추천하는 금융 - 금융 속의 알파고, 강화학습은 어떻게 적용될까?
2025.06.30
추천하는 금융 - 금융 속의 알파고, 강화학습은 어떻게 적용될까?
by 김경민(올리브영 신사업TF)
강화 학습, 금융을 위한 새로운 지능
여러분은 투자하고 계신가요? 주식 투자를 처음 시작하면, 생각보다 큰 변동성에 감정이 요동치는 것을 경험할 수 있습니다. 금융 시장은 살아있는 생물처럼 다양한 요인의 영향을 받으며 끊임없이 변화하고, 예측하기 어려운 상황들이 발생합니다. 너무나 복잡한 환경이라 경제학과 데이터를 전문적으로 공부한 사람에게도 단기적인 예측이 어려운 영역이기도 합니다.
만약 급변하는 상황이나 환경 속에서 시스템 스스로가 계속 학습해 간다면 어떨까요? 수많은 시행착오를 통해 최적의 전략을 학습하고 환경 변화에 능동적으로 대응하는 방식이 바로 강화 학습(Reinforcement Learning)입니다. 강화 학습은 명확한 ‘정답’을 알려주기보다는, 목표(예: 수익 극대화, 위험 최소화)를 설정하면 이를 가장 잘 달성할 수 있는 행동 규칙을 스스로 찾아내도록 합니다.
우리에게 익숙한 바둑의 ‘알파고’가 대표적인 사례입니다. 게임 AI로 존재감을 알린 강화 학습은 금융 투자, 리스크 관리, 사기 탐지처럼 고도의 전략적 의사결정이 요구되는 금융 핵심 분야에서도 그 영향력을 빠르게 확장하고 있습니다. 이는 복잡한 시장 상황을 실시간으로 분석하고, 인간의 직관을 뛰어넘는 새로운 투자 전략을 발굴할 수 있다는 기대감 때문입니다.
이번 글에서는 이러한 강화 학습이 정확히 무엇인지, 그 핵심 원리는 어떻게 작동하는지 살펴보고, 나아가 금융 플랫폼의 다양한 영역에서는 어떻게 적용되는지 사례를 살펴보고자 합니다.
강화 학습(Reinforcement Learning)이란?
강화 학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 특정 환경(Environment) 내에서 현재 상태(State)를 인식하여 어떤 행동(Action)을 취합니다. 그 결과로 보상(Reward) 또는 벌점(Penalty)을 받으면서 최적의 행동 정책(Policy)을 학습하는 알고리즘이 강화 학습입니다. 목표는 장기적으로 누적 보상을 최대화하는 것입니다.
그렇다면 이러한 강화 학습은 앞서 다루었던 콘텐츠 기반 필터링이나 협업 필터링 같은 기존의 추천 방식과는 어떤 차이가 있을까요? 가장 큰 차이점은 바로 '학습 방식'과 '최종 목표'에 있습니다. 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링은 사용자의 과거 행동 데이터나 상품의 속성 등 정적인 데이터셋을 기반으로 사용자의 잠재적인 선호를 '예측'하는 데 중점을 둡니다. 이는 마치 과거의 판매 기록을 분석해 다음 분기에 잘 팔릴 상품을 예측하는 것과 유사합니다.
반면, 강화 학습은 단순히 예측하는 것을 넘어 '최적의 의사결정 전략(Policy)'을 스스로 학습합니다. 에이전트는 추천 이후, 사용자의 반응(예: 클릭, 구매, 만족도 등)이라는 보상을 통해 자신의 행동이 얼마나 좋았는지 직접 피드백을 받습니다. 이 과정을 반복하며 단기적인 반응뿐만 아니라, 고객의 장기적인 만족도나 생애 가치(LTV)를 극대화하는 방향으로 추천 전략 자체를 계속해서 수정하고 발전시킵니다. 즉, 강화 학습은 과거 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 실시간 상호작용을 통해 시행착오를 거치며 스스로 더 나은 추천 전문가로 성장하는 동적인 학습 모델이라는 점에서 근본적인 차이를 가집니다.
