보여주는 한 가지 지표는 구인 공고에 언급된 기술입니다. 전반적으로 AI 관련 기술을 언급하는 구인 공고의 비중은 약 5%로 적지만, 정보 분야에서는 약 20%에 달합니다. 기업들이 항상 기술적 우위를 추구하는 금융 분야도 크게 뒤처지지 않으며, 구인 공고 10개 중 1개에서 AI를 언급하고 있습니다 .7따라서 일부 핵심 분야에서 필요한 기술은 이미 변화하고 있음을 알 수 있습니다. 그 변화의 속도는 더욱 빨라질 것으로 예상됩니다. AI 변화가 점진적으로 진행된다면 근로자와 기업은 적응할 시간을 가질 수 있지만, 빠르게 진행된다면 단기적으로 상당한 혼란이 발생할 수 있습니다.

데이터 센터 투자의 거대한 물결이 시작되면서, 주요 AI 기업들 사이에서 경제 전반에 걸쳐 AI를 대규모로 활용할 수 있는 시기가 곧 도래할 것이라는 확신의 조짐이 나타나고 있습니다. 만약 그들의 예측이 맞고 AI가 현재 3조 달러에 달할 것으로 예상되는 신규 데이터 센터 용량을 효과적으로 활용할 만큼 유용하다면, 우리는 경제에 상당한 변화를 기대할 수 있습니다 . 자본 투자는 일반적으로 노동 생산성을 높이고 장기적으로 인플레이션 압력 없이 생산량 증가를 촉진할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 앞서 언급했듯이, 이러한 변화가 심각하다면 통화 정책의 운용에도 영향을 미칠 수 있습니다.물론, 투자가 단기 수요를 초과하는 경우도 있을 수 있으며, 이 경우 AI 부문에서 손실과 조정이 발생할 수 있습니다.

AI와 금융 부문
제가 강조하고 싶은 두 번째 핵심 사항은 금융 부문이 AI를 빠르게 도입하고 있다는 점입니다. 이러한 도입에는 많은 이점이 있지만 위험을 신중하게 관리해야 합니다.

지금까지 금융 부문의 AI 도입은 텍스트 분석, 분류, 기업 내 정보 검색과 같은 애플리케이션과 고객 대면 기능 등 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 분야에 집중되어 있는 것으로 보입니다. 이러한 일반적인 비즈니스 기능의 점진적인 개선은 AI가 금융 부문의 노동 생산성을 향상시킬 수 있다는 희망을 갖게 하는 중요한 이유입니다.

동시에 금융 서비스의 핵심 기능을 위한 AI 실험에도 상당한 투자가 이루어지고 있습니다. 신용 의사결정 지원, 사기 탐지, 트레이딩 등 데이터 기반 금융 부문별 업무에는 AI 전용 도구가 활용되고 있습니다. 이러한 기능에 AI를 적절하게 사용하는 것은 상당한 과제에 직면해 있습니다.

첫째, 금융 서비스 기업들이 GenAI를 활용하기 위해 필요한 조직 변화의 규모는 상당할 수 있습니다. 역사적으로 볼 때 진전은 더딜 수 있습니다. GenAI보다 앞선 AI 기술인 머신러닝의 도입은 설립 초기부터 고도로 디지털화된 기업에 집중되어 있었으며, 그러한 기업들조차도 도입에 오랜 시간이 걸렸습니다. 9창립 초기부터 AI 활용을 목표로 조직된 핀테크 기업은 기존 기업에 서비스를 제공하여 해당 부문의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 10하지만 비즈니스 프로세스 개선에 대한 막대한 투자가 생산성 향상으로 이어지기까지는 시간이 걸리므로, 단기적으로는 생산성이 감소할 수도 있습니다.

두 번째 과제는 금융 부문의 핵심 사업 활동에 AI를 서둘러 도입하는 데 따르는 실질적인 제약입니다. 기업은 AI 도입으로 인한 프로세스와 결과가 관련 법률 및 적절한 위험 관리 기준을 준수하는지 확인해야 하기 때문입니다. 대형 기관들은 자사 재무 모델에 에이전트 AI를 포함한 GenAI 활용을 모색하고 있지만, 신중한 접근이 필요합니다. GenAI의 잠재력을 지속 가능한 방식으로 성공적으로 활용하려면 해당 모델에 기반한 의사결정이 잘 통제되고, 수치적으로나 법적으로 정확하며, 설명 가능하고, 재현 가능해야 합니다. AI 개발자들은 여전히 ​​이러한 모든 기준을 충족하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 소비자 대출에서 AI가 편향을 강화할 위험을 줄여야 합니다. 또한 금융 시장에서 AI를 사용함으로써 발생할 수 있는 위험도 예방해야 합니다. 예를 들어, AI 기반 거래 알고리즘을 통한 이익 극대화는 암묵적 담합, 시장 조작, 또는 심각한 시장 변동성이나 심지어 시스템적 위험을 초래하는 거래 전략으로 이어질 수 있습니다. 11

AI를 다양한 핵심 금융 서비스 기능에 적용하여 추가적인 발전을 이루려면 이러한 위험에 대응하는 혁신이 필요합니다.

