스위스 금융권 AI 현황: 50%가 인공지능 활용, 25%는 3년 내 도입 계획

FINMA survey: artificial intelligence gaining traction at Swiss financial institutions

스위스 금융기관 50%, 이미 AI 도입…향후 3년 내 25% 추가 도입 예정

스위스 금융시장감독청(FINMA)이 약 400개 스위스 금융기관을 대상으로 인공지능(AI) 활용 현황에 대한 조사를 실시했다. 2024년 11월 말부터 2025년 1월 중순까지 진행된 이번 조사에 따르면, 은행 및 증권사, 보험회사 및 보험중개사, 펀드관리회사, 집합자산관리자, 금융시장 인프라 등 다양한 금융기관에서 AI 사용이 크게 증가하고 있는 것으로 나타났다.

조사 결과에 따르면 응답한 금융기관의 약 50%가 이미 AI를 사용하고 있거나 초기 애플리케이션을 개발 중이며, 25%는 향후 3년 내에 AI를 도입할 계획인 것으로 나타났다. 현재 AI를 사용 중인 기관들은 평균적으로 5개의 애플리케이션을 운영 중이며, 9개의 애플리케이션을 개발 중인 것으로 조사됐다. 특히 대형 금융기관일수록 더 많은 애플리케이션을 사용하는 경향을 보였다.

스위스 금융권 AI 활용 분야: 프로세스 최적화와 프론트 오피스에 집중

스위스 금융기관들의 AI 애플리케이션 활용 분야를 살펴보면 뚜렷한 패턴이 나타난다. 그래프 데이터에 따르면, ‘기타 애플리케이션’이 가장 많은 약 230개로 최다 활용 분야로 나타났으며, 그 다음으로 ‘프론트 오피스 역할’과 ‘프로세스 최적화’가 각각 약 150개로 높은 활용도를 보였다. ‘정보 검색’ 분야도 약 140개의 애플리케이션이 사용되며 상위권을 차지했다.

분야별로 살펴보면 은행권은 프로세스 최적화, 프론트 오피스 역할, 정보 검색, 컴플라이언스 및 행동 규범 관리 등에 AI를 집중적으로 활용하고 있다. 특히 은행권의 프로세스 최적화 분야 AI 활용이 두드러지는데, 이는 복잡한 은행 업무 프로세스의 효율성 제고를 위한 노력으로 풀이된다. 보험 분야에서는 언더라이팅, 가격 책정, 클레임 처리 등 보험 업계 특유의 영역에 AI 기술을 적극적으로 도입하고 있다. 언더라이팅 분야에서는 약 60개의 AI 애플리케이션이 사용되고 있어, 리스크 평가 및 보험료 산정에 AI를 활용하는 추세를 보여준다. 기타 금융기관(펀드관리회사, 집합자산관리자, 금융시장 인프라 등)은 상대적으로 적은 수의 애플리케이션을 운영하고 있지만, 프로세스 최적화와 프론트 오피스 역할에 집중하는 경향을 보인다.

전체적으로 외부 챗봇 활용은 상대적으로 적은 약 30개 애플리케이션에 그치고 있어, 금융기관들이 고객 대면 AI 서비스보다는 내부 프로세스 개선과 효율화에 더 중점을 두고 있음을 알 수 있다. 반면 컴플라이언스 및 행동 규범 관리에는 약 100개의 애플리케이션이 활용되고 있어, 규제가 엄격한 금융산업 특성을 반영하는 것으로 보인다.

생성형 AI 사용률 91%, 빅테크 의존도 증가로 아웃소싱 리스크 경고

AI를 사용하는 응답자의 91%가 챗GPT와 같은 최신 챗봇 등 생성형 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 빅테크 기업에 대한 의존도가 증가하고 있는 추세다. 대부분의 금융기관은 자체 개발에만 의존하지 않고 외부 서비스 제공업체를 함께 활용하고 있으며, 소규모 기관들은 주로 외부에서 개발된 애플리케이션에 전적으로 의존하는 경향을 보였다.

