최근 금융 산업 전반에서 인공지능(AI) 활용이 빠르게 확산되며, 투자 판단과 리스크 관리 등 핵심 의사결정 영역까지 영향력이 확대되고 있다. 특히, 자산운용업에서는 리서치, 데이터 분석, 포트폴리오 관리, 리스크 관리 등 주요 업무 전반에 AI 활용이 확산되고 있다.
이에 따라 기존 내부통제 체계와 책임 구조만으로 이를 충분히 관리하기 어려운 환경으로 변화하면서, AI 활용 전반을 체계적으로 관리할 수 있는 새로운 거버넌스 모델 구축이 필요하다는 분석이 제기됐다.
삼일PwC는 이같은 내용을 담은 'AI가 바꾸는 자산운용업 거버넌스: 운영구조 변화와 대응전략' 보고서를 발간했다고 11일 밝혔다. 이번 보고서는 AI 확산이 자산운용업의 업무 운영 방식과 내부통제 구조에 미치는 영향을 분석하고, 금융회사가 구축해야 할 AI 거버넌스 방향을 제시했다.
보고서에 따르면 AI는 기존 정형 데이터 기반 분석을 넘어 비정형 정보 해석, 문서 작성, 투자 판단 지원 등 활용 범위가 확대되고 있다. 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)의 확산으로 실제 의사결정 과정에 영향을 미치는 수준으로 발전했다.
이러한 변화는 단순한 업무 자동화를 넘어, 자산운용업의 의사결정 구조와 책임 체계, 내부통제 방식 전반을 재편하는 구조적 변화로 이어지고 있다. 특히 AI 기반 분석과 자동화가 업무 흐름 전반에 결합되면서, 기존 인간 중심의 운영 구조와 승인·책임 체계 역시 재정비가 필요한 상황이다.
보고서는 AI 확산과 함께 자산운용업이 직면한 주요 거버넌스 이슈로 △현업 중심의 AI 활용 확산과 섀도우 AI(통제 밖 활용) 증가 △AI 기반 데이터 활용 확대에 따른 정보 흐름 복잡화와 관리 부담 증가 △다층적 규제 환경에 따른 복합 관리 요구 △생성형 AI 특성에 따른 정보 유출, 프롬프트 인젝션 등 신규 보안 위협 등장 △클라우드·API·외부 AI 활용에 따른 공급망 및 외부 의존 리스크 확대 등을 제시했다.
특히 기업 내부 승인 없이 활용되는 섀도우 AI와 외부 생성형 AI 서비스 의존 확대는 기존 내부통제 체계가 전제하지 않았던 새로운 리스크로, 입력 정보 관리와 책임 경계 설정 측면에서 주요 과제로 부상하고 있다.
보고서는 AI 거버넌스의 핵심 축으로 '데이터 거버넌스와 인간 중심 의사결정 체계(Human-in-the-Loop)'를 강조했다. AI 활용 확대 환경에서는 내부 데이터뿐 아니라 외부 데이터와 다양한 AI 서비스가 결합되면서, 데이터 출처, 활용 범위, 이동 경로를 일관되게 관리하는 데이터 중심 통제 체계가 핵심이라는 설명이다.
정해민 삼일PwC AX 노드 파트너는 "향후 금융회사의 경쟁력은 AI 활용 자체가 아니라, 이를 얼마나 책임있고 안정적으로 관리할 수 있는지, 즉 AI 거버넌스 역량에 의해 좌우될 것"이라며 "AI는 자산운용업의 정보 분석과 업무 효율성을 높이는 강력한 도구인 동시에, 기존 운영 구조와 내부통제 체계에 새로운 과제를 제기하고 있는 만큼 전사적 차원의 통합관리 체계 구축이 시급하다"고 말했다.
