[크리스의 SW아키텍트⑪] 4300조 금융...AI혁신, 낡은 아키텍처가 발목

지난 10편에 걸쳐 AI 시대를 맞이하는 기업이 기술 부채를 넘어 '데이터 메시'와 '컨텍스트 아키텍처'를 통해 어떻게 ‘실행 중심 시스템 (SoA)’으로 나아갈 수 있는지 살펴봤다. 이러한 아키텍처 혁신 필요성은 특정 산업에 국한되지 않는다. 특히 가장 거대하고 가장 절실히 변화의 압력을 받는 곳이 있다. 바로 3.1조 달러(약 4300조 원) 규모의 AI 혁신이 예고된 금융 산업이다.

금융권은 지금 AI라는 거대한 파도 앞에서 지난 수십 년간 쌓아 올린 견고한 성채, 즉 레거시 시스템이 오히려 생존을 위협하는 족쇄가 되는 역설적인 상황에 직면해 있다. 금융만큼 AI의 잠재력이 큰 분야도 드물다. 실시간 사기 탐지(FDS), 초 단위로 움직이는 알고리즘 트레이딩, 고객 개개인의 신용도를 정밀히 평가하는 신용평가 모델, 그리고 자산 관리 서비스까지, AI는 금융의 모든 영역에서 인간의 한계를 뛰어넘는 정확성과 속도를 약속한다.

하지만 이러한 눈부신 미래의 이면에는 어두운 현실이 존재한다. 실제로 금융 전문 리서치 기관인 PYMNTS Intelligence가 Galileo와 협업해 발간한 'The New Digital Banking Tracker' 보고서에 따르면, 금융기관의 75%가 낡은 디지털 뱅킹 인프라 문제로 새로운 금융 솔루션 도입에 어려움을 겪고 있으며, 바로 이 레거시 시스템이 AI 도입의 가장 큰 발목을 잡고 있다고 분석한다. 이는 마치 최첨단 자율주행 엔진을 수십 년 된 증기 기관차에 얹으려는 시도와 같다.

문제의 핵심은 금융권의 레거시 시스템이 ‘안정성’과 ‘기록’을 최우선 가치로 설계된 ‘기록 중심 시스템(system of Record, SoR)’ 이라는 데 있다. 수십 년 전 메인프레임 환경에서 탄생한 이 시스템들은 트랜잭션의 정확한 기록과 보관에는 뛰어나지만, AI 시대가 요구하는 실시간 데이터 스트리밍, 동적인 워크로드 처리, 그리고 끊임없는 실험과 학습에는 구조적으로 부적합하다.

데이터는 상품별, 채널별로 분리된 사일로에 갇혀 있고, 통합된 모놀리식(Monolithic) 구조는 특정 기능을 개선하거나 새로운 AI 서비스를 추가하는 것을 극도로 어렵게 만든다. 물론 금융권도 지난 몇년전부터 AI를 활용해왔다.

SoR에 쌓인 방대한 데이터를 분석해 사기 거래 패턴을 찾아내거나 고객을 분류하는 등 ‘통찰 중심 시스템(system of Insight, SoI)’ 을 구축하려 노력했다. 하지만 이는 대부분 과거 데이터를 분석해 ‘사후적’ 통찰을 얻는 수준에 머물렀다. AI가 진정한 가치를 발휘하려면, 통찰을 넘어 고객의 목표 달성을 위해 실시간으로 움직이는 ‘실행 중심 시스템(system of Action, SoA)’ 으로 진화해야 한다

. 이렇게 되면 고객이 단순한 소비자에서 프로슈머를 넘어 기업의 시스템과 함께 새로운 가치를 생산하는 공동가치 창출경험을 공유하는 새로운 기업구조가 가능해진다.

이러한 상황에서는 톱다운(Top-Down)방식 엔터프라이즈 아키텍처(EA)의 한계가 드러난다. 예측 가능한 시스템을 위해 오랜 시간 공들여 청사진을 그리는 TOGAF나 Zachman 같은 전통적 프레임워크는, 살아있는 데이터를 먹고 끊임없이 변화하며 학습해야 하는 AI의 속성을 담아낼 수 없다.

따라서 금융권에는 완전히 새로운 설계 철학인 소위 가트너에서 주창하고 있는 ‘복합 적응형(Composite Adaptive Architecture, CAA)’가 필요하다. 이는 AI가 시스템의 일부가 아니라, 시스템 자체가 AI의 두뇌처럼 작동하도록 설계하는 것을 의미한다.

이 새로운 아키텍처의 핵심 원칙을 REVOC 프레임워크로 요약할 수 있다. 이는 실시간(Real-Time), 이벤트 기반(Event-Driven), 다기능성(Versatile), 조율(Orchestrated), 그리고 상황인지(Contextual)의 앞 글자를 딴 것으로, AI 시대 금융 아키텍처가 나아갈 방향을 제시한다.

데이터는 더 이상 하루에 한 번 배치로 처리되는 것이 아니라, 밀리초 단위의 실시간으로, 고객의 행동이라는 이벤트에 즉각 반응해야 한다. 아키텍처는 정형, 비정형 등 모든 종류의 데이터를 소화할 수 있도록 다기능성을 갖춰야 하며, 수많은 AI 에이전트와 마이크로서비스들이 고객의 목표를 위해 일사불란하게 조율돼야 한다. 그리고 이 모든 것의 중심에는 고객의 과거와 현재, 의도까지 파악하는 깊은 상황인지 능력이 자리 잡고 있어야 한다.

결국 금융권이 진정한 AI 네이티브로 거듭나기 위해서는 기존 시스템에 AI 기능을 덧붙이는 수준을 넘어, 데이터 메시(Data Mesh), 지속적 컨텍스트 계층(Contextual Persis-tency Layer), 그리고 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 및 클라우드 네이티브(Cloud Native) 라는 세 기둥을 중심으로 시스템의 체질을 완전히 개선해야 한다.

물론 이는 수십 년간 운영해 온 시스템의 심장을 바꾸는 것과 같은 고통스럽고 비용이 많이 드는 과정이다. 하지만 선택의 여지가 없다. AI라는 혁명적인 기술은 금융 산업에 전례 없는 기회를 제공하는 동시에, 과거의 기술 부채를 더 이상 외면할 수 없도록 만드는 강력한 ‘청구서’를 보내고 있다. 이 청구서에 응답해 아키텍처의 근본적인 혁신을 선택하는 금융기관만이 미래의 승자가 될 것이다.

다음 편에서는 AI 혁신이 제조업과 같은 전통적인 기업이 AI 네이티브로 전환하기 위해 어떤 아키텍처적 과제에 직면해 있는지 구체적으로 살펴보겠다.

◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는...

-정보관리기술사 (54회), SW아키텍트 (CPSA), 수석감리원

-전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사

-CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료

-전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 이사, 마르미III 개발참여