KCMI 자본시장연구원
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연구원 소개

조직 및 연구위원

노성호 금융산업실 연구위원
디지털금융연구센터 센터장
연구분야

프로필

전화
02-3771-0629
이메일
nohs@kcmi.re.kr
학력
University of Maryland, 경제학 박사, 2018
University of Maryland, 경제학 석사, 2014
서울대학교, 경제학 학사, 2011
경력
자본시장연구원 연구위원 (2022. 12. ~ 현재)
Public Company Accounting Oversight Board, Senior Financial Economist (2022. 3. ~ 2022. 11.)
Public Company Accounting Oversight Board, Financial Economist (2018. 7. ~ 2022. 2.)
University of Maryland 강사 (2020. 1. ~ 2021. 6.)

보고서

오피니언

DeepSeek(深度求索) AI와 금융산업의 혁신 / 2025. 03. 31
최근 주목받고 있는 DeepSeek(深度求索) 인공지능(Artificial Intelligence: AI) 모형의 성공은 생성형 AI 개발 경쟁 구도뿐만 아니라 금융 산업의 연구개발(R&D) 전략에도 중대한 변화를 예고하고 있다. DeepSeek은 대형 언어 모형(Large Language Model: LLM)의 현재까지 가장 발전된 형태인 추론 모형(reasoning model)의 일종으로, 다양한 혁신 기술을 접목하여 높은 학습 효율성을 확보하고, 비교적 적은 비용으로도 뛰어난 추론 성능을 실현할 수 있음을 입증했다. 특히, 모형의 핵심 기술을 외부에 공개함으로써, 기존의 폐쇄적이고 고비용 구조를 유지해 온 선도 기업들과는 달리, 신생 모형들과의 경쟁을 활성화시키며 AI 생태계의 개방성과 역동성을 한층 강화하고 있다. 이러한 흐름은 향후 AI 개발 주기를 더욱 단축시키고, 혁신 기술의 상용화 및 관련 서비스 확산을 촉진하는 계기가 될 것으로 전망된다. 더불어, 금융기관이 기존에 축적한 IT 자산을 전략적으로 활용한다면 외부 기술에 대한 의존도를 줄이고, 디지털 전환에 능동적으로 대응할 수 있으며, 장기적으로는 금융업의 경쟁력 강화와 산업 전반의 부가가치 향상으로 이어질 수 있을 것이다.
금융투자업 규제의 기술중립성: Reg PDA의 시사점 / 2024. 09. 23
본 고에서는 2023년 8월 미국 증권거래위원회(SEC)에서 발표한 Reg PDA 규제(안)이 금융투자업에 미치는 영향을 규제의 기술중립성 관점에서 살펴보고 디지털 전환에 대응한 금융투자업 규제의 방향성에 대한 시사점을 논의하였다. Reg PDA에서 SEC는 금융투자업에서 널리 활용되고 있는 데이터 기반 예측 분석 기술을 포괄적으로 정의하고 이에 대하여 모든 이해 상충 요소를 제거할 것을 명시하여 금융투자업계의 반발에 직면하고 있다. Reg PDA의 방향성을 이해하기 위한 핵심적인 개념인 기술중립성(technology neutrality)은 규제가 특정 기술에 편향적이지 않고 중립적으로 제정되어야 한다는 원칙을 말한다. 이는 인공지능(AI)을 비롯한 데이터 기반 예측 및 의사결정 보조 기술의 빠른 변화에 선제적으로 대응하기 위하여 도입된 원칙이지만 동시에 규제의 적용 범위를 넓고 모호하게 하여 신기술 도입에 따른 비용을 증가시키고 혁신 동력을 저해할 수 있다는 우려 또한 제기되고 있다. 디지털 혁신에 대응한 금융투자업 규제는 혁신과 안정 사이의 균형에 기반하여 산업의 지속 가능한 발전을 도모하는 데 초점을 맞추어야 할 것이다.
AI의 시대에 기업 재무 공시의 구조화가 가지는 의미 / 2024. 03. 18
상장기업과 투자자 간의 소통 경로 중 가장 기초가 되는 재무 공시는 제도적인 검증 절차를 거쳐 기업의 재무 상태에 대한 포괄적이고 신뢰성 있는 정보를 제공한다는 점에서 그 중요성은 크다. 그러나 공시자료의 양적 성장과 복잡화 추세에 비추어 보았을 때 투자자가 방대한 양의 정보를 효율적으로 처리하여 의사 결정에 반영하기는 매우 어려운 과제이다. 이에 대응하여 자연어 처리 모형 등 AI 기술을 활용한 공시자료의 수집 및 처리의 자동화 경향은 지난 수 년간 빠르게 진행되고 있다.재무 공시의 구조화 및 디지털화 노력은 이와 같은 ‘기계’ 독자의 증가와 무관하지 않다. XBRL 도입은 복잡한 재무 계정과 주석을 일관된 체계로 분류하여 기계 가독성을 높이고 있으며 더불어 선진국 자본시장을 중심으로 디지털 공시자료에 대한 접근성을 강화할 수 있는 아카이브 등의 인프라 구축 노력도 지속적으로 이루어지고 있다. 이와 같은 노력은 궁극적으로 재무 공시의 구조화가 정착하고 디지털 접근성을 제고하여 재무 정보를 투자자가 효율적으로 소비하여 시의성 있게 활용하도록 하는데 기여할 것으로 기대한다. 이를 실현하기 위하여 기계 가독성(machine readability)에 대한 이해를 바탕으로 재무 공시에 대한 온라인 접근성을 강화하는 것과 더불어 재무 공시의 유의성을 높이는 노력이 지속되어야 한다. 더불어 디지털 구조화 공시 도입 초기에 집중되는 비용과 비대칭적인 정보의 확산을 최소화하기 위하여 투자자와 기업의 적극적인 소통과 정책적 지원이 필요할 것이다.
생성형 AI에 의한 생산성 혁신과 금융업의 대응 방향 / 2023. 09. 04
생성형 AI(Generative AI)에 기반한 생산성 혁신에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있는 가운데, 금융업에서도 이를 활용한 수익성 증대 및 비용 감소 효과에 대한 검토가 이루어지고 있다. 생성형 AI는 인간의 인지적 능력을 보조하는 도구라는 점에서 과거의 신기술에 의한 혁신 사례들과 질적으로 다른 양상을 보이고 있다. 과거 자동화 기계 등 신기술의 도입이 저숙련 노동자를 대체하는 형태로 생산 효율성을 증대시켰다면 생성형 AI는 전문직, 고소득 직업군의 숙련도를 더욱 향상시키는 사례가 주로 나타나고 있다. 이는 분석적인 업무를 수행하는 직업군의 비중이 높은 금융업의 장기적 발전전략 차원에서 조직구조의 개편을 통해 대응할 필요성을 시사하고 있다.이와 같은 관점에서 국내 금융업의 IT 역량을 평가하였을 때, 해외 선진국과 비교하여 개선의 여지가 있는 것으로 파악된다. 금융업 종사자 중 AI 관련 기술을 보유하고 있는 인력의 비중은 해당 분야에서 앞서고 있는 미국, 인도 등에 비하여 적을 뿐만 아니라, 금융투자업 전반에서 IT 관련 인적 자원 및 예산 비중도 글로벌 선도 기업에 비하여 매우 낮은 것으로 보인다. 이에 금융업 전반에서 생성형 AI를 비롯한 신기술에 대한 관심을 제고하고 연구 역량과 같은 무형자산에 대한 투자를 증대할 필요가 있다. 이 과정에서 경영자의 장기적인 전략에 기반한 지원, 금융전문가와 AI 기술전문가 사이의 원활한 소통이 AI 기반 혁신을 성공적으로 실현하는데 중요한 요소라고 하겠다.

