투명한 평가 지침 고객의 질문에 정확하게 답하고, 의심스러운 거래를 실시간으로 감지하며, 방대한 금융 정보를 요약해 제공하는 시스템. 얼마 전까지만 해도 이러한 기능은 각기 다른 프로그램과 수작업에 의존해야 했지만, 이제 하나의 인공지능이 모두 처리할 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 생성형 AI 기술은 금융 현장에서 실제 업무로 빠르게 확산되고 있으며, 금융사들은 그 가능성을 실현하기 위한 준비에 속도를 내고 있습니다.​ 특히 국내 주요 금융그룹은 그룹 단위의 AI 플랫폼을 구축해 챗봇, 상담지원봇, 대화형 검색 시스템 등 다양한 형태로 AI를 업무에 적용하고 있습니다. 이는 업무 효율을 높이고 고객 서비스 품질을 개선하는 동시에, 미래 금융 서비스의 방향을 실험하는 중요한 과정이기도 합니다.​ 하지만 생성형 AI의 도입이 확산될수록 해결해야 할 과제 또한 명확해지고 투명한 평가 지침 있습니다. AI가 다루는 정보는 고객의 계좌, 소득, 신용 등 고위험 개인정보가 대부분이기 때문에, 정보 보호와 보안 체계를 철저히 갖추지 않으면 기술 도입 자체가 위협 요소가 될 수 있습니다. 또한, AI가 생성한 결과물의 신뢰성과 공정성을 검증하는 절차 없이 기술을 도입할 경우, 잘못된 판단이나 편향된 정보로 인해 고객 피해와 금융사고로 이어질 수 있다는 점도 간과할 수 없습니다.​ 이러한 상황에서 금융위원회는 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 금융 AI 생태계 조성을 위해 ‘금융 특화 한글 말뭉치’를 구축하고 시범 제공을 시작했습니다. 이 말뭉치는 국내 금융 환경에 최적화된 AI 모델 학습을 지원하며, 금융사들이 생성형 AI를 보다 책임감 있게 도입하고 운영할 수 있도록 돕는 핵심 기반으로 자리잡고 있습니다. 금융 투명한 평가 지침 특화 한글 말뭉치의 역할과 구조 금융위원회가 2025년 3월부터 시범 제공을 시작한 ‘금융 특화 한글 말뭉치’는, 생성형 AI가 금융 업무에 실질적으로 활용되기 위해 반드시 필요한 기반 데이터입니다. 지금까지 국내 금융사들이 사용해온 AI 모델은 대부분 해외 상용 AI나 오픈소스를 기반으로 하였기 때문에, 한국어 금융 용어나 국내 법규에 대한 이해도가 낮고, 금융 환경에 맞는 정교한 응답을 생성하기 어려웠습니다. 금융 특화 한글 말뭉치는 이러한 한계를 해결하기 위해 기획된 데이터 인프라이며, 국내 금융 산업에 특화된 AI 서비스 개발을 가능하게 만듭니다. 이번에 제공되는 말뭉치는 총 12,600건, 약 45GB 규모로, 사용 목적에 따라 세 가지 유형으로 구성되어 있습니다.​ 첫째는 사전학습용 말뭉치입니다. 금융감독원, 은행연합회, 금융연수원 등의 금융용어 사전과 교육자료를 활용해 투명한 평가 지침 금융 분야의 기본 개념과 제도를 학습할 수 있도록 구성돼 있습니다. 이는 AI 모델의 금융 전문지식 수준을 높이는 데 활용됩니다.​ 둘째는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)용 말뭉치입니다. AI가 외부의 최신 정보를 참조하여 보다 정확한 응답을 생성할 수 있도록 설계된 데이터로, 금융소비자보호법, 전자금융거래법 등 관련 법령 조문과 해설 자료가 포함돼 있습니다. 이를 통해 AI는 최신 개정 내용까지 반영된 응답을 제공할 수 있으며, 이는 특히 고객 응대나 정책 설명과 같은 업무에서 정확성과 신뢰성을 확보하는 데 중요합니다.​ 셋째는 평가지원용 말뭉치입니다. 이는 AI의 성능, 추론 능력, 윤리적 편향 등을 테스트하고 검증하는 데 활용됩니다. 생성형 AI가 사실이 아닌 정보를 만들어내는 '환각(hallucination)'현상이나, 특정 성별이나 계층에 편향된 판단을 내리는 문제를 투명한 평가 지침 사전에 방지하고, AI 모델이 공정하고 안정적으로 작동하는지 확인하는 기준을 제공합니다.