금융권에서 AI 기술 도입이 빠르게 확산되며 고객 서비스, 거래, 내부 운영 등의 영역에 혁신이 일어나고 있습니다. 기존 AI가 패턴 인식과 예측 모델링 등 정형화된 업무 자동화에 주력했다면, 생성형 AI는 자연어 이해와 생성 능력을 기반으로 보다 복잡한 커뮤니케이션과 고차원적인 업무 처리까지 가능하게 합니다.

  이러한 변화의 중심에는 은행, 증권, 보험, 카드, 자산관리 등 다양한 금융 서비스를 하나의 채널에서 통합 제공하는 종합금융 플랫폼이 있습니다. 최근 생성형 AI와 결합한 이 플랫폼은 고객 맞춤형 서비스, 실시간 리스크 관리, 자동화된 자산운용 등 고도화된 기능을 구현하며 금융 생태계 전반의 혁신을 가속화하고 있습니다.

  그중에서도 기술·플랫폼 혁신은 시장 성장세와 금융권의 활용 확대로 직결되고 있습니다. 글로벌 금융 생성형 AI 시장 규모는 2023년 8억 4,750만 달러에서 2024년 10억 달러를 넘어섰으며, 2033년에는 104억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 국제증권감독기구(IOSCO)에 따르면 금융기관들은 AI를 주로 고객 커뮤니케이션에 활용하고 있으며, 그 외에도 알고리즘 트레이딩, 로보어드바이저, 감독, 거래 처리 등 다양한 영역에 적용하고 있습니다.

  이번 시간에는 생성형 AI가 금융 산업에 다양하게 적용되고 있는 사례와 해외 각국의 규제 동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 금융권의 향후 도입 전략을 알아보겠습니다.

 

 

 

금융권 가치사슬 전반에 확산되는 AI 활용

  금융권에서 AI 기술은 더 이상 일부 업무 자동화에 그치지 않고, 조직 전체의 가치 사슬(Value Chain)에 걸쳐 변화의 속도를 높이고 있습니다. 특히 Front–Middle–Back 오피스로 구분되는 금융기관의 핵심 운영 구조 전반에서 업무 방식과 역할이 재정의되고 있습니다.

  Front Office는 고객 접점에서 매출과 직결되는 영업·마케팅, 투자 자문, 거래 집행을 수행하며, AI를 통해 대면·비대면 채널의 고객 경험 혁신을 추진하고 있습니다. 기존 시나리오 기반 챗봇에서 지능형 상담형 가상 비서로 전환하여 고객 의도를 파악하고 상담 데이터를 학습해 복합 업무를 처리하며, 초개인화 자산관리·PB 서비스로 발전하고 있습니다. 뱅가드(Vanguard), DBS, JP모건(J.P. Morgan) 등이 대표 사례입니다.

  Middle Office는 거래와 영업 활동을 지원하고 리스크 관리·규제 준수를 담당하며 AI 기반 의심 거래 방지와 리스크 관리 모델을 정교화하고 있습니다. 이를 통해 정책 변화에 따른 신속한 대응과 규제 준수 역량이 강화되고 있습니다.

  Back Office는 결제·정산, 데이터 관리, 내부 시스템 운영 등 내부 인프라와 행정 지원을 통해 조직의 안정적 운영을 담당하며, AI 에이전트를 활용해 단순·반복 업무를 자동화하고 업무 지연과 비용을 줄이고 있습니다. 특히 글로벌 금융 서비스 기업인 골드만삭스(Goldman Sachs), 모건스탠리(Morgan Stanley) 등이 이를 적극 도입·검토하는 등 그 역할이 중요해지고 있습니다.

 

  이러한 변화는 금융회사의 전사적 AI 활용 확대로 이어지고 있습니다.

  고객 지원 분야에서는 챗봇과 가상 어시스턴트를 통한 응대 품질 향상, LLM 기반 내부 상담 지원, 보고서·투자 제안서 등 마케팅 자료 제작이 이루어지고 있습니다. 

  알고리즘 트레이딩에서는 시장 데이터 분석, 가격 예측, 포트폴리오 리밸런싱, 뉴스·소셜미디어 기반 시장심리 분석 서비스 등이 추진되고 있습니다.

  로보어드바이저는 개인 투자성향 분석을 바탕으로 맞춤형 포트폴리오를 제공하며, 감독·리스크 관리 영역에서는 시장감시, 이상 거래 탐지, 자금세탁방지(AML), 사무 처리 자동화, 코드 개선 및 오류 검출이 활발히 적용되고 있습니다.

