은행, 보험 및 컴플라이언스 분야의 인공지능

도입 현황

스위스 금융 부문의 AI 활용에 관한 가장 신뢰할 만한 자료는 스위스 금융시장감독청(FINMA)이 2024년 11월 말부터 2025년 1월 중순까지 은행, 증권회사, 보험회사, 펀드 운용사 및 금융시장 인프라를 포함한 약 400개 피감독 기관을 대상으로 실시한 설문조사이다. 조사 대상 기관의 약 절반이 AI를 사용하고 있거나 초기 애플리케이션을 개발 중이었으며, 추가로 4분의 1이 3년 이내에 AI를 도입할 계획이었다. AI를 사용하는 기관은 평균적으로 약 5개의 애플리케이션을 운영하고 9개를 개발 중이었으며, 규모가 큰 기관일수록 더 많이 활용하고 있었다. AI를 사용하는 기관 중 91%는 최신 챗봇과 같은 생성형 AI도 사용하였다. FINMA는 이로 인해 소수의 대형 기술 제공업체에 대한 의존도가 높아진다고 지적하였다.¹

같은 조사에서 약 절반의 기관이 AI를 명시적인 전략에 반영하고 있는 것으로 나타났다. 응답 기관이 꼽은 주요 위험은 데이터 품질, 데이터 보호, 설명 가능성, 보안 취약점, 부정확성 및 아웃소싱이었다. 대부분의 기관은 내부 개발과 외부 제공업체를 병행하였으나, 소규모 기관은 외부에서 개발된 솔루션에 전적으로 의존하는 경우가 많았다. Swiss FinTech Innovations 협회가 의뢰하고 스위스 은행협회가 2025년 말 발표한 연구에 따르면 스위스 은행의 AI 이니셔티브 중 40%는 아직 아이디어 또는 타당성 검토 단계에 있었고, 17%는 실제 도입 단계에, 11%는 확대 적용 단계에 이르렀다. 실제 운영 중인 사례 중 65%는 기대를 충족하거나 상회하였다.²

은행업에서의 활용 사례

스위스 은행협회는 은행업에서의 생성형 AI 활용을 네 가지 범주로 분류하였다. 첫째는 직원 생산성으로, 문서 요약, 번역, 회의 녹취 및 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation)을 통한 내부 지식 검색이 이에 포함된다. 둘째는 운영 효율성으로, 데이터 입력의 자동화, 컴플라이언스 보고 지원, 위험 평가 및 대출 심사가 이에 해당한다. 셋째는 챗봇과 개인화된 추천을 포함한 고객 경험이며, 넷째는 상품 및 소프트웨어 개발이다. 협회는 일곱 가지 주요 위험을 제시하였다. 허위 정보와 딥페이크, 환각, 지식재산권 침해, 편향, 프롬프트 인젝션과 같은 사이버 위협, 제3자 위험, 그리고 모델 드리프트이다. 은행 비밀유지와 관련하여 협회는 직원이 고객 식별 데이터를 프롬프트에 사용하거나 모델 학습에 사용해서는 안 되며, 외부 제공업체는 특별한 계약적·기술적 안전장치를 갖춘 경우에만 이용해야 한다고 권고하였다.³

취리히 최대 은행은 AI 도입이 이른 규모를 잘 보여 준다. 2025년 10월 UBS는 J.P. Morgan의 EMEA 최고분석책임자(Chief Analytics Officer)를 지냈고 그 전에는 King’s College London에서 학자로 활동한 Daniele Magazzeni가 2026년 1월 1일부터 런던에 근무하며 UBS 최초의 최고인공지능책임자(Chief Artificial Intelligence Officer)가 될 것이라고 발표하였다. 당시 UBS는 300건이 넘는 AI 활용 사례가 실제 운영 중이라고 밝혔다. UBS는 전 직원에게 Microsoft 365 Copilot과 자체 AI 어시스턴트 “Red”를 보급하고 있었으며, “Big Rocks”라는 내부 명칭 아래 전환 프로그램을 시작한 상태였다.⁴

컴플라이언스 분야에서 취리히와 같은 명성을 지닌 금융 중심지에 가장 중요한 활용 분야는 고객 온보딩, 고객확인(know-your-customer) 심사 및 거래 모니터링이다. AI 도구는 신분증, 상업등기부, 자산 형성 경위에 관한 설명에서 정보를 추출하고, 이를 제재 및 부정적 언론 보도 데이터베이스와 대조하며, 컴플라이언스 담당자의 검토를 위한 위험 평가 초안을 작성할 수 있다. 거래 모니터링에서 머신러닝 모델은 기존의 규칙 기반 시스템이 발생시키는 다수의 오탐을 줄이고, 고정된 기준치로는 포착하지 못하는 패턴을 식별할 수 있다. FINMA는 감독 과정에서 자산관리, 거래 모니터링 및 유동성 관리 분야의 초기 AI 애플리케이션을 검토하였다고 밝혔다.⁵ 법적 의무 자체는 변하지 않는다. I.III장에서 설명한 바와 같이, 「자금세탁방지법」(AMLA)에 따라 기관은 어떤 도구를 사용하든 실질 소유자를 확인하고 비정상적인 거래를 해명할 책임을 계속 진다.

