BlogTODAYS PICKS SubTrend 금융 AI 도입, POC에서 멈추지 않으려면 무엇이 달라야 하는가 | 베스핀글로벌 AI Expert 2팀 안원빈 팀장 TREND by Sangmi Park 2026년 04월 20일 2026년 04월 20일 450 POC에서 완주까지, 현장에서 보는 금융 AI 도입 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. Q. 먼저 맡고 계신 역할을 간단히 소개해 주시겠어요? 안녕하세요, AI Expert 2팀 안원빈 팀장입니다. 저희 팀은 기술 컨설팅부터 POC 설계, 실제 딜리버리 서비스까지 금융 AI 도입의 전 과정을 담당하고 있습니다. 단순히 기술을 테스트하는 데서 그치는 게 아니라, 고객사가 실제 운영 환경에서 AI를 활용할 수 있을 때까지 함께하는 것이 저희 역할입니다. 최근에는 KB라이프, KB카드 등 금융사 프로젝트를 집중적으로 진행하면서 금융 AI 도입의 현실적인 장벽과 해법을 가장 가까이서 보고 있습니다. 베스핀글로벌 AI Expert 2팀의 안원빈 팀장은 금융 AI 도입의 현장에서 컨설팅부터 실제 딜리버리까지 전 과정을 함께하고 있습니다. Q. 요즘 금융사 고객들을 만나면 어떤 고민들이 나오나요? 고객들도 이제 AI를 시험해 보신 지 꽤 됐습니다. 그래서 예전처럼 AI가 무엇인지에 대한 질문보다는 훨씬 구체적인 질문들이 많아졌어요.가장 많이 받는 첫 번째 질문은 금융 AI 도입의 영역입니다.어디에서, 어느 범위까지 쓸 수 있는지를 묻는 건데, 단순한 관심이 아니라 우선순위를 정하고 싶다는 실무적인 고민이에요. 어떤 업무에 먼저 적용해야 빠르게 성과를 낼 수 있는지를 함께 설계해달라는 요청으로 이어지는 경우가 많습니다.두 번째는 망분리 같은 규제 장벽입니다.기술적으로는 가능한데 규제 때문에 막힌다는 걸 이미 한 번씩 경험하신 분들이 많아요. 그래서 규제 테두리 안에서 어떻게 실현 가능한 구조를 짤 수 있는지를 구체적으로 물어보십니다.세 번째는 POC 이후 본 사업 전환 실패의 문제입니다.경영진은 ROI에 집중하고, 실무진은 자신의 KPI에 AI가 어떻게 기여하는지를 묻습니다. 1~2년 전에는 일단 POC를 시작해보는 것 자체가 목적이었다면, 이제는 그 결과가 어떤 수치로 돌아오는지를 훨씬 구체적으로 요구하는 거예요. 기술은 됐는데, 왜 사업화는 안 될까 Q. 금융 AI 도입이 POC에서 멈추는 가장 큰 이유는 무엇인가요? 가장 흔한 원인은 기술 검증과 운영 전환을 같은 선상에 놓는 겁니다. POC는 이 기술이 작동하는가를 확인하는 단계일 뿐이에요. 실제 운영에 필요한 자원이나 규제 요건을 검토하는 단계가 아닙니다. 금융 AI 도입 과정에서 기술 검증은 완료됐지만, 운영 전환 시점에 규제 테두리를 벗어날 수 없다는 걸 뒤늦게 발견하는 케이스가 상당히 많습니다. 그때는 이미 POC에 투입한 시간과 비용이 고스란히 매몰 비용이 됩니다. 이해관계자 납득 문제도 있어요. AI에 대한 이해도가 낮은 조직일수록 내부 설득에만 수개월이 걸려 프로젝트 모멘텀이 꺾이기도 합니다. Q. 사업화에 성공한 기업들은 무엇이 달랐나요? 