박세진 세일즈포스 코리아 대표

망분리라는 물리적 경계가 유연해진 자리에 ‘책무구조도’라는 새로운 신뢰의 기준이 세워졌다. 2026년, 대한민국 금융산업은 전 세계 어떤 시장도 경험하지 못한 독특하고도 급격한 전환기를 맞이하고 있다. 10년 이상 지속된 강력한 망분리 규제가 완화되며 클라우드 기반의 ‘에이전틱 AI’ 도입이 가속화되는 동시에, 금융당국은 내부통제 책임을 명확히 하는 책무구조도를 전면 도입했다.

이는 금융기관에 근본적인 질문을 던진다. 기술은 ‘인간의 개입을 최소화하는 방향’으로 질주하고 있는데 규제는 ‘특정 임원이 기술의 결과에 책임을 질 것’을 엄중히 요구하고 있기 때문이다. 이러한 충돌 지점을 ‘에이전틱 갭(Agentic Gap)’으로 정의할 수 있다.

생산성과 수익률 혁신을 위한 전략적 동력, AI

규제적 불확실성에도 불구하고 한국 금융기관들이 자율형 AI 도입을 서두르는 이유는 명확하다. 바로 생존이 걸린 생산성 문제다. 역사적으로 한국 은행들의 자기자본이익률(ROE)은 6~9% 수준에 머물러 왔다. 이는 AI 기반 워크플로우를 선제적으로 도입한 글로벌 선도 금융기관들이 달성한 15~18%에는 못 미치는 수치다.

인지적 노동의 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수다. 시장조사기관 IDC에 따르면 AI 투자 기업들은 평균 13개월 이내에 2.3배 투자 대비 수익률(ROI)을 달성하고 있으며 국내에서도 자산관리, 대출 심사, 실시간 이상거래탐지(FDS) 분야를 중심으로 에이전틱 AI 도입이 검토되고 있다. 이는 단순한 자동화를 넘어 복잡한 금융 프로세스를 스스로 판단·실행하는 ‘지능형 비서’를 확보해 고객 경험을 혁신하고 운영 효율성을 극대화하려는 전략적 선택이다.

새로운 책임의 시대, 자율성과 통제성의 조화

그러나 에이전틱 AI의 도입은 필연적으로 ‘책임의 범위’에 대한 논의를 동반한다. AI가 스스로 판단하고 실행 비중이 높아질수록 예기치 못한 판단 오류나 환각(Hallucination) 현상이 발생했을 때 이를 어떻게 관리하고 입증할 것인가가 핵심이다.

실제로 해외에서는 AI 알고리즘의 판단 오류로 인해 정당한 의료 급여 청구가 대거 거절되며 대규모 집단소송으로 이어진 사례가 발생하기도 했다. 이러한 글로벌 선례는 인공지능의 자율성이 통제 범위를 벗어날 때 기업이 직면할 수 있는 법적·사회적 리스크를 극명하게 보여준다. 특히 2026년 본격 시행되는 한국의 ‘책무구조도’ 하에서는 이러한 AI의 오류가 단순한 시스템 사고를 넘어 관련 업무를 총괄하는 임원에 대한 직접적인 제재로 직결될 수 있다는 점에서 시사하는 바가 크다.

이제 금융기관의 경영진은 기술적 오류를 방지하는 것을 넘어 AI의 의사결정 프로세스가 투명하게 통제되고 있음을 시스템적으로 증명해야 한다. 이는 디지털 시대에 금융기관이 고객 신뢰를 지키기 위한 핵심 역량으로 자리하게 될 것이다.

‘자체 구축’의 함정 vs ‘검증된 플랫폼’의 가치

AI 거버넌스 체계를 구축함에 있어 금융기관은 ‘직접 구축’과 ‘검증된 플랫폼 활용’ 사이 효율성을 고민하게 된다. 에이전틱 AI 시대 거버넌스는 데이터 마스킹, 제로 리텐션 정책, 그리고 모든 추론 과정을 기록하는 감사 추적(Audit Trail) 등 고도의 기술적 기반을 요구하며 이를 자체적으로 구축하기에는 막대한 자본과 시간이 소요된다.

