생성형 AI - 금융 - 사람 중심의 AI 금융 추진 전략

사람 중심의 AI 금융 추진 전략

 

연구 배경 및 목적

우리 사회는 초고령화, 저성장, 양극화, 의료 불균형, 복지 사각지대, 물가 불안정, 자살 증가 등 다양한 복합 위기에 직면하고 있다.

본 보고서는 AI 기술이 국민의 보편적 금융 접근성과 신뢰 기반의 안전한 금융생활을 보장하는 수단이 될 수 있는지, 국내외 현황을 분석하고 시사점을 도출하고자 한다.

 

 

금융 분야의 불평등과 위험 현황

디지털 금융 확산으로 인해 고령층·장애인·청년 등 디지털 취약계층은 모바일 중심 금융 서비스에 접근하기 어려우며, 오프라인 점포 축소와 맞물려 금융 소외가 지속되고 있다. 동시에 AI 기반 신용평가 모델은 데이터 편향 위험을 내포하여 금융이력 부족자에게 차별을 초래할 가능성이 있다.

또한 AI 기술이 보이스피싱·스미싱·딥페이크 금융 사기 등과 결합하면서 범죄 수법이 지능화되어 기존 탐지 체계를 무력화하고 있다. 금융시장에서는 초단타매매 등 알고리즘이 예측 불가능한 시장 변동성을 유발할 수 있으며, 이를 실시간으로 감독하기에는 기술적 한계가 존재한다.

 

 

국내외 AI 금융 혁신 현황

AI 기술을 활용한 대체 신용평가 모델이 확산되면서 청년·자영업자 등 금융 소외 계층의 대출 접근성이 개선되고 있다. 금융권은 AI 기반 이상거래탐지를 고도화하여 보이스피싱 등 금융사기에 대응하고 있으며, 금융 당국은 AI 금융 가이드라인, AI 신용평가 검증체계, AI 보안 가이드라인 등을 통해 책임 있는 AI 활용 기반을 마련하고 있다.

EU는 AI Act를 통해 신용평가 AI를 ‘고위험’으로 규정하고 데이터 품질, 투명성, 인간 감독 등 강력한 의무를 부과한다. 미국은 AI 도입 과정에서 개인정보 보호·편향 관리·서드파티 리스크 관리 등을 강조한다. 싱가포르는 ScamShield를 도입하여 AI 기반 사기 문자·전화 필터링을 제공하며 국민 체감형 금융 안전망을 실현한 대표 사례로 평가된다.

 

 

추진 방향 및 제언

초고령화 및 디지털 금융 확산 속에서 사람 중심의 포용금융, 신뢰 기반의 안전한 AI 활용, 혁신 생태계 조성이 국가 전략으로 요구된다.

우리나라는 AI 기반 금융 서비스 확산에 따라 규제 샌드박스 확대, AI 금융 가이드라인의 법제화, 데이터 결합·망분리 규제 개선 등을 통해 신뢰성과 활용도를 강화해야 한다. 또한 금융·공공 데이터를 안전하게 결합하여 산업계와 스타트업이 활용할 수 있도록 데이터 인프라를 확충하고, 금융과 AI를 융합한 전문 인재를 양성해야 한다.

궁극적으로는 국민이 안심하고 사용할 수 있는 AI 금융 안전망 구축, 신뢰 기반 거버넌스 제도화, 핀테크 혁신의 지속 가능한 생태계 구축이 필요하며, 이는 국민이 기술의 혜택을 체감하는 보편적 금융생활을 실현하는 핵심 조건이 될 것이다.

 

 

 

20. 금융위원회/금융감독원, 2021.7.8., 금융분야 AI 가이드라인

21. 금융위원회, 2022.8.3., 금융분야 AI 활용 활성화 및 신뢰확보 방안

22. 금융위원회, 2023.4.18., ‘AI 기반 신용평가모형 검증체계’, ‘금융분야 AI 보안 가이드라인

 

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