AI가 은행 보안 및 위험 관리를 어떻게 변화시키고 있는가

은행 보안은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 사이버 위협이 더욱 정교해짐에 따라, 은행은 노후된 시스템과 진화하는 사기 수법을 악용하는 공격자들보다 앞서 나가야 합니다. 기존의 보안 대책으로는 이러한 추세를 따라잡기 어려워, 인공지능(AI)이 위험 관리에 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.

금융 기관들이 사기 탐지, 데이터 프라이버시 강화, 규정 준수 간소화를 위해 고급 머신러닝 모델에 투자하면서 은행업에서 AI의 역할이 빠르게 확대되고 있습니다. 은행업 AI 시장은 상당한 성장을 보였으며 앞으로도 계속 확대될 것으로 예상됩니다(그림 1 참조). 미국 재무부많은 글로벌 은행은 이미 보안을 강화하기 위해 AI 기반 시스템을 실험하고 있으며, 방대한 양의 데이터를 처리하고, 숨겨진 패턴을 감지하고, 전반적인 복원력을 개선하는 기술로의 전환을 보여주고 있습니다.

2년 2025분기에 접어들면서 AI는 금융 거래 보호에 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 문제는 AI가 은행 보안을 강화할 것인가가 아니라, 은행이 AI를 활용하여 새롭게 부상하는 위협에 얼마나 효과적으로 대응할 수 있는가입니다. 사기 탐지, 개인정보 보호, 그리고 규제 준수에 미치는 AI의 영향을 살펴보겠습니다.

그림 1.  미국 은행 인공지능 시장 규모

AI 기반 사기 탐지

금융 기관은 매일 엄청난 양의 거래를 처리하기 때문에 기존의 보안 도구로는 피해가 발생하기 전에 사기 행위를 식별하기 어렵습니다. AI 기반 사기 탐지 시스템은 실시간 거래 데이터를 분석하고, 이상 패턴을 발견하며, 이를 과거 행동과 비교하여 이러한 문제를 해결합니다.

생성적 AI는 이제 금융 사기에 새로운 복잡성을 더하고 있습니다. 월스트리트 저널딥페이크는 은행 업계에서 점점 더 큰 우려를 불러일으키고 있으며, 사기 탐지를 더욱 어렵게 만들고 사기 관련 손실을 증가시키고 있습니다(그림 2 참조). 이는 AI가 사이버 범죄자의 무기이자 사기 방지를 위한 강력한 도구가 될 수 있다는 양날의 검과 같습니다.

방어 측면에서 AI는 조사관이 수천 건의 거짓 양성 사례를 걸러내는 대신 위험성이 높은 사건에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 기계 학습 모델 미묘한 징후를 감지할 수 있습니다 수상한 행동비정상적인 로그인 시도, 여러 위치에서의 빠른 거래, 기기별 이상 징후 등이 있습니다. 이러한 조기 경보를 통해 은행은 사기가 확산되기 전에 개입할 수 있습니다.

As 사기 전술이 진화하다AI도 마찬가지입니다. 딥러닝 기술에 투자하는 은행은 사이버 범죄자보다 앞서 나가 재정적 손실을 줄이고 평판을 보호할 수 있습니다. AI 기반 사기 탐지는 더 이상 단순한 선택이 아니라 현대 은행 보안의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.

그림 2. 생성 AI로 인한 사기 손실 증가

고객 데이터 및 개인 정보 보호

데이터 개인정보 보호 규정은 매년 더욱 엄격해지고 있습니다. 가장 최근의 규정 중 하나는 디지털 운영 탄력성법(DORA)는 불과 몇 주 전에 발효되었으며, 이는 민감한 금융 데이터를 노리는 사이버 범죄자들에 대한 우려가 커지고 있음을 반영합니다. 산업 전반에 걸쳐 데이터 유출 건수가 증가함에 따라 더욱 강력한 보안 조치의 시급성이 더욱 부각되고 있습니다(그림 3 참조).

단 한 건의 데이터 유출 사고만으로도 막대한 벌금과 고객 신뢰 상실로 이어질 수 있습니다. AI는 조직 내에서 민감한 정보에 대한 접근 및 사용 방식을 지속적으로 모니터링하여 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 수동 감독에 의존하는 대신, 이상 행동을 실시간으로 감지하여 잠재적 위협이 확산되기 전에 경고합니다.

은행은 사용자 행동, 위치, 기기 유형 등의 요소를 기반으로 각 데이터 요청을 평가하는 AI 기반 위험 평가 시스템을 구현할 수도 있습니다. 요청이 정상 범위를 벗어나는 경우, 시스템은 추가 검토가 있을 때까지 알림을 보내거나 접근을 차단할 수 있습니다. IBM 보고서AI 기반 모니터링 도구를 사용하는 금융 기관은 개인정보 위협에 대한 대응 시간을 거의 3분의 1 가까이 단축했습니다.

