“금융권, AI 통제 리스크 급부상,AI 콘트롤타워 필요” 김용준 시메이션 대표
1. 먼저 이 제목의 뜻부터
“금융권, AI 통제 리스크 급부상…AI 콘트롤타워 필요”
한 문장으로 바꾸면:
금융회사가 AI를 많이 도입하는 것보다 더 중요한 문제가 ‘AI가 잘못했을 때 누가 발견하고, 누가 막고, 누가 책임질 것인가’라는 것이다.
입니다.
특히 2026년 들어 문제가 더 커지는 이유는 AI가 단순한 챗봇 수준을 넘어 AI 에이전트(Agentic AI) 단계로 넘어가고 있기 때문입니다.
기존 생성형 AI는 대략
사람 → AI에게 질문 → AI가 답변 → 사람이 실행
이었다면,
AI 에이전트는
사람 → AI에게 목표 부여 → AI가 여러 시스템 조회 → 판단 → 업무 실행
으로 발전합니다.
그러면 위험의 성격 자체가 달라집니다.
예를 들어 은행에서 AI에게
“이 고객의 대출 연장 가능성을 검토해줘.”
라고 시켰다고 해보겠습니다.
AI가 단순히 직원에게 정보를 보여주는 것이라면 위험이 상대적으로 작습니다.
그런데 AI가
- 고객정보 조회
- 신용정보 조회
- 거래내역 분석
- 내부 규정 확인
- 심사 결과 작성
- 담당자에게 승인 요청
- 시스템에 결과 입력
까지 한다면 이야기가 완전히 달라집니다.
AI가 하나의 ‘업무 수행 주체’에 가까워지는 것이기 때문입니다.
그래서 이제 금융권의 질문은
“AI를 도입할 것인가?”
에서
“AI에게 어디까지 권한을 줄 것인가?”
로 바뀌고 있습니다.
최근 금융권에서도 AI의 오류·편향·민감정보 유출·잘못된 의사결정 및 책임 소재가 새로운 위험으로 부상하고 있다는 분석이 나오고 있습니다.
2. 김용준 대표는 어떤 사람인가?
김용준 대표는 시메이션이라는 AI·자동화 소프트웨어 기업을 이끌고 있는 인물입니다.
시메이션은 2015년 설립됐으며, RPA와 AI-OCR, LLM, RAG 등을 연결하는 초자동화(Hyper Automation) 영역을 주요 사업으로 하고 있습니다.
대표 제품군으로는 CheckMATE가 있습니다.
과거에는 RPA가 중심이었다면 지금은
RPA → AI-OCR → RAG → LLM → AI Agent
쪽으로 영역이 확장되고 있다고 볼 수 있습니다.
김 대표는 과거부터 금융 IT 자동화와 RPA 거버넌스 등에 대해 이야기해왔습니다. 2021년 금융IT 콘퍼런스에서도 그의 발표 주제가 ‘RPA Governance와 Hyper Automation’이었습니다.
그리고 2024년 금융 초자동화 컨퍼런스에서는 AI 에이전트를 효과적으로 구현하려면 신뢰할 수 있는 데이터, RAG 검색 결과의 신뢰성 검증, LLM 결과 검증, 오류 처리, 시스템 간 처리속도 최적화 등이 필요하다고 강조했습니다.
즉, 이번 주장은 갑자기 나온 이야기가 아니라,
RPA → 초자동화 → 생성형 AI → AI Agent → AI 통제
라는 흐름에서 나온 것으로 이해하는 게 좋습니다.
3. 왜 금융권에서 AI 통제가 특히 중요한가?
AI가 편의점 업무를 자동화하는 것과 은행 업무를 자동화하는 것은 위험의 수준이 다릅니다.
금융회사는 AI가 다루는 데이터가 매우 민감합니다.
예를 들어:
- 주민등록 관련 정보
- 계좌정보
- 거래내역
- 소득정보
- 신용정보
- 대출정보
- 투자정보
- 고객 상담정보
- 금융거래 패턴
등입니다.
