세계 최초 'AI 기본법 시대', 금융기관이 기능보다 '거버넌스'에 집중해야 하는 이유

1. AI의 '질주'에서 '신뢰'의 시대로

인공지능(AI) 기술은 이제 단순한 기술적 보조 도구를 넘어 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업에서 우리 삶의 근간을 결정짓는 핵심 영역으로 진입했습니다. AI가 선사하는 유례없는 효율성과 개인화된 서비스에 대한 기대감이 높지만, 다른 한편으로는 알고리즘의 오작동, 편향성, 사이버 보안 위협에 따른 '기술적 불확실성'이 공존하고 있기도 합니다.

그간 금융권의 AI 경쟁이 "얼마나 더 정교하고 빠르게 결과를 도출하는가(성능)"에 매몰되었다면, 이제는 그 도출 과정을 어떻게 믿고 통제할 것인가(신뢰)가 비즈니스의 영속성을 결정짓는다고 하겠습니다. 특히 규제의 시대가 본격적으로 개막함에 따라, 금융기관은 성능 테스트를 넘어선 고도화된 AI 거버넌스 체계를 갖추어야 할 필요성에 직면하게 되었습니다.

2. 세계가 주목하는 '대한민국 AI 기본법', 그 핵심은?

2026년 1월 전면 시행된 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 AI 기본법)」은 주요 국가 가운데 전면 시행 단계에 진입한 포괄적 AI 법률이라는 점에서 국제적인 주목을 받고 있습니다. 유럽연합(EU)이 관련 법안을 먼저 통과시켰으나 산업 위축 우려로 집행을 유예한 사이, 대한민국은 실질적인 전면 시행 국면에 들어간 대표적 국가로 평가받고 있습니다.

정책 분석 관점에서 주목할 지점은 다음과 같습니다.

첫째, 진흥과 규제의 균형입니다. 법안의 상당 부분은 AI 기술 개발과 산업 육성에 초점을 두고 있지만, 개인의 권리와 사회적 영향력이 큰 ‘고영향 AI’에 대해서는 명확한 신뢰성 확보 의무를 부과합니다.

둘째, 고성능 AI에 대한 기술적 문턱입니다. 현재 정책 논의 과정에서 제시된 기준에 따르면, 일정 수준 이상의 대규모 연산량을 요구하는 고성능 모델에 대해서는 위험 식별·완화 조치와 함께 별도의 안전 보고가 요구됩니다. 거대 모델을 운용하거나 외부 모델을 금융 서비스에 결합하는 금융기관이라면 반드시 점검해야 할 대목입니다.

셋째, 고영향 AI(High-Impact AI)의 명시적 지정입니다. 대출 승인, 신용 평가 등 금융 서비스는 개인의 경제적 권리와 직결된다는 이유로 대표적인 고영향 AI 영역으로 분류됩니다. 이에 따라 위험 평가, 의사결정 절차, 데이터 관리 방식에 대한 문서화가 요구되고 있습니다.

넷째, 투명성과 책임 강화입니다. 생성형 AI 활용 시 결과물에 대한 표시 의무가 부과되고, 주요 의무 위반 시 시정 명령과 과태료 등 실질적인 책임이 뒤따르는 구조가 마련되었습니다.

3. 금융 AI, 왜 '고영향'이며 무엇을 준비해야 할까요?

금융 분야가 AI 기본법의 집중 관리 대상이 된 이유는 단순합니다. AI의 판단 하나가 대출 승인 거절이나 신용등급 하락으로 연결될 경우, 경제적 생존권과 평등권에 즉각적인 침해가 발생할 수 있기 때문입니다.

최근 기업 및 공공 영역에서 논의되는 AI 리스크는 “AI를 활용한 제품이나 서비스에서 피해(harm)가 발생할 가능성과 그 심각도의 조합”으로 정의됩니다. 금융기관이 특히 주의해야 할 리스크는 다음과 같습니다.

첫째, 자율적 에이전트(Agentic AI)의 오작동 위험입니다. 단순 예측 모델을 넘어, AI가 스스로 금융 거래나 의사결정을 수행하는 구조가 확산되면서 통제 범위를 벗어난 연쇄적 오류 가능성이 커지고 있습니다.

둘째, 알고리즘 오류의 시스템적 파급 효과입니다. 특정 편향이나 오류가 트레이딩, 가격 형성, 대출 심사 전반에 동시에 작용할 경우, 개별 문제를 넘어 시장 전체의 쏠림과 불안으로 확대될 수 있습니다.

셋째, 인간 개입(Human-in-the-loop)의 전략적 설계 필요성입니다. 법 체계 상 최종 결정을 인간이 직접 내리는 구조를 갖춘 시스템은 고영향 AI 범주에서 제외될 수 있습니다. 이는 금융기관이 프로세스를 설계할 때 '인간 개입(Human-in-the-loop)'의 정도를 전략적으로 결정해야 함을 시사합니다.

4. 성능 테스트가 아니라 '평가 방법'과 '책임'의 거버넌스입니다

기존 AI 검증이 정확도와 성능 지표에 집중해왔다면, 새로운 규제 환경에서의 거버넌스는 평가 방법의 타당성과 결과에 대한 책임성을 입증하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

국내 주요 금융기관들의 내부 검증 원칙은 다음과 같이 요약됩니다.