AI 확산에 따른 금융권 규제·감독 환경 변화

  AI 활용이 확대됨에 따라 각국 금융당국은 기존 규율 체계 내 감독과 별도 지침·규제 마련을 병행하며 대응하고 있습니다. 다수의 국가는 기술 중립적 규제 원칙을 채택하여 기존 금융 법규와 감독원칙을 AI에도 동일하게 적용하고 있으며, 공시, 광고, 위험관리, 사이버 보안, 투자자 보호 등 기존 규정을 AI 활용 영역에 그대로 적용하고 있습니다.

  이러한 방식은 새로운 법 개정 없이도 대응이 가능하다는 장점이 있으나, AI 특유의 복잡성과 불확실성으로 인해 기존 제도로 포괄되지 않는 영역에서는 보완이 필요합니다. 이에 따라 국제증권감독기구(IOSCO) 회원국들은 기존 규제 틀을 기반으로 하되, AI 특화 가이드라인을 제정하고 별도의 법적 요구사항을 마련하고 있습니다. 이런 움직임은 국가별로 상이하게 나타납니다.

  미국은 기존 금융 규제 틀을 기반으로 AI의 책임성과 투명성 원칙을 강화해, 의사결정 과정과 결과의 검증 가능성을 높이고 있습니다. 이와 함께 영국은 금융 서비스 및 시장법(FSMA, Financial Services and Markets Act)에 AI 관련 원칙을 반영하고, 모델 리스크 관리 체계를 확립했습니다.

  한편 EU는 EU 차원의 규제 법인 AI Act를 통해 고위험 금융 AI 시스템에 대해 엄격한 사전·사후 규제를 적용하고 있습니다. 이에 더해 일본은 금융청(FSA, Financial Services Agency) 주도로 금융 AI 윤리 가이드라인과 데이터 품질 관리 기준을 제시하며, 윤리성과 데이터 신뢰성 확보를 강조하고 있습니다.

  또한 싱가포르는 싱가포르통화청(MAS, Monetary Authority of Singapore)의 FEAT 원칙(Fairness, Ethics, Accountability, Transparency)을 금융권에 의무화하여 공정성·윤리·책임·투명성을 보장하고 있습니다. 

  마지막으로 호주와 캐나다는 금융 서비스 감독 규정에 AI와 데이터 윤리 기준을 통합해, 공정성·차별 방지·투명성 준수를 의무화했습니다.

  아울러 금융당국과 기업들은 AI 리스크 전담 조직 설치, 기술 및 리스크 대응 역량 강화를 위한 내부 직원 교육 확대, 국내외 기관 간 정보 공유와 공동 대응 체계 구축 등도 병행하고 있습니다. 특히 혁신 금융서비스를 시범 운영하며 규제를 한시적으로 완화하는 규제 샌드박스 제도를 통해, AI 도입 과정에서의 불확실성을 줄이고 금융 서비스 전반의 신뢰성과 안정성을 높이고 있습니다.

 

 

글로벌 금융 변화 속 SK AX와 함께하는 AI 경쟁력 강화

  AI는 금융권 전반에서 고객 서비스 혁신, 거래 안정성 강화, 내부 운영 효율화 등 다양한 가치를 창출하고 있습니다. Front–Middle–Back 오피스 전반의 적용 사례를 보면, AI는 단순 자동화를 넘어 고도화된 의사결정과 맞춤형 서비스를 가능하게 하고 있습니다.

  그러나 고객 서비스와 연계된 AI의 확산은 잘못된 정보 제공, 알고리즘 편향, 보안 취약성 등 새로운 리스크를 동반할 수 있어, 금융당국과 기업 모두 기술 발전과 규제·감독의 균형을 맞추는 체계가 필요합니다. 특히 글로벌 금융 플랫폼 환경이 빠르게 변화하고 각국 규제가 강화되는 만큼, 시장 변화에 기민하게 대응할 수 있는 역량 확보가 중요합니다.

  SK AX는 이러한 과제 해결을 위해 Market Intelligence 서비스를 제공하며, 금융기관이 시장 데이터 분석과 인사이트 기반 의사결정을 강화하도록 지원하고 있습니다. SK AX와 함께 변화하는 환경 속에서도 안정적이고 경쟁력 있는 금융 서비스를 운영해 보세요.

 

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