여기에 AI가 잘못된 판단을 내리면 단순히 “챗봇이 틀린 답을 했다”로 끝나지 않습니다.
돈이 움직일 수 있습니다.
또는
대출이 거절될 수 있습니다.
이상거래가 정상거래로 판단될 수도 있습니다.
고객 개인정보가 외부 AI로 넘어갈 수도 있습니다.
그래서 금융권 AI 리스크는 크게 다음처럼 볼 수 있습니다.
| 위험 | 예시 |
| 정확성 | AI가 잘못된 정보를 생성 |
| 환각 | 존재하지 않는 규정·정보를 만들어냄 |
| 편향 | 특정 고객군에 불리한 판단 |
| 개인정보 | 민감정보가 외부 모델로 유출 |
| 보안 | AI를 통한 새로운 공격 경로 |
| 권한 | AI가 필요 이상으로 시스템에 접근 |
| 책임 | 사고 발생 시 책임자가 불분명 |
| 추적성 | AI가 왜 그런 결정을 했는지 확인 어려움 |
| 규제 | 금융 관련 법규·내규 위반 |
| 운영 | 모델 변경 후 성능이 갑자기 떨어짐 |
실제로 Deloitte도 금융권 AI 내부통제에서 설명가능성, 데이터 편향, 환각·정보유출, 모델 성능 저하 등을 주요 신규 리스크로 지적합니다.
4. 특히 무서운 것이 ‘AI 에이전트’입니다
여기서 가장 중요한 부분입니다.
일반 AI
예를 들어 직원이 AI에게:
“최근 금융시장 동향을 요약해줘.”
라고 합니다.
AI가 틀린 내용을 써도 직원이 검토하면 됩니다.
즉,
AI → 정보 제공
입니다.
AI 에이전트
그런데 AI에게
“이번 달 연체 가능성이 높은 고객을 찾아서 관련 부서에 조치 요청까지 해.”
라고 한다면?
AI가
데이터 조회 → 분석 → 판단 → 실행
을 할 수 있습니다.
이 순간부터 AI는 단순한 도구가 아니라 업무 프로세스의 일부가 됩니다.
더 발전하면
“이상거래가 의심되는 거래를 찾아서 위험등급을 평가하고, 필요한 경우 거래를 제한한 뒤 담당자에게 보고해.”
라는 업무도 가능해질 수 있습니다.
그러면 반드시 질문해야 합니다.
“AI가 어디까지 할 수 있나?”
그리고 더 중요하게:
“AI가 하면 안 되는 일은 무엇인가?”
입니다.
5. 그래서 ‘AI 콘트롤타워’가 필요하다는 것입니다
여기서 말하는 AI 콘트롤타워는 단순히 AI 담당 부서 하나 만들자는 의미로 이해하면 부족합니다.
핵심은 회사 전체 AI를 한 곳에서 관리할 수 있는 거버넌스 체계입니다.
금융위원회가 2026년 6월 시행한 금융분야 AI 가이드라인에서도 바로 이 부분을 강조합니다.
가이드라인의 첫 번째 원칙이 거버넌스이고, CEO를 포함한 경영진이 AI 개발·활용에 관심을 갖고 역할과 책임을 나누며 의사결정기구·전담조직·내규 등을 마련하도록 하고 있습니다.
즉 정부 차원에서도
“AI는 IT부서만의 일이 아니다.”
라는 방향으로 가고 있는 겁니다.
6. AI 콘트롤타워가 해야 할 일
제가 실무적으로 나누면 최소한 7가지입니다.
① 우리 회사에서 AI가 어디에 쓰이고 있는지 파악
가장 먼저 필요한 것은 AI 인벤토리입니다.
예를 들어 금융회사 내부에 AI가 100개 있다고 해보겠습니다.
그런데 IT부서는 50개만 알고 있고,
각 부서가 ChatGPT·Claude·Copilot·사내 LLM 등을 따로 사용하고 있다면?
회사 입장에서는 AI가 몇 개 돌아가는지조차 모르는 상태가 됩니다.
그래서
“어떤 AI가 어디에서 무엇을 하고 있는가?”