또한 급변하는 규제 환경에 맞춰 거버넌스 체계를 실시간으로 업데이트해야 하는 기술적 부하와 규제 대응 리스크는 기업의 본질적인 혁신 속도를 늦추는 ‘매몰 비용’이 될 가능성이 크다. 실제로 글로벌 리서치 기관인 포레스터는 에이전틱 AI 아키텍처를 독자적으로 구축하려는 기업의 75%가 기술적 복잡성과 비용 문제로 난관에 봉착할 것으로 전망했다. 가트너 역시 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 거버넌스 체계의 부재로 인해 중단될 것이라고 경고하며 검증된 인프라 활용의 중요성을 강조하고 있다.

따라서 설계 단계부터 보안과 거버넌스가 내재화된 글로벌 SaaS(Software as a Service) 플랫폼을 파트너로 선택하는 것이 전략적 대안이 될 수 있다. 검증된 플랫폼 인프라를 활용함으로써 금융기관은 비즈니스 로직 고도화에 집중하는 동시에, 규제 당국이 요구하는 높은 수준의 통제 기준을 상시 충족할 수 있기 때문이다.

자율형 AI를 위한 4단계 구조적 거버넌스

단순한 ‘인간의 사후 검토’는 기계의 속도를 따라갈 수 없다. 금융기관의 경영진은 다음 4가지 차원의 거버넌스를 시스템 아키텍처 자체에 내재화해야 한다.

첫째, 정책 기반의 가드레일이다. AI의 자율적 활동 범위를 규정하는 비즈니스 규칙을 명확히 설정하고, 고위험 의사결정의 경우에는 반드시 인간 전문가가 최종 승인하는 ‘인간 개입(Human-in-the-loop)’ 절차를 보장해야 한다.

둘째, 실시간 모니터링 체계다. 실행 중인 AI의 작동 상태를 지속적으로 점검하고 규제 준수 여부를 상시적으로 확인할 수 있는 운영 체계를 갖추어야 한다.

셋째, 설명 가능한 기록 관리다. AI의 의사결정 배경과 추론 과정을 사후에도 입증할 수 있도록 위변조가 불가능한 감사 로그(Audit Log)를 확보하는 것이 중요하다.

마지막으로 시스템 제어권 확보다. 이상 징후 발생 시 즉각적으로 AI의 권한을 제한하거나 프로세스를 중단할 수 있는 관리 권한이 실시간으로 작동해야 한다.

새로운 신뢰의 조건

과거 금융의 신뢰가 ‘물리적 폐쇄성’과 ‘망분리’라는 칸막이에서 왔다면 이제는 ‘운영의 투명성’과 ‘입증 가능한 책임’에서 온다. 2026년, 금융 보안 패러다임이 ‘자율과 책임’으로 완전히 전환되는 지금, 진정한 혁신의 성패는 AI 기술 그 자체보다 이를 얼마나 책임 있게 다룰 수 있느냐에 달려 있다.

결국 금융기관의 리더들은 이제 스스로에게 근본적인 질문을 던져야 한다. 우리가 도입한 AI의 추론 과정은 과연 투명하게 감사 추적이 가능한가. 책임 있는 의사결정 주체는 AI의 판단 경로를 실시간으로 이해하고 통제할 수 있는가. 그리고 예기치 못한 위기 상황에서도 시스템의 제어권은 즉각적으로 작동하는가.

이 질문들에 확신을 가지고 ‘그렇다’라고 답할 수 있는 기업만이 에이전틱 AI가 가져올 생산성 혁신을 온전히 누리며 고객의 흔들림 없는 신뢰를 확보할 수 있을 것이다. 기술의 질주와 규제의 엄중함 사이에서 최적의 균형점을 찾는 것, 이것이 바로 인간과 AI가 공존하며 유기적으로 협업하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’를 향한 한국 금융권의 새로운 성공 공식이자 지속 가능한 신뢰 방정식이다.

박세진 / 세일즈포스코리아 대표

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