데일리연합 (SNSJTV) 송동섭 기자 | 금융권은 인공지능(AI) 기술을 활용한 사기 방지 시스템 도입을 확대하고 있다. 은행·증권·보험사와 핀테크 기업들이 이상거래탐지, 신원확인(KYC) 자동화, 고객응대 자동화 등 AI 적용 사례를 늘리고 있는 점이 확인된다.

표면적으로 확인되는 변화는 탐지 고도화와 대응 속도 단축이다. 금융기관들은 머신러닝 기반의 이상거래 필터, 음성·영상 기반 인증 보안, 대화형 AI를 통한 상담 자동화를 통해 피해 징후 포착과 초동 대응을 강화하고 있다.

이 같은 변화의 배경에는 기술 발전과 범죄 수법의 진화가 동시에 존재한다. 대규모 데이터와 고성능 모델이 탐지 정확도를 높이는 반면, 범죄 조직은 합성신원, 딥페이크, 자동화된 피싱 등 AI를 도구로 삼아 공격을 고도화하고 있어 방어·공격의 기술 격차가 벌어지고 있다.

산업·정책적 요인도 작용한다. 금융회사들은 비용 절감과 고객경험 개선이라는 사업적 압박 속에서 AI 도입을 가속화하고 있고, 감독기관은 모델 리스크 관리와 개인정보 보호를 요구하는 가이드라인을 제시하면서 규제 프레임을 재정비하고 있다. 이 과정에서 규제의 범위와 실행 방식이 업권 간 대응 속도와 편차를 낳고 있다.

겉으로 드러나지 않는 이해관계와 구조적 충돌이 존재한다. 기술도입 주체 간에는 자체 개발을 원하는 전통금융과 외부 벤더에 의존하는 핀테크의 갈등이 발생한다. 또한 탐지 정확도를 높이는 과정에서 개인정보 활용 확대와 고객 불편, 오탐에 따른 보상 책임 문제가 충돌한다는 점이 지적된다.

이러한 변화는 소비자 보호, 시장경쟁, 공공정책 영역에 파장을 미칠 전망이다. 탐지 능력 향상은 단기적으로는 금융사기 피해를 줄일 수 있으나 과도한 차단은 정상 이용자의 금융 접근성을 저해하고 신용평가·대출 심사에서 불평등을 심화시킬 위험이 있다. 중소 금융회사와 핀테크는 기술 도입 비용과 인력 확보에서 상대적 열위에 놓인다.

향후 핵심 쟁점은 알고리즘의 설명가능성, 책임 소재, 표준화된 검증체계의 구축 여부다. 모델의 결정 과정을 추적·검증할 수 있는 거버넌스와 오탐·미탐 발생 시 보상·구제 절차, 제3자 감사 및 적합성 검증이 정책 이슈로 부각될 것으로 전망된다. 동시에 악성 행위자에 대한 기술적·국제적 공조도 중요해지고 있다.

정책적·산업적 개선 과제로는 표준화된 성능·안전성 평가 체계 도입, 위협정보 공유 플랫폼 구축, 금융권 대상의 AI 리스크 관리 의무화, 소비자 구제 장치 정비, 샌드박스와 같은 실증 환경 제공이 우선 제시된다. 마지막으로 금융회사 내부의 데이터 거버넌스 강화와 현장 인력의 재교육이 병행되어야 실효성 있는 사기 대응 체계가 자리잡을 것으로 보인다.