​ 이러한 구조적 말뭉치 제공은 금융사가 보다 정교하고 책임 있는 방식으로 생성형 AI를 활용할 수 있도록 돕는 설계로 평가받고 있습니다. 해외 금융권의 대응과 시사점​ 금융 분야에서 생성형 AI 도입은 비단 국내만의 흐름이 아닙니다. 미국, 유럽, 영국, 일본, 싱가포르 등 주요국에서도 AI를 적극적으로 활용하면서 동시에 감독 체계 강화와 가이드라인 정비를 병행하고 있습니다. 각국의 대응 방식은 조금씩 다르지만, 공통적으로 AI 기술을 기존 금융 규제의 틀 안에서 통제하고, 필요시 특화된 지침을 마련하는 ‘기술 중립적 접근’을 기본으로 하고 있습니다. 예를 들어, 미국의 경우 상품선물거래위원회(Commodity Futures Trading Commission, CFTC)는 AI 도입 시 준수해야 할 규제를 명확히 안내하고 있으며, 투명한 평가 지침 영국의 금융행위감독청(Financial Conduct Authority, FCA)은 AI 관련 연구와 가이드라인 개발을 위해 전담 조직인 ‘AI Lab’을 운영하고 있습니다. 유럽증권시장감독청(European Securities and Markets Authority, ESMA)은 AI 활용이 기존 금융규제(MiFID II)와 충돌하지 않도록 초기 지침을 발표하고 조화로운 적용을 유도하고 있습니다.​ 이 외에도 홍콩, 일본, 캐나다, 싱가포르 등은 금융기관이 AI를 안전하게 도입할 수 있도록 구체적인 원칙과 규범을 제시하고 있으며, 일부 국가는 고위험 AI 시스템에 대해 별도의 허가제나 평가 제도를 마련해 운영하고 있습니다.​ 해외 사례에서 주목할 점은, 기술 도입을 저지하기보다는 ‘어떻게 안전하게 도입할 수 있을 것인가’에 초점을 맞추고 있다는 점입니다. 이는 한국 금융 당국이 금융 특화 말뭉치 제공과 같은 지원 정책을 병행하며 ‘책임 있는 AI 활용 환경’ 투명한 평가 지침 조성을 지향하는 방향성과도 일맥상통합니다.​ 해외 감독 사례는 국내 금융산업이 나아가야 할 제도적 방향성을 제시하는 동시에, 데이터 품질, 투명한 모델 운영, 그리고 AI 윤리 문제에 대한 사전적 대응의 필요성을 강조하고 있습니다. 결국 AI 도입의 성공 여부는 기술력뿐 아니라, 이를 수용할 수 있는 법·제도적 기반과 신뢰할 수 있는 데이터 인프라가 뒷받침될 때 완성될 수 있습니다. 금융 AI가 신뢰를 얻기 위해 필요한 것​ 생성형 AI가 금융 업무에 깊숙이 들어오고 있는 지금, 중요한 것은 ‘도입 여부’가 아니라 ‘어떻게 도입할 것인가’입니다. 기술의 가능성만큼이나 그 책임도 커지고 있으며, 금융사들이 마주한 현실은 단순한 자동화를 넘어선 전략적 전환입니다.​ AI가 금융 현장에서 진정한 역할을 하려면, 그 바탕에는 정확한 데이터, 명확한 기준, 투명한 평가 지침 신뢰할 수 있는 구조가 있어야 합니다. 이 과정에서 검증된 기술 파트너의 역할은 더욱 중요해지고 있습니다.​ SK AX는 최근 신한은행의 생성형 AI 플랫폼 구축 프로젝트를 수주하며, 금융 산업의 특수성과 요구사항을 깊이 이해하고 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서의 역할을 입증하고 있습니다.​ 앞으로 금융 AI가 혁신이 아닌 신뢰로 받아들여지기 위해서는, 기술뿐 아니라 이를 안전하게 실현할 수 있는 구조와 협력 체계가 함께 갖춰져야 합니다. SK AX는 그 변화의 흐름 속에서 금융 AI 생태계를 함께 만들어가는 조력자가 되겠습니다. AX 컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지 Global Top 10 AX Service Company｜SK AX​