FINMA는 2024년 리스크 모니터에서 아웃소싱 리스크에 주목하며 제3자 제공업체에 중요 기능을 아웃소싱하는 것이 금융 부문의 주요 운영 리스크 원천으로 남아 있다고 지적했다. 특히 외부 개발 애플리케이션에 의존하는 소규모 기관들의 경우 이러한 리스크에 더 취약할 수 있다.

AI 전략 구축한 금융기관 50%, 데이터 품질·보호·설명가능성 최우선 고려

조사 대상 기관의 약 50%가 AI 사용을 명시적인 AI 전략에 포함시키고 있다. 기존 거버넌스 프레임워크를 적용할 때 많은 기관들이 데이터 보호, IT 및 사이버 보안, 데이터 관리, 기업 리스크 관리에 초점을 맞추고 있다. AI 리스크와 관련해서는 데이터 품질, 데이터 보호, 설명 가능성 문제가 가장 높은 우선순위를 차지했다. 또한 데이터 보안 리스크, 정확성 부족, 아웃소싱 리스크에도 주의를 기울이고 있다.

금융 분야별로는 보험업계, 은행업계, 기타 금융기관 모두 AI 애플리케이션을 다양한 영역에서 활용하고 있다. 그래프에 따르면 프로세스 최적화, 프론트 오피스 역할, 정보 검색 등의 분야에서 AI 애플리케이션 사용이 두드러지는 것으로 나타났다. AI를 사용하는 187개 인가 기관 중 보험회사 및 보험중개사가 75개, 은행 및 증권사가 100개, 펀드관리회사, 집합자산관리자, 금융시장 인프라가 12개로 분류됐다.

“동일 비즈니스, 동일 리스크, 동일 규칙”: FINMA의 기술 중립적 AI 감독 원칙

FINMA는 전략적 목표(2025-2028) 이행을 위한 중점 분야에 따라 새롭고 혁신적인 기술의 사용이 규제 프레임워크에 부합하도록 투명하고 기술 중립적인 인가 및 감독 활동을 보장할 계획이다. 이를 위해 “동일 비즈니스, 동일 리스크, 동일 규칙” 원칙을 따를 것이라고 밝혔다. 이번 조사의 목적은 리스크 기반 감독 접근방식을 보장하기 위해 AI 사용의 발전과 함께 거버넌스 및 리스크 관리를 추적하는 것이었다.

FINMA는 지침 08/2024에서 인공지능 사용 시 거버넌스 및 리스크 관리에 관한 감독 관찰 내용을 공유했다. 미래를 내다보며 FINMA는 인가 기관이 중요 프로세스에서 AI를 사용하거나 규제 매개변수를 계산하는 데 AI를 사용할 계획이 있는 경우 적시에 FINMA에 연락할 것을 권고했다.

FAQ

Q: 생성형 AI란 무엇이며 왜 금융기관들이 이를 활용하고 있나요?

A: 생성형 AI는 ChatGPT와 같은 새로운 유형의 인공지능으로, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술입니다. 금융기관들은 고객 서비스 개선, 프로세스 자동화, 데이터 분석 등 다양한 업무에 이를 활용해 효율성을 높이고 있습니다.

Q: AI 사용에 따른 주요 리스크는 무엇인가요?

A: 금융기관의 AI 사용에 따른 주요 리스크로는 데이터 품질 문제, 개인정보 보호 위험, AI 의사결정의 설명 가능성 부족, 데이터 보안 위협, 정확성 결여, 그리고 외부 업체 의존에 따른 아웃소싱 리스크 등이 있습니다.

Q: 금융기관이 AI를 도입할 때 고려해야 할 주요 사항은 무엇인가요?

A: 금융기관이 AI를 도입할 때는 명확한 AI 전략 수립, 데이터 보호 및 사이버 보안 강화, 효과적인 데이터 관리 체계 구축, 기업 리스크 관리 시스템에 AI 리스크 통합, 그리고 중요 프로세스에 AI 도입 시 감독 기관과의 사전 소통이 필요합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: FINMA

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.