용인시, 생성형 AI로 수출 경쟁력 높인다…지원 패키지 보안 우려는?

경기도 용인시가 2026년 1월 5일, 관내 기업들의 해외 진출을 촉진하기 위해 생성형 AI를 활용한 수출지원 패키지 사업을 본격적으로 시행한다고 밝혔다. 용인시 관계자 및 관계 언론의 추가 취재를 종합하면, 이번 사업은 중소기업이 겪고 있는 수출 서류·자료 작성 부담, 현지 시장 조사 난항, 홍보 콘텐츠 제작 등 현실적인 애로점을 해소하는 데 중점을 두고 있다. 생성형 AI는 번역, 문서 자동화, 맞춤형 시장 보고서 생성, 마케팅 자료 디자인, 실시간 질의응답 등 다양한 업무 자동화와 혁신을 가능하게 해준다. AI 기반 솔루션 도입으로 수출 프로세스의 효율성과 속도, 정보 접근성이 눈에 띄게 높아질 것으로 기대된다.

그러나 기술적 진전 이면에는 반드시 고려해야 할 위협 요인 역시 존재한다. 첫째, 생성형 AI 서비스 도입 시 기업의 내부 기밀 데이터가 클라우드 인프라를 통해 외부로 유출될 가능성을 완전히 배제할 수 없다. OpenAI, Google Cloud, 국내 대형 AI 업체 등 상용 솔루션들은 활발한 협업 API를 제공하지만, 데이터 주권의 문제는 여전히 복잡한 사안이다. 실무에서 수출입 계약, 가격 제안서, 현지 법인정보 등 민감 데이터가 생성형 AI 모델에 투입될 경우, 정보 유출 또는 모델 재학습 과정에서 데이터가 순환 유출될 위험성을 내포한다. 현재 GPT계열이나 한국어 특화 LLM도 포함하여 클라우드 서버 혹은 서드파티 API 호출 방식 대부분이 암호화·접근통제, 저장 주기 관리 등 일차 방어를 적용하지만, 랜섬웨어·내부자 접근·서버 해킹 등 고도화된 해킹 위협에는 완벽한 방패가 아니다.

둘째, 생성형 AI 출력물의 신뢰성과 정확성 역시 위협 요인으로 꼽힌다. 한-영, 한-중 등 수출 대상국 맞춤 번역, 자율 마케팅 카피, 경쟁사 분석보고 등 모든 자동화 산출물이 실제 계약 등 법적 효력이 수반되는 결정에 활용될 때 책임소재가 불투명해진다. 이미 2025년 말 미국, 유럽에서 AI 활용 비즈니스 서류를 둘러싼 법적 다툼, 컴플라이언스 위반 논란이 빈번히 발생하고 있다. 용인시 수출 중소기업의 경우 수출계약이나 인증서류가 AI 자동생성 문서에 기반할 때 실사의무와 법적 요건을 다시 점검해야 한다. 각 기업 및 지자체가 AI 중개 솔루션에만 의존하면, 오탐·과장·플래그 베이스 오류가 현실적 피해로 이어질 수 있다.

셋째로, 생성형 AI 플랫폼 자체의 공급망 보안 문제가 더욱 부각된다. 글로벌 AI API와 SaaS 기반 클라우드 서비스간 연동 시, 중요 데이터 이동 경로와 저장 위치의 불명확성이 광범위한 공격 표면을 유발할 수 있다. 2025년 발생한 일부 유럽·일본 사례처럼, 생성형 AI의 로깅 및 백엔드 DB설정이 허술한 경우 외부 침입자 혹은 내부 협력사가 대규모 데이터 셋을 유출하는 사고가 보고됐다. 중소 수출기업의 인프라 보안 수준은 여전히 취약한 편이기에, 용인시를 비롯한 광역지자체는 ‘AI 보안 가이드’를 구체적으로 제시하고, 데이터 취급에 관한 법·제도적 점검을 병행해야 한다.

위협에 대응하기 위해서는 첫째, 각 참여 기업의 AI 데이터 활용 정책 수립이 선결 과제다. 클라우드 접근·암호화, 기록 저장 주기, API 암호 관리, 민감정보 쉼표·마스킹 처리 등 보안 모듈을 우선적으로 적용해야 하며, 용인시는 자체 지원센터를 통해 표준화된 보안 점검 체크리스트와 교육 프로그램을 의무화하는 방안을 병행해야 한다. 둘째, AI 활용 범위와 수준에 따라 법적 책임, 문제 발생 시 처리 매뉴얼을 충분히 고지하고, AI 산출물의 검증 프로세스를 수작업과 병행해야 한다. 예를 들어, 수출계약 초안은 AI가 초벌 생성하더라도 인하우스 법률 전문가가 최종 확인하고, 최종 법적 효력에는 AI 운용 책임이 면책됨을 분명히 밝힐 필요가 있다. 끝으로, 지자체 차원에서 AI 플랫폼 사업자와의 서비스수준협약(SLA), 데이터 위치 지정, 시스템 로그 감시 체계 등 실질적 공급망 보안 감시 체계를 구축하는 노력이 필요하다.

현장의 인력 부족, 비용·효율 압박, 디지털 혁신 가속이란 세 가지 현실적 요구를 충족시킨다는 긍정적 효과가 있지만, 생성형 AI 활용의 내재적 위협 요소가 아직도 기초적인 데이터 거버넌스·보안 정책에 안착하지 못하고 있다. 빠른 도입만을 강조해선 안 되고, 견고한 운용-감시-피드백 체계가 수반되어야 국가·지역 산업 경쟁력 증진이라는 궁극의 목표에 실질적으로 기여할 수 있을 것이다. 용인시의 이번 정책은 분명 미래지향적인 진보이나, 보안 인식 고도화와 데이터 책임정책이 뒷받침되지 않는다면 기업들은 표면적인 혁신 뒤 또 다른 리스크를 떠안게 될 것이다.

— 윤세현 ([email protected])