HR – 일자리 전망 데이터Ⅱ (2025~2035)

HR – 일자리 전망 데이터Ⅱ (2025~2035)

2025년부터 2035년까지 향후 10년간의 직업별 일자리 전망을 심층 분석합니다. 특히 경영, 사무, 금융, 보험 직군에서 AI 기술의 발전과 사회 구조적 변화가 어떤 영향을 미칠지, 그리고 어떤 직무가 현상 유지되거나 성장할지 구체적인 데이터와 전망을 통해 살펴봅니다.

Ⅰ. 직업별 일자리 전망

1. 경영·사무·금융·보험직 (55개)

1) 투자분석가

• 종합 요약: 향후 10년간 현 수준을 유지할 것으로 전망됩니다. 기술적 대체와 시장 고도화라는 두 힘이 팽팽하게 맞서며 현상 유지를 보일 것입니다. AI와 로보어드바이저가 방대한 데이터를 분석하고 기초 보고서를 작성하는 능력은 전통적인 분석가의 역할을 위협하지만, 고령화 사회의 자산관리 수요 증대, 해외 투자 보편화, 비재무적 요소에 대한 정성적 분석 수요는 기계가 대체할 수 없는 인간의 통찰력과 종합판단적 판단을 요구합니다. 따라서 복잡한 시장의 맥락을 읽고 새로운 투자 기회를 발굴하는 '투자 전략가'로 역할이 재편될 전망입니다.
• AI 및 로보어드바이저의 발전: AI 기술은 방대한 양의 재무 데이터, 뉴스, 공시 자료를 실시간으로 분석하여 기업 가치를 평가하고 기초적인 분석 보고서를 자동으로 생성합니다. 로보어드바이저는 개인의 투자 성향에 맞춰 자산 포트폴리오를 추천하고 운용까지 해주어 전통적인 분석가의 필요성을 구조적으로 감소시키는 가장 큰 요인입니다.
• 고령화 사회 진입과 자산관리 시장 확대: 100세 시대 도래로 안정적인 노후를 위한 연금 및 개인 자산관리의 중요성이 커졌습니다. 단기적인 주식 시세 예측을 넘어 개인의 생애 주기에 맞는 장기적인 투자 전략과 포트폴리오를 설계해 줄 전문가에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.
• 해외 투자 보편화와 투자 대상의 다변화: 해외 투자 증가, ETF, 가상자산 등 신규 대체 투자 대상의 지속적인 등장으로 투자 환경이 글로벌화되고 복잡해졌습니다. 각 국가의 경제 상황과 새로운 자산의 특성을 깊이 있게 분석하고 투자 위험을 알려줄 전문가의 역할이 중요해졌습니다.
• ESG 등 비재무적 요소의 중요성 증대: ESG(환경·사회·지배구조)와 같은 비재무적 요소가 기업의 지속가능성을 평가하는 핵심 기준으로 자리 잡았습니다. 비재무적 가치에 대한 평가는 정량적 데이터 분석에 특화된 AI나 로보어드바이저가 쉽게 대체할 수 없는 영역입니다.
• 개인 투자자의 직접 투자 증가 및 정보 채널 다변화: 개인 투자자들이 증권사 리포트에만 의존하기보다 다양한 정보를 스스로 취합하여 직접 투자를 결정하는 경향이 증가하고 있습니다. 이는 전통적인 증권사 리서치센터의 영향력을 약화시키고, 개인 투자자 대상의 리포트를 작성하는 분석가의 입지를 축소시키고 있습니다. 또한 전략 수립, 보고서 작성 업무를 위탁하는 경향 증가와 아웃소싱 확산으로 일자리 증가가 억제되고 있습니다.

