금융 분야의 안전한 AI를 위한 새로운 시대
인공지능(AI)과 금융 서비스의 교차점이 중요한 이정표에 도달했습니다. 2026년 2월 18일, 미국 재무부는 금융 부문 내 AI의 사이버 보안 및 리스크 관리(Risk Management)를 강화하기 위해 설계된 주요 민관 협력 이니셔티브의 결론을 발표했습니다. AI 행정 감독 그룹(Artificial Intelligence Executive Oversight Group, AIEOG)을 통해 조율된 이 전략적 움직임은 이론적 논의에서 안전한 AI 도입을 위한 실질적이고 실행 가능한 프레임워크로의 전환을 의미합니다.
AI 전문가와 금융 기관 모두에게 이번 발전은 규제 환경의 중대한 성숙을 의미합니다. 이 이니셔티브는 억압적인 "레드 테이프(관료적 요식 행위)"를 강요하는 대신, 혁신 속도를 유지하면서 모델 조작(model manipulation)에서 정교한 사이버 침입에 이르기까지 복잡한 위협 환경을 헤쳐 나가는 데 필요한 도구를 기관에 제공하는 데 중점을 둡니다.
AIEOG 파트너십: 공공 및 민간 부문의 통합
이 이니셔티브의 핵심은 정부 감독과 업계 현실 사이의 간극을 메우기 위해 결성된 협력체인 AI 행정 감독 그룹(AIEOG)입니다. 이 그룹은 다음과 같은 두 가지 핵심 기관 간의 파트너십으로 운영됩니다:
- 금융 및 은행 정보 인프라 위원회(Financial and Banking Information Infrastructure Committee, FBIIC): 연방 및 주 금융 규제 기관을 대표합니다.
- 금융 서비스 부문 조정 위원회(FSSCC): 주요 금융 기관의 고위 경영진을 포함한 민간 부문을 대표합니다.
이러한 이중 구조는 결과적인 가이드라인이 단순히 하향식 명령이 아니라 은행, 핀테크 기업 및 AI 개발자의 운영 현실을 반영하도록 보장합니다. Scott Bessent 재무장관은 이번 협력의 중요성을 강조하며 "미국이 인공지능의 혁신적인 활용 개발을 주도하는 것이 필수적이며, 금융 부문(financial sector)보다 더 중요한 곳은 없다"고 밝혔습니다.
이 이니셔티브는 2025년 7월에 처음 발표된 광범위한 대통령 AI 행동 계획(President's AI Action Plan)을 지원하며, AI 데이터, 인프라 및 모델의 보안을 강화하는 동시에 규제 마찰을 줄이는 것을 목표로 합니다.
회복력의 6가지 기둥: 기대 사항
2026년 2월 내내 재무부는 6가지의 뚜렷한 리소스 시리즈를 공개할 예정입니다. 이러한 결과물은 금융 부문의 현재 AI 역량에서 식별된 특정 격차를 해결하기 위해 설계되었습니다. 전통적인 규제와 달리, 이러한 리소스는 특히 중소 규모 기관이 AI를 안전하게 배포할 수 있도록 돕기 위한 "실용적인 도구"로 설명됩니다.
작업 스트림은 강력한 AI 운영에 필수적인 5가지 핵심 영역을 다룹니다:
AIEOG 이니셔티브의 주요 중점 분야
| 중점 분야 | 설명 | 전략적 영향 |
|---|---|---|
| 거버넌스(Governance) | AI 감독 및 책임성을 위한 프레임워크. | 인간 운영자가 AI 기반 결정 및 갈등에 대해 책임을 유지하도록 보장합니다. |
| 데이터 관행(Data Practices) | 훈련 및 운영 데이터 보안을 위한 모범 사례. | 데이터 오염 및 개인정보 침해와 관련된 리스크를 완화합니다. |
| 투명성(Transparency) | 모델의 설명 가능성 및 명확성을 보장하기 위한 메커니즘. | "블랙박스" 알고리즘의 신비감을 제거하여 소비자와 규제 기관의 신뢰를 구축합니다. |
| 사기(Fraud) | 금융 범죄를 탐지하고 예방하기 위한 고급 기술. | 인간 분석가보다 빠르게 정교한 사기 패턴을 식별하기 위해 AI를 활용합니다. |
| 디지털 신원(Digital Identity) | AI 중심 세상에서 신원을 확인하기 위한 프로토콜. | 딥페이크(Deepfakes) 및 합성 신원 사기의 증가에 대응합니다. |
이러한 리소스는 업계 전반에 걸쳐 확장 가능한 보안 기준을 마련하여, 대형 은행들만이 안전한 AI 배포를 감당할 수 있는 시나리오를 방지하는 것을 목표로 합니다.