를 전부 등록해야 합니다.
7. AI마다 위험등급을 매겨야 합니다
모든 AI를 똑같이 관리할 필요는 없습니다.
예를 들어:
Level 1 — 단순 업무
회의록 요약
→ 위험 낮음
Level 2 — 내부 분석
내부 데이터를 이용한 보고서 작성
→ 중간 위험
Level 3 — 고객 영향
대출 심사 보조
→ 높은 위험
Level 4 — 금융 의사결정
신용평가, 이상거래 판단
→ 매우 높은 위험
Level 5 — 자율 실행
AI가 금융시스템에 직접 명령을 실행
→ 최고 위험
이렇게 등급을 나누면 위험이 큰 AI일수록 통제를 강하게 적용할 수 있습니다.
8. 두 번째 핵심은 ‘AI에게 권한을 어디까지 줄 것인가’
이게 앞으로 굉장히 중요한 문제가 됩니다.
예를 들어 AI에게
읽기 권한
만 줄 수도 있고,
분석 권한
을 줄 수도 있고,
추천 권한
을 줄 수도 있습니다.
그런데
실행 권한
을 주는 순간 위험이 크게 증가합니다.
예를 들어:
AI가 대출을 추천한다.
와
AI가 대출을 승인한다.
는 완전히 다른 문제입니다.
전자는 사람이 최종 판단하지만,
후자는 AI가 금융 의사결정에 직접 영향을 미칩니다.
그래서 금융 AI의 기본 구조는 당분간
AI 추천 → 사람 검토 → 사람 승인 → 시스템 실행
형태가 중요합니다.
실제로 금융위원회의 2026년 금융분야 AI 가이드라인도 AI를 현재 단계에서는 업무의 보조수단으로 보고, 최종 의사결정과 책임은 임직원이 수행하도록 하는 인적 개입 원칙을 제시합니다.
9. 세 번째는 ‘AI가 무엇을 했는지 기록하는 것’
이것을 AI 감사 추적성(Audit Trail)이라고 생각하면 쉽습니다.
예를 들어 AI가 대출심사에 관여했다면 나중에 다음을 확인할 수 있어야 합니다.
어떤 모델을 사용했는가?
어떤 데이터를 사용했는가?
어떤 프롬프트를 받았는가?
어떤 결과를 냈는가?
어떤 규칙을 적용했는가?
사람이 결과를 수정했는가?
최종적으로 누가 승인했는가?
이 기록이 없으면 사고가 발생했을 때 굉장히 곤란합니다.
10. 네 번째는 ‘AI가 틀렸을 때 자동으로 멈추게 하는 것’
이것이 AI 통제에서 아주 중요합니다.
예를 들어 AI가 평소와 전혀 다른 판단을 내렸다면,
AI → 그대로 실행
시키는 것이 아니라,
AI → 이상징후 탐지 → 실행 중지 → 사람에게 알림
으로 만들어야 합니다.
쉽게 말하면 AI에도 브레이크가 있어야 합니다.
예를 들어:
- 평소와 다른 금액
- 비정상적인 고객 패턴
- 모델 신뢰도 급락
- 정책 위반 가능성
- 개인정보 포함
- 허용되지 않은 시스템 접근
- AI가 근거를 제시하지 못하는 경우
등을 감지하면 자동으로 사람이 개입하게 만드는 겁니다.
11. 다섯 번째는 AI 자체를 지속적으로 검사하는 것
AI는 한번 개발했다고 끝나는 시스템이 아닙니다.
예를 들어 오늘은 정확도가 95%였는데,
데이터 환경이 바뀌면서 6개월 후 80%가 될 수도 있습니다.
이를 모델 드리프트(Model Drift)라고 합니다.
따라서 AI 콘트롤타워는 지속적으로
정확도
오류율
편향
환각률
보안취약점
데이터 품질
사용량
등을 모니터링해야 합니다.
12. 여섯 번째는 AI 공급망 관리입니다
금융회사가 모든 AI를 직접 개발하지 않습니다.
