금융 산업의 미래, 하이브리드 AI 구축이 핵심 전략으로 떠오르다

최근 전 세계 금융 기업 리더를 대상으로 한 설문조사 결과, 하이브리드 AI 구축이 금융 산업의 핵심 전략으로 자리매김하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 응답자의 91%가 하이브리드 접근 방식에 높은 가치를 부여했으며, 이는 금융 기업들이 데이터 주권, 개인 정보 보호, 신뢰성 확보를 위한 방안으로 하이브리드 AI를 적극적으로 고려하고 있음을 시사합니다. AI 도입은 꾸준히 확대되고 있지만, 데이터 및 보안 문제로 인해 기업들이 전사적인 AI 통합에 어려움을 겪고 있다는 점도 주목해야 할 부분입니다.

하이브리드 AI, 금융 혁신의 새로운 동력

보고서에 따르면, 금융 기업의 62%가 퍼블릭 클라우드, 데이터센터, 엣지 환경을 결합하여 데이터가 있는 모든 곳에서 AI를 운영하는 하이브리드 AI 방식을 채택하고 있습니다. 클라우데라는 이러한 모델이 기존 시스템 관리, 효율적인 확장, AI 모델 학습 및 배포에 필요한 리소스 집약적인 작업을 처리하는 데 필수적이라고 분석했습니다. 이러한 광범위한 도입은 유연한 인프라가 이제 선택이 아닌 경쟁력 확보의 핵심 요소가 되었음을 보여줍니다.

데이터 보안, AI 구현의 핵심 과제

AI 구현 격차 해소의 주요 걸림돌로 데이터 보안이 지목되었습니다. 97%의 금융 기관이 데이터 사일로가 효과적인 AI 모델 구축 및 배포를 방해한다고 응답했습니다. 이는 신뢰할 수 있고 통합된 데이터 거버넌스와 보안 체계가 구축되어야만 AI 혁신이 성공할 수 있다는 점을 강조합니다. 데이터 보안은 단순히 기술적인 문제를 넘어, 기업의 신뢰도와 직결되는 중요한 요소입니다.

AI 도입, 아직 초기 단계에 머물러

많은 기업이 AI 도입에 대한 높은 의지를 보이지만, 실질적인 혁신적 가치를 실현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 약 48%의 기업이 초기 AI 실험 단계를 넘어섰으나 핵심 업무에는 아직 AI를 완전히 통합하지 못했다고 응답했습니다. 이는 전사적으로 AI를 완전히 도입한 26%에 비해 불리한 위치에 있다는 것을 의미합니다. AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 전사적인 차원에서의 전략적인 접근이 필요합니다.

데이터 중심 AI 플랫폼의 중요성

클라우데라의 아드리안 셰날리에는 "데이터를 어디에서든 활용할 수 있는 하이브리드 전략이 선택이 아닌 필수"라고 강조하며, "AI 구현 격차를 해소하려면 인프라만으로는 충분하지 않으며, 모든 환경에서 일관된 거버넌스와 보안을 보장하는 통합 데이터, AI 플랫폼이 필요하다"고 말했습니다. 이러한 플랫폼은 신뢰를 구축하고 리스크를 관리하며, 대규모 AI 도입을 가속화할 수 있는 유일한 방법입니다.

AI 성공, 전략적인 투자와 데이터 거버넌스에 달려

핀엑스트라 리서치의 게리 라이트는 "AI는 데이터 주권, 개인 정보 보호, 신뢰가 보장될 때만 잠재력을 최대로 끌어올릴 수 있다"고 강조하며, "AI의 성공은 투자 규모뿐 아니라 인프라, 벤더 파트너십, 강력한 데이터 거버넌스에 대한 전략적 결정에 달려 있다"고 덧붙였습니다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 기술적인 측면뿐만 아니라 조직 문화, 인력 양성, 윤리적인 고려 등 다양한 요소들을 종합적으로 고려해야 합니다.

맺음말

결론적으로 금융 산업에서 하이브리드 AI는 피할 수 없는 흐름이며, 성공적인 AI 도입을 위해서는 데이터 보안, 거버넌스, 전략적인 투자가 필수적입니다. 기업들은 데이터 중심의 AI 플랫폼 구축과 함께 전사적인 차원에서의 AI 전략을 수립하여 미래 경쟁력을 확보해야 할 것입니다.