AI와 중앙 은행업
제가 여러분께 전하고 싶은 세 번째이자 마지막 요점은 연방준비제도를 포함한 중앙 은행이 자체 운영에 AI를 도입하는 속도를 높여 AI 발전에 발맞춰야 한다는 것입니다.

중앙은행 업무의 특성상 새로운 것을 평가할 때는 본질적으로 신중하고, 신중하며, 측정이 필요합니다. 특히 신기술의 경우 더욱 그렇습니다. 12하지만 AI가 제공하는 수많은 이점이 중앙은행의 일부 업무에 도움이 될 수 있다는 점은 이미 분명해 보이며, 이 기술의 발전 속도를 고려할 때 중앙은행 자체 업무에 AI를 적극적으로 활용하는 것이 적절합니다. 바로 이러한 이유로 연방준비제도는 직원의 효율성과 효과성을 높이기 위해 필요한 경우 AI를 활용하고 있습니다. 저는 GenAI가 혁신적인 기술이며, 중앙은행은 기술의 발전에 따라 업무를 효율적으로 수행할 수 있는 역량을 확보하기 위해 지속적으로 노력해야 한다고 생각합니다.

효율성 향상을 위해 노력함에 따라, GenAI가 항상 최선의 선택은 아니라는 점을 인지하고 당면 과제에 적합한 도구를 활용하는 것이 중요합니다. 우리가 직면한 과제 중 일부는 로봇 프로세스 자동화(RPA)나 기존 AI 방식을 통해 해결할 수 있습니다. 이는 AI 도입을 고려하는 모든 기업과 조직이 고민해야 할 질문과도 같습니다.

연방준비제도이사회에서는 AI 기술 활용을 위한 AI 프로그램과 거버넌스 프레임워크를 구축하여 AI 역량을 활용할 수 있도록 하는 데 주력해 왔습니다. 13저희는 전사적인 학습 방식을 통해 '실행 학습'을 실천하고 있으며, 글쓰기, 코딩, 연구 활동 등 GenAI의 고부가가치 활용 분야를 광범위하게 도입하고 있습니다. 직원들이 직접 참여하도록 하는 "핸즈온 키(hands-on-keys)" 방식을 채택했습니다. 또한, 이 기술을 통해 개선 및 혁신할 수 있는 비즈니스 프로세스를 파악하고 있습니다.

GenAI의 내부 활용 사례 중 특히 기대되는 것은 바로 기술 현대화입니다. 저희는 GenAI 기반 도구를 명확한 가드레일 내에서 적용하여 레거시 코드를 변환하고, 단위 테스트를 생성하고, 클라우드 마이그레이션을 가속화하고 있습니다. 지금까지 이러한 활용을 통해 더 빠른 배포, 향상된 품질, 그리고 향상된 개발자 경험을 얻을 수 있었습니다. 이는 미국 국민을 위한 지원 측면에서도 더 나은 결과를 가져올 것으로 예상됩니다.

경제 활동에서 AI가 현재와 미래에 맡을 역할을 고려하여, 우리는 AI의 경제적, 재정적 영향을 분석하는 것뿐만 아니라 AI가 어떻게 금융 안정 작업을 개선하고, 감독 및 규제 역량을 강화하고, 지불 시스템의 원활한 기능을 보장할 수 있는지 탐구하는 등 AI를 이해하기 위해 필요한 자원을 투입하고 있습니다.

이는 다른 기관들과 마찬가지로 연준이 AI를 활용하여 생산성과 역량을 강화하는 몇 가지 방법에 불과합니다. 이러한 노력은 AI가 경제, 은행 시스템, 그리고 결제 시스템에 미치는 영향을 이해하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 이 과제는 앞으로 몇 년 동안 중앙은행의 중요한 과제가 될 것입니다. AI는 경제와 사회를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 중앙은행장으로서 우리는 이러한 변화에 발맞춰 나가야 합니다.

감사합니다.

