AI는 새로운 기회와 위험을 통해 금융 서비스를 재편할 것입니다.
끊임없이 진화하는 금융 서비스 분야에서 인공지능(AI)을 통합하면 획기적인 변화가 일어나 전례 없는 기회가 제공될 것입니다. AI는 최근에 혁신된 것은 아니지만 혁신적인 기술로서 자산 관리, 기업 은행 업무, 재산 관리, 리테일 은행 업무, 위험 관리, 법률, 규정 준수 등 다양한 분야로 확장될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 AI가 제공할 수 없는 엄청난 기회는 심각한 사이버보안 문제를 야기합니다.
이 기사에서는 금융 서비스 분야에서 AI 도입과 사이버 보안 간의 복잡한 관계를 살펴봅니다. 이 안내서는 업계 보고서, 컨퍼런스 토론, 실제 경험에서 얻은 통찰력을 바탕으로 사이버 보안 전문가에게 이러한 혁신적인 환경을 효과적으로 탐색하는 데 필요한 지식과 전략을 제공합니다.
아래에서 AI와 금융 서비스 사이버 보안의 결합에서 나타나는 복잡성, 과제, 기회에 대해 자세히 알아보세요.
금융 서비스에서 AI 혁명의 현재 상태
미래 지향적으로 맥킨지는 분석 결과 , 생성적 AI의 출현으로 인해 은행 부문에 엄청난 변화가 일어나 수익 흐름이 2.8%~4.7% 변화할 것으로 예측했습니다. 이는 연간 2,000억 달러에서 3,400억 달러에 달하는 엄청난 가치로 환산되며, 이는 AI가 전 세계 금융 기관에 얼마나 큰 잠재력을 가지고 있는지를 보여줍니다.
맥킨지의 통찰력을 반영하여 EY가 실시한 최근 설문 조사에서는 금융 서비스 업계 내에서 AI가 광범위하게 도입되고 있다는 사실이 강조되었습니다. 연구에 따르면, 업계 리더의 무려 99%가 이미 AI를 도입했거나 운영의 다양한 측면에 AI를 통합할 구체적인 계획을 가지고 있는 것으로 나타났습니다.
게다가 최근 금융 서비스 컨퍼런스에서 직접 관찰한 내용은 AI 도입에 영향을 미치는 현실적 요인에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 유명 투자 은행의 데이터 그룹 관리자의 관점에서 볼 때, 다양한 동료들로부터 새로운 AI 활용 사례 아이디어가 매주 쏟아져 나오는 것은 이 기술이 업계에 얼마나 빠른 속도로 침투하고 있는지를 보여주는 지표입니다. 그러나 AI와 관련된 본질적인 어려움 때문에 해당 기관이 신중한 입장을 취하면서 제안된 AI 활용 사례는 사실상 모두 기각되었습니다.
게다가 같은 컨퍼런스의 패널에 참석한 글로벌 금융 서비스 기관의 또 다른 관리자는 신중한 관점을 표명하며, 프로덕션용 클라이언트용 AI 애플리케이션을 출시하기 전에 AI 기술의 안전성과 신뢰성을 보장하는 것이 필수적이라고 강조했습니다. GenAI 기반 앱은 새로운 사용자 인터페이스를 도입하고, 타사 통합을 확대하며, 공격 표면을 엄청나게 늘리기 때문에 이러한 신중한 접근 방식은 사이버 보안과 위험 완화를 우선시하는 동시에 AI 도입에 대한 업계의 신중한 입장을 반영합니다.
새로운 AI 기회는 새로운 AI 위험을 가져온다
금융 서비스 분야에서 위험과 고객 경험 간의 균형을 유지하는 것은 지속적인 과제이며, AI의 등장으로 인해 이러한 섬세한 균형이 더욱 복잡해지고 있습니다. 거의 항상 신중하게 접근하는 업계에서 AI를 고객 대상 애플리케이션에 통합할 때 시장 출시 속도보다 실사를 우선시하는 것은 거의 확실합니다.
그럼에도 불구하고, 빠르게 변화하는 금융 서비스 분야에서는 "시간은 돈이다"라는 속담이 깊이 공감됩니다. 많은 이해관계자들은 AI 기반 고객 이니셔티브의 출시를 상당히 지연시키는 데 따른 기회 비용에 대해 의문을 제기하고 있을 것입니다. 맥킨지의 연구에 따르면 AI 관련 이니셔티브에서 수십억 달러의 증가 수익이 발생할 것으로 예측되며, 일부 기관에서 채택하고 있는 매우 신중한 접근 방식을 재평가하는 것이 현명할 수도 있음을 시사합니다.
그러나 잠재적인 수익 흐름의 매력 속에서도 사이버 보안과 사기 문제가 여전히 남아 있습니다. 금융 기관이 AI의 이점을 최대한 활용하려면 먼저 위험 관리팀의 우려를 해소할 수 있는 강력한 거버넌스 대책을 수립해야 합니다.
안전한 멀티클라우드 네트워크 보장: AI 기반 금융 서비스 기관에 필수
AI 시스템은 근본적으로 악의적인 행위자가 취약점을 악용하고 애플리케이션 및 API를 남용하여 민감한 데이터에 대한 무단 액세스를 목적으로 조직한 다양하고 꼼꼼하게 고안된 고급 공격에 취약합니다. AI 기반 금융 서비스 기관은 포괄적인 데이터 세트에 의존하기 때문에 이러한 위협에 대한 방어책은 데이터 무결성을 유지하고 PII 및 기타 중요한 데이터를 보호하는 데 필수적입니다.
금융 서비스 기관이 운영에 AI를 원활하게 통합하려면 견고하고 안전한 멀티클라우드 네트워크 인프라를 구축해야 합니다. 이 시스템은 다음 기능을 갖춰야 합니다.
- 어떤 환경에 위치하든 모든 기업의 데이터 사일로를 연결합니다.
- AI 애플리케이션이 예측 가능하고 효율적으로 데이터를 처리할 수 있도록 높은 대역폭과 낮은 대기 시간을 제공합니다.
- 환경의 변화에 유연하게 적응하세요. AI는 기술로서 빠르게 발전하고 있기 때문에 AI 애플리케이션과 AI 모델이 있는 환경은 끊임없이 바뀔 수 있습니다.
- 앱과 API의 취약성을 악용하고 약점을 찾아 민감한 데이터에 액세스하기 위해 봇과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 다양하고 집중적이며 정교한 공격으로부터 보호하세요.
인공지능(AI)은 전례 없는 속도로 기업의 운영 환경을 변화시키는 획기적인 기술입니다. 결과적으로, 적절한 속도로 AI를 도입하지 못하는 금융 서비스 기관은 경쟁에서 불리한 입장에 처하게 될 것입니다. 연구와 현재 업계 동향은 보안 및 위험 관리 팀이 시대를 앞서가고 기업이 AI 기술을 도입하도록 지원하는 것이 무엇보다 중요하다는 사실을 확인하고 있습니다. 여기에서 F5 솔루션이 어떻게 AI 여정을 보다 효과적으로 지원하고 보호하여 도입을 간소화하는 데 도움이 될 수 있는지 확인하세요.