강화 학습의 주요 구성 요소
- 에이전트 (Agent): 학습의 주체로, 의사 결정을 내리고 행동을 수행합니다.
- 환경 (Environment): 에이전트가 상호작용하는 외부 세계입니다.
- 상태 (State): 특정 시점에서 환경에 대한 관찰 가능한 정보입니다.
- 행동 (Action): 에이전트가 특정 상태에서 취할 수 있는 선택지입니다.
- 보상 (Reward): 에이전트가 특정 행동을 취했을 때 환경으로부터 받는 피드백입니다.
- 정책 (Policy): 특정 상태에서 에이전트가 어떤 행동을 선택할지에 대한 전략 또는 규칙입니다.
금융 플랫폼에서의 강화 학습 활용 사례
그렇다면 강화 학습은 실제 금융 플랫폼에서 어떻게 적용되고 있을까요? 저희가 앞서 다뤘던 ‘추천’과 함께, 최근 주목받고 있는 ‘보안’ 관련한 사례를 하나씩 살펴보겠습니다.
(1) 강화학습을 통한 사기 탐지 시스템(Fraud Detection)
금융 거래에서 발생하는 비정상적이거나 사기성이 의심되는 패턴을 식별하는 것은 금융기관의 핵심 과제입니다. 특히 금융 기술이 발전하면서 사기 수법 또한 날로 지능화되고 고도화되어, 과거의 정적인 규칙 기반 시스템만으로는 새롭게 등장하는 변종 사기나 복잡한 공격 패턴에 효과적으로 대응하기 어려워졌습니다.
이러한 상황에서 강화 학습은 효과적인 해결책이 될 수 있습니다. 강화 학습 기반 사기 탐지 시스템에서 에이전트는 매 순간 발생하는 방대한 거래 데이터를 '상태'로 입력받습니다. 여기에는 거래 금액, 시간, 장소, 사용 기기, 과거 거래 이력, 계정 접근 패턴 등 사기 판단에 필요한 모든 요소가 포함될 수 있습니다. 에이전트는 이 상태 정보를 바탕으로 현재 거래가 '정상'인지 '사기 의심'인지를 판단하는 '행동'을 취합니다. 예를 들어, 거래 승인, 추가 인증 요청, 일시 보류, 또는 거래 차단 및 계정 동결 등의 조치를 내릴 수 있습니다.
이러한 행동의 결과에 따라 에이전트는 '보상' 또는 ‘벌점’을 받습니다. 실제 사기 거래를 정확히 탐지하면 높은 보상을 받고, 정상 거래를 사기로 오인하면 벌점을 받습니다. 사기 거래를 놓쳤을 때도 큰 벌점을 받게 됩니다. 강화 학습 에이전트는 이러한 피드백을 통해 자신의 판단 기준과 행동 전략, 즉 '정책'을 지속적으로 개선해 나갑니다.
실제 금융 현장에서 강화 학습은 새로운 유형의 피싱 공격과 같은 신종 사기 수법에 효과적으로 대응할 수 있어 주목받습니다. 강화 학습 에이전트는 지속적인 상호작용과 피드백을 통해 새로운 위협 패턴을 빠르게 학습하고 대응 전략을 업데이트합니다.
이미 비자(Visa), 마스터카드(Mastercard) 등 글로벌 결제 네트워크 회사들뿐만 아니라 국내외 주요 은행 및 카드사들은 실시간으로 발생하는 수십억 건의 거래를 분석하고 의심스러운 활동을 정교하게 차단하기 위해 강화 학습을 포함한 최첨단 머신러닝 기술을 적극 도입하여 글로벌 금융 시스템의 안전성을 높이고 있습니다.
(2) 고객 맞춤형 금융 상품 추천 및 서비스
모든 고객은 서로 다른 금융 니즈를 갖고 있습니다. 연령, 소득 수준, 투자 경험 등 고객마다 특성이 모두 다르기 때문에, 금융 서비스 역시 얼마나 '초개인화된 경험'을 제공할 수 있는지가 중요해졌습니다. 사기탐지뿐만 아니라 추천에서도 강화 학습이 효과적인 해결책이 됩니다.
