금융권 생성형 AI 도입의 빛과 그림자…90%가 수익 증가 경험했지만 ‘환각’ 리스크도

금융 서비스 부문에서 생성형 AI의 도입은 품질, 접근성, 효율성, 규정 준수 측면에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 전망된다. 구글 클라우드와 혁신규제연합의 공동 보고서에 따르면, 생성형 AI를 실제 운영에 도입한 고위 경영진의 90%가 6% 이상의 수익 증가를 보고했으며, 은행 부문 전반에 걸쳐 효율성과 생산성 향상이 상당할 것으로 예측된다.

생성형 AI는 금융기관의 운영 효율성을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대된다. 제안서 대응, 다국어 콘텐츠 현지화, 규정 준수 검사 등 반복적인 업무를 자동화함으로써 수동 오류를 줄이고 전략적 계획 수립에 더 많은 자원을 투입할 수 있게 된다. 또한 보안 및 규정 준수 기능 개발의 속도와 정확성도 크게 향상될 것으로 예상된다.

데이터 관리와 인사이트 도출 측면에서도 혁신적 변화가 예상된다. 생성형 AI는 복잡한 비정형 데이터를 처리하고, 고급 대화형 인터페이스를 통해 데이터를 효과적으로 요약할 수 있다. 이를 통해 금융기관은 실시간으로 보다 정확한 의사결정을 내리고 전략적 예측 능력을 강화할 수 있다.

고객 경험 측면에서는 고급 챗봇과 향상된 검색 기능을 통해 더욱 개인화되고 효율적인 서비스를 제공할 수 있게 된다. 이는 금융 서비스 업계의 고객 만족도 기준을 한 단계 높이는 계기가 될 것이다.

보안 운영 부문에서는 최신 위협 상황을 실시간으로 분석하고, 사이버 위협을 신속하게 탐지, 조사, 대응할 수 있는 능력이 강화된다. 중요 위협에 대한 우선순위를 자동으로 설정하고 일상적인 작업을 자동화함으로써, 보안 분석가들은 더욱 중요한 문제에 집중할 수 있게 된다.

개인 생산성 측면에서는 마케팅 담당자의 창의성을 증폭시키고, 고객 서비스 담당자의 정보 검색 속도를 높이며, 개발자의 코딩 작업을 가속화한다. 또한 내부 지식 저장소를 효율적으로 활용하고 이메일, 캘린더, 스프레드시트 등 일상적인 업무 도구의 활용도를 높여 전반적인 업무 효율성을 향상시킬 수 있다.

생성형 AI의 리스크는 크게 내재적 리스크와 외부적 리스크로 구분된다. 내재적 리스크의 첫 번째는 환각(Hallucination) 현상으로, 모델이 그럴듯해 보이지만 사실과 다른 정보를 생성하는 문제다. 이는 훈련 데이터의 품질 문제나 복잡한 학습 구조로 인해 발생할 수 있으며, 금융기관의 의사결정 과정에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 두 번째는 편향성 증폭으로, 훈련 데이터에 내재된 유해한 편향이 증폭되어 특정 인구 집단이나 고객 세그먼트에 불공정한 결과를 초래할 수 있다. 세 번째는 설명가능성 부족으로, 모델의 복잡성으로 인해 의사결정 과정의 투명성과 이해도가 낮아질 수 있다는 점이다.

외부적 리스크의 경우, 데이터 보안이 가장 큰 문제로 대두된다. 기밀정보나 독점 정보가 무단으로 접근되거나 노출되는 것을 방지해야 하며, 사용자의 프롬프트 조작을 통해 민감한 데이터가 유출되는 것을 막아야 한다. 또한 모델 중독 현상도 주의해야 할 위험 요소다. 규제 불확실성도 중요한 외부적 리스크로, 급변하는 규제 환경에 대응하고 이를 해석하는 과정에서 상당한 자원이 소요될 수 있다.

모델 리스크 관리에 있어 강력한 거버넌스와 프로그램 감독이 필수적이다. 사회기술적 고려사항을 통합하여 기술적 요소와 사회적 요소를 균형있게 관리해야 하며, NIST가 제시한 신뢰성, 안전성, 책임성, 투명성, 설명가능성, 해석가능성, 프라이버시 보호, 공정성 등의 특성을 고려해야 한다. 데이터 거버넌스 측면에서는 훈련 데이터의 최신성, 출처, 포괄성을 확보하고 지속적인 데이터 품질 관리가 필요하다.

모델 문서화 요구사항도 명확히 해야 한다. 기존의 모델 리스크 관리 지침을 고도화하여 생성형 AI 모델에 대한 문서화 요구사항을 구체화해야 하며, 모델 카드와 같은 산업 표준 솔루션의 활용도 고려해야 한다. 설명가능성에 대해서는 위험 기반 접근법을 적용하여 각 활용 사례별로 필요한 설명가능성 수준을 결정해야 한다.

모델 검증과 지속적 모니터링 측면에서는 인간 중심 감독 체계 구축이 중요하다. 위험도에 따라 AI 활용 사례를 분류하고, 필요한 경우 인간의 검토와 승인을 받도록 해야 한다. 고급 공정성 메트릭스를 도입하여 모델 출력물의 편향성을 지속적으로 모니터링하고, 안전성 필터링 메커니즘을 통해 부적절하거나 유해한 콘텐츠 생성을 방지해야 한다.

제3자 모델 개발자와 협력할 경우, 모든 이해관계자가 각자의 역할과 책임을 명확히 이해하고 이행하는 것이 중요하다. 금융기관, AI 개발자, 규제기관 간의 협력을 통해 모델 개발부터 애플리케이션 통합까지 전반적인 리스크를 관리해야 한다. 또한 데이터 이동성과 상호운용성을 고려하여 ISO 19941과 같은 국제 표준을 준수함으로써 특정 벤더에 대한 종속성을 방지해야 한다.

생성형 AI의 금융 서비스 도입은 혁신적 기회와 함께 새로운 도전과제를 제시한다. 이러한 기회를 안전하게 활용하기 위해서는 기존 모델 리스크 관리 프레임워크를 생성형 AI의 특성에 맞게 조정하고 적용하는 것이 중요하다. 산업 참여자, 규제기관, 정부 기관 간의 협력을 통해 책임 있는 혁신과 강력한 리스크 관리 관행을 확립함으로써, 금융 서비스 부문에서 생성형 AI의 잠재력을 최대한 실현할 수 있을 것이다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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