금융硏 "AI 교육 시스템 고도화해야…외부 공급자 의존도 점검 필요"

(서울=연합인포맥스) 박경은 기자 = 금융권의 인공지능(AI) 전환을 뒷받침하기 위해 임직원 교육체계를 정비하고, 중소형 금융회사의 AI 구현·검증 역량을 보완해야 한다는 제언이 나왔다.

소수 외부 AI 공급자에 대한 의존도가 높아지면 특정 업체의 장애가 금융권 전반으로 번질 수 있는 만큼, 공급자 집중도를 점검하고 공동 대응 체계를 마련해야 한다는 지적도 나왔다.

서병호 한국금융연구원 선임연구위원은 10일 "금융권 AI 전환의 성패는 도입 기술의 성능보다 이를 다루는 인력의 역량에 좌우된다"고 진단했다.

금융분야 AI 가이드라인의 보조수단성 원칙에 따르면 최종 의사결정과 책임은 임직원에게 있다. AI 산출물을 검증하고 한계를 판단할 능력이 부족하면 임직원 승인이 형식적인 절차에 그칠 수 있다는 설명이다.

금융권 AI 교육은 늘고 있지만 모델 검증과 설명 가능성 평가 등 통제 역량을 기르는 과정은 단기 집합교육이나 소수정예 과정 위주여서 공급이 제한적이다.

서 선임연구위원은 금융 특화 자격증은 기초 단계에 머물러 있고, 실무역량을 인증하는 자격증은 금융업무에 특화되지 않은 범용 자격이라는 한계도 있다고 봤다.

이에 직무를 구성하는 개별 과업별로 공통 역량 기준을 마련하고, 업권 공동 실습환경을 구축할 것을 제안했다. 여신심사 업무를 재무자료 요약, 신용등급 산출·검증, 이상징후 탐지 등으로 나눠 기술 변화에 맞춰 교육을 정비하는 방식이다.

실습에는 가명·합성데이터를 사용하고 업무망과 분리된 환경을 활용하면 보안 위험을 통제하면서 중소형사 직원의 교육 기회를 넓힐 수 있다고 설명했다.

세부 역량별로 인증을 부여하고 주기적으로 갱신하는 자격체계도 제안했다. 공통 기준이 마련되면 자체 평가 역량이 부족한 중소형사도 채용과 인력배치에 활용할 수 있다.

홍용기 연구위원은 '금융권 AI 전환의 규모별 격차와 정책적 시사점' 보고서에서 외부 AI 공급자에 대한 의존이 높아질 상황에 대비해 금융권 차원의 집중위험 관리가 필요하다고 지적했다.

외부 업체를 활용하면 자체 개발이 어려운 금융회사도 AI를 도입할 수 있지만, 소수 공급자에 의존할 경우 특정 업체의 장애가 여러 금융회사에 한번에 영향을 미칠 수 있다는 것이다.

영란은행과 영국 금융행위감독청(FCA)이 2024년 금융회사 118곳을 조사한 결과, AI 활용사례의 약 3분의 1은 개발·배치 대부분을 외부 업체가 수행했다. 2022년 17%에서 높아진 수준이다.

공급자 쏠림도 나타났다. 클라우드와 모델, 데이터 분야에서 응답회사가 지목한 상위 3개 공급자의 비중은 각각 73%, 44%, 33%였다.

특히 자체 데이터와 전문인력이 부족한 소형 금융회사는 외부 업체에 의존하면서도 해당 업체의 기술과 위험을 검증하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

미국 재무부의 2024년 보고서에서도 일부 소형 금융기관은 자체 모델을 개발할 정보기술(IT) 자원과 전문성이 없어 외부 공급자에게 전적으로 의존한다고 답했다.

이에 개별 금융회사의 검증 역량을 보완하는 공동 지원과 금융권 전반의 공급자 의존도 점검을 병행해야 한다는 제언이다.

그는 국내에서도 규모에 따라 달라질 수 있는 AI 구현·검증 역량을 보완하는 한편, 공급자 장애에 대한 공동 대응을 준비해야 한다고 강조했다.

홍 연구위원은 "주요 모델·클라우드 공급자에 대한 금융권의 의존 현황을 파악하고, 장애가 여러 회사에 영향을 미칠 때의 공동 대응 체계를 마련할 필요가 있다"고 밝혔다.

gepark@yna.co.kr