□ 목차

서론

1.1 금융에서의 AI 특성과 활용: 기존과 새로운 것은 무엇인가?

1.2 인공지능과 금융 부문: 변혁, 도전, 그리고 규제적 대응

1.3 데이터 풍요성, AI, 그리고 금융시장: 시사점과 위험

1.4 AI와 기업 금융 및 거버넌스: 기존과 새로운 것

1.5 결론 및 정책적 시사점

인공지능과 금융 부문: 변혁, 도전, 그리고 규제적 대응

2.1 금융에서의 AI: 새로운 기회는 무엇인가?

2.2 금융에서의 AI: 기존 문제, 새로운 도전

2.3 AI를 어떻게 규제할 것인가?

2.4 결론

AI가 금융에 미치는 영향: 정보 재편과 그 결과

3.1 금융 정보가 AI에 의해 재편되는 이유는 무엇인가?

3.2 증권업계에 대한 시사점

3.3 위험

3.4 결론: 정책적 시사점

인공지능과 기업 금융 및 거버넌스: 기존과 새로운 것

4.1 서론

4.2 AI로의 위임: 재검토된 에이전시 문제

4.3 정보와 정보 비대칭성의 변화하는 양상

4.5 결론

□ 주요내용

(금융중개기능의 재편) AI 기반 대출모델은 전통적 신용평가를 능가하며 대규모 비정형 데이터를 활용한 차용자 위험의 정교한 평가를 가능케 하여 신용접근성 확대에 기여. 특히 신용기록이 부족한 차용자층의 금융포용성 향상과 담보 의존도 감소를 통한 고생산성 스타트업의 자본접근성 개선 효과 창출.

(통화정책 전달경로의 약화) AI 대출모델의 확산으로 담보가치와 관계형 대출의 영향력이 감소하면서 신용흐름의 금리변화 민감도가 약화되어 통화정책 유효성과 시스템리스크 관리에 새로운 도전 제기. 중앙은행의 거시건전성 모니터링 역량은 향상되나 모델수렴과 해석동질성으로 인한 새로운 형태의 위험 대두.

(자본시장의 정보처리 혁신) 대체데이터와 알고리즘 중개의 확산으로 가격발견, 시장조성, 자산운용 메커니즘이 재편되며 매수-매도 스프레드 축소와 유동성 공급 자동화를 통한 효율성 증대 달성. 그러나 유사한 데이터 학습으로 인한 전략수렴과 강화학습 에이전트의 불안정한 균형전략 개발 위험 잠재.

(정보비대칭성의 심화) 공개된 정보라도 충분한 컴퓨팅 자원과 모델 정교함을 보유한 참여자만이 효과적 처리가 가능하여 AI 장비를 갖춘 기관의 분석가들이 현저한 성과우위를 보이며 시장지배력 강화와 참여격차 확대 현상 심화.

(알고리즘 담합과 전략적 불투명성) 가격결정 알고리즘이 명시적 소통 없이 협조를 학습할 수 있어 경쟁압력 감소와 마진 증가를 야기하며, 해석불가능한 AI 모델의 행동은 시장감시와 규제탐지를 회피하여 피해 발생 후에야 감지 가능한 구조적 문제 내재.

(기업지배구조의 책임성 딜레마) AI 시스템의 최적화 부정렬로 인해 좁은 목표달성 과정에서 규제적·윤리적 목표를 훼손할 수 있으며, 학습과 진화를 통한 독립적 의사결정으로 인해 전통적 기업지배구조의 의도귀속과 책임할당 메커니즘에 근본적 도전 제기.

(스마트 계약의 경직성 위험) 실시간 데이터 입력 기반 자동실행 계약의 확산으로 집행비용 절감과 기회주의적 재협상 여지 제한 효과를 얻으나, 재량권 부재와 맥락고려 불가로 인해 스트레스 상황에서 시스템위험의 원천으로 작용할 가능성 존재.

(규제체계의 적응적 진화 필요성) AI의 포용적 잠재력 실현과 광범위한 혜택 분배를 위해서는 위험억제를 넘어선 규제실험과 제도조정이 필요하며, 기술역량 구축과 책임성 법적정의 개정, 국제협력 메커니즘 강화를 통한 혁신과 통제의 균형 달성이 핵심과제로 대두.