금융권 AI 협의회

모두발언

금융의 인공지능 대전환(AX)

2025. 12. 22.

금융위원회 부위원장

권  대  영

※ 본 원고는 실제 발언내용과 다를 수 있습니다.

I. 인사 말씀

안녕하십니까. 금융위원회 부위원장 권대영입니다.

많은 변화가 있었던 올 한 해를 마무리하면서

금융권과 학계 전문가 여러분들을 모시고

｢금융권 AI 협의회｣를 개최하게 되어

매우 뜻깊게 생각합니다.

정부는 AI 3대 강국으로의 대도약을 목표로

각 분야에서 인공지능 대전환을 추진하고 있습니다.

오늘 이 자리에 계신 분들은

금융산업의 최전방에서

인공지능 대응전략 마련에 여념이 없으실거라 생각합니다.

오늘은 그간 우리가 추진해 온 과제들을 점검하면서,

인공지능 대전환이 가져올 금융의 근본적인 변화와

그에 맞는 규율체계,

그리고 이를 아우르는 궁극적인 정책 방향은

어디를 향해야 하는지에 대한

근본적인 고민도 함께 나누어 보았으면 합니다.

II. 인공지능(AI)의 탄생과 발전

인공지능의 아버지, 앨런 튜링(Alan Turing)의 기념비적인 논문,

‘계산기계와 지능’은 다음과 같은 문장으로 시작합니다.

「Computing machinery and intelligence (1950)」

“기계는 생각할 수 있는가?”라는 질문에 대해 생각해 봅시다.

I propose to consider the question, “Can Machines Think?“

이 질문처럼, 인공지능은

가장 자연적인 정보처리장치인 인간의 뇌를

기계장치가 대신할 수 있는지에 대한 물음에서

시작되었습니다.

이후 인공지능에 대한 연구는 기술의 발전과 한계에 따라,

기술 혁신과 생태계 확장이 일어나는 AI의 봄(AI Spring),

투자가 위축되고 성과가 좌절되는 AI의 겨울(AI Winter)을

몇 차례* 겪으며 천천히 진일보해 왔습니다.

* 1차 AI 겨울(1974~80년, 컴퓨터 연산 능력·메모리 부족)
1차 AI 봄(1980~87년, 신경망 연구의 재개)
2차 AI 겨울(1987~95년, 인공신경망 성과 부족)
2차 AI 봄(1995~2012년, 인터넷 확산 및 빅데이터 축적) 등

극적인 반전을 맞은 것은,

빅데이터의 폭발적인 증가와 GPU(그래픽처리장치) 발전에 힘입어

AI 스스로 복잡한 데이터의 패턴을 추출하고 학습하는

딥러닝*(Deep Learning)이 등장하면서부터입니다.

* 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리(‘12년 ’알렉스넷‘ 등장 이후 본격화)

이후 인공지능의 놀라운 활약은 우리가 목도한 바와 같습니다.

계산과 최적화가 중요한 분야에서는 이미 인간을 압도했고,

스마트폰 속에서 전문적인 답변을 내놓고, 의사결정을 도우며,

인간의 고유 영역으로 여겨졌던 인문과 예술까지 넘보고 있습니다.

인간 수준의 지능을 갖춘 인공일반지능(AGI)이 다가왔으며,

인간을 뛰어넘는 초인공지능(Artificial Super Intelligence)도

머지않은 미래일 수 있습니다.

III. 인공지능 대전환(AX)을 맞이한 금융

1. 인공지능 대전환(AX)의 시기

인공지능 대전환을 경험하고 있는 우리는 지금

인류 역사의 또다른 대분기점(The Great Divergence)*에 놓여있습니다.

* 과거 중국 등 동양에 뒤쳐졌던 서양국가들이 산업혁명 등을 거치면서 18세기 이후 글로벌 강자로 급속히 부상하고 격차를 확대해 나간 경제사적 현상 (美 역사학자 K. Pomeranz, 「The Great Divergence: China, Europe, and the Modern World Economy (2000)」)

신기술의 등장과 내재화가 새로운 일은 아닙니다.

그러나 AI는 우리의 사고(思考)와 의사결정을

대체할 수 있다는 점에서

매우 근본적인 변화가 될 것입니다.

글로벌 AI 시장은 폭발적으로 성장*하고 있고,

세계 각국은 AI 패권 경쟁을 가속화하고 있습니다.