처음부터 운영을 상정하고 시작했다는 점입니다. 규제 테두리를 사전에 파악하고, 어떤 데이터가 얼마나 준비돼야 하는지, 경영진이 납득할 수 있는 성과 지표를 어떻게 설계할지를 POC 단계부터 함께 논의했습니다. 또 하나 크게 갈리는 지점이 있어요. AI 이해도가 낮은 조직일수록 내부 설득 과정에서 파트너의 역할이 프로젝트 성패를 가릅니다. 기술을 검증하는 것과 그 기술이 실제로 조직에 뿌리내리게 하는 건 완전히 다른 문제거든요. 규제 장벽을 넘는 법: 샌드박스와 혁신금융서비스 Q. 규제 샌드박스란 무엇이고, 금융 AI 도입에서 왜 중요한가요? 규제 샌드박스는 새로운 기술이나 서비스가 출시될 때 기존 규제를 한시적으로 면제해 주는 ‘특례 제도’입니다. 금융 분야에서는 이 제도를 통해 혁신금융서비스로 지정받아야만 비로소 AI 도입의 가장 큰 걸림돌이었던 망분리 규제 등을 우회해 실험을 시작할 수 있습니다. 실제 KB라이프 프로젝트 역시 이러한 규제 샌드박스 제도를 통해 혁신금융서비스로 지정되었기에 가능했던 사례입니다. 2024년 말 금융위원회가 망분리 규제 로드맵과 혁신금융서비스 지정을 확대하면서 이런 프로젝트의 물꼬가 트이게 된 거고요. Q. 샌드박스 신청 시 기업들이 놓치는 포인트가 있다면요? AI를 처음 도입하는 기업일수록 기술적인 혁신성만 강조하는 경향이 있습니다. 문제는 소비자에게 어떤 편익을 줄 수 있는지, 실제 운영 가능성은 어떤지 같은 정량적 목표를 세우지 못한다는 점이에요. 규제 테두리 안에서 어디까지 운영할 수 있을지를 사전에 충분히 설계하지 않으면, 샌드박스 이후에도 결국 전환이 어렵습니다. 베스핀글로벌은 혁신금융서비스 지정 과정부터 함께하면서 이런 구조 설계를 지원하고 있습니다. 금융규제 샌드박스는 제한된 환경에서 혁신 서비스를 테스트할 수 있도록 정부가 허용하는 제도다. 기술 검증을 넘어 실제 운영 가능성까지 확인할 수 있다는 점이 핵심이다. / @출처: 디지털투데이 16개의 Use - Case, 1개를 제대로 완주하는 법 Q. 금융 AX의 대표적인 사례가 있나요? 금융 AI 도입을 검토하다 보면 하고 싶은 일들이 쏟아져 나옵니다. 그런데 여러 개를 동시에 추진하려다 아무것도 제대로 완주하지 못하는 경우가 생각보다 많아요. KB라이프도 처음에는 그런 상황이었습니다. KB라이프는 IFRS 17 도입과 건강보험 상품 라인업 강화로 보험 심사 업무량이 크게 늘어난 상황이었고, 기존 인력만으로는 신속하고 정확하게 처리하기가 점점 어려워지고 있었어요. 베스핀글로벌에서는 고객사에 직접 방문해 인터뷰와 설문조사를 진행하며 전사 업무 환경을 선행 분석했습니다. 그 과정에서 발굴한 유스케이스만 16개였는데요. ROI와 사업성, 규제 허들을 기준으로 우선순위를 좁혀나갔고, 최종적으로 보험 심사와 상담 자동화가 가장 임팩트 있는 과제로 선정됐습니다. Q. 최종적으로 어떤 솔루션이 만들어졌나요? 최종적으로 보험 심사와 상담 자동화 솔루션을 설계했습니다. 그중 심사 QnA 서비스가 최우선 과제로 선정돼 POC를 거쳐 실제 운영 환경까지 단계적으로 확장됐어요. 보험 인수 심사 담당자가 방대한 약관과 상품 설명서를 일일이 뒤지지 않고, AI 기반으로 필요한 정보를 즉시 검색하고 조회할 수 있게 된 겁니다. 