"AI 인재도, 데이터도 없다"…망분리 완화부터 속도내야

윤석열 전 대통령의 탄핵 이후 들어서는 새 정부는 정치 혼란 속에서도 산업과 기술의 방향성을 다시 세울 중대한 책임을 떠안게 됐다. 동시에 전 세계는 기술의 또 다른 거대한 전환점을 맞이하고 있다. AI가 특정 산업의 기술을 넘어, 모든 산업에 스며드는 ‘기반 인프라’로 자리 잡고 있는 것. 자동차에서 헬스케어, 게임, 미디어, 금융에 이르기까지 AI는 이미 산업 생태계의 기초 체력으로 작동하기 시작했다. 지디넷코리아는 창간 25주년을 맞아 이 격변의 시점에서 AI 기반 산업 대전환기에 진입한 대한민국의 산업 현장을 진단하고, 각 산업 분야 전문가들과 함께 ‘AI시대, 새 정부가 해야 할 일’을 짚어본다. [편집자주]

금융위원회가 지난해 '금융권 망 분리(인터넷 차단) 규제'를 완화하면서 금융업은 다른 산업보다 뒤늦게 인공지능 전환(AX)의 길에 접어들었다. 망 분리 규제 이전 AI 활용이 전혀 없었던 것은 아니지만 드디어 생성형AI라는 바다와 조우할 수 있게 됐다.

그러나 현 수준의 망 분리 규제 완화만으로는 AI가 접목된 획기적인 금융 서비스를 내놓긴 힘들다는 것이 금융사들의 지적이다. 현재와 같은 규제로는 이미 도태된 기술을 접목하는데 머무를 것이란 비판도 나온다.

기술적으로 자유롭게 뛰어놀 수 없는 환경이다 보니 관련 인력도 부족하다. 인력 부족은 또 금융권의 AI 발전 도태로 이어진다. 금융업계선 망 분리 규제 특례 심사 기간의 획기적인 단축과 다양한 외부 데이터 접근 허용이 필요하다고 제언했다.

AI 도입 첫 길…망 분리 완화

오픈AI의 생성형 AI '챗GPT3'의 등장은 전 산업에 영향을 미쳤다. 생성형 AI가 가져올 파급력이 훨씬 더 클 것이라는 관측이 나오고 있다. 동시에 우리나라도 이 흐름에 뒤쳐져선 안된다는 경고까지 나왔다.

상황이 이렇게 되자 보안 규제가 가장 엄격한 금융당국도 움직이기 시작했다. 금융위는 지난 2024년 8월 금융사 내부망(내부 정보 저장 시스템)과 외부망(인터넷 연결 시스템)을 물리적으로 분리해 운영하도록 한 망 분리 규제를 완화했다. 금융위의 '망 분리 개선 로드맵'에 따르면 금융사가 규제 샌드박스(혁신금융서비스 신청)를 심사를 신청하면 생성형 AI 등에 인터넷 활용 제한 규제를 완화해준다.

그동안 망 분리 규제는 금융권에선 대표적인 '대못'으로 통했다. 빠르게 인터넷을 연결해 솔루션을 개발하고 고도화하는 데 가장 큰 걸림돌이었기 때문이다.

망분리 규제 때문에 금융회사들은 오픈소스를 활용해 산업 환경에 맞는 AI 모델을 개발할 길이 막혀 있었다. 그나마 필요한 프로그램 역시 별도로 은행 본부 승인을 받아야 하는 복잡한 절차도 있었다.

이번 기사를 위해 시중 8개 은행(KB국민은행·신한은행·하나은행·우리은행·NH농협은행·카카오뱅크·케이뱅크·토스뱅크)의 AI 및 디지털 담당 부서를 대상으로 설문조사를 실시했다.

이번 조사에 참여한 은행들은 이구동성으로 "망 분리 규제 완화로 인해 상용 AI 모델의 활용이 가능해졌다는 점에서 의미가 있다"고 평가했다. 또 "외부 모델 활용으로 인해 서비스 개발 및 오픈을 준비할 수 있게 됐다"고 덧붙였다.