외부 업체의
- LLM
- AI Agent
- OCR
- RAG
- 클라우드
- API
- AI 솔루션
을 사용할 가능성이 큽니다.
그러면 새로운 문제가 생깁니다.
“우리 회사 AI가 아니라 외부 AI에서 사고가 나면 누가 책임지는가?”
입니다.
따라서 AI 공급업체도
보안 → 데이터 처리 → 모델 성능 → 변경관리 → 장애 대응 → 계약상 책임
등을 평가해야 합니다.
13. 일곱 번째는 ‘AI 사고 대응 체계’
예를 들어 이런 사고가 발생했다고 해봅시다.
AI 에이전트가 잘못된 판단을 해서 고객 1만 명에게 잘못된 안내를 보냈습니다.
그럼 누가 움직여야 할까요?
IT?
준법?
보안?
리스크관리?
개인정보보호?
현업?
CEO?
이게 명확하지 않으면 사고 대응이 늦어집니다.
그래서 AI 콘트롤타워가 필요하다는 논리가 나오는 겁니다.
14. 사실 금융당국의 방향과도 상당히 일치합니다
중요한 점입니다.
이것이 단순히 김용준 대표 개인의 주장만은 아닙니다.
금융위원회는 2026년 6월 금융분야 AI 가이드라인을 시행하면서 다음과 같은 7대 원칙을 제시했습니다.
- 거버넌스
- 합법성
- 보조수단성
- 신뢰성
- 금융안정성
- 신의성실
- 보안성
입니다.
특히 거버넌스에서는 최고경영진의 역할과 책임 분담, 의사결정기구와 전담조직, 내부 규정 등을 강조합니다.
즉,
AI를 도입하는 기술 문제
에서
AI를 기업 차원에서 관리하는 거버넌스 문제
로 정책의 관심이 이동하고 있는 것입니다.
15. 그런데 왜 ‘콘트롤타워’라는 표현이 중요한가?
기존 금융회사의 조직을 생각해보겠습니다.
AI를 도입하면 여러 부서가 따로 움직일 가능성이 높습니다.
IT부서
→ AI 시스템 개발
현업부서
→ AI 활용
정보보안
→ 보안 검토
준법감시
→ 규제 검토
리스크관리
→ 위험 평가
개인정보보호
→ 개인정보 검토
문제는 이것들이 각각 움직이면 전체 AI 위험을 보는 사람이 없어질 수 있다는 것입니다.
그래서 AI 콘트롤타워는 이들을 연결해야 합니다.
예를 들면:
CEO/경영진
↓
AI Governance Committee
↓
AI Control Tower
↓
- AI 전략
- AI 인벤토리
- AI 위험등급
- 모델 관리
- 데이터 관리
- 보안
- 개인정보
- 준법
- 감사
- AI Agent 권한관리
이런 구조입니다.
16. 특히 AI Agent 시대에는 더 중요합니다
최근 금융권에서 논의되는 핵심 문제가 바로 이것입니다.
AI가 판단만 하는 것이 아니라 행동하기 시작한다는 것.
실제로 2026년 금융 관련 논의에서도 AI 에이전트가 판단과 실행을 대신하는 시대의 최대 리스크로 책임 공백이 거론되고 있습니다.
예를 들어:
AI가 고객의 신용도를 평가했다.
까지만 하면 책임 구조가 비교적 명확합니다.
그런데
AI가 고객 데이터를 수집하고 → 평가하고 → 금융상품을 추천하고 → 계약서 작성하고 → 시스템에 입력하고 → 고객에게 통보했다.
라면,
AI가 어디까지 책임을 져야 하는가?
라는 문제가 생깁니다.
물론 법적으로 AI가 책임지는 것은 아닙니다.
결국
회사와 사람에게 책임이 돌아옵니다.
그래서 AI가 무엇을 했는지 기록하고 권한을 통제하는 것이 중요해집니다.
17. 김용준 대표의 시각에서 보면 더 흥미로운 부분
시메이션의 기존 사업이 RPA·업무자동화였다는 점이 중요합니다.
RPA 시대에는
“사람이 하던 일을 로봇이 대신한다.”
