금융업계, AI 기반 '의사 결정 인텔리전스' 도입 가속화… 리스크 관리 혁신 기대

금융 서비스 업계에서 인공지능(AI)의 역할이 빠르게 확대되는 가운데, AI 기반 ‘의사 결정 인텔리전스(Decision Intelligence)’가 금융 기관들의 운영 방식과 전략 수립에 핵심 요소로 떠오르고 있다. 금융사들은 기존의 예측 모델을 넘어 보다 투명하고 합리적인 AI 시스템을 요구하면서, 새로운 AI 프레임워크가 주목받는 상황이다.

업계 분석에 따르면, 리트리벌-확장 생성(RAG) 모델, 인과적 지식 그래프(Causal Knowledge Graph), AI 기반 추론 기술 등이 금융 분야의 복잡한 환경을 효과적으로 해석하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 기술은 리스크 관리 최적화, 자동화 향상, 고객 경험 개선 등 다양한 분야에서 금융사들의 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있다.

스콧 헵너(Scott Hebner) theCUBE 리서치 수석은 "금융 서비스 업계는 AI 도입에 선도적인 역할을 해왔다"며, "하지만 단순한 예측 모델을 넘어 보다 종합적인 ‘의사 결정 인텔리전스’를 구현하려는 움직임이 활발해지고 있다"고 설명했다. 그는 금융 기관들이 투명성, 추적 가능성 및 거버넌스를 강화하기 위해 AI 기술을 신중하게 도입하는 경향이 강화될 것으로 전망했다.

월가 소재 피치 그룹(Fitch Group)의 AI 센터 오브 엑셀런스 디렉터 자이이타 푸타툰다(Jayeeta Putatunda)는 "금융 서비스는 전통적으로 예측 분석과 결정론적 모델을 적극 활용해왔다"면서도, "그러나 생성형 AI 도입에 있어서는 신중한 접근이 필요하다"고 강조했다. 그는 금융업계 특성상 엄격한 규제가 동반되며, AI 기반 의사 결정이 보다 신뢰성과 설명 가능성을 확보해야 한다는 점을 주목해야 한다고 덧붙였다.

그는 특히 AI 모델의 ‘설명 가능성(Explainability)’ 문제를 중요한 난제로 지적하면서, "전통적인 예측 모델은 의사 결정 과정을 추적할 수 있는 구조를 가지고 있었지만, AI 모델은 ‘블랙박스’ 형태로 작동하는 경우가 많다"며 "이는 금융 기관이 내부 규제 준수 및 리스크 평가에서 어려움을 겪게 만드는 요인"이라고 설명했다.

이에 따라 금융사들은 AI의 투명성과 규제 준수 요건을 강화하는 방향으로 기술을 적용하고 있다. 푸타툰다는 "인과적 지식 그래프 같은 새로운 AI 프레임워크는 데이터 계보(Data Lineage)를 동적으로 구성함으로써, AI 모델이 사실 기반의 결과를 생성할 수 있도록 돕는다"며 "이는 규제 준수를 위한 필수적인 요소"라고 말했다.

향후 금융업계에서 AI 도입은 단순한 자동화 수준을 넘어, 여러 개의 고급 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 푸타툰다는 "이제는 단순한 태스크 기반 AI에서 벗어나, 목표 중심적인 AI 에이전트가 다양한 출처의 데이터를 종합적으로 분석하고 활용하는 방식으로 나아가야 할 때"라고 강조했다.

결국, 금융업계에서 AI 기반 ‘의사 결정 인텔리전스’의 도입은 혁신적인 변화를 가져올 뿐만 아니라, 컴플라이언스 및 리스크 제어 측면에서도 중요한 역할을 하게 될 전망이다. AI 기술이 고도화되면서, 금융 서비스의 운영 방식도 새롭게 정의될 것으로 기대된다.