신한금융그룹이 내부통제 점검 업무에 생성형 인공지능을 적용한 시스템을 정식 가동한다. 금융사고 이후 반복돼 온 책임 공방을 줄이고 사고 전 위험 신호를 더 빨리 확인하기 위한 시도다.
기사의 이해를 돕기 위한 AI 생성 이미지
금융사 내부통제, 문서 관리에서 AI 점검으로 이동
신한금융그룹은 29일부터 그룹 공동 내부통제 플랫폼인 ‘신한 책무이행관리시스템’에 생성형 AI를 결합한 ‘SCoRE AI’를 운영한다고 28일 밝혔다. SCoRE는 ‘Shinhan Controls & Responsibilities Evaluation’의 약자로, 그룹 내 책무 이행 현황을 관리하는 시스템이다.
이번 시스템은 금융회사 임원이 맡은 내부통제 책임과 각 부서의 점검 자료를 AI가 함께 대조하는 방식으로 작동한다. 임원별 책무 항목, 부서별 점검 내역, 증빙자료, 내부 규정, 외부 법령 변화 등을 한데 모아 분석하고 요약한다.
기존 내부통제 업무는 담당 부서가 점검 자료를 올리고, 관련 부서가 이를 취합한 뒤 임원에게 보고하는 방식이 많았다. 이 과정에서 자료가 많아질수록 누락 여부를 확인하기 어렵고, 여러 부서에 걸친 위험 요인을 한눈에 파악하기도 쉽지 않았다. SCoRE AI는 이처럼 반복적으로 확인해야 하는 자료 대조와 요약 업무를 맡는다.
신한금융은 이번 시스템을 그룹 자체 서버에 구축했다. 금융권 업무 특성상 내부통제 자료, 임직원 점검 내역, 법규 대응 자료 등 외부 유출에 민감한 정보가 많기 때문이다. 자체 서버 기반으로 운영하면 외부 AI 서비스에 데이터를 넘기지 않고도 그룹사가 공통으로 시스템을 활용할 수 있다.
AI가 대신하는 건 ‘책임’이 아니라 ‘확인 업무’
이번 시스템에서 AI가 맡는 역할은 임원의 판단을 대신하는 일이 아니다. 금융회사 내부통제는 상품 판매, 대출 심사, 자금세탁 방지, 개인정보 보호, 전산 장애 대응 등 여러 영역에 걸쳐 있다. 각 부서가 점검 결과와 증빙자료를 올리더라도 임원이 모든 자료를 일일이 확인하고 위험 신호를 찾아내는 데는 한계가 있다.
SCoRE AI는 내부 자료를 임원별 책무 항목과 대조하고, 점검 내용의 누락 여부와 증빙자료 충실도를 분석한다. 금융사고, 감독당국 제재, 법령 개정 같은 외부 이슈도 수집해 관련 책무와 연결한다. 임원은 AI가 정리한 내용을 바탕으로 담당 부서에 추가 점검을 지시하고, 후속 조치가 실제 이행됐는지 확인할 수 있다.
서울 중구 신한은행 본사 / 뉴스1
소비자 입장에서는 금융사고가 발생한 뒤 반복돼 온 “몰랐다”, “보고받지 못했다”, “담당 부서 책임이다”라는 해명이 줄어들 수 있다는 점에서 의미가 있다. 내부통제 자료가 흩어져 있거나 보고 단계에서 누락될 경우 사고가 커진 뒤에야 문제가 드러나는 일이 적지 않았다. AI 기반 관리 체계는 사고 이후 책임 소재를 따지는 방식에서 사고 전 위험 징후를 확인하는 방식으로 내부통제 업무의 방향을 바꾸는 장치다.
다만 AI가 금융회사의 책임을 대신 질 수는 없다. 자료 요약과 이상 징후 분석은 AI가 맡더라도 최종 판단과 조치 책임은 회사와 임원에게 남는다. AI가 위험 가능성을 제시했는데도 필요한 조치가 이뤄지지 않았다면, 오히려 사후 점검 과정에서 회사의 대응 과정이 더 구체적으로 확인될 수 있다.
책무구조도는 왜 도입됐나
SCoRE AI의 바탕에는 책무구조도 제도가 있다. 책무구조도는 금융회사 임원별 책임 범위를 정리한 문서다. 일반 조직도가 부서와 직책의 위치를 보여준다면, 책무구조도는 어떤 임원이 어떤 내부통제 책임을 맡는지 보여준다.
이 제도는 금융권에서 대형 금융사고와 불완전판매 문제가 반복되면서 도입됐다. 사고가 발생한 뒤 실무자 개인의 문제로 처리되거나, 여러 부서가 얽혀 책임 소재가 흐려지는 구조를 줄이기 위한 장치다. 금융회사 지배구조법 개정에 따라 금융사는 임원별 책무를 정리하고, 해당 책무가 실제로 관리되는지 살펴야 한다.