이후 심사·보상·고객 서비스 등 다양한 영역으로 금융 AI 도입 범위를 확장하는 테스트를 마쳤고, 현재는 KB카드를 비롯한 여러 금융사 프로젝트도 함께 진행 중입니다. 16여 개의 유스케이스 중 가장 임팩트 있는 과제를 선정하는 과정은 ROI, 사업성, 규제 허들을 종합적으로 검토하는 작업이었습니다. AI Ready Data 없이 금융 AI 도입은 없다 Q. 금융 AI 도입의 발목을 잡는 주요 원인은 무엇인가요? 데이터 준비 부족은 금융 AI 도입이 막히는 주요 원인 중 하나인데, 특히 금융권에서는 이 문제가 더 깊습니다. 대부분의 POC가 특정 기능에 집중하다 보니, 실제 운영에 필요한 데이터가 얼마나 준비됐는지를 간과하는 경우가 많아요. AI 모델이 학습하고 추론할 수 있는 형태로 데이터가 준비돼 있지 않으면, 아무리 뛰어난 기술도 현장에서는 무용지물입니다. 금융권은 민감한 개인신용정보를 다루고, 국내 전산에 반드시 보관해야 하는 규제도 있어요. 이런 요건을 충족하면서 AI에 활용 가능한 형태로 데이터를 준비하는 것 자체가 별도의 프로젝트 수준의 작업인데, 많은 기업들이 이 작업을 본 프로젝트 안에 슬쩍 포함시키거나 아예 누락합니다. Q. 내부 준비가 갖춰졌다 해도 결국 경영진을 설득해야 하는데, 어떤 내용을 제시하나요? 경영진은 기본적으로 비용과 ROI에 집중합니다. 그런데 AI 성과는 단기간에 눈에 띄게 나타나기 어렵고, 경영진 입장에서는 그 시간이 너무 길다고 느끼는 경우가 많습니다. 게다가 성과가 고객 만족처럼 정성적인 형태로 나오면 설득은 더 어려워지죠. 그래서 저희는 처음부터 정성적 성과를 정량적으로 전환할 수 있는 지표를 함께 설계합니다. 업무 처리 시간 단축, 인력 효율화처럼 측정 가능한 KPI를 POC 단계부터 만들어두면, 경영진이 납득할 수 있는 근거가 생기거든요. 고객사마다 KPI가 다르기 때문에 표준화된 답은 없지만, 이 과정 자체가 운영 전환의 속도를 크게 높여줍니다. 2026년, 금융 AI 도입의 다음 스텝 Q. 2026년 금융 AI 시장, 어떻게 준비해야 할까요? 올해의 핵심 키워드는 거버넌스와 데이터 준비도입니다. 금융권에서의 AI 도입이 아직 초입 단계인 만큼, 명확한 운영 기준이나 통제 체계가 정립되지 않은 기업이 대부분이에요. 기본법이 시행되면 어떻게 AI를 쓰고 있는지, 어떤 리스크를 어떤 방식으로 통제하는지를 증명해야 하는 상황이 옵니다. 금융 AI와 관련한 규제 환경은 강도 높은 추가 규제보다 기업이 자율적으로 책임지는 방향으로 변화하고 있습니다. 하지만 그 자율적 책임을 증명하기 위한 내부 체계는 지금 갖춰야 해요. 지금 준비하지 않으면 법 시행 시점에 훨씬 더 큰 비용을 치러야 합니다. 2026년 AI 기본법 시행을 앞두고, 안원빈 팀장은 거버넌스와 데이터 준비도를 금융 AI 도입의 핵심 과제로 꼽았습니다. 샌드박스로 지정되면 달라지는 것 3가지 1. 기술보다 규제를 먼저 검토했는가 AI 도입 경험이 적은 기업일수록 기술의 혁신성을 앞세우는 경향이 있습니다. 