금융기관이 AI 실험을 실제 업무에 적용하려면 성능뿐 아니라 거버넌스와 보안, 운영 체계를 갖춰야 한다는 지적이 나왔다. 실리콘앵글은 11월 11일 AWS 금융서비스 심포지엄 취재를 바탕으로 금융권의 AI 도입 과제를 보도했다.
실험에서 실제 업무 적용으로
더큐브리서치의 폴 내셔와티 애플리케이션 개발 부문 책임 애널리스트는 소프트웨어 개발 과정의 어느 한 단계 이상에 AI를 도입한 기업이 92%지만, 실제 서비스 수준으로 운영할 거버넌스·보안·운영 역량을 갖춘 곳은 약 3분의 1에 그친다고 말했다. 은행과 자본시장, 보험업에서는 규제 준수와 설명 가능성, 고객 신뢰가 필수여서 이 격차가 더 두드러진다는 설명이다.
내셔와티는 앞으로 AI 도입의 관건이 모델 성능보다 정책 통제와 감사 가능성, 보안을 업무 흐름에 반영하는 플랫폼이 될 것이라고 내다봤다. 아마존웹서비스(AWS) 금융서비스 부문 전 총괄 스콧 멀린스는 심포지엄에서 AI를 빠르게 실행해 시험하고, 정해진 정책과 체계 안에서 목표를 달성하는지와 거버넌스가 작동하는지를 확인할 수 있다고 말했다. 실험 단계에서 성과를 확인하는 것과 금융 업무에 지속적으로 적용하는 것은 별도의 과제라는 뜻이다.
고객 접점과 클라우드 현대화
인포시스의 라자람 R.K. 금융서비스 영업 부문 부사장은 자사 AI 플랫폼에 보안과 가드레일, 토큰 경제성 등 기업이 필요한 기능을 담았다고 설명했다. 금융기관은 AI가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 결정을 내리는지, 기존 정책 안에서 어떻게 작동하는지를 관리해야 한다. 규제 업무에서는 AI 기능을 추가하는 것만으로 충분하지 않고, 감사와 복구를 포함한 위험 관리 체계를 함께 적용해야 한다는 지적이다.
뉴욕라이프보험은 직원의 반복적인 수작업을 줄여 고객에게 맞춤형 상담을 제공하고 필요에 앞서 대응하는 데 AI를 활용하고 있다. 피프스서드은행은 고객 서비스에 아마존 커넥트를 사용해 메시지와 음성 상담을 지원하고 AI·자동화를 적용하고 있다. 은행의 케빈 앤더슨 제품 관리자는 이 서비스가 고객 응대의 기반을 마련한다고 설명했다. 두 사례는 AI 활용이 내부 업무 효율과 고객 응대 양쪽에서 이뤄지고 있음을 보여준다.
금융기관의 AI 확대에는 데이터 집약적 업무를 뒷받침할 인프라 현대화도 필요하다. 주택담보대출 업체 페니맥 파이낸셜서비스는 아마존웹서비스와의 계약을 확대해 자체 모기지 관리 플랫폼 플레스를 현대화하고 기업용 AI 기능을 도입할 계획이다. 넷앱의 제이컵 림 클라우드 솔루션 아키텍트는 AWS 환경에서 데이터 이전과 운영을 지원하는 자사 기술로 스냅샷, 데이터 복제, 랜섬웨어 탐지 기능 등을 제공한다고 말했다. 클라우드 전환 과정에서도 기존 운영을 중단하지 않고 데이터를 관리하는 일이 AI 확산의 조건으로 제시됐다.
