금융 AX 성과 격차의 출발점, AI 거버넌스

한국은 2026년 시행된 『인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법』(이하 ‘AI 기본법’)을 중심으로 AI 거버넌스 체계를 본격화하고 있다. 특히 금융권은 신용평가, 대출심사, 보험심사, 투자자문 등 고객의 권리와 재산에 직접 영향을 미치는 AI 활용 비중이 높아, 대표적인 ‘고영향 AI’ 산업군으로 분류된다.

AI 규제 강화에 따라 한국 금융사는 신용평가, 생성형 AI 활용, 내부통제, 외부 벤더 관리 전반에서 기존의 효율성 중심 운영에서 책임성과 통제 중심 체계로 전환해야 하며, 이에 따른 비용 증가와 거버넌스 고도화가 불가피할 것으로 예상된다.

AI 성과와 거버넌스 성숙도 간 상관관계가 확인된 만큼, 금융기관은 현재 수준을 객관적으로 진단하고 우선 개선 과제를 도출할 필요가 있다. 이에 본고는 금융산업에 특화된 ‘Trustworthy AI 거버넌스 지수’(이하 ‘AI 거버넌스 지수’)를 제시한다.

⦁ 5개 핵심 영역, 41개 지표를 기반으로 AI 거버넌스 성숙도 평가
⦁ 글로벌 시스템적으로 중요한 은행(G-SIB), 국내 시스템적으로 중요한 은행(D-SIB) 및 주요 대형은행의 고위 경영진 135명을 대상으로 서베이 실시
⦁ 금융기관이 현재 AI 거버넌스 수준을 진단하고, 개선 과제를 도출하며, 투자 우선순위를 설정할 수 있도록 지원하는 실질적인 평가 프레임워크 제공

1. 거버넌스가 성숙할수록 AI 활용도는 높아진다
AI 거버넌스 성숙도가 높은 기업일수록 사업부 전반의 AI 도입 수준이 유의미하게 높았다. 거버넌스가 고도화되면 오히려 제약이 많아질 것이라는 우려와 달리, 통제 가이드라인이 간소화되고 현업에서 이해하기 쉬워져 주간 평균 AI 이용률이 증가하는 선순환이 발생한다.

2. 데이터 부서를 넘어선 '전사적 핵심 경영 과제'
실질적으로 성숙한 AI 거버넌스를 갖춘 소수의 선도 은행(주로 G-SIB 및 D-SIB)은 AI 관리를 실무 데이터 부서에만 맡기지 않는다. 전담 경영진이 책임지는 핵심 경영 과제로 격상해 운영하며, AI를 독립적인 기술 위험이 아닌 전사적 관점에서 다뤄야 할 공통 위험으로 인식하고 있다.

3. 도입 이후 운영 단계의 모니터링 강화 시급
AI 거버넌스는 주로 솔루션 도입 이전 단계에서 가장 강력하게 작동하는 것으로 나타났다. 하지만 도입이 완료된 이후 실제 운영 단계에서는 관리가 소홀해지는 경향이 뚜렷했다. 리스크를 방지하기 위해서는 AI 시스템의 기획부터 폐기까지 전 주기에 걸친 지속적이고 의무적인 통제 체계가 필요하다.

AI 규제 강화에 대응하기 위해 한국 금융사는 ‘AI 활용 확대’보다 ‘AI 통제 체계 구축’을 우선해야 하며, 전사적 AI 리스크 관리 체계를 구축해야 한다. 이는 향후 금융위원회·금융감독원 AI 가이드라인 및 글로벌 AI 규제에 대한 선제적 대응 기반이 될 수 있다.

1. 글로벌 AI 규제: 기준 정립과 엇갈린 접근 방식
- 글로벌 스탠다드 모색: 금융안정위원회(FSB)와 바젤은행감독위원회(BCBS) 등은 책임 있는 AI 도입과 모델 리스크 관리를 위한 글로벌 프레임워크 및 감독 지침을 구체화하고 있다.
- 국가별 규제 온도차: 유럽연합(EU)과 중국이 위험 기반 및 국가안보 중심의 강력한 의무 규제를 채택한 반면, 미국과 영국 등은 혁신과 기술 중립성에 무게를 둔 자율적 원칙 중심의 접근을 유지하는 등 규제 양상이 크게 엇갈리고 있다.

2. 아시아태평양 지역: 맞춤형 거버넌스와 데이터 현지화
- 다양한 규제 스펙트럼: 한국(AI 기본법 제정), 싱가포르(에이전틱 AI 거버넌스), 일본(AI 추진법) 등 APAC 각국은 자국 산업 환경에 맞춘 법적 기반과 가이드라인을 연이어 발표하고 있다.
- 데이터 역외 이전 쟁점: 한국, 중국, 인도네시아 등은 강력한 데이터 현지화 규정을 적용하고 있으며, 이는 글로벌 클라우드 및 파운데이션 모델 활용 시 주요한 컴플라이언스 장벽으로 부각되고 있다.

3. AI 시대의 개인정보보호 3대 핵심 과제
성공적이고 지속 가능한 AI 생태계 구축을 위해 기업은 다음 세 가지 데이터 컴플라이언스 과제를 선제적으로 해결해야 한다.

본 연구는 글로벌 은행의 AI 거버넌스 현황을 다각도로 파악하기 위해 두 개의 설문조사를 설계하고, 전 세계 16개국 총 135명을 대상으로 조사를 실시했다. 이번 조사는 금융기관의 AI 거버넌스 성숙도를 평가하고, 효과적인 AI 거버넌스가 가져오는 주요 효과를 파악하는 데 초점을 맞췄다.

먼저, 딜로이트의 '신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)' 팀은 2026년 전 세계 14개국의 글로벌 시스템적 중요 은행(G-SIB) 및 국내 시스템적 중요 은행(D-SIB) 경영진 24명을 대상으로 AI 거버넌스 체계의 성숙도를 1차 조사했다. 이후 같은 해 5월, 전문 설문조사 기관을 통해 G-SIB, D-SIB 및 기타 대형은행 임직원 111명을 대상으로 추가 조사를 진행했다.

전체 조사 대상은 최고기술책임자(CTO), 최고정보책임자(CIO), 최고데이터책임자(CDO) 등 각 은행의 AI 도입과 거버넌스를 총괄하는 고위 경영진으로 구성됐다. 이들을 대상으로 AI 거버넌스 체계, AI 활용 현황, 운영 방식 등을 심층 설문하여 글로벌 은행권의 AI 거버넌스 수준과 실질적인 운영 현황을 종합적으로 분석했다.