AI가 이끄는 위험 관리의 혁신, 신뢰받는 위험 관리 기능 구축의 핵심

기업들이 점점 더 복잡해지는 위험에 직면함에 따라, 위험 관리 방식의 근본적인 변화가 필요한 시점이다. KPMG 인터내셔널(KPMG International)이 최근 발표한 ‘위험의 미래(Future of risk)’ 보고서에 따르면, 기업들은 위험을 단순히 통제하는 것을 넘어 가치를 창출하는 수단으로 인식하고 있다. 이 과정에서 인공지능(AI)과 생성형 AI(generative AI)가 핵심적인 역할을 할 것으로 전망된다.

KPMG의 설문 조사 결과, AI와 생성형 AI는 향후 3-5년 동안 추가적인 위험 관리 책임을 다루는 데 가장 인기 있는 기술로 꼽혔다. 응답자들은 AI와 머신러닝(ML)을 활용한 간소화된 모니터링이 디지털 가속화의 주요 이점이 될 것으로 예상했다.

특히 주목할 만한 점은 응답 기업의 41%가 향후 12개월 동안 위험 관리 예산의 절반 이상을 기술에 투자할 계획이라는 것이다. 이는 전년도의 28%에서 크게 증가한 수치다. 이러한 투자 증가는 AI 기술이 위험 식별, 모니터링, 완화 등 위험 관리 전반에 걸쳐 긍정적인 영향을 미치고 있음을 반영한다.

AI와 생성형 AI의 도입이 확대됨에 따라 기업들은 새로운 도전에 직면하고 있다. 응답자들은 AI와 ML 구현의 주요 장애 요인으로 제한된 예산이나 자원(25%), AI와 ML에 대한 사내 전문 지식 부족(19%), 투자 수익에 대한 불확실성(17%) 등을 꼽았다.

그러나 이러한 도전에도 불구하고, AI는 위험 관리에 큰 기회를 제공한다. 응답자의 78%가 이미 AI와 ML을 사용하여 위험 관리를 간소화하고 개선하고 있다고 답했다. 특히 예측 분석을 통한 잠재적 위험 식별에 AI가 가장 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다.

AI의 활용이 증가함에 따라 기업들은 AI 시스템에 대한 신뢰 구축이 중요해지고 있다. 보고서는 AI 구현 시 단계적 접근을 권장하며, 빠른 성과를 얻을 수 있는 영역에서 테스트를 시작하되 시스템에 대한 신뢰를 지속적으로 고려해야 한다고 강조한다.

한 글로벌 기술 기업의 사례는 이러한 접근 방식의 중요성을 잘 보여준다. 이 기업은 AI 애플리케이션의 중앙 집중식 인벤토리 부족, AI 위험 해결을 위한 명확한 책임 부재, AI 위험의 우선순위 결정 시스템 부재 등의 문제에 직면했다. 이를 해결하기 위해 다양한 사용 사례에 걸쳐 AI 위험과 영향을 평가하고, AI 위험 관리 강화 및 자동화 방안을 제시했다. 그 결과 AI 위험 식별 및 해결을 위한 역할과 책임이 명확해지고, 이러한 위험의 우선순위를 정하는 프로세스가 수립되었다.

AI 기술의 중요성이 증가함에 따라 위험 관리 전문가들에게 새로운 기술 역량이 요구되고 있다. 데이터 과학, 데이터 분석, AI, 생성형 AI뿐만 아니라 변화 관리 능력도 중요해지고 있다. 이는 기업 위험에 대한 새로운 시각을 제시하고 새롭게 등장하는 위험에 대한 인식을 높이는 데 도움이 될 것이다.

보고서는 AI와 생성형 AI로 인한 자동화가 인력 재편성을 가속화할 수 있다고 지적한다. 상당수의 응답자들은 이를 직원들이 새로운 역할에 필요한 기술을 개발할 기회로 보고 있다.

향후 3-5년 동안 경영진들은 IT 위험, 예측 모델링, 사이버보안 기술 등 세 가지 주요 영역에서 위험 관리 팀의 전문성을 보강할 계획이다. 특히 최고경영자(CEO)와 최고운영책임자(COO)의 45%가 사이버보안 조치 최적화를 최우선 과제로 꼽았다.

위험 관리의 미래는 AI와 밀접하게 연관되어 있다. 기업들이 AI를 효과적으로 활용하여 위험을 식별하고 관리하는 능력을 키울수록, 더욱 탄력적이고 가치 창출적인 조직으로 거듭날 수 있을 것이다. 그러나 이 과정에서 AI 시스템에 대한 신뢰 구축과 적절한 인재 육성이 핵심 과제로 남아있다. 기업들이 이러한 도전을 성공적으로 극복한다면, AI는 위험 관리의 혁신을 이끄는 강력한 도구가 될 것이다.

KPMG의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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