Harnessing the Power of GenAI in Governance, Risk Management, and Compliance
생성형 AI, GRC 시장의 새로운 게임체인저로 부상
생성형 AI(Generative AI)가 기업의 거버넌스, 리스크 관리, 컴플라이언스(GRC) 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 전 세계 AI 기반 GRC 솔루션 시장은 2020년부터 2027년까지 연평균 22.3%의 성장률을 보이며 72억 달러 규모로 성장할 전망이다.
생성형 AI는 네트워크 로그, 보안 경고, 컴플라이언스 보고서 등 다양한 소스의 방대한 데이터를 분석해 잠재적 리스크와 이상 징후를 파악한다. 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 알고리즘을 활용해 데이터를 추출하고 트렌드를 파악하며, 보안팀에 유용한 인사이트를 제공한다. 이를 통해 기업들은 잠재적 위협에 선제적으로 대응하고 보안을 강화할 수 있다.
금융·의료·에너지 산업의 선도적 도입 사례
주요 산업별 생성형 AI 도입 성과를 살펴보면, 한 대형 투자은행은 생성형 AI를 도입해 직원 커뮤니케이션 모니터링의 오탐지율을 95% 줄이고, 컴플라이언스 위반 탐지율을 50% 높였다. 또한 자금세탁방지(AML) 프로세스를 개선해 의심스러운 행위 탐지율을 75% 높이고 오탐지율은 40% 낮추는데 성공했다.
의료 분야에서는 한 대형 의료보험사가 생성형 AI를 활용해 환자 데이터 프라이버시 보호에서 90%의 정확도를 달성했다. 비영리 학술의료센터는 의료 규정 준수 모니터링 시스템을 구축해 규정 위반을 60% 줄이고 효율성을 45% 높였다.
에너지 분야의 경우, 한 대형 석유가스 기업이 환경·보건·안전(EHS) 컴플라이언스 절차를 자동화해 수작업을 80% 줄이고 사고 대응 시간을 70% 단축했다. 다국적 에너지 기업은 글로벌 공급망을 실시간으로 모니터링해 제3자 리스크를 55% 감소시키고 공급업체 컴플라이언스를 65% 개선했다.
GRC 비용 절감과 효율성 향상 효과 뚜렷
생성형 AI 도입은 기업의 GRC 관련 비용 절감과 효율성 향상에 큰 효과를 보였다. 기업들은 컴플라이언스 비용을 25%, 리스크 관리 비용을 35% 절감했다. 수작업이 필요한 컴플라이언스 업무의 60%가 자동화되었으며, 전반적인 GRC 업무 효율성이 50% 향상됐다.
특히 리스크 평가와 컴플라이언스 보고 측면에서 큰 개선이 있었다. 리스크 식별과 평가에 소요되는 시간이 50% 단축되었고, 컴플라이언스 보고 작업 속도는 55% 향상됐다. 글로벌 기술기업의 사례에 따르면, 생성형 AI 기반 GRC 시스템은 90%의 정확도로 잠재적 컴플라이언스 위반을 탐지했는데, 이는 기존 방식의 70% 정확도를 크게 상회하는 수준이다.
향후 과제와 전망
생성형 AI의 GRC 분야 활용이 확대되면서 몇 가지 중요한 과제도 대두되고 있다. 우선 AI 의사결정의 투명성과 설명가능성 확보가 핵심 과제로 꼽힌다. 컴플라이언스 관련 결정이 법적, 재무적으로 중요한 영향을 미칠 수 있어 AI 시스템은 명확하고 검증 가능한 결과 도출 근거를 제시해야 한다.
데이터 프라이버시와 보안도 중요한 문제다. 생성형 AI가 GRC 업무에서 민감한 데이터를 다루기 때문에 강력한 데이터 보호 조치와 관련 규정 준수가 필수적이다. AI 거버넌스 체계 구축도 시급한 과제다. 알고리즘 편향성, 공정성, 책임성, AI 의사결정의 의도치 않은 결과 등을 다루는 거버넌스 프레임워크가 필요하다.
전문가들은 블록체인, 사물인터넷(IoT) 등 다른 첨단 기술과의 융합을 통해 GRC 분야의 혁신이 더욱 가속화될 것으로 전망했다. 특히 생성형 AI와 블록체인의 결합은 컴플라이언스를 위한 투명하고 안전한 기록 보관을, IoT와의 융합은 모든 연결 시스템과 기기에 대한 실시간 모니터링과 컴플라이언스 검증을 가능하게 할 것으로 기대된다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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