금융 AI 도입이 본격화된 지 벌써 3~4년이 흘렀습니다. 파일럿 프로젝트는 어느 업종보다 활발하게 진행됐지만, 기술 검증이 끝난 뒤 실제 운영으로 이어진 사례는 여전히 드문 게 현실이에요. 대한상공회의소 조사에 따르면 국내 기업의 65.7%가 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 ‘규제로 인한 활용 제한’을 꼽았고, 그중 망분리 규제를 지목한 비율은 76.5%에 달했습니다. 하지만 규제만이 전부는 아닙니다. 베스핀글로벌은 올해 AI 중심으로 조직 전체를 재편하면서 AI 전문가 집단인 AI Expert Team을 신설했습니다. AI Expert Team은 금융 AI 도입의 최전선에서 컨설팅부터 실제 딜리버리까지 전 과정을 담당합니다. AI Expert 2팀 안원빈 팀장에게 현장의 목소리를 직접 들었습니다.

토스 앱은 이번 달 카페 지출이 지난달보다 38% 늘었다는 사실을 고객보다 먼저 알고 있습니다. 카카오페이는 소비 이력을 분석해 지출 패턴에 맞는 적금 상품을 먼저 제안합니다. 이처럼 마이데이터는 고객이 필요를 인식하기 전에 먼저 움직이는 초개인화 금융 서비스의 가능성을 열고 있습니다. 카카오페이가 마이데이터를 기반으로 선보인 ‘내 보험 리포트’는 그 가능성을 잘 보여주는 사례 중 하나인데요.

고객이 묻기 전에 먼저 필요한 정보를 제안하고, 소비 패턴에 맞는 금융 상품을 추천하는 금융 개인화 서비스는 이제 특정 핀테크만의 영역이 아닙니다. 은행, 보험, 증권을 가리지 않고 (많은) 금융사들이 데이터 기반 개인화 프로젝트를 본격적으로 추진하고 있습니다. 그리고 이 흐름의 중심에는 금융 클라우드가 있습니다.

금융권은 지난 3~4년간 AI 실험을 멈추지 않았습니다. 챗봇, 이상 거래 탐지, 보험 심사 지원까지 다양한 시도가 이어졌고, AI에 대한 이해도도 초기보다 확실히 높아졌습니다. 그런데 이상한 점이 있습니다. 실험은 많아졌는데, 실제 운영으로 넘어간 사례는 여전히 손에 꼽힙니다.

문제는 POC를 사업과 혼동하게 되는 데 있습니다. POC가 효과적인 단계인 것은 맞지만 엄밀히 말하면 해당 기능이 적용 가능한지를 확인하는 단계일 뿐이고, 실제 운영까지 이어지는 것은 다른 문제입니다. 본격적인 사업으로 전환하려는 순간, 기술 검토 단계에서는 보이지 않던 규제 요건과 운영 모델에 대한 고민 부재 등이 발목을 잡는데요. 금융 AI 도입을 준비 중인 기업을 위해 베스핀글로벌이 왜 규제 샌드박스부터 시작해야 하는지, 실질적으로 어떤 준비가 필요한지 정리했습니다.