김용준 시메이션 대표가 8월 20일 서울 중구 은행회관에서 열린 ‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스(Financial AX Risk & Compliance 2026)’ 콘퍼런스에서 ‘금융IT 개발 리스크 대응을 위한 AI Agent 전략’을 설명하고 있다. [사진=디지털데일리]

디지털데일리, ‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스’ 콘퍼런스

AI 통제 플랫폼 AiDE로…모델·보안·감사로그 중앙관리

[디지털데일리 이호연기자] 금융권의 인공지능(AI) 활용이 단순 업무 보조를 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘AI Agent(에이전트)’ 단계로 빠르게 진화하고 있다. 이를 어떻게 통제할지가 새로운 리스크로 떠오르고 있다. 특히 개별적으로 흩어진 AI 모델과 에이전트를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하는 체계가 필요하다는 지적이다.

이에 대해 김용준 시메이션 대표는 20일 서울 중구 은행회관에서 열린 ‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스(Financial AX Risk & Compliance 2026)’ 콘퍼런스에서 발표자로 나와 ‘금융IT 개발 리스크 대응을 위한 AI Agent 전략’을 제시했다.

김 대표에 따르면, 이제 AI는 단순 챗봇이 아닌 실제 업무를 수행하는 주체로 진화하고 있다. 특히 금융권에서 AI의 활용 범위는 빠르게 확대되고 있는데, 김 대표는 “여신심사와 자금세탁방지(AML), 전자결재부터 테스트 운영과 개발 문서 작성까지 기존에 사람이 맡았던 핵심 업무를 AI가 직접 수행하는 단계로 확장했다”고 설명했다.

문제는 AI가 늘어날수록 관리가 복잡해진다는 점이다. 챗GPT와 클로드, 제미나이 등 생성형 AI를 비롯해 코파일럿, 로봇프로세스자동화(RPA), 광학문자인식(OCR) 등을 부서별로 따로 도입하면 개인 로그인과 데이터 고립, 비용 중복 문제가 발생할 수 있다.

무엇보다 어떤 AI가 어떤 데이터에 접근해 어떤 결과를 냈는지 추적하기 어려워져 금융회사에 필수적인 감사와 내부통제가 약화될 수 있다는 지적이 제기된다.

이에 시메이션은 엔터프라이즈 AI 에이전트 플랫폼 ‘AiDE’​를 해법으로 제시했다.

AiDE는 LLM과 비전 에이전트, 코파일럿, RPA, 테스트 자동화 등 파편화된 AI 모델과 에이전트를 하나로 통합해 관리하는 플랫폼이다. 김 대표는 “AI 도입에 따른 편의성뿐 아니라 거버넌스와 비용 효율성을 함께 확보하는 데 초점을 맞췄다”고 설명했다.

시메이션의 AI 통제 플랫폼 ‘AiDE’ [사진=시메이션]

AiDE는 ‘멀티 LLM 게이트웨이’를 통해 GPT와 클로드, 제미나이, 큐웬·라마, 사내 LLM 등을 업무에 따라 선택적으로 연결할 수 있도록 했다. 부서별 AI 중복 계약을 줄이고 업무에 최적화된 모델을 활용하는 한편 특정 AI 업체에 종속되는 ‘벤더 록인’ 위험도 낮출 수 있다.

기존 금융시스템과 AI를 연결하는 기능도 핵심이다. AiDE는 PC·모바일·브라우저 에이전트와 함께 화면 자체를 인식하는 ‘AiDE Vision’ 기능도 제공한다. 기존 RPA가 화면 구조나 위치가 바뀌면 작업 수행에 실패할 수 있는 것과 달리 비전 AI가 화면을 시각적으로 인식해 금융권의 레거시 시스템에도 대응할 수 있도록 했다.

김 대표는 “기존 금융권에서 RPA와 테스트 자동화는 스크립트 기반이어서 화면이 바뀔 때마다 수정 작업이 필요하고, 유지보수에도 지속적으로 인력이 투입된다”며 “자연어 기반 AI 에이전트는 ‘로그인 버튼을 클릭하라’는 명령어 의미를 이해하기 때문에 버튼 이미지나 화면 구성이 바뀌더라도 업무를 수행할 수 있다”고 설명했다.

이러한 방식으로 기존 자동화의 유지보수 부담과 리스크를 획기적으로 줄일 수 있다는 것이다.

AiDE 도입으로 금융IT 개발 방식도 달라질 수 있다고 봤다. 개발 부문에서는 사람이 직접 코드를 작성하는 방식에서 AI가 기본 코드를 만들고 사람이 리뷰하는 방식으로, 테스트를 하는 경우에는 사람이 직접 수행하는 방식에서 AI가 테스트와 결과 보고서를 자동 생성하는 방향으로 바뀌고 있다.

정해진 작업만 반복하는 기존 자동화와 달리 오류가 발생하면 AI가 스스로 경로를 수정할 수 있는 것도 특징이다. 김 대표는 “잘못된 페이지에 들어가면 이전 단계로 돌아가 다른 경로를 추론해 다시 작업을 수행한다”며 “약 50개 금융 고객사 가운데 한 고객사의 자체 분석에서는 RPA와 테스트 자동화 업무 효율이 최대 75%까지 개선된 것으로 나타났다”고 말했다.

다만 금융권 AI 확산의 전제는 철저한 거버넌스라고 강조했다. AiDE는 모델과 프롬프트를 중앙에서 관리하고 사용자별 권한과 보안 정책을 적용하는 ‘AI 컨트롤타워’를 지향한다. AI 사용량과 비용을 관리하는 것은 물론 전체 작업과 감사 로그를 기록하고 개인정보를 자동으로 마스킹하는 기능도 포함한다.

중요 의사결정에는 사람이 최종적으로 개입하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)’ 원칙을 적용한다. 김 대표는 금융권 AI 경쟁의 무게중심이 단순한 ‘도입’에서 ‘안전한 운영과 통제’로 이동해야 한다고 당부했다.

그는 “금융사의 AI와 AI 에이전트 도입이 활발한 가운데 분산된 AI를 한 곳에서 관리하고 사람이 확인하고 통제할 수 있는 구조를 갖추는 것이 최대 이슈로 떠오르고 있다”며 “AI를 도입할 때는 성능뿐 아니라 반드시 중앙에서 관리·통제할 수 있는 구조인지도 검토할 필요가 있다”고 제언했다.