은행업계에서 인공지능(AI)의 증가하는 사용은 재무 사이버보안 위험에 대한 우려를 제기했다. 재무부에 의한 최근 보고서에 따르면, 정부와 산업 간의 긴급한 협력이 필요하며, 잠재적 위험에 대처하고 재무 시스템의 안정성을 보장해야 한다.
여기서 AI가 두드러진 능력 우위 격차에 의한 보고서, 대형 은행과 금융기관은 자체 AI 시스템을 개발할 수 있는 자원을 보유하고 있지만, 소규모 기관은 뒤처지고 있다는 점을 강조한다. 이로 인해 그들은 종종 제 3자 AI 솔루션에 의존함으로써 사이버 위협을 받게 된다.
재무차관 넬리 랭은 금융기관과의 협력의 중요성을 강조하며 신기술을 활용하고 동시에 위협으로부터 안전을 보장하기 위한 노력을 중요시했다. 보고서는 안전한 클라우드 적용을 위한 성공적인 공공-민간 파트너십을 기반으로 하며, 금융기관이 AI 중심 사기 적응의 변화하는 환경을 항해할 수 있도록 명확한 비전을 제시한다.
재무부 조사의 주요 결과 중 하나는 사기 방지를 위한 데이터 공유 부족으로, 특히 작은 금융기관이 불리해지고 있다는 것이다. 데이터 접근성이 제한되면 대량 데이터를 활용하여 모델 훈련을 위한 막대한 데이터를 지닌 대규모 기관과는 다르게, 소규모 기관은 효과적인 AI 사기 방어를 개발할 수 있는 능력이 제한된다. 이러한 도전에 대처하기 위해 Zendata의 CEO인 나라야나 패푸는 데이터 표준화 및 품질 평가를 스타트업이 제공할 수 있다고 제안한다. 차별성있는 개인 고객 데이터를 훼손하지 않고 금융기관 간에 안전한 정보 공유를 가능하게 하는 차등 프라이버시 같은 기술을 활용할 수 있다.
다크트레이스 연방의 CEO인 마커스 파울러는 사이버 위협의 동적인 성격과 방어가 필요한 디지털 환경의 복잡성을 강조하고 있다. 그는 공격자들 사이에서 사용되는 AI를 강조하며, 이는 아직 초기 단계에 있으며 규모에 맞게 세련된 기술을 전개하는 진입 장벽을 낮출 것으로 예상된다. 파울러는 이러한 진화하는 위협에 대항하며 기업을 보호하기 위한 방어적 AI의 중요성을 강조한다.
보고서의 권고사항은 분절화를 피하고 재무 서비스 부문을 위해 개발된 표준을 확대하기 위한 규제 감독을 간소화하는 것을 포함한다. 또한 AI 공급업체를 위한 ‘영양 라벨’의 개발을 촉구하며, AI 모델에서 사용된 데이터 유형과 그 목적에 대한 투명성을 제공할 것이라고 제안한다. 또한 보고서는 복잡한 AI 시스템의 설명 가능성을 향상시키고, 교육 및 역량 표준을 개발하고, AI 어휘에서 정의를 표준화하며, 디지털 ID 문제를 다루고, AI 규제 및 위험 완화 전략에서 국제적 협력을 촉진해야 한다고 강조한다.
재무기관들은 사기 방지를 위해 AI 및 머신러닝(ML)을 점점 더 채택해 왔지만, 이러한 도구를 개발하는 비용은 보급에 제약을 가하고 있다. 많은 기관은 AI 및 ML 솔루션을 위해 외부 공급업체에 의존하며, 소수만이 자체 솔루션을 개발한다. 보고서는 이러한 도전을 극복하기 위해 협력과 지식 공유를 증대해야 한다고 주장한다.
결론적으로, 금융 서비스 부문에서 AI의 활용은 기회와 위험을 가져왔다. 정부, 산업 및 스타트업 간의 협력 노력은 사이버 위협에 취약해지는 작은 금융기관이 없도록 보장하기 위해 필수적이다. 데이터 공유, 규제 감독, 투명성 및 역량 표준을 다루면서 재무 산업은 AI의 능력을 효과적으로 활용하며 잠재적 위험으로부터 안전하게 보호할 수 있다.
자주 묻는 질문
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