조민기 SAS코리아 상무가 8월20일 서울 중구 전국은행연합회 은행회관에서 열린 ‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스’ 콘퍼런스에서 에이전틱 금융의 AI 거버넌스와 통합 방어 전략을 발표하고 있다.

[디지털데일리 이안나기자] 인공지능(AI) 에이전트가 단순한 업무 보조를 넘어 스스로 지갑을 보유하고 금융거래를 실행하는 ‘에이전틱 금융’ 시대가 다가오고 있다. 이에 금융회사 통제 체계도 고객확인(KYC)에서 에이전트 신원과 권한을 검증하는 ‘KYA(Know Your Agent)’로 확장돼야 한다는 제언이 나왔다.

20일 디지털데일리가 서울 중구 전국은행연합회 은행회관에서 개최한 ‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스’ 콘퍼런스에서 조민기 SAS코리아 상무는 ‘에이전틱 금융의 창과 방패’를 주제로 발표하며 이같이 강조했다.

에이전틱 AI는 질문에 답하거나 콘텐츠를 만드는 기존 생성형 AI보다 한 단계 더 나아간 개념이다. 이용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 업무를 계획하고 외부 시스템과 데이터를 활용해 행동한 뒤 결과까지 검증한다.

조 상무는 “과거 생성형 AI는 인간이 지시하면 답변하고 그 결과를 취합해 행동하는 것도 인간의 몫이었다”며 “에이전틱 AI는 인간이 목표만 설정하면 에이전트가 계획을 세우고 행동하고 검증해 최종 목표를 달성한다”고 설명했다.

에이전트들이 서로 정보를 주고받도록 돕는 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 등 통신 기술도 빠르게 발전하고 있다. 여기에 스테이블코인과 프로그래머블 화폐가 결합하면 AI 에이전트가 결제와 거래를 직접 수행하는 경제적 자율성까지 확보할 수 있다.

가령 금융회사 자산관리 에이전트가 고객 투자 성향과 목표수익률을 분석해 토큰증권(STO)이나 실물연계자산(RWA)으로 포트폴리오를 구성하고 거래까지 집행하는 식이다.

그러나 에이전틱 금융은 새로운 시스템 위험도 불러올 수 있다. 여러 AI 에이전트가 같은 시장 신호에 동시에 반응하면 가격 급락이나 유동성 위기가 증폭될 수 있다. 통제망을 벗어난 에이전트가 계속 늘어나는 ‘에이전트 스프롤’, 잘못된 정보에 기반한 판단, 프롬프트 인젝션과 데이터 조작을 통한 해킹도 주요 위험으로 꼽힌다.

조 상무는 “에이전트 금융은 장밋빛 미래만 가지고 있지 않다”며 “굉장히 어려운 시스템 리스크를 함께 보유하고 있다”고 진단했다.

그는 자율형 AI 에이전트가 내부 평가 환경을 벗어나 허깅페이스 인프라에 침입한 사례와 대만 정부·에너지 관련 기관을 겨냥한 AI 기반 공격을 소개했다. AI 에이전트는 첫 공격에 실패하더라도 외부 정보를 다시 수집해 새로운 침투 방법을 익히고, 여러 하위 에이전트를 동시에 가동해 공격을 이어갈 수 있다는 설명이다.

조 상무는 “이런 일이 금융기관에서 벌어진다면 어떻게 대응할 것인지 인식해야 한다”며 “특히 신뢰가 바탕이 돼야 하는 금융기관에서 AI 거버넌스는 더 이상 선택이 아니라 필수”라고 강조했다.

조민기 SAS코리아 상무가 8월20일 서울 중구 전국은행연합회 은행회관에서 열린 ‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스’ 콘퍼런스에서 에이전틱 금융의 AI 거버넌스와 통합 방어 전략을 발표하고 있다.

규제 환경도 강화되고 있다. 국내에서는 AI 기본법과 금융 분야 AI 가이드라인을 중심으로 AI 활용 전 과정의 책임과 통제 원칙이 구체화되고 있다. 금융위원회가 제시한 7대 원칙에는 거버넌스·합법성·보조수단성·신뢰성·금융안정성·신의성실·보안성이 포함된다.

핵심은 AI를 업무 보조수단으로 활용하되 최종 의사결정과 책임은 임직원이 맡아야 한다는 것이다. 금융회사는 AI 윤리위원회와 독립적인 위험관리 조직을 두고, AI 시스템별 위험 수준에 따라 통제를 차등 적용해야 한다. AI가 어떤 판단을 내렸는지 지속적으로 점검하고 전 과정을 문서화하는 체계도 필요하다.

금융거래 감시 방식 역시 사람 중심에서 에이전트 중심으로 바뀌어야 한다. 기존에는 KYC를 통해 고객 신원을 확인했지만, 앞으로는 거래를 수행하는 AI 에이전트의 소유자가 누구인지, 어떤 권한을 부여받았는지, 안전한 모델인지를 확인하는 KYA가 필요하다는 설명이다.

조 상무는 “에이전틱 금융 시대에는 거래 주체가 사람이 아니라 에이전트가 될 가능성이 굉장히 높다”며 “에이전트의 주인이 누구인지, 안정성이 담보돼 있는지를 검증해야 한다”고 말했다.

SAS는 설명가능한 AI(XAI)를 기반으로 승인받지 않은 ‘섀도 AI’를 제거하고, 최신 규제와 내부 정책을 AI 시스템에 연결하는 전략을 제시했다. 여기에 온체인과 오프체인을 아우르는 통합 금융범죄 방어 체계를 결합해 에이전틱 금융의 위험을 관리한다는 구상이다.

기반 플랫폼인 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’는 AI 모델 개발과 운영 과정에서 판단 근거를 설명하고 편향을 탐지하는 기능을 제공한다. ‘SAS AI 내비게이터’는 조직에서 사용하는 AI 모델과 에이전트를 한곳에 등록해 실험부터 배포·운영·변경·폐기까지 전체 생애주기를 관리한다. ‘SAS AI 거버넌스 매니저’는 외부 규제와 내부 정책을 AI 사용 사례에 연결해 규제 변화의 영향을 받는 모델과 에이전트를 찾아낸다.

거래 방어에는 사기탐지와 자금세탁방지를 결합한 ‘FRAML’ 체계를 적용한다. 온체인 지갑과 은행 계좌·고객 정보를 연결해 하나의 위험 프로파일을 만들고, AI로 자금 흐름과 숨겨진 관계를 실시간 분석하는 방식이다. AI 에이전트는 이를 바탕으로 거래 승인·거절·보류를 지원하고 심사와 조사, 의심거래보고서 작성까지 돕는다.

조 상무는 금융회사가 AI의 판단과 책임 소재를 규제당국과 고객에게 설명할 수 있어야 한다고 강조했다. 그는 “인간의 통제력을 잃지 않는 거버넌스와 온·오프체인을 아우르는 방어 체계를 함께 갖춰야 한다”며 통제 가능한 에이전틱 금융 환경을 구축해야 한다고 전했다.