2) 신용분석사

• 종합 요약: 향후 10년간 현 수준을 유지할 것으로 전망됩니다. 기술적 대체와 리스크 관리 고도화라는 거대한 두 힘이 정면으로 충돌하며 현상 유지를 보일 것입니다. AI 기반의 신용평가시스템이 정형화된 데이터를 분석하며 전통적인 신용분석사의 역할을 위협할 것입니다.
• AI 신용평가시스템(CSS)의 고도화: AI 기술은 개인 및 기업의 신용등급을 산출하는 신용평가시스템의 정확도를 획기적으로 높였습니다. 은행의 개인 신용대출 심사뿐 아니라 카드 발급, 보증보험 인수 등 정형화된 금융 거래 심사 과정의 대부분을 자동화하며 과거 심사역들이 담당했던 업무를 크게 줄였습니다.
• 경기 불확실성 증대와 기업 부실 위험 관리 강화: 고금리·고물가 등 경기 불확실성이 커지면서 기업의 부실 위험이 크게 높아졌습니다. 자동화된 시스템만으로 예측하기 어려운 복잡한 위기 상황에서는 산업 전망, 경영진 역량 등 비재무적 리스크까지 종합적으로 분석하는 숙련된 분석가의 통찰력이 필수적입니다.
• 핀테크 기업의 대안 신용평가 모델: 금융 이력이 부족하여 기존 시스템으로 평가가 어려웠던 청년, 주부, 프리랜서 등 새로운 고객층 발굴의 긍정적인 측면이 있습니다. 하지만 동시에 신용평가의 자동화 영역을 더욱 넓혀 인간 분석가의 개입 필요성을 줄이는 또 다른 기술적 위협 요인으로 작용합니다.
• ESG 및 비재무적 리스크 평가의 부상: ESG와 같은 비재무적 리스크가 기업의 장기적인 생존 가능성을 판단하는 중요한 척도가 되었습니다. 이는 AI가 쉽게 대체할 수 없는 영역으로 전문성을 갖춘 분석가에게 새로운 기회가 됩니다.
• 기업의 종합적인 위험 관리(ERM) 체계 강화: 재무·신용 위험 이외에 운영, 전략, 평판 등 조직의 모든 잠재적 위험을 통합적으로 관리하는 전사적 위험관리(ERM) 체계를 도입하고 있습니다. 신용분석사가 전통적인 여신 심사를 넘어 기업의 종합적인 위험관리 전문가로 확장될 가능성을 보여줍니다.

3) 자산운용가(펀드매니저)

• 종합 요약: 기술적 혁신이라는 거대한 위기와 사회구조적 변화라는 거대한 기회가 정면으로 충돌하며 질적인 대전환을 맞이하고 있습니다. AI 퀀트 투자와 저비용 패시브 펀드(ETF) 확산은 전통적인 '주식 선택(Stock Picking)' 전문가의 입지를 위협합니다. 하지만 인구 고령화로 인한 퇴직연금 등 사적연금 시장의 폭발적인 성장에 따른 부동산 등 실물자산의 금융 상품화는 운용해야 할 자산의 범위를 획기적으로 넓히고 있습니다.
• 고령화 사회와 퇴직연금 시장의 폭발적 성장: 공적연금만으로 노후 대비가 어려워지면서 퇴직연금과 개인연금 등 사적연금 시장이 폭발적으로 성장하고 있습니다. 국민의 노후 자산을 안정적으로 운용해야 할 자금의 총량이 거대해졌습니다.
• AI·퀀트 투자 및 패시브 펀드(ETF)의 확산: AI와 빅데이터를 활용한 퀀트(계량)투자는 인간보다 빠르고 편견 없이 시장 데이터를 분석하여 투자 결정을 내립니다. 시장 지수를 그대로 따라가는 저비용의 패시브 펀드(ETF)가 개인 투자자들 사이에서 대세로 자리 잡으면서 높은 보수를 받는 액티브 펀드매니저의 입지가 축소되고 있습니다.
• 부동산 시장의 자본시장화(REITs) 및 대체투자 확대: 부동산 투자가 리츠(REITs)나 부동산 펀드와 같은 '자본시장 상품'으로 빠르게 이동하고 있습니다. 부동산 전문가가 아닌 금융지식을 갖춘 자산운용가(펀드매니저)의 활동 영역이 실물자산 시장으로까지 대폭 확장되고 있습니다. 이런 대체투자 자산은 정보 비대칭성이 크고 분석이 까다로워 AI가 쉽게 접근하기 어려운 영역입니다.
• 강화되는 금융 규제와 투자자 보호: 금융소비자보호법 등 규제 준수(Compliance)와 리스크 관리는 이제 운용사의 생존 필수 조건이 되었습니다. 펀드 운용의 투명성을 확보하고 투자자에게 상품 구조와 위험을 정확히 설명하며 법적 리스크를 관리할 수 있는 전문 인력의 채용 수요가 오히려 증가하고 있습니다.

