BNK금융, 그룹 공동 생성형 AI 플랫폼 구축 추진

BNK금융그룹이 그룹 전반에 적용 가능한 공동 생성형 AI 플랫폼 개발에 박차를 가한다. 주요 계열사 영업점, 내부 업무, 고객 서비스 등 다양한 현장 접점에 빠르게 생성형 AI를 도입하기 위한 목적이다. 이번 BNK금융의 행보는 국내 금융권에서 클라우드·AI 기반 업무 혁신이 심화되는 변화세와 맞물려 있다. 이미 신한, KB, 하나 등 주요 은행들이 IT 인프라 및 AI 역량 투자를 확대하며 내부 ‘AI 허브’, ‘챗GPT 연계’ 등 자체 솔루션을 경쟁적으로 선보이는 상황에서 BNK금융의 전략은 업계 내 후발 주자 이미지 탈피와 차세대 금융 경쟁력 확보가 핵심으로 비춰진다.

가장 큰 위협 요소는 금융권의 생성형 AI 플랫폼 도입이 개인정보, 계정정보, 업무 로직 등 민감정보 취급이 빈번한 특성상 IT 보안 리스크와 난이도가 비약적으로 높아진다는 점이다. 미국, 유럽 등지에서 이미 금융거래 챗봇이나 AI 대화형 인터페이스가 예상치 못한 데이터 누출, 주주-고객 신뢰 위기를 초래한 사례가 적지 않다. BNK금융 사례 역시 AI 기반 플랫폼 구축이 보안 아키텍처 재정비, 내부 데이터 거버넌스, 운영상 사고 대응체계 고도화 등 선결 과제에 직면하게 됨을 시사한다. 현재까지 공개된 BNK금융의 전략을 보면, 자체 전담조직 신설 및 클라우드 보안 역량 강화에 초점이 맞춰져 있으나, 실제 금융업 데이터 처리 현실은 훨씬 복잡하다. 단순히 챗봇 솔루션 적용을 넘어, 계열사별 이기종 업무 환경과 오픈뱅킹 API 연동, 기존 IT 인프라와 신뢰성 높은 분산처리 체계 구축 등 다층적 난제가 뒤따른다.

정보보안 관점에서는 생성형 AI 플랫폼의 데이터 흐름 가시성 확보와 비식별화, 접근통제 강화 등 ‘제로 트러스트(Zero Trust)’ 모델 채택이 향후 의무적 조치로 요구될 가능성이 높다. 특히 조직 별로 AI 주입 데이터셋의 관리 책임 논의, 외부 LLM(대형언어모델) API 연동 시 법적·기술적 준수 검증, 완전 폐쇄망에서의 AI 기능 한계 등을 투명하게 공개하는 세부 정책 수립이 실질적 위험 억제에 도움이 된다. 최근 국내외 보안업계 종사자들은 글로벌 금융권의 AI 사고 분석에서 ‘운영직원 피싱’ 및 ‘프롬프트 인젝션(의도된 명령우회)’ 등 신종 위협이 각광받고 있음을 강조한다. BNK금융 역시 내부융합형 위협 모의훈련 체계를 구체적으로 설계해야 할 시점이다.

또 다른 변수로는 적절한 AI 품질 관리와 업무 적용 성과 검증 체계의 부상이다. 금융사 AI 플랫폼은 빈번한 법·규제 변경, 신용정보원 등 외부기관 연동, 금융거래 기록 보관의무 등 타 산업군 대비 준수해야 할 출력데이터 규정이 더 까다롭다. 생성형 AI 특유의 응답비일관성, 홀루시네이션(허위정보 생성), 정책 불일치 등 리스크는 내부 데이터 품질 관리와 연결돼 심각한 이해상충으로 비화될 소지가 있다. BNK금융이 신규 AI 플랫폼 도입 후 발생 가능한 오작동, 정책오남용, 신속 보안패치 불가 등 잠재적 사고에 대비한 가이드라인을 내놓지 않으면, 대규모 고객 불신 사태로 이어질 가능성도 무시할 수 없다. 한국인터넷진흥원 및 금감원 지침 변화도 실시간 모니터링해야 한다.

해외 주요은행의 사례를 보면, 생성형 AI 도입에 앞서 사전 모의사고 훈련 및 원천데이터 식별·익명화 자동화, API 보안점검, AI 내부 로깅체계 준수의 단계별 실시가 필수로 자리잡았다. BNK금융이 외부 클라우드·AI 서비스사업자와 협력 또는 자체 기술투자 병행 시, 다국적 규정 충돌, 데이터 국적문제(Data sovereignty) 등 글로벌 컴플라이언스도 병행 체크해야 한다. 생성형 AI 도입의 효과(탈반복 업무 프로세스, 맞춤형 고객 FAQ 등)는 분명 긍정적이지만, 보안·운영·법제 삼각 검증구조 설계 없인 금융권 특수성을 감당해내기 어렵다.

한편, 향후 BNK금융의 AI 플랫폼 추진 방향은 빠른 혁신성과 신뢰성 동시 확보 여부, 현장 실무단의 정보보호 내재화, 피해 발생 시 모범적 리스크 대응체계 마련으로 집약된다. 각 계열사, 하청 IT운영사, 외주 파트너와의 역할구분 및 보안책임 명확화 없이 단기간에 시스템 오픈만 서두르는 방식은 피해야 한다. 현업 부서와 IT보안실 간 실시간 협업, 금융AI 인재양성, 컴플라이언스 내재화가 동반되어야 위험부담을 최소화할 수 있다.

BNK금융의 생성형 AI 플랫폼 구축 시도가 시장 내 혁신 성과로 이어질지, 혹은 또 다른 보안 사고의 진원지가 될지는 이후 구체적 시스템 설계, 내부통제 및 사고대응의 연속성에서 답이 나올 전망이다. 국내외 유사 금융권 사례와의 데이터·보안 관리 방식 비교, 현장 실효 중심 가이드라인 도출이 향후 업계 트렌드의 바로미터가 될 것으로 예상된다.

— 윤세현 ([email protected])