레드 테이프보다 실질적인 구현
재무부 발표에서 반복되는 주제는 "지시적 요구 사항보다는 실질적인 구현"에 대한 선호입니다. 이러한 접근 방식은 경직된 규제를 급격한 기술 발전의 장벽으로 간주하는 경우가 많은 AI 커뮤니티에서 환영받을 것으로 보입니다.
코리 윌슨(Cory Wilson) 재무부 사이버 보안 및 중요 인프라 보호 담당 차관보는 이러한 실질적인 초점을 강조했습니다. 윌슨은 "이러한 리소스는 기관이... AI의 힘을 활용하여 사이버 방어를 강화하고 AI를 보다 안전하게 배포할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다"라고 언급했습니다. 엄격한 명령을 피함으로써 재무부는 AI 기술이 정적인 규칙이 유효하게 유지되기에는 너무 빠르게 진화한다는 점을 인정합니다. 대신, 새로운 위협에 적응할 수 있는 동적인 리스크 관리(risk management) 전략에 초점을 맞춥니다.
중소규모 기관의 역량 강화
이 이니셔티브의 가장 중요한 측면 중 하나는 중소 규모 금융 기관에 대한 특별한 관심입니다. 이러한 조직은 대형 글로벌 은행의 방대한 리소스가 부족한 경우가 많지만, 동일하게 정교한 사이버 위협에 직면해 있습니다. AIEOG 결과물은 이러한 소규모 플레이어들이 실존적 리스크에 노출되지 않으면서 AI의 "모든 힘을 활용"할 수 있도록 맞춤화되었습니다.
PNC의 회장이자 CEO이며 AIEOG 집행 위원인 윌리엄 S. 뎀착(William S. Demchak)은 이러한 포용적 접근 방식을 강화했습니다. 그는 리스크를 명확하게 식별함으로써 모든 규모의 기관이 "이 변혁적인 기술의 모든 힘을 활용할 수 있는 위치에 있게 된다"고 언급했습니다.
위협 환경 해결
이 이니셔티브의 시급성은 진화하는 위협 환경에 의해 강조됩니다. 금융 기관이 거래, 리스크 모델링 및 고객 서비스를 위해 AI에 점점 더 의존함에 따라 새로운 공격 경로가 도입되고 있습니다. 해커들은 이제 단순히 소프트웨어 버그를 찾는 것이 아니라 AI 모델 자체를 겨냥하고 있습니다.
금융 부문의 신흥 AI 리스크:
- 모델 조작(Model Manipulation): 공격자가 입력 데이터를 변경하여 AI가 잘못된 결정을 내리도록 속이는 것(예: 부정 대출 승인).
- 사이버 침입(Cyber Intrusions): 이제 AI 시스템을 훈련하는 데 필요한 방대한 데이터 세트를 표적으로 하는 전통적인 침해.
- 준법 실패(Compliance Failures): 자율 시스템이 인간의 개입 없이 공정 대출법 또는 기타 규정을 위반할 위험.
재무부의 이니셔티브는 이러한 취약성을 직접 해결하면서 "AI 데이터, 인프라 및 모델"의 보안 강화를 명시적으로 목표로 합니다. 이러한 선제적인 태도는 업계가 실험적인 AI 파일럿에서 핵심 금융 시스템의 본격적인 배포로 이동함에 따라 매우 중요합니다.
업계 반응 및 향후 전망
금융 업계의 반응은 대체로 긍정적이며, 정부가 일방적인 규제를 부과하기보다는 민간 부문과 파트너십을 맺고 있다는 사실에 안도감을 나타내고 있습니다. 재무부는 AI 사용 여부보다는 AI를 안전하게 사용하는 방법에 집중함으로써 사실상 광범위한 도입을 승인하고 있습니다.
2월의 남은 기간 동안 6가지 리소스가 단계적으로 출시됨에 따라, AI 개발자와 금융 CISO(정보 보호 최고 책임자)는 이러한 가이드라인을 신속하게 파악해야 할 것입니다. 이 이니셔티브의 성공은 궁극적으로 이러한 자발적인 도구가 업계의 사실상 표준(de facto standard)이 되는지 여부인 채택률에 달려 있습니다.
Creati.ai 독자들에게 이번 발전은 금융과 같이 이해관계가 큰 산업에서 강력한 안전 아키텍처 없이는 혁신이 존재할 수 없다는 점을 상기시켜 줍니다. AIEOG의 작업은 금융의 미래가 지능적이면서도 안전하게 보장되도록 해당 아키텍처를 구축하기 위한 청사진을 제공합니다.