어떤 모델을 쓸지, 어떤 기능을 구현할지에 집중하다 보면 정작 규제 테두리 안에서 운영 가능한 서비스인지를 뒤늦게 확인하게 됩니다. 기술 검토와 규제 검토는 반드시 동시에 시작해야 합니다. 운영 단계에서 규제 요건을 발견하면 그때까지 투입된 비용과 시간이 고스란히 매몰됩니다. 2. 운영 전환 시점의 요건을 미리 파악했는가 샌드박스는 한시적 운영 환경입니다. 테스트 기간이 끝난 뒤 본 사업으로 전환하려면 추가적인 요건을 충족해야 하는 경우가 많습니다. POC와 샌드박스 운영 단계에서부터 본 사업 전환 조건을 역산해서 준비해야 합니다. 이 과정을 생략하면 샌드박스를 성공적으로 마쳐도 운영으로 전환하지 못하는 상황이 발생합니다. 실제로 현장에서 이런 이유로 프로젝트가 중단되는 사례가 적지 않습니다. 3. 규제 환경까지 고려한 AI Ready 데이터가 준비돼 있는가 데이터는 AI 프로젝트의 핵심 자원입니다. 그러나 금융 환경에서는 단순한 품질 문제를 넘어 규제 이슈와도 밀접하게 연결됩니다. 많은 금융사가 데이터 통합 체계를 갖추지 않은 상태에서 AI 도입을 시작하는데요. 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있거나 품질이 일관되지 않은 경우뿐 아니라, 개인정보 및 금융 데이터 관련 규제로 인해 활용 범위 자체가 제한되는 경우도 적지 않습니다. 샌드박스 신청 이전에 보유 데이터의 구조와 품질, 그리고 규제 관점에서의 활용 가능 범위를 함께 점검하고, AI 학습과 운영에 실제로 쓸 수 있는 형태로 데이터를 준비하는 전략을 수립해야 합니다. AI 프로젝트, POC는 검증일 뿐이다 단순히 멋진 POC가 아니라, 실제 운영에 적용될 수 있는지 치열하게 고민해야 합니다. 이제 금융권 AI는 POC를 쌓는 단계에서 벗어나, 운영으로 완주하는 단계로 넘어가야 할 시점입니다. 규제 샌드박스는 그 전환을 위한 가장 현실적인 경로입니다. 2026년 인공지능 기본법 시행을 앞두고, 거버넌스 없는 AI 도입은 이제 리스크로 분류됩니다. 샌드박스가 입장권이라면, 거버넌스는 지속 운영을 위한 체력입니다.금융 AI 도입은 기술의 문제가 아니라 준비의 문제입니다. 규제를 기술보다 먼저 검토하고, 샌드박스 기간 동안 운영 가능성과 데이터를 확보하고, AI 레디 데이터와 거버넌스를 본 사업 전환의 선결 조건으로 갖춰가는 것. 이 순서를 지키는 기업만이 POC를 넘어 실제 운영에 안착할 수 있습니다. 베스핀글로벌은 규제 검토부터 샌드박스 설계, AI 레디 데이터 구축까지 금융 AI 전환의 전 과정을 함께합니다. 금융 AI와 클라우드 보안에 관한 실무 인사이트를 정기적으로 받아보고 싶다면 베스핀글로벌 뉴스레터를 구독해보세요. 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 금융 보안 솔루션 상담하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 금융 클라우드, 시작 전에 반드시 점검해야 할 랜딩존 4가지 체크리스트 금융 AI가 POC에서 멈추는 이유와 해결책 제시. 망분리 규제 대응, AI 데이터 구축, 정량적 ROI 설계를 통한 운영 전환 전략을 확인하세요.