에이전트는 고객의 기본 정보뿐만 아니라, 해당 고객의 금융 거래 이력, 앱 사용 패턴, 상담 이력, 심지어 시장 상황 변화에 따른 고객의 반응까지 포함하는 방대한 데이터를 '상태'로 인식합니다. 이러한 다차원적인 고객 정보를 바탕으로 에이전트는 현재 시점에서 해당 고객에게 가장 적합하다고 판단되는 금융 상품를 '행동'으로서 추천하게 됩니다.
이후 에이전트는 특정 상품을 추천했을 때, 고객이 해당 상품 정보를 클릭하거나, 상세 설명을 확인하거나, 실제 가입 또는 구매로 이어지는 등의 반응에 따라 ‘보상’과 ‘벌점’을 제공하면서 '정책(Policy)'을 끊임없이 개선합니다. 예를 들어, 특정 고객이 최근 주식 시장 변동성에 대한 우려를 나타내는 뉴스를 자주 조회했다면(상태 변화 감지), 에이전트는 공격적인 투자 상품보다는 안정적인 채권형 펀드나 예금 상품을 추천하는 행동을 취하고, 그 결과 고객이 안도감을 느끼고 해당 상품에 관심을 보인다면(긍정적 보상), 이러한 추천 전략을 강화하는 것입니다.
강화 학습 도입이 어려운 이유
강화 학습을 금융 현장에 성공적으로 도입하려면 몇 가지 현실적인 과제를 신중하게 고려해야 합니다.
가장 먼저, 강화 학습 모델의 효과적인 학습을 위해 방대한 양의 고품질 데이터 확보 및 정제가 필수적입니다. 금융 데이터는 민감하고 패턴 변화가 심해 양질의 데이터를 얻고 다루는 것이 큰 도전입니다. 또한, 학습 데이터에 과도하게 최적화되어 실제 시장에서 성능을 발휘하지 못하는 과적합(Overfitting)을 방지하고, 다양한 상황에서 안정적인 성능을 보이는 일반화 능력을 확보하는 것도 중요합니다.
특히 금융 분야에서는 모델의 의사결정 과정을 투명하게 설명할 수 있는 해석 가능성 확보가 매우 중요합니다. 강화 학습, 특히 심층 강화 학습 모델은 내부 작동 방식이 복잡하여 '블랙박스'가 될 수 있습니다. 이는 금융 규제 준수, 책임 소재 파악, 사용자 신뢰 확보에 문제를 일으킬 수 있습니다.
더불어, 에이전트가 올바른 방향으로 학습하도록 유도하는 보상 함수 설계는 매우 섬세하고 어려운 작업입니다. 잘못된 보상 함수는 의도치 않은 결과를 초래하거나 단기적인 이익만 추구하는 전략을 학습하게 만들 수 있습니다. 마지막으로, 새로운 가능성을 탐색하는 '탐험'과 학습된 전략을 활용하는 '활용' 사이의 적절한 균형을 맞추는 것도 강화 학습 모델 성능을 좌우하는 핵심 과제입니다.
끝으로
지금까지 살펴본 것처럼, 강화 학습은 금융 플랫폼이 직면한 다양한 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 데 무한한 잠재력을 지닌 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 포트폴리오 최적화부터 알고리즘 트레이딩, 사기 탐지, 리스크 관리, 그리고 초개인화된 금융 서비스에 이르기까지, 강화 학습의 영향력은 이미 금융 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있습니다.
강화 학습이 더욱 성숙해짐에 따라, 우리는 지능적이고 안전하며 개인에게 최적화된 금융 서비스를 경험하게 될 것입니다. 강화 학습 기반의 기술들이 앞으로 금융의 모습을 어떻게 바꿔나갈지, 그 귀추가 주목됩니다. “끝”.
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본 자료를 인용 및 발췌하고자 할 경우 출처를 명확하게 표기해야 합니다.
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김경민
카페24 Business Analyst를 거쳐 현재 CJ올리브영 신사업TF에 재직 중인 그는 이커머스(e-commerce)와 핀테크 분야에 대해 심도 있게 분석하고 있습니다.