4) 보험계리사

• 종합 요약: 향후 10년간 다소 증가할 것으로 전망됩니다. AI라는 가장 강력한 기술적 도전과 고령화와 신종 리스크라는 가장 거대한 사회적 기회를 동시에 맞이하는 직업입니다. AI가 보험료를 계산하는 '산출' 영역을 자동화하지만, 인구 고령화, 기후변화, 새로운 회계 제도 등 미래 불확실성을 예측하고 새로운 보험 상품을 '설계'하며 그 위험을 '증명'해야 하는 인간 전문가의 역할이 오히려 더 중요해지고 있습니다.
• 인구 고령화와 새로운 보험 상품의 등장: 100세 시대가 현실화되며 안정적인 노후를 보장하는 보험 상품에 대한 사회적 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 단순히 기존 상품의 판매 증가를 넘어, 변화하는 인구구조, 질병 패턴에 맞춰 새로운 위험률을 계산하고 정교한 상품을 설계해야 하는 고도의 계리 업무가 창출되고 있습니다.
• 새로운 회계기준(IFRS17) 및 규제 강화: 최근 도입된 새 국제회계기준(IFRS17)과 지급여력제도(K-ICS)는 보험사의 재무 건전성을 평가하는 방식을 바꾸었습니다. 과거의 원가 기준이 아닌 시가 기준으로 부채를 평가하게 되면서 미래 현금을 예측하고 리스크를 정교하게 측정하는 계리 전문가의 역할이 더욱 중요해졌습니다.
• 기후변화·사이버 등 신종 리스크의 부상: 새로운 유형의 위험이 계속해서 등장하고 있습니다. 기후변화로 인한 자연재해 빈도와 강도가 커지면서 재산보험의 위험률 산정이 복잡해지고, 해킹/개인정보 유출 같은 사이버 위협에 대응하는 새로운 보험 상품의 필요성도 커지고 있습니다. 신종 리스크는 과거의 데이터만으로 예측이 불가능하여 새로운 데이터를 분석하고 복잡한 모델링을 통해 미래를 예측하는 계리 전문가의 창의적인 역할이 요구됩니다.
• AI 및 데이터 과학의 발전: AI 기술은 방대한 데이터를 분석하여 사망률, 질병 발생률 등 기본적 위험률 계산이나 보험료 산출 과정의 자동화가 가능합니다. 과거 단순 데이터 처리 및 계산 업무를 상당 부분 대체하여 전통적인 인력 수요를 감소시킵니다.
• 인슈어테크(Insuretech) 기업의 성장: 기술 기반의 보험 스타트업(인슈어테크)가 등장하여 운전습관 연동 자동차보험, 건강관리 연동 보험 등 개인화되고 혁신적인 상품을 개발하여 시장을 공략하고 있습니다. 새로운 상품을 만들기 위해 그에 맞는 새로운 위험률을 산출하고 사업성을 분석할 계리 전문가가 필수적입니다.

