AI는 새로운 기회와 위험을 통해 금융 서비스를 재편할 것입니다

끊임없이 진화하는 금융 서비스 업계에서 인공지능(AI)의 도입은 전례 없는 기회를 제공하며 판도를 바꿀 것입니다. AI는 최근에 등장한 혁신 기술은 아니지만, 혁신적인 기술로서 그 잠재력이 점차 커지면서 자산 관리, 기업 금융, 자산 운용, 소매 금융, 위험 관리, 법무, 규정 준수 등 다양한 분야로 확대되고 있습니다. 그러나 AI가 약속하는 전례 없는 기회에는 심각한 사이버 보안 과제도 뒤따릅니다.

이 글에서는 금융 서비스 부문의 AI 도입과 사이버 보안 간의 복잡한 관계를 살펴봅니다. 업계 보고서, 콘퍼런스 논의 및 실제 경험에서 얻은 통찰을 바탕으로, 사이버 보안 전문가들이 이러한 혁신적 환경에 효과적으로 대응하는 데 필요한 지식과 전략을 갖출 수 있도록 돕습니다.

아래에서 AI와 금융 서비스 사이버 보안이 교차하는 지점의 복잡성, 과제 및 기회에 대해 자세히 알아보세요.

금융 서비스 분야의 AI 혁명 현황

미래 지향적 분석에서 McKinsey는 생성형 AI의 등장으로 은행 부문에 지각변동이 일어나 매출의 2.8%~4.7%에 영향을 미칠 수 있다고 전망합니다. 이는 연간 2,000억~3,400억 달러에 달하는 놀라운 가치로 환산되며, 전 세계 금융 기관에 AI가 지닌 막대한 잠재력을 보여줍니다.

McKin지의 분석과 맥을 같이하는 EY의 최근 설문조사는 금융 서비스 업계 전반에서 AI 도입이 광범위하게 이루어지고 있음을 보여줍니다. 조사에 따르면 업계 리더의 무려 99%가 이미 AI를 도입했거나 다양한 업무 영역에 AI를 통합하기 위한 구체적인 계획을 세운 것으로 나타났습니다.

또한 최근 금융 서비스 콘퍼런스에서 직접 관찰한 내용은 AI 도입에 영향을 미치는 현실적인 요인에 대한 매우 유용한 통찰을 제공합니다. 한 유수 투자은행의 데이터 그룹 관리자에 따르면, 여러 동료가 매주 새로운 AI 활용 사례 아이디어를 제안하고 있으며, 이는 이 기술이 업계 전반에 얼마나 빠르게 확산되고 있는지를 보여줍니다. 그러나 해당 기관은 AI에 내재된 과제 때문에 신중한 입장을 취하고 있어, 제안된 AI 활용 사례는 사실상 모두 거절되었습니다.

또한 같은 콘퍼런스의 패널 토론에 참여한 한 글로벌 금융 서비스 기업의 또 다른 관리자는 실제 운영 환경에서 고객 대상 AI 애플리케이션을 출시하기 전에 AI 기술의 안전성과 신뢰성을 반드시 확보해야 한다고 강조하며 신중한 견해를 밝혔습니다. 이러한 신중한 접근 방식은 사이버 보안과 위험 완화를 우선시하면서 AI를 도입하려는 업계의 사려 깊은 태도를 보여줍니다. 생성형 AI 기반 앱은 새로운 사용자 인터페이스를 도입하고, 타사 연동을 확대하며, 공격 표면을 몇 자릿수 규모로 증가시키기 때문입니다.

새롭게 부상하는 AI 기회가 새로운 AI 위험을 초래합니다

위험과 고객 경험 간의 균형을 유지하는 것은 금융 서비스 부문이 지속적으로 직면하는 과제이며, AI의 부상은 이처럼 미묘한 균형을 더욱 복잡하게 만듭니다. 거의 언제나 신중하게 접근하는 업계의 특성상, 고객 대면 애플리케이션에 AI를 통합할 때 출시 속도보다 철저한 검토를 우선시할 가능성이 매우 높습니다.

그럼에도 빠르게 변화하는 금융 서비스 분야에서는 "시간은 돈이다"라는 격언이 더욱 절실하게 와닿습니다. 많은 이해관계자는 AI 기반 고객 대상 이니셔티브의 출시를 크게 늦추는 데 따른 기회비용을 따져봐야 합니다. McKinsey의 연구에 따르면 AI 관련 이니셔티브를 통해 수십억 달러의 추가 매출이 창출될 것으로 전망되는 만큼, 일부 기관이 취하고 있는 지나치게 신중한 접근 방식을 재검토하는 것이 현명할 수 있습니다.

그러나 잠재적인 수익원에 대한 기대감 속에서도 사이버 보안과 사기 위험은 중대한 과제로 다가옵니다. 금융 기관이 AI의 이점을 온전히 활용하려면 위험 관리 팀의 우려를 해소할 수 있는 강력한 거버넌스 체계를 먼저 마련해야 합니다.

안전한 멀티클라우드 네트워크 보장: AI 기반 금융 서비스 조직의 필수 과제

AI 시스템은 본질적으로, 취약점을 악용하고 애플리케이션과 API를 오용하여 민감한 데이터에 무단으로 액세스하려는 악의적 행위자들이 치밀하게 설계한 다양한 고도화된 공격에 노출되기 쉽습니다. AI 기반 금융 서비스 조직은 방대한 데이터 세트에 의존하므로, 데이터 무결성을 유지하고 개인 식별 정보(PII) 및 기타 민감한 데이터를 보호하려면 이러한 위협에 대한 방어 체계를 강화하는 것이 필수적입니다.

금융 서비스 조직이 AI를 운영에 원활하게 통합하려면 견고하고 안전한 멀티클라우드 네트워크 인프라를 구축해야 합니다. 이 시스템은 다음을 수행할 수 있어야 합니다.

• 연결하고 엔터프라이즈의 모든 데이터 사일로가 어떤 환경에 있든 서로 연동할 수 있어야 합니다.
• AI 애플리케이션이 데이터를 예측 가능하고 효율적으로 처리할 수 있도록 높은 대역폭과 짧은 지연 시간을 제공합니다.
• 환경 변화에 유연하게 대응하고 적응할 수 있어야 합니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있으므로 AI 애플리케이션과 AI 모델이 배치되는 환경도 끊임없이 변화할 수 있습니다.
• 민첩한 데이터 보안을 정의하고 배포하세요, AI 모델, 앱 및 에이전트를 위한 위협 관리와 거버넌스를 구현하세요. 규제 기관과 감사 기관은 AI 시스템에 대해 추적 및 설명이 가능한 문서화된 거버넌스를 요구하며, 특히 민감한 데이터가 관련된 계좌 명의자 대상 AI 사용 사례에서는 더욱 그렇습니다.

인공지능(AI)은 획기적인 기술로, 기업의 운영 환경을 전례 없는 속도로 변화시키고 있습니다. 따라서 AI를 적절한 속도로 도입하지 못하는 금융 서비스 기관은 경쟁에서 불리해질 수 있습니다. 연구 결과와 최근 업계 논의 모두 보안 및 위험 관리 팀이 변화에 앞서 나가며 기업이 AI 기술을 실질적으로 도입할 수 있도록 지원하는 것이 무엇보다 중요하다는 점을 확인해 줍니다. F5 솔루션이 AI 여정을 더욱 효과적으로 지원하고 보호하여 이러한 도입을 간소화하는 방법을 여기에서 확인해 보세요.