점점 더 많은 고객이 디지털 뱅킹으로 전환함에 따라 강력한 데이터 보호의 필요성은 그 어느 때보다 커지고 있습니다. AI는 금융 기관이 사이버 범죄자보다 앞서 나가도록 돕고, 끊임없이 변화하는 규정을 준수하는 동시에 디지털 거래에 대한 고객의 신뢰를 강화합니다.

그림 3. 산업별 데이터 침해 비율

규정 준수 및 AML 노력 강화

자금세탁은 오랫동안 은행 업계의 과제였으며, 이로 인해 각국 정부는 점점 더 엄격한 규정 준수 요건을 부과하고 있습니다. 은행은 합법적인 금융 활동과 자연스럽게 섞이는 불법 거래를 적발해야 합니다. 동시에, 전 세계 자금세탁방지(AML) 시스템 시장은 지속적으로 성장하고 있습니다(그림 4 참조).

AI는 기존의 수동 검토보다 방대한 양의 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석하여 AML 활동을 강화합니다. 2024년 EMEA AML 설문조사 PwC에 따르면, 주요 금융 기관은 AI를 AML 프로세스에 통합하여 규정 준수 비용을 최대 15%까지 절감했습니다.

AI 기반 시스템은 거래량의 급격한 증가, 명확한 사업 목적 없이 이루어지는 국제 송금, 반복적인 입금 후 빠른 인출 등 자금 세탁을 시사하는 복잡한 패턴을 감지하여 거래를 모니터링합니다. 또한, 이러한 시스템은 공개 기록 및 감시 목록 등 여러 데이터 소스를 상호 참조하여 금융 부정 행위 이력이 있는 개인이나 조직을 식별할 수 있습니다.

AI는 규정 준수 프로세스의 핵심 부분을 자동화함으로써 금융 기관이 오탐(false positive)에 압도되는 대신 고위험 사례에 집중할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 규제 준수가 향상될 뿐만 아니라 잠재적 위반 사항의 적체도 감소하여 금융 보안에 대한 보다 적극적인 접근 방식을 확보할 수 있습니다.

그림 4. 글로벌 자금세탁방지 시장

은행 보안에 대한 AI의 광범위한 영향

사기 탐지, 데이터 보호, 규정 준수는 금융 보안 분야에서 AI의 역할이 점차 커지고 있는 현실의 일부에 불과합니다. 첨단 AI 모델은 고객 온보딩부터 신용 평가까지 은행 업무의 거의 모든 측면을 혁신하고 있습니다. 이러한 시스템은 웹 플랫폼, 모바일 앱, 심지어 소셜 미디어까지 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 거의 실시간으로 위험을 평가합니다. 글로벌 금융 및 은행 리뷰AI 기반 분석으로 투자 예측이 45% 향상되었습니다.

AI는 은행이 새로운 위협을 예측하는 데에도 도움을 줍니다. 사이버 범죄자들이 더욱 정교한 전략을 개발함에 따라, AI 기반 도구는 공격 패턴을 분석하고 공격이 확산되기 전에 잠재적인 공격 방식을 예측할 수 있습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 막판 위기 관리 부담을 줄여 은행이 사전에 더욱 강력한 방어 체계를 구축할 수 있도록 지원합니다.

AI 역량이 지속적으로 확장됨에 따라 금융 기관은 혁신과 책임 있는 활용 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. AI는 보안 강화에 막대한 잠재력을 제공하지만, 그 효과는 신중한 구현과 지속적인 관리 감독에 달려 있습니다. AI 기반 보안 전략을 도입하는 은행은 점점 더 디지털화되는 금융 환경에서 고객을 보호하고, 규정을 준수하며, 신뢰를 유지할 수 있는 더 나은 입지를 확보할 수 있을 것입니다.

마무리

AI는 은행 보안을 혁신하여 금융 기관의 자산 보호, 사기 감소, 고객 신뢰 강화를 지원합니다. 사기 탐지 및 자동화된 규정 준수 점검부터 예측 분석까지, AI 기반 시스템은 추측을 줄이고 위험 관리를 향상시킵니다.

2025년에는 AI 기반 보안 조치가 주요 은행의 표준으로 자리잡아 민감한 데이터를 보호하고 규제 요건을 충족하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 은행들이 AI를 책임감 있게 구현할 때, AI는 위험을 완화할 뿐만 아니라 더욱 안전하고 회복력 있는 금융 산업의 기반을 마련할 수 있습니다.