신한금융은 2024년 9월 신한은행의 책무구조도 도입을 시작으로 그룹 차원의 내부통제 관리 체계를 확대해 왔다. 은행을 먼저 적용한 뒤 금융지주와 계열사 전반으로 관리 범위를 넓히는 방식이다. 이번 SCoRE AI 도입은 책무구조도를 문서로 관리하는 수준에서, 실제 점검과 증빙 관리까지 연결하려는 작업이다.
금융권에서 책무구조도가 중요한 이유는 제재 기준과도 맞닿아 있다. 제도 취지는 사고가 났다는 이유만으로 임원을 처벌하자는 데 있지 않다. 임원이 평소 자신에게 배분된 책무를 알고 있었는지, 위험을 확인할 체계를 갖췄는지, 문제가 발견된 뒤 적절한 조치를 했는지를 따져보겠다는 취지다.
이 때문에 금융사에는 ‘책임을 적어둔 문서’보다 ‘책임을 실제로 이행했다는 기록’이 더 중요해졌다. 점검 일지, 증빙자료, 지시사항, 후속 조치 내역이 모두 내부통제의 근거가 된다. AI가 이 자료를 묶어 보여주는 시스템은 임원과 담당 부서 모두에게 업무 부담을 줄이는 동시에 관리 흔적을 남기는 역할을 한다.
신한금융그룹, 업계 최초 책무구조도에 생성형 AI 결합한 ‘SCoRE AI’ 구축 / 신한금융 제공
금융권 AI 활용, 상담 챗봇 넘어 리스크 관리로 확대
금융권의 AI 활용은 그동안 고객 상담, 상품 안내, 문서 검색, 마케팅 업무에서 먼저 확산됐다. 최근에는 이상거래 탐지, 자금세탁방지, 민원 분석, 여신 심사 보조, 투자 정보 요약 등으로 적용 범위가 넓어지고 있다. 신한금융의 SCoRE AI는 이 흐름이 내부통제와 준법 관리 영역으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다.
금융사 입장에서 내부통제 AI는 단순한 업무 자동화 도구가 아니다. 금융사고는 한 번 발생하면 소비자 피해, 과징금, 제재, 평판 훼손으로 이어진다. 특히 금융상품 구조가 복잡해지고 비대면 거래가 늘면서 위험 요인은 더 빠르게 퍼진다. 사람이 사후에 자료를 모아 원인을 찾는 방식만으로는 대응이 늦을 수밖에 없다.
AI는 방대한 문서와 점검 자료를 빠르게 훑을 수 있다는 장점이 있다. 어느 부서의 점검이 반복적으로 늦어지는지, 특정 책무와 관련된 증빙자료가 부족한지, 외부 제재 사례가 회사 내부 업무와 어떤 관련이 있는지 정리할 수 있다. 임원은 이 결과를 참고해 필요한 지시를 내리고, 담당 부서는 조치 결과를 다시 시스템에 남긴다.
그러나 금융권 AI 활용에는 전제 조건이 따른다. AI가 잘못된 내용을 그럴듯하게 답하는 문제가 있고, 내부 자료가 학습이나 외부 전송 과정에서 유출될 위험도 있다. 금융소비자에게 영향을 주는 판단에 AI가 쓰일 경우 설명 가능성과 책임 소재도 따져야 한다. 금융권에서 AI 도입 속도만큼 보안, 검증, 기록 관리가 중요한 이유다.
신한금융은 관련 핵심 기술에 대해 특허 출원 신청도 마쳤다. 정식 가동에 맞춰 임직원 교육을 실시하고, 법무법인 태평양과 업무협약을 맺어 금융 규제 동향 정보를 정기적으로 제공받을 계획이다. AI가 정보를 수집하고 요약하더라도 최종 법률 판단과 업무 결정에는 전문가 검토가 필요하다는 점을 감안한 조치다.
진옥동 신한금융 회장은 취임 이후 책무구조도의 실질적 운영과 AI·디지털 전환을 주요 과제로 강조해 왔다. 신한금융은 내부통제 부서에 전문 인력을 우선 배치하고, 그룹사의 내부통제 관련 비용을 KPI 평가에서 특수요인으로 인정하는 제도도 마련했다고 밝혔다.
진 회장은 “내부통제는 금융회사의 지속 가능성을 좌우하는 핵심 경쟁력”이라며 “책무구조도 운영 경험에 AI 역량을 더해 더 책임 있고 정교한 내부통제 체계를 만들겠다”고 말했다.
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