5) 금융상품 개발원

• 종합 요약: 향후 10년간 현 수준을 유지할 것으로 전망됩니다. 기술혁신이 가져오는 위협과 사회구조 변화가 만들어내는 기회가 팽팽하게 맞서며 현상 유지를 보일 것입니다. 핀테크 기업의 빠른 상품 출시 속도와 AI의 시장 분석 능력은 전통적인 개발원의 역할을 위협합니다. 하지만 인구 고령화로 인한 새로운 금융 수요의 폭발, 소비자 니즈의 초세분화, 강화되는 금융 규제 등은 기계가 대체할 수 없는 인간의 창의성과 통찰력을 요구합니다.
• 인구 고령화와 생애주기 맞춤형 상품 수요 증대: 100세 시대가 현실화되며 안정적인 노후를 위한 연금, 상속·증여 관련 신탁, 장기간병 보험, 헬스케어 연계 상품 등 신 유형의 금융상품에 대한 사회적 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 복잡한 위험률과 장기적인 현금 흐름을 예측하여 설계해야 합니다.
• 핀테크의 부상과 상품 개발 속도 경쟁: 단순하면서도 고객 친화적인 아이디어 상품을 매우 빠르게 출시하며 시장을 혁신시키고 있습니다. 애자일 방식의 상품 개발 문화는 복잡한 절차를 거쳐 소수의 상품을 출시하던 전통 금융사의 개발팀 규모와 방식에 근본적인 변화를 요구합니다.
• 소비자 니즈의 초세분화와 틈새시장 공략: 특정 고객층을 정밀하게 겨냥하는 '초개인화' 시대 도래로 '펫 보험', '소수점 거래' 맞춤형 신용대출 등 세분화된 틈새시장 공략 상품의 중요성이 증대되고 있습니다. 이 트렌드는 특정 고객군에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 맞춤형 상품을 기획, 설계할 수 있는 전문가의 수요를 유지시킵니다.
• AI 및 데이터 과학의 발전과 역할 변화: AI 기술은 방대한 고객 데이터를 분석하여 잠재적인 상품 수요 예측, 신상품 출시 후의 시장 반응/수익성 시뮬레이션, 복잡한 약관을 자동으로 생성하는 등 개발 과정 전반을 지원합니다. 리서치 및 분석 업무의 상당 부분을 자동화합니다.
• 강화되는 금융 규제와 소비자 보호: 금융시장 복잡화, 투자상품 종류 다양화로 금융당국의 규제와 투자자 보호 의무가 강화되었습니다. 새로운 상품 출시 전 해당 상품이 소비자에게 미칠 영향 분석, 불완전판매 소지가 없도록 설계하는 과정이 중요해졌습니다. 규제 준수 관련 법규를 깊이 있게 이해하고 상품 구조에 반영할 수 있는 전문가의 수요를 꾸준히 유지시킵니다.

6) 증권 및 외환 딜러

• 종합 요약: 향후 10년간 현 수준을 유지할 것으로 전망됩니다. AI 알고리즘 트레이딩의 거대한 기술적 해일과 복잡한 금융시장의 리스크를 관리해야 하는 전문가의 역할 강화가 충돌하며 현상 유지를 보일 것입니다. 초단타매매(HFT)와 자동화 시스템이 표준화된 시장의 단순 거래 업무를 빠르게 잠식합니다. 하지만 채권 및 외환 시장의 거대한 규모, 비정형 거래의 특성, 예측 불가능한 시장 변동성 속에서 위험관리, 거액 거래를 성사시키는 인간관계의 중요성은 기계가 대체할 수 없습니다.
• 채권 및 외환 시장의 거대한 규모와 비정형성: 표준화되지 않은 장외거래(OTC) 비중이 높습니다. AI 알고리즘 트레이딩이 도입되었으나 그 비중은 여전히 제한적입니다. 대규모 자금을 움직일 때 시장 충격을 최소화하기 위한 협상과 조율은 여전히 숙련된 딜러의 역량에 의존합니다.
• 파생상품 등 복합 금융상품 시장의 성장: 주가연계증권(ELS), 장외파생상품(OTC Derivatives) 등 복잡하고 비표준화된 금융상품 시장은 꾸준히 성장하고 있습니다. 표준화된 거래소에서 거래되지 않아 거래 상대방을 찾고, 가격을 협상하며, 계약에 따르는 신용 위험을 관리하는 인간 딜러의 전문적인 역할이 필수적입니다.
• 글로벌 경제의 불확실성과 리스크 관리의 중요성 증대: 단순히 수익을 좇는 것을 넘어, 갑작스러운 시장 충격에 대비하여 보유 자산의 위험을 관리(Hedging)하는 것이 매우 중요해졌습니다. 기업, 기관 투자자의... (원문 끊김)