“모델과 에이전트를 포괄하는 통합 거버넌스를 구축하고, 버전 관리와 승인 절차를 통해 모든 의사결정 과정을 추적 가능한 증거로 남긴다.”

이를 위해 금융기관이 우선적으로 고려해야 할 전략은 명확합니다.

금융기관이 즉각 도입해야 할 거버넌스 전략:

조직적 독립성 확보: AI 기술을 추진하는 '디지털 기획 부서'가 스스로를 감사하는 것은 이해 상충을 발생시킵니다. 따라서 AI 개발 운영 팀과 독립된 AI 리스크 관리/내부 통제 전담 조직을 반드시 분리 운영해야 합니다.
블랙박스 모델의 투명성 확보: '왜 그런 결과가 나왔는가'를 설명할 수 없는 블랙박스 모델에 대해 사후적인 설명 가능성(XAI) 도구와 운영 체계를 갖추어 책임 소재를 명확히 해야 합니다.

5. AI 거버넌스 플랫폼: '절차'와 '도구'의 결합

AI 리스크 관리는 선언이나 규정만으로 달성되지 않습니다. 수천 번 반복되는 모델 학습과 실시간으로 작동하는 에이전트를 수작업으로 통제하는 것은 사실상 불가능합니다. 따라서 제도적 절차와 기술적 도구가 결합된 통합 거버넌스 플랫폼이 필수적이라고 하겠습니다.

또한, 통합 플랫폼 구축은 다음과 같은 기술적 가드레일을 내재화해야 합니다.

인풋/아웃풋 가드레일(Guardrails): 개인정보 유출, 적대적 공격(Jailbreak), 유해 결과물을 실시간으로 필터링하는 전용 레이어를 배치.
자동화된 레드팀(Red Teaming): AI가 스스로 자사 시스템의 취약점을 공격하고 방어력을 테스트하는 상시 점검 체계를 운영.
에이전트 통제 및 버전 관리: 모델뿐만 아니라 자율적으로 동작하는 AI 에이전트의 권한 범위를 설정하고 모든 승인 프로세스를 기록(Logging).
할루시네이션(Hallucination) 자동 감지: 생성형 AI의 허위 정보 생성을 실시간 모니터링하고 교정하는 기술적 장치를 도입

6. 전사적 AI 거버넌스를 위한 SAS 플랫폼 접근

금융기관의 AI 리스크는 특정 시스템이나 부서에 국한되지 않습니다. 신용평가, 대출 심사, 마케팅, 디지털 채널 등 다양한 영역에서 생성·확산되며, 하나의 오류가 전체 의사결정 체계로 확산될 수 있는 구조를 갖습니다. 이러한 특성은 AI 거버넌스 역시 개별 부서 단위가 아닌, 전사적 범위에서 통합적으로 설계되어야 함을 의미합니다.

SAS AI Governance는 이러한 관점에서 출발하여, 특정 업무 영역에 특화된 단일 기능 솔루션이 아니라 모델, 데이터, 의사결정, 에이전트를 포괄하는 전사적 통합 거버넌스 체계를 지원합니다. 그 결과, 조직 전체에 걸쳐 일관된 기준과 통제 체계를 유지하면서 모든 AI 의사결정을 추적 가능한 구조로 관리할 수 있게 됩니다.

AI 리스크는 모델 개발 단계에서만 발생하지 않습니다. 오히려 고객 접점에서의 실시간 의사결정 과정에서 더욱 큰 영향을 미칩니다. 따라서 거버넌스 역시 단순한 사전 검증을 넘어 운영 전반을 포괄해야 합니다.

SAS AI Governance는 모델 개발과 검증이 이루어지는 배치 환경과 함께, 실시간 서비스 환경에서의 의사결정까지 포함하여 AI 라이프사이클 전반에 걸친 통제와 모니터링을 제공하는 구조를 갖습니다. 이는 곧, AI가 “언제” 실행되느냐와 관계없이 동일한 거버넌스 기준이 적용됨을 의미합니다.

또한 SAS AI Governance는 국내외 다양한 규제 프레임을 적용할 수 있는 구조를 제공함으로써 글로벌 표준에 부합하는 일관된 거버넌스 운영을 가능하게 해 드립니다. 또한 새로운 AI 유형과 활용 방식에 대응할 수 있도록 설계되어, 생성형 AI, Agentic AI, 복합 AI 시스템까지 포함하는 방향으로 거버넌스 범위를 지속적으로 고도화 할 수 있습니다.

7. ‘책임질 수 있는 AI’로 나아가기 위한 조건

AI 기본법의 시행은 금융기관에 또 하나의 규제를 추가한 것이 아닙니다. 오히려, AI를 지속 가능한 방식으로 활용하기 위한 최소한의 기준을 제시한 것입니다. 결국 금융기관의 경쟁력은 모델의 정교함이 아니라, 그 모델이 내린 의사결정에 대해 얼마나 명확하게 설명하고 끝까지 책임질 수 있는가에 의해 결정됩니다.

이제 중요한 것은 거버넌스를 정의하는 것이 아니라 그 거버넌스를 실제로 ‘운영할 수 있는 체계’를 구축하는 것입니다. 그리고 그 출발점은 개별 기술이 아니라 전사적이고, 기술적으로 구현 가능한 통합 거버넌스 플랫폼입니다.

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