내부 서비스에만 중점…한계도 '여전'

하지만 조사 대상 8개 은행들은 "AI를 활용할 때 가장 걸림돌은 규제"라면서 "망 분리 규제 완화만으로는 금융권 AI 활성화가 힘들다"고 입을 모았다. 이들은 또 망 분리 규제 특례 심사에 너무 많은 시간이 소요된다는 점도 문제 삼았다. 그러다보니 신기술 발전 속도를 제대로 따라잡지 못한다는 것이다.

A은행은 "금융위의 혁신금융서비스 신청 심사 기간이 120일 이내로 돼 실제 승인까지 약 3~4개월이 소요된다"며 "그 사이 새로운 AI 기술이 도입되는 경우도 있으며, 타 금융사에서 먼저 승인을 받은 동일 건에 대해서는 더 빨리 승인을 해주는 등 승인 기간이 단축되면 더 좋겠다"고 설명했다.

B은행에서는 "망 분리 규제로 인해 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 클라우드 활용에 제약이 많고, 혁신금융 서비스를 통하더라도 번거로운 상황"이라며 "빅테크에서 사용 가능한 영역도, 금융사에서는 사용 불가인 경우가 빈번한 경우가 많다"고 거론했다.

C은행은 "오픈소스나 AI모델을 내부 반입 시 용량이 클 경우 반입이 어렵다"며 "클라우드와 인터넷 상에서 제공되는 API 연동 등이 자유롭지 못하는 점도 제약요인"이라고 짚었다.

D은행은 "AI 기술은 금융서비스의 효율성 제고와 고객경험 혁신에 있어 큰 잠재력을 지니고 있으나, 현실적으로 금융사가 이를 도입하고 확산하는 데에는 걸림돌이 존재한다"며 "규제 및 컴플라이언스 이슈가 가장 크다고 보고 있으며, AI 기본법 제정과 개인정보보호 규제가 지속 강화되면서 금융권의 AI 알고리즘 활용 가능 범위와 방법도 제한되고 있다"고 지적했다.

인재도 데이터도 '부족'

금융업체들의 내부 문화는 대부분 보수적인 편이다. 그러다보니 개발 환경도 자유롭지 못하다. 금융권 AI 전문인력도 부족한 상황이다. 그러다보니 금융권의 AI 혁신은 여러 장벽에 막혀있다는 것이 은행들의 공통적인 지적이었다.

설문에 참여한 E은행은 "은행 등 금융권의 경우 기술 혹은 AI 중심 산업은 아니기 때문에 외부의 고급 인력을 채용하기는 더 어렵다"며 "금융업무 지식을 갖추고 AI까지 이해하는 전문 인력은 매우 부족한 게 현실"이라고 응답했다.

F은행은 "AI 인재가 역량을 발휘할 수 있도록, 데이터 접근성과 실험 환경을 유연하게 개선하고, 의사결정 구조와 조직 문화를 일부 개방적 방향으로 전환할 필요가 있다"고 언급했다.

이밖에 AI에 쓸 수 있는 외부 데이터도 적다는 점도 문제로 제기됐다. G은행에서는 "생성형 AI의 경우 가명정보만 활용할 수 있기 때문에 서비스의 다양성 측면이 제약된다"고 지적했다. H은행은 "현재는 가명정보만 활용이 가능하지만, 향후 고객의 실데이터까지 활용할 수 있다면 AI의 활용 범위는 더욱 넓어질 것"이라고 진단했다.

금융사 태생적 한계 지적도…

규제가 획기적으로 풀리더라도 금융권 내부적으로 AI 활용 수준을 결정하는데 신중할 수 밖에 없다는 입장이다.

A은행은 "생성형 AI의 할루시네이션(허위정보 생성) 현상이 금융업의 근간인 정확성과 신뢰성을 해칠 위험도 있다고 보고 있어 혁신을 추구하면서도 조심스럽게 접근하고 있다"고 설명했다.

B은행 역시 "고객의 자산과 직결되는 금융 서비스에 AI를 도입할 때는 정확성이 무엇보다 중요하다"며 "규제 완화도 중요하지만, AI의 신뢰성을 담보할 수 있는 장치도 함께 고민해야 한다"고 말했다.