가 핵심이었습니다.
예:
사람
→ 엑셀 열기
→ 데이터 복사
→ 시스템 입력
→ 보고서 작성
→ 이메일 발송
이것을 RPA가 대신합니다.
그런데 AI Agent 시대에는
“사람이 무엇을 해야 하는지 판단하는 과정까지 AI가 일부 담당한다.”
로 넘어갑니다.
즉 자동화의 단계가
Automation
↓
Intelligent Automation
↓
Hyper Automation
↓
AI Agent
로 발전합니다.
시메이션도 RPA·AI-OCR·LLM·RAG를 연결한 초자동화와 AI Agent를 사업 영역으로 설명하고 있습니다.
그러므로 김 대표가 AI 통제를 이야기하는 것은 AI를 하지 말자는 주장이 아니라, AI가 금융업무 안으로 깊숙이 들어갈수록 자동화 자체에 통제장치를 내장해야 한다는 관점으로 이해하는 것이 적절합니다.
18. 실제 금융회사라면 어떻게 구축해야 할까?
제가 금융회사 CIO/CISO 관점에서 설계한다면 다음과 같이 갑니다.
1단계 — AI 전수조사
현재 사용 중인 모든 AI를 찾습니다.
↓
2단계 — AI 등록제
AI마다 담당자를 지정합니다.
↓
3단계 — 위험등급 지정
저위험 / 중위험 / 고위험 / 초고위험
↓
4단계 — 권한관리
AI가 접근할 수 있는 데이터와 시스템을 제한합니다.
↓
5단계 — Human-in-the-loop
중요한 금융 의사결정에는 사람의 승인을 넣습니다.
↓
6단계 — 로그/증적
AI의 입력·출력·행동·승인 과정을 기록합니다.
↓
7단계 — 실시간 모니터링
AI 오류와 이상행동을 탐지합니다.
↓
8단계 — AI 사고 대응
문제가 발생하면 즉시 중단·격리할 수 있게 합니다.
↓
9단계 — 정기검증
모델 성능과 편향, 보안 등을 다시 평가합니다.
↓
10단계 — 경영진 보고
AI 리스크 현황을 CEO·이사회까지 보고합니다.
19. 가장 중요한 개념: ‘AI도 직원처럼 관리해야 한다’
이렇게 생각하면 이해가 아주 쉽습니다.
회사에 새로운 직원이 입사하면:
신원 확인
→ 직무 부여
→ 권한 부여
→ 교육
→ 업무 수행
→ 감사
→ 퇴사 시 권한 회수
를 합니다.
AI Agent도 비슷해야 합니다.
AI Agent 입사
등록
직무
무엇을 할 수 있는가?
권한
어떤 데이터·시스템에 접근할 수 있는가?
교육
어떤 규칙과 데이터를 사용할 것인가?
업무
어떤 업무를 수행하는가?
모니터링
무슨 행동을 하는가?
감사
왜 그렇게 행동했는가?
퇴사
더 이상 사용하지 않을 때 권한을 완전히 회수했는가?
이런 AI Agent Identity & Access Management 개념이 앞으로 굉장히 중요해질 가능성이 높습니다.
20. 그리고 여기서 ‘책임’ 문제가 등장합니다
가장 중요한 질문입니다.
AI가 잘못했을 때
“AI가 그렇게 판단했습니다.”
라고 할 수는 없습니다.
금융회사 입장에서는 결국
누가 AI를 만들었나?
누가 승인했나?
누가 운영했나?
누가 권한을 줬나?
누가 결과를 검토했나?
를 찾아야 합니다.
그래서 AI 거버넌스의 핵심은 결국
AI에게 책임을 주는 것이 아니라, AI를 사용하는 조직의 책임을 명확하게 만드는 것
이라고 볼 수 있습니다.
21. 그래서 ‘AI 통제’는 AI를 느리게 만드는 것인가?
꼭 그렇지는 않습니다.
오히려 잘 설계하면 반대입니다.
통제체계가 없으면 매번
“이 AI 써도 되나요?”