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1. 여기에 표현된 견해는 저의 개인적인 견해이며, 연방준비제도이사회나 연방공개시장위원회 동료들의 견해와 반드시 일치하는 것은 아닙니다. 본문으로 돌아가기

2. Susan M. Phillips(1997), " Risk Management ", 시카고 은행행정연구소 자산/부채 및 재무관리 컨퍼런스에서 발표된 연설, 11월 4일 참조 . 본문으로 돌아가기

3. Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar, Pradyumna Chari(2025), "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", MIT NANDA Report, 7월, https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf 참조. 다양한 결과를 보여주는 여러 추가 설문 조사가 있습니다. 예를 들어 Richard Horton, Jan Michalski, Stacey Winters, Douglas Gunn, Jennifer Holland(2025), "AI ROI: The Paradox of Rising Investment and Elusive Returns", 10월 22일, https://www.deloitte.com/uk/en/issues/generative-ai/ai-roi-the-paradox-of-rising-investment-and-elusive-returns.html 참조. 본문으로 돌아가기

4. 대기업의 도입에 대해서는 McKinsey & Company(2025), "The State of AI: Agents, Innovation, and Transformation", 11월 5일, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai를 참조하십시오. 중소기업의 도입에 대해서는 미국 인구조사국(US Census Bureau)의 Business Trends and Outlook Survey를 참조하십시오. 이 조사는 웹사이트 (https://www.census.gov/programs-surveys/btos.html )에서 확인할 수 있습니다. 개인의 도입에 대해서는 Alexander Bick, Adam Blandin, David J. Deming(2024), " The Rapid Adoption of Generative AI ", Working Paper Series 32966(매사추세츠주 케임브리지: National Bureau of Economic Research, 9월; 2025년 2월 개정)을 참조하십시오. 본문으로 돌아가기

5. Ben Hyman, Jaison R. Abel, Natalia Emanuel, Nick Montalbano, Richard Deitz(2025), " Are Businesses Scaling Back Hiring Due to AI? " Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics (블로그), 9월 4일 참조. 다른 설문 조사에서도 유사한 결과가 나타났습니다. 예를 들어 Jeremy Korst, Stefano Puntoni, Prasanna Tambe(2025), " Accountable Acceleration: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise(PDF) ", 2025 Report, 10월 29일 참조. 본문으로 돌아가기

6. Michael S. Barr(2025), " 인공지능: 미래를 위한 가설적 시나리오 ", 뉴욕 외교관계위원회에서 2월 18일에 발표한 연설 참조. 본문으로 돌아가기

7. 구인 공고 통계는 Lightcast의 분류를 기반으로 하며, Daron Acemoglu, David Autor, Jonathon Hazell, Pascual Restrepo의 공저 "Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from Online Vacancies", Journal of Labor Economics, vol. 40 (April), pp. S293–340에서 개발된 방법론을 사용하여 계산되었습니다. 데이터는 Lightcast(https://lightcast.io)에서 구독하여 이용할 수 있습니다. 본문으로 돌아가기

8. Michael S. Barr(2025), " 인공지능과 노동 시장: 시나리오 기반 접근 방식 ", 2025년 레이캬비크 경제 회의에서 발표된 연설, 아이슬란드 중앙은행, 레이캬비크, 아이슬란드, 5월 9일 참조. 본문으로 돌아가기

9. Timothy Bresnahan(2024), "AI가 GPT가 되기 위한 혁신 경로는 무엇인가?" , Journal of Economics & Management Strategy, vol. 33 (Summer), pp. 305–16 참조. 본문으로 돌아가기

10. Michael S. Barr(2025), " AI, Fintechs, and Banks ", 샌프란시스코 연방준비은행에서 4월 4일 발표한 연설 참조. 본문으로 돌아가기

11. 최신 금융안정보고서 는 연방준비제도이사회 웹사이트( https://www.federalreserve.gov/publications/files/financial-stability-report-20251107.pdf) 에서 확인하실 수 있습니다 . 본문으로 돌아가기

12. 국제결제은행(BIS) 보고서는 중앙은행들이 AI를 활용하여 데이터 품질을 개선하고, 운영을 개선하고, 의사결정을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 지적하며, 이러한 과정에서 거버넌스 및 위험 관리 문제를 고려할 수 있는 프레임워크를 제시합니다. 국제결제은행(BIS)(2025), " 중앙은행의 AI 도입 거버넌스(PDF) ", 1월호 참조. 본문으로 돌아가기

13. 연방준비제도 이사회의 OMB 각서 M-25-21 준수 계획(Board of Governors of the Federal Reserve System Compliance Plan for OMB Memorandum M-25-21)"을 참조하십시오. 이 문서는 연방준비제도 웹사이트( https://www.federalreserve.gov/publications/compliance-plan-for-OMB-memorandum-m-25-21.htm )에서 확인할 수 있습니다 . 본문으로 돌아가기

최종 업데이트: 2025년 11월 11일