외부적으로는 금융권의 기술 개발이 부족하며, 이를 해결하기 위해 금융권과 정부가 함께 AI 활성화에 대해 머리를 맞대야 한다는 의견도 제시됐다.

경희대 이경전 교수는 "은행이 AI를 잘 쓰게 하려면 두 가지 접근이 필요하다"며 "금융권의 이득을 보호하는 법(금산분리 등) 때문에 쉽게 장사를 해 기술 개발 노력을 안하는 측면이 있다. 이 때문에 금융산업 자체 경쟁을 높이기 위해 해야 한다"고 꼬집었다.

또 이 교수는 "AI를 이용한 자금세탁방지 등은 망 분리 규제와 같은 기술적인 것과 연관이 없는데 정부도 강하게 말하지 않고, 금융산업도 안하려고 한다"며 "은행장 혹은 은행 본점 관점에서의 보여주기식 AI를 만들기보다 정부와 은행이 머리를 맞대 필요한 금융AI 서비스를 내놔야 한다"고 강조했다.

"CEO가 AI제대로 알아야 전략세울 수 있어"

[전문가 인터뷰] 하태경 보험연수원장

Q. 우리나라 금융산업과 AI 활용을 평가해보자면.

"우리나라 금융산업은 한마디로 이야기하면 '후진국'이다. 은행의 비즈니스 범위가 너무 통제됐다. 정부는 금융업의 재무건전성을 강화하되, 상품에 대해서는 재량권을 많이 줘야 한다고 본다.

AI는 아주 빠른 속도로 지금 대세가 돼 가지고 이제 누구나 다 도입하고 적용해야 된다는 데 이견이 없다. 할루시네이션 같은 AI 오류가 있으면 안되기 때문에 금융영역에서는 도입에 신중할 수 밖에 없다는 점도 있다.

현재 대출 심사나 보험금 지급, 손해사정 등에서 AI 도입이 많이 진행되고 있다. 부분 부분 진척이 되곤 있지만 제일 중요한 것은 새로운 사업을 확장할 때 이걸 해야 하나 말아야 하나 등의 최고경영자(CEO) 판단을 도와주는 AI 도입이라고 본다."

Q. CEO가 가장 많이 AI를 활용해야 한단 의미인가.

"금융권뿐만 아니라 전 산업에서 AI 전환을 빠르게 하려면 CEO가 AI가 뭔지 정확하게 알아야 한다. 또, 당연한 말이지만 가장 정교하게 정확하게 미래를 잘 반영해 의사결정을 하려면 CEO가 AI의 도움을 먼저 받아야 한다.

즉, 기업들이 정말 필요한 AI가 무엇인지 결정해야 한다는 것이다. 지금은 '챗GPT가 나왔으니까 이거 한번 써보자' 이런 식인데, 써보면 업무에 조금 도움은 되겠지만 아주 결정적으로 도움이 되지 않는다.

어떤 AI를 쓸지는 우리 회사에서 가장 필요한 게 뭔지 찾아내서 거기에 맞춤형 AI를 만드는 그런 방식으로 AI를 접근해야 한다. 아직까지도 대부분 AI를 잘 모르니까 시류나 트렌드 따라서 쓰는 정도다."

Q. 금융권의 AI 활성화를 위해 어떤 노력이 있어야 하나.

"AI가 사람을 다 대체한다는 선입견이 있는데 일부 맞다. 그러나 AI의 핵심적인 부분에선 사람하고 협업을 해야 한다. AI를 어떻게 쓸 건지 결정은 사람이 하는 거고 이걸 적용하는 과정에서 사람이 계속 개입을 해야 된다. AI를 잘 쓰는 거는 결국 사람의 역량에 달린 것이다. 그 사람이 AI를 잘 이해해야 잘 쓰는 거고 근데 대한민국 금융권 리더십이 아직은 AI를 잘 쓰는 데 대한 이해도가 좀 낮다. 사람의 리더십이 훌륭해야 더 좋은 AI를 만들 수 있고 쓸 수 있다."