“이 데이터 넣어도 되나요?”
“이 모델 사용해도 되나요?”
를 부서별로 검토해야 합니다.
하지만 AI 콘트롤타워가
표준 AI 승인절차
표준 보안검사
표준 위험등급
표준 로그
표준 권한관리
를 만들어 놓으면 새로운 AI를 도입하는 속도가 빨라질 수 있습니다.
즉,
통제 = 혁신의 반대
가 아니라
좋은 통제 = AI 확산을 가능하게 만드는 기반시설
이라는 관점입니다.
22. 지금 금융권에서 이 문제가 특히 중요한 이유
2026년 금융권의 AI 논의는 이미 상당히 빠르게 발전했습니다.
금융당국은 금융분야 AI 가이드라인과 함께 AI 위험관리 프레임워크 및 AI 보안 안내서를 배포하는 방향으로 체계를 구체화했습니다.
동시에 금융회사들은 생성형 AI뿐 아니라 AI Agent까지 도입하려 하고 있습니다.
그래서 산업의 관심이
AI 도입
→ AI 활용
→ AI 운영
→ AI 통제
→ AI 책임
순서로 이동하고 있다고 보면 됩니다.
최근 금융권 AX·컴플라이언스 논의에서도 AI 거버넌스, AML, FDS, 금융보안, 금융소비자 보호가 함께 논의되고 있으며, 김용준 대표 역시 금융 IT 개발 리스크 대응을 위한 AI 에이전트 전략을 발표 주제로 다루고 있습니다.
23. 이 기사의 진짜 핵심을 한 문장으로 정리하면
“AI를 많이 쓰는 금융회사가 이기는 것이 아니라, AI를 안전하게 통제하면서 많이 쓸 수 있는 금융회사가 경쟁력을 갖게 된다.”
입니다.
그리고 김용준 대표가 말하는 AI 콘트롤타워의 핵심은 단순한 조직 신설이 아니라,
회사 안에 존재하는 모든 AI를 발견하고 → 위험을 평가하고 → 권한을 통제하고 → 행동을 기록하고 → 이상행동을 감시하고 → 문제가 생기면 중단하고 → 최종적으로 책임질 사람을 명확히 하는 전사 AI 거버넌스 체계
라고 이해하면 됩니다.
24. 앞으로 특히 주목해야 할 5가지
앞으로 금융권 AI를 볼 때 저는 다음 5가지를 가장 중요하게 보겠습니다.
① AI Agent 권한관리
AI에게 어디까지 시스템 접근권을 줄 것인가?
② AI 행동 로그
AI가 어떤 판단과 행동을 했는지 증거를 남길 수 있는가?
③ Human-in-the-loop
중요한 금융 의사결정에 사람이 반드시 개입하는가?
④ AI Risk Dashboard
CEO/CRO/CISO가 회사 전체 AI 위험을 한눈에 볼 수 있는가?
⑤ AI 사고 대응
AI가 이상행동을 했을 때 즉시 중단할 수 있는가?
이 다섯 가지가 앞으로 금융권 AI 거버넌스의 핵심 경쟁력이 될 가능성이 높습니다.
참고로 시메이션 자체도 상당히 흥미로운 회사입니다
시메이션은 2015년 설립된 응용 소프트웨어 기업으로, RPA와 AI-OCR, LLM/RAG 등을 연계한 초자동화 솔루션을 개발하고 있습니다.
김용준 대표는 과거부터 RPA와 AI 자동화 분야에서 활동했고, **『CheckMATE로 알아보는 RPA의 가능성과 미래』**라는 책도 집필했습니다. 이 책에서도 RPA와 AI의 결합, AI 기술 발전에 따른 자동화의 미래 등을 다룹니다.
따라서 이번 “금융권 AI 통제 리스크 → AI 콘트롤타워”라는 주장은 시메이션이 그동안 해온 RPA·초자동화 사업이 AI Agent 시대로 넘어가면서 자연스럽게 ‘자동화의 통제’ 문제로 확장된 것으로 보면 이해가 훨씬 쉽습니다.