금융 서비스에서의 AI 채택이 실험 단계를 넘어 진행됨에 따라, 금융 기관들은 AI를 규정을 준수하고 신뢰할 수 있으며 운영 효율적인 방식으로 확장하는 방법에 점점 더 집중하고 있습니다. 이러한 도전을 충족하려면 강력한 모델 이상이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 인프라, 거버넌스, 그리고 규율 있는 구현에 달려 있습니다.
이러한 배경 속에서, Rikkeisoft와 스위스-베트남 경제 포럼(SVEF)은 정부, 금융, 법률, 혁신 및 기술 분야의 목소리를 취리히에 모아 규제된 금융 환경에서 AI를 배포하기 위해 실제로 필요한 것에 대한 실질적인 교류를 진행했습니다.
진정한 질문은 더 이상 “해야 하는가”가 아닌 “어떻게”
기조 연설, 라운드테이블 세션, 그리고 중점적인 사례 교환을 통해 하나의 주제가 분명히 떠올랐습니다: 금융 기관들은 대부분 AI를 업무에 도입할 것인지에 대한 논의는 이미 지나쳤습니다. 지금의 긴급한 과제는 신뢰할 수 있고 반복 가능하며 감사 추적이 가능한 결과를 만드는 방식으로 이를 구현하는 방법입니다.
논의를 이끈 주제들에는 다음이 포함되었습니다:
- 금융 서비스 운영에서의 AI 애플리케이션
- 규제 환경에서의 신뢰할 수 있는 디지털 인프라
- 규정 준수 자동화 및 규제 기술
- KYC / AML 워크플로우 자동화
- 사기 모니터링 및 거래 분석
- 데이터 통합 및 규제 보고
- FinTech 및 혁신에서의 스위스-베트남 협력 기회
창의성보다 정밀성: 규제된 워크플로우에서의 AI의 실체
금융 서비스에서는 AI를 그 자체로 기술 트렌드로 접근해서는 안 됩니다. 더 강력한 접근은 명확하게 정의된 운영상의 문제점, 특히 정확성, 감사 가능성, 통제를 절대 양보할 수 없는 워크플로우에 AI를 적용하는 것입니다.
Rikkeisoft 글로벌 마켓 딜리버리 센터 총괄 Son Bui에 따르면, 이 상황을 헤쳐나가는 기관들에게 특히 관련된 다음 4가지 원칙이 특히 중요합니다:
- 금융 서비스의 AI는 창의성보다 정밀성을 우선시해야 합니다. 규제된 워크플로우에서 가치는 일관성, 구조, 감사 가능성에서 나오며, 참신성이 아닙니다. 규정 준수 검토 하에서 대규모로 동일한 신뢰할 수 있는 결과를 생산하는 능력은 생성 기능 단독보다 훨씬 더 중요합니다.
- 인간의 책임은 AI 배포의 중심에 남습니다. AI는 속도와 일관성을 의미 있게 개선할 수 있지만, 최종 검증 및 의사 결정에는 여전히 인간의 전문 지식이 필요합니다. AI를 전문적 판단의 대체제로 취급하는 기관들은 해결하려던 것과 동일한 거버넌스 격차에 직면하는 경향이 있습니다.
- AI 확장은 올바른 운영상의 문제에서 시작되며, 기술 자체에서 시작되지 않습니다. 명확한 비즈니스 난제로 시작하고 AI를 구체적으로 적용하여 마찰을 줄이고 통제를 개선하는 조직들은 모델로 시작하여 역으로 진행하는 조직들을 지속적으로 능가합니다.
- AI는 인간 전문성을 강화하며, 그것을 대체하지 않습니다. 가장 강력한 결과는 기계 효율과 영역 판단을 결합하는 데서 나타납니다. 규제 환경에서는 어느 것도 단독으로는 충분하지 않습니다.
거버넌스 및 인프라: 확장을 가능하게 하는 기초
기술 능력은 금융 서비스에서 AI를 대규모로 배포 가능하게 만드는 것의 일부일 뿐입니다. 거버넌스 및 신뢰할 수 있는 인프라도 동등하게 기초적이며, AI 계획이 파일럿에서 프로덕션으로 이동할지 여부를 결정하는 결정 요소인 경우가 많습니다.
대화 전반에 걸쳐 Son Bui와 패널 참가자들은 3가지 핵심 우선순위로 의견을 모았습니다:
- 금융에서의 AI 확장을 위한 사후 생각이 아닌 전제 조건으로서의 신뢰할 수 있는 디지털 인프라;
- 국제 표준과의 정렬을 포함한 국경 간 디지털 신뢰, 특히 기관들이 여러 관할권에서 운영할 때;
- 금융 기술의 지식 교환 및 공동 개발을 위한 실질적 경로로서의 더욱 강화된 스위스-베트남 협력.
라운드테이블 세션에서 논의된 운영 사용 사례에는 규정 준수 워크플로우 자동화, 엔터프라이즈 데이터 관리, 규제 보고가 포함되었으며, 이는 이러한 우선순위를 이론적 관심사가 아닌 구체적인 기관 과제에 기반합니다.
금융 기관의 향후 의미
AI 실험에서 프로덕션 규모 배포로의 경로는 주로 기술 문제가 아닙니다. 그것은 거버넌스, 인프라, 그리고 구현 규율의 문제입니다. 이를 일찍 인식하는 기관들은 규제 정밀 검사를 견딜 수 있고, 기존 워크플로우에 통합되며, 시간이 지남에 따라 일관된 가치를 제공할 수 있는 더욱 복원력 있는 AI 프로그램을 구축하는 경향이 있습니다.
스위스와 베트남 간에 탐구되는 종류의 부문 간 및 국경 간 협력은 또한 더 광범위한 기회를 시사합니다: 규제된 AI에서 주도적 위치에 있을 최고의 위치에 있는 기관 및 기술 파트너들은 능력뿐만 아니라 공유된 표준, 상호 신뢰, 및 장기 협력에 투자하는 것입니다.
구현 경험이 대화를 바꾸는 이유
Rikkeisoft에게 취리히 대화는 단순한 발표 기회 이상이었습니다. 그것은 회사가 시장에 서 있는 위치의 반영입니다. 금융/BFSI에 대한 전략적 초점과 높은 요구 사항의 환경에서의 배포에 구축된 실적을 통해, Rikkeisoft는 AI 대화에서 점점 드물어지고 있는 것, 즉 구현 신뢰성을 가져옵니다. 규제된 설정에서 AI가 무엇을 해야 하는지를 논의할 뿐만 아니라 대규모 환경에서 처음부터 거버넌스를 내재화한 채 실제로 어떻게 구현해 왔는지를 보여 줄 수 있는 역량입니다. 금융 기관들이 야망과 운영 현실 사이의 격차를 연결할 수 있는 기술 파트너를 찾을 때, 그 구분은 중요합니다.
사진 제공: Rikkeisoft.