자문 서비스도 또 하나의 분야이다. 언어 모델은 회의록을 작성하고, 「금융서비스법」(FinSA)에 따른 적합성 관련 문서의 초안을 작성하며, 여러 언어로 고객 서신의 초안을 생성할 수 있다. 또한 고객 관리 담당자를 위해 리서치 보고서를 요약할 수 있다. 실무상 기관들은 일반적으로 모델과 고객 사이에 인간 자문인을 둔다. 이는 책임상의 이유 때문이기도 하고, 「금융서비스법」이 적합성 및 적정성 의무를 금융서비스 제공자에게 귀속시키기 때문이기도 하다. 완전 자동화된 자문은 로보어드바이저의 형태로 존재하지만, 취리히 프라이빗 뱅킹의 특징인 복잡한 국경 간 자산과 개인적 관계의 결합으로 인해 인간이 감독하는 AI가 지배적인 모델이 되고 있다.

보험업에서의 활용 사례

취리히는 세계 최대 보험 및 재보험 그룹에 속하는 Zurich Insurance Group과 Swiss Re의 본거지이기도 하며, 이들의 AI 활용은 은행만큼 광범위하다. Zurich Insurance는 보험금 청구와 인수 심사 전반에 걸친 애플리케이션을 소개하고 있다. 보험금 청구 분야에서는 시스템이 사고 통지 접수를 자동화하며, 일부 시장에서는 간단한 건강보험 청구를 몇 분 안에 처리한다. 인수 심사 분야에서는 AI가 항공 영상을 분석하여 재물보험 업무에서 지붕을 평가하고 손상을 탐지하며, 여러 언어로 된 다국적 보험 프로그램을 판독하고, 29개 사업부에서 사용하는 내부 챗봇을 통해 인수 심사 관련 질문에 답한다. 이 그룹은 영국의 기업보험 인수 심사용 워크벤치가 처리 시간을 78% 단축하였다고 밝혔다. 2025년 에이전틱 AI에 관한 내부 챌린지에서는 218개의 프로토타입이 만들어졌으며, 그중 5개가 실제 운영 단계로 넘어갔다.⁶

보험회사의 경우 규제상 민감한 사항이 은행과 다르다. 머신러닝을 이용한 위험 기반 가격 책정은 특히 건강보험과 생명보험에서 공정성과 차별의 문제를 제기한다. 인수 심사에서 대량의 개인정보를 사용하는 것은 프로파일링과 자동화된 결정에 관한 데이터 보호 규정의 적용을 받는다. 이러한 문제는 아래에서 FINMA의 기대 사항 및 EU 「인공지능법」(AI Act)과 관련하여 다룬다. EU 「인공지능법」의 고위험 시스템 목록에는 생명보험과 건강보험의 위험 평가 및 가격 책정에 사용되는 AI가 포함되어 있다.

주석

1. FINMA, “FINMA survey: artificial intelligence gaining traction at Swiss financial institutions”, 2025년 4월 24일, https://www.finma.ch/en/news/2025/04/20250424-mm-umfrage-ki/. ↩
2. 스위스 은행협회, Stefan Neumann 및 Patrik Schmid, “From pilots to production: Scaling AI in Swiss finance”, 2025년 12월 19일, https://www.swissbanking.ch/en/media-politics/opinions/from-pilots-to-production-scaling-ai-in-swiss-finance. ↩
3. 스위스 은행협회, Generative AI in Banking – A Comprehensive Overview, 2025년 4월, https://www.swissbanking.ch/_Resources/Persistent/2/0/3/b/203b937e175f25819ea271c883a095fe1dfa1ee0/SBA_Generative-AI-in-Banking_EN.pdf. ↩
4. UBS, “UBS appoints Chief AI Officer to drive its AI strategy”, 2025년 10월 16일, https://www.ubs.com/global/en/media/display-page-ndp/en-20251016-ai-strategy.html. ↩
5. FINMA, “Künstliche Intelligenz” (dossier Fintech), https://www.finma.ch/en/documentation/dossier/dossier-fintech/kuenstliche-intelligenz/ (2026년 9월 확인). ↩
6. Zurich Insurance Group, “AI at Zurich”, https://www.zurich.com/about-us/ai-at-zurich (2026년 9월 확인). ↩

일반적인 정보 제공만을 목적으로 합니다. 이 글은 법률 또는 세무 자문에 해당하지 않으며, 개별 사안에 대한 자문을 대체하지 않고, 변호사와 의뢰인 간의 위임 관계를 성립시키지 않습니다. 이 글은 2026년 10월 기준의 법적 상황을 반영합니다.