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[해외 DS] 금융당국 AI 활용, 양날의 검 되지 않게 조심해야 ②
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전웅
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흥미로운 데이터 사이언스 이야기를 정확한 분석과 함께 전하겠습니다.

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금융당국에게 주어진 과제, 어떻게 AI를 활용할 것인가
언제든 규제할 수 있다는 신호 보내서 AI 견제해야
자체 AI 개발하기 어려운 점 인정하고 민관 협력을 통해 AI 활용해야

[해외 DS] 금융당국 AI 활용, 양날의 검 되지 않게 조심해야 ①에서 이어집니다.

White Paper On A Vintage Typewriter
사진=Pexels

앞서 금융당국이 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 AI가 ‘독’이 될 수도 ‘약’이 될 수도 있다는 점을 살펴봤다. AI를 제대로 활용하면 금융 시스템을 안정시키는 역할을 할 수도 있고 잘못 활용하면 금융 위기를 심화시킨다. 그러나 당국은 민간 금융 기관에 비해 AI를 개발하는 데 불리한 위치에 놓여 있다. 민간 금융 기관은 사용자 데이터를 바탕으로 더 많은 데이터에 접근할 수 있기 때문이다. 당국은 이러한 불리한 조건 속에서 어떻게 AI를 활용할 수 있을까?

금융당국, 언제든 개입할 수 있다는 ‘신호’ 보내는 게 중요해

다행히도 당국이 AI를 활용할 수 있는 네 가지 방안이 있다. 첫 번째로 AI에 즉각적으로 대응할 수 있는 ‘규칙’을 미리 만드는 방법이다. 기존에 당국은 금융 위기를 대처하는 방법으로 금리 인상과 같이 재량적 개입을 선호했다. 그러나 AI의 빠른 반응 속도 때문에 이와 같은 방법은 AI가 만연한 상황에서 사용하기에는 너무 느린 대처라는 평가를 받고 있다.

따라서 당국은 금융 위기에 즉각적으로 대응할 수 있도록 미리 정해진 규칙을 만들어 두어야 한다. 가격이 일정 수준 하락하면 당국이 개입할 수 있다는 사실을 AI가 인지한다면, 그 이상으로 가격이 하락해야 수익을 올리는 전략을 구사하지 않을 것이다. 이처럼 당국은 언제든 개입할 수 있다는 ‘신호’를 보내는 것이 중요하다. AI와 마찬가지로 시장 참여자들도 당국이 개입할 수 있다는 신호를 받아들이면 섣불리 공격적인 전략을 취하기 어렵다. 따라서 당국은 실제로 자금 시장에 개입하지 않더라도 개입한 것과 같은 효과를 볼 수 있다.

두 번째로 금융 AI를 직접 개발하는 방법이다. 당국은 금융 시스템을 직접 모니터링하기 위해 자체 AI를 개발할 수 있다. 당국이 데이터 공유의 법적, 정치적 어려움을 해결할 수 있다면 가장 좋은 방법이다. 당국은 기밀 데이터를 활용하여 자체 AI를 개발하면 금융 시스템에 더욱 포괄적인 시각을 가질 수 있기 때문이다.

민간 기관과 협력을 통해 효율적으로 AI 활용해야

세 번째는 AI 간 연결하는 방법이다. AI와 AI를 연결하는 체계를 구축해 민간 AI를 활용할 수 있다. 연결 체계를 통해 당국은 다른 당국은 물론 민간 AI와 직접 통신할 수도 있다. 성공적으로 AI를 연결하기 위해서는 API 통신 ‘표준’이 필요하다. 서로 다른 기술을 사용하는 만큼 통일된 표준이 있어야 안전하게 통신할 수 있다. 당국에서는 이 같은 표준이 생기면 AI를 규제하기 더욱 쉬워진다. 당국이 미리 정의한 규제 표준과 모범 사례에 따라 민간 AI를 직접 모니터링할 수 있기 때문이다.

또한 AI 간 연결을 통해 더 많은 정보를 금융 위기 시 활용할 수 있다. 당국은 금융 위기가 발생하면 구제금융과 유동성 투입 등을 고려한다. 여러 방안을 시뮬레이션한 후 제일 나은 선택지를 고르는데, 시뮬레이션 과정에서 민간 AI의 상황을 파악할 수 있다면 더 나은 선택지를 고를 수 있다.

마지막으로 공공 기관과 민간 기관이 서로 돕는 민관 협력을 맺는 방법이다. 당국은 민간 AI의 기술력을 따라잡기 힘든 점을 인정하고 민간 기관과 협력하여 민간 AI에 접근할 수 있다. 당국이 자체적으로 AI를 설계하기 위해서는 상당한 투자를 받아야 하며 운영 방식에 커다란 개편이 필요하다. 따라서 당국이 자체 AI를 개발하기는 어렵다는 의견이 우세하다. 따라서 신용 위험 분석, 사기 탐지, 자금 세탁 방지 등 금융 규제 분야에서 이미 보편화된 ‘민관 협력’을 진행하는 것이 더 효율적인 방안이라고 예상한다. 그러나 협력이 순조롭게 이루어지지 않을 수도 있다. 민간 기업은 기술을 독점적으로 유지하고 당국에 공개하는 것을 꺼리므로 제대로 된 협력이 이루어지기 어렵다.

AI 활용에 도사리는 실질적인 문제들

당국은 위에서 제시한 방안들을 구현하지 못할 기술적 이유는 없으나, 실질적인 문제가 있다. 우선 데이터와 주권 문제다. 당국은 지금도 데이터 접근에 어려움을 겪고 있다. 민간 기업이 데이터와 AI 기술을 지식재산으로 소유하여 보호하고 있어서 이 문제는 점점 더 악화될 것으로 예상된다. 또한 당국은 기밀 데이터를 공유하는 것을 꺼린다. 따라서 제대로 된 민관 협력이 이루어지지 않을 가능성이 높다는 의견이다.

다음으로 과도한 위험을 초래하는 AI를 어떻게 다룰지에 관한 것이다. 정책적 대응 방안으로 제시된 것은 위험한 AI를 일시 중단하는 방법이다. 하지만 AI가 일시 중단되면 그에 따른 여파를 예상하기 어렵다. 따라서 당국이 생각하는 것만큼 간단히 실행하기 어려울 수 있다.

AI, 양날의 검 되나

금융 시스템에서 AI의 사용이 빠르게 증가하면 현재보다 훨씬 저렴한 비용으로 금융 서비스를 제공할 것이다. 따라서 금융계에서는 효율성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 AI는 금융 안정성에 새로운 위협을 가져올 수도 있다는 점을 염두에 둬야 한다.

금융 당국은 현재 갈림길에 서 있다. 당국이 AI에 너무 보수적으로 대응하면 AI는 민간 시스템의 전유물로 자리 잡을 가능성이 높다. 따라서 당국은 민간 AI를 규제하기 어려워지고 금융 위기는 심화될 것이다.

반대로 당국이 AI를 적절히 활용하면 금융 시스템이 안정되고 금융 위기로 인한 피해를 줄일 수 있다. 민관 협력을 구축하고 자체 AI를 개발하며 이를 통해 AI 간 연결 시스템을 구축하는 것이다. 이를 통해 당국은 금융 위기 시 대응 방안을 시뮬레이션하는데 더 많은 정보를 활용할 수 있다. 풍부한 정보를 바탕으로 금융 위기가 와도 이전보다 빠르게 경제를 안정시킬 수 있을 것으로 예상된다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 경제정책연구센터(Centre for Economic Policy Research)로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

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