* 글로벌 AI 시장 규모: (‘20) 378억$ → (’24) 2,577억$ → (‘25e) 3,717억$ → (’32e) 24,070억$

AI 경쟁에서 앞서 나가려면

R&D, 교육, 인프라, 정책 및 거버넌스 등

全 부문에서 민‧관이 힘을 모아 총력전을 펼쳐야 합니다.

* Harvard Kennedy School Belfer Center, ｢Critical and Emerging Technologies Index Report｣(’25.6)에 따르면 우리나라 인공지능 경쟁력은 세계 9위 수준

2. 금융산업에서 인공지능(AI)의 활용

금융은 자금의 융통과 숫자를 다루어 본질적으로

인공지능이 그 능력을 가장 잘 발휘할 수 있는 분야입니다.

특히, 우리 금융분야는

세계 최고수준의 마이데이터, 오픈뱅킹 인프라를 갖추고 있어,

인공지능과의 결합하면

폭발적인 시너지를 기대할 수 있습니다.

인공지능은 배제하는 금융(exclusion)을

포용 금융(inclusion)으로 전환하고

누구도 소외되지 않는

모두의 지속가능한 금융을 만들 수 있습니다.

나아가, 데이터와 AI를 활용한 신용리스크 분석,

효율적인 자금 배분, 기업의 차입 비용 축소와 같은 방법으로

금융시장 효율화에도 직접적으로 기여할 수 있어야 합니다.

또한, 금융사기‧범죄 예방 등 시장질서 확립과

이를 통한 금융소비자 보호를 통해

금융의 본질적 역할이 제대로 수행되는 것을 도울 것입니다.

3. 인공지능(AI)의 위험요인

그러나, 인공지능으로 그리는 금융의 미래가

장밋빛만인 것은 아닙니다.

게리 겐슬러 前 SEC 위원장은

적절한 대응이 없다면

AI가 다음 금융위기의 원인이 될 수도 있다고 경고했습니다.

* “AI-caused financial crisis is nearly unavoidable within the next decade if the widespread reliance on a limited number of AI models and data aggregators remain unregulated.”

FSB 등 주요 기구에서 지적하고 있는

금융권의 인공지능 활용에 따른 리스크들은

다음의 세 가지로 크게 분류할 수 있습니다.

첫째, 여러 금융회사가 한정적인 AI 모델들에 의존하면서,

의사결정이 한 방향으로 쏠리고

편향적인 자원배분이 이루어지는

집중 리스크 (Concentration Risk)입니다.

이는 금융시장 전체의

시스템 리스크로 확산될 수 있습니다.

둘째, 부정확한 데이터로 인한 오류, 환각(Hallucination) 현상은

AI의 내재적 오류가 그대로 금융 프로세스 안으로 들어와서

예상치 못한 위험과 손실을 발생시키는

운영 리스크(Operational Risk)입니다.

셋째, AI 알고리즘으로 내려진 의사결정의 불투명성,

금융회사의 설명 책임이 제대로 이행되지 못할 때 발생할 수 있는

금융소비자의 신뢰 리스크(Trust Risk) 입니다.

4. 새로운 규율체계에 대한 고민

이러한 리스크를 선제적으로 잘 관리하면서,

게임 체인저로서의 인공지능의 모멘텀은 증폭시키는,

유연하고 정교한 새로운 규율체계가 필요한 시점입니다.

혁신 플레이어들이

끊임없이 새로 태어나고, 새롭게 시도할 수 있는

새로운 판을 깔아드리겠습니다.

IV. 인공지능(AI) 금융정책 방향

모든 질서가 AI를 중심으로 재편되는 대전환의 시기에

대한민국이 3대 인공지능 강국을 넘어

담론을 선도하기 위해서는

금융 AI 생태계가 자생(自生)할 수 있는

적극적이면서도 세심한 정책이 필요하다고 생각합니다.

❶ 인공지능(AI)으로 자금흐름 전환

세계 각국은 인공지능 시장의 압도적 우위를 목표로

경쟁적으로 AI 투자 규모*를 늘리고 있습니다.

주요 AI기업들도 대규모 투자를 유치하며

인프라 확충과 기술 개발에 몰두하고 있습니다.

* 美 AI 투자 규모(억$, KPMG): (’21) 601 → (‘24) 763

지난 11일 출범한 국민성장펀드는 총 150조원 중

AI 분야에 30조원, 반도체 분야에 21조원을 투자하게 됩니다.

특히, 이 과정에서 산업계·금융계의 전문가들이

광범위하게 참여하여 유망한 프로젝트를 적극 발굴하고

실질적인 성과로 이어질 수 있도록 할 예정입니다.

