[기고] 금융 AI 가이드라인 개정이 보여주는 새 규제 방향

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 인공지능(AI)은 이미 금융산업 보조 기술을 넘어 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 신용평가를 비롯한 이상거래 탐지, 사기 적발, 자금세탁 방지 등 본질적 금융 기능 상당 부분이 AI 기반으로 재편되고 있다. 최근 금융위원회가 "AI는 금융의 본질적 역할에 기여할 수 있다"고 강조한 배경 역시 여기에 있다. 그동안 AI 규제 논의는 주로 위험 통제에 초점이 맞춰져 왔다. 그러다 보니 현장에서는 명성, 차별 방지, 위험평가를 통한 안전성 확보와 같은 사항들이 실제 운영 단계에서 어떻게 구현돼야 하는지에 대한 혼란이 있었다. 금융권에서는 기존 규제와 더불어 그 부담감이 상당했던 것도 사실이다. 이번 가이드라인(안)은 거버넌스, 데이터 관리, 모델 검증, 보안, 책임 구조 등 AI 전 주기를 포괄하는 원칙 중심 기준을 제시하고 있다. 이는 금융권의 AI 활용을 제한하기보다는 신뢰 가능한 방식으로 운영하기 위한 기준을 보다 명확히 했다는 점에서 위와 같은 간극을 메우려는 시도로 해석된다. 이런 접근은 기업 실무 관점에서도 의미가 크다. 금융회사가 AI를 도입할 때 가장 어려움을 겪는 부분은 기술 자체 적정성 판단이 아니라, 사후 책임과 내부 통제에 대한 불확실성이다. 이번 가이드라인은 AI 도입 여부 또는 활용 방법을 판단하는 기준을 넘어 그 도입 이후 내부 의사결정, 소비자 보호 장치 등 관리·안정적 운영을 위해 기업이 준비해야 할 구체적인 관리 포인트를 비교적 명확히 제시하고 있다. 규제당국의 전향적 접근이 기업 한계를 제한하지 않고 오히려 예측 가능성을 높여 그 발전을 돕고 있는 것이다. 이같은 접근은 한 달 내 시행을 앞둔 AI 기본법과의 관계에서도 시사하는 바가 크다. AI 기본법은 전 산업에 적용되는 반면, 금융 AI 가이드라인은 금융이라는 특정 산업 리스크 구조를 반영한 산업별 운영 기준에 가깝다. 이는 향후 AI 규제가 단일한 법률로 모든 문제를 해결하기보다는 기본법과 산업별 가이드라인이 상호 보완적으로 작동하는 방향으로 정착될 가능성을 보여준다. 금융위원회가 '총력전'을 강조했듯 AI 경쟁력은 알고리즘 성능이나 데이터 규모만으로 결정되지 않는다. AI가 실제 금융 서비스에 적용되는 과정에서 발생할 수 있는 오류, 편향, 책임 문제를 어떻게 관리할 것인지에 대한 제도적 신뢰가 뒷받침되지 않는다면 빠른 도입은 오히려 리스크로 작용할 수 있다. 금융 분야에서 AI의 판단은 곧바로 소비자 보호와 금융시장 안정성으로 이어진다는 점에서 금융산업 특성은 충분히 고려될 필요가 있다. 이번 개정이 초점을 맞춘 운영 중심의 규율은 이러한 문제의식을 구체화한 결과로 볼 수 있다. 물론 원칙 중심의 가이드라인이 실효성을 갖기 위해서는 해석과 적용의 일관성이 중요하다. AI 활용을 위한 탄탄한 거버넌스와 전문인력이 뒷받침되었음은 기본값으로 둔다 하더라도 금융회사마다 AI 활용 수준과 조직 구조가 다른 만큼, 동일한 원칙이 현장에서 다양한 방식으로 구현될 가능성이 높다. 이 과정에서 감독 당국과 업계 간의 지속적인 소통과 사례 축적이 필요하다. 가이드라인이 경직된 규제가 아니라 살아 있는 기준으로 기능하기 위해서는 축적 과정이 필수다. 금융 AI 가이드라인 개정은 한국의 AI 규제 논의가 새 단계로 접어들었음을 시사한다. 이제 중요한 것은 AI를 얼마나 제한할 것인가의 문제가 아니라 AI를 산업 본질에 부합하도록 어떻게 계획하고 운영할 것인가다. 금융 분야에서 시작된 이런 접근은 향후 다른 산업으로도 확산될 가능성이 크다. 이제 기업에게 필요한 것은 규제를 피하는 전략이 아니라 규제를 운영의 언어로 이해하고 선제적으로 설계하는 전략일 것이다.