세미나 발표자료

관련 세미나 이미지
2025 Mar 26
금융 AI가이드라인의 국제비교 및 대응 과제
  • 발표자 연구위원 노성호
관련 세미나 이미지
2024 Sep 11
고령화 경제로의 전환: 금융투자업의 역할 제고
  • 발표자 연구위원 노성호 외

연구용역

"국채 연관시장 현황과 발전 방향: 대차시장과 ETP를 중심으로"(정화영 · 장보성 공저), 기획재정부, 2024. 12.
"국내 증권사의 건전성 규제체계 개선방안"(이효섭 · 이상호 공저), 금융감독원, 2024. 8.
"자본시장의 유동성 공급확대를 위한 증권금융의 역할 강화 방안 연구"(황세운 · 황현영 공저), 한국증권금융, 2024. 2.
"ETF · 외화증권 대차거래 활성화 방안 연구"(맹주희 공저), 한국증권금융, 2024. 1.
"증권대차중개업무 발전전략 연구"(황세운 · 김갑래 · 이성복 공저), 한국예탁결제원, 2023. 12.
"해외 주요 시장 퇴출제도 비교 · 분석을 통한 코스닥시장 퇴출제도 개선 방향 모색"(이상호 · 김민기 공저), 한국거래소, 2023. 10.
"국내 증권시장 결제주기 단축 시 업무 영향도 분석"(강소현 · 정수민 공저), 한국예탁결제원, 2023. 8.
"국내 증권시장 결제주기 단축 추진 타당성 검토"(강소현 · 정수민 공저), 한국거래소, 2023. 8.

기타활동

논문

"Nonparametric identification and estimation of heterogeneous causal effects under conditional independence," Econometric Reviews 42(3), 2023 (https://doi.org/10.1080/07474938.2023.2178140)