국민과 기업, 정부가 힘을 합친 국민성장펀드는

AI 생태계 조성을 위한 마중물 역할을 할 것입니다.

그 속에서 많은 AI 스타트업이 탄생*하고

유니콘으로 성장하여 우리 경제의 성장 엔진을

힘차게 돌릴 수 있기를 기대합니다.

* ‘13~’23년 국가별 AI 스타트업 수: (美) 4,643, (中) 1,337, (英) 630, (日) 294  ※ 한국은 순위권 外

❷ 금융AX의 전폭적 지원 : 금융 AI 플랫폼과 데이터 규제 개선

AI는 많은 기업들에게 퀀텀 점프의 기회가 될 수도 있지만,

기업 간 격차를 벌리는 계기가 될 수도 있습니다.

AI 인프라 구축, 모델 테스트 등에 소요되는 비용은

기울어진 운동장을 더 기울일 수도 있습니다.

아이디어는 있지만 자본력이 부족한

소규모 핀테크, 금융사들도

AI 경쟁의 동등한 기회가 주어질 수 있도록

‘금융권 AI 플랫폼’을 운영할 예정입니다.

엄격히 선정된 오픈소스 모델들과

데이터 패키지를 제공하여

플랫폼에서 자유롭게 실험하고 서비스를 개발하는

금융권 AI 혁신의 장(場)으로 삼겠습니다.

또한, 양질의 AI 학습데이터가 충분히 공급될 수 있도록

데이터 결합 절차를 간소화하고

합성데이터, 비정형데이터 등 다양한 데이터가

쉽고 안전하게 활용될 수 있는 기반을 마련하겠습니다.

AI 생애주기(lifecycle)의 모든 단계*에서

양질의 충분한 데이터가

책임감 있게 수집‧처리될 수 있도록 지원하겠습니다.

* ➀Scoping, ➁Model Selection, ➂Model Customization, ➃Development Integration,
➄Deployment, ➅Continuous Improvement (｢Generative AI lifecycle｣, AWS)

❸ 금융소비자 보호와 리스크 관리를 위한 규율체계 마련

금융분야 인공지능의 도입과 활용은

금융시스템의 리스크 관리, 그리고 금융소비자 보호와의

가장 적절한 균형점을 찾아내야만 합니다.

AI 활용이 가져오는 잠재적 위험을 평가하고,

전 프로세스에 걸쳐

금융정책이 추구하는 기본 원칙에 부합하는지에 대한

효과적인 관리‧감독이 필요합니다.

｢금융 AI 가이드라인｣이 제시하는 7대 원칙*이 그 기준이

될 것입니다.

* ➀거버넌스, ➁합법성, ➂보조수단성, ➃신뢰성, ➄금융안정성, ➅신의성실, ➆보안성

내달 시행 예정인 ｢인공지능기본법｣과도

조화롭게 적용될 수 있도록 잘 살펴보겠습니다.

인공지능의 혁신 기술은

포용적 금융을 구현하는

가장 효과적인 수단도 될 수 있습니다.

AI를 활용한 대안신용평가, 소상공인 특화 신용평가모형은

금융취약계층의 금융접근성 제고에 기여할 수 있습니다.

AI를 활용한 보이스피싱 정보분석 플랫폼(ASAP)이나

오늘 발표해 주실 ‘AI 활용 전세사기 사전탐지 모델’ 등은

취약계층을 더욱 두텁게 보호하는데

AI가 활용되는 좋은 예시가 될 것입니다.

V. 맺음말씀

르네상스 시대 한 작가는

“양심이 없는 과학은 영혼의 파괴자”라고 했습니다.

* “Science without conscience is the ruin of the soul.” (Francois Rabelais)

인쇄술, 나침반과 같은 과학기술의 혁신이

14세기 르네상스의 시작을 열었지만,

르네상스는 결국 인간성에 주목한 인본주의로 귀결되었습니다.

인공지능이라는 기술혁신이

역사의 경로를 바꾸고 있는 지금

우리에게도 시사하는 바가 있습니다.

기술의 발전 그 자체는 가치중립적이지만,

그것은 공동체의 문제를 해결하는 데에 활용되고,

새로운 가치를 창출해 낼 수 있어야만 합니다.

그리고 그 가치는 결국 사람을 향해야 할 것입니다.

오늘 회의가 인공지능으로 만들어갈 미래에

어떤 가치를 더하고 어떻게 모두를 이롭게 할 지

머리를 맞대고 함께 방향성을 찾아가는 자리가 되기를 바랍니다.

경청해주셔서 감사합니다.