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금융 IT 안전성 강화: AI 기반 자동화 테스트가 답이다

디지털 금융 서비스의 발전과 함께 금융 IT 시스템의 안정성과 신뢰성이 기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡았습니다. 서비스 중단이나 시스템 장애는 단순한 불편을 넘어 사회적 혼란으로 이어질 수 있기 때문에 금융권은 더욱 체계적이고 선제적인 IT 품질 관리와 테스트 역량 강화에 힘쓰고 있습니다.

금융 IT 환경 변화와 테스트 자동화의 필요성

금융감독원의 '금융 IT 안전성 강화를 위한 가이드라인'은 프로그램 오류 관리, 비상 대응 체계, 성능 관리 등을 주요 점검 항목으로 설정하고 있습니다. 디지털 금융 확산에 따른 전산 사고 예방을 위한 조치입니다. 이에 따라 금융사는 제한된 리소스, 짧아진 개발 주기, 애자일 및 지속적 통합 환경에서도 안정적인 서비스 검증 체계를 구축해야 하는 과제에 직면했습니다.

이러한 상황에서 테스트 자동화는 테스트에 소요되는 시간과 인력을 줄이고, 반복 테스트의 정확성과 신뢰도를 높이며, 다양한 운영 환경에 대한 테스트 커버리지를 확대하는 효과적인 해결책입니다. 특히 24시간 연속 테스트가 가능하여 금융 서비스의 안정성을 지속적으로 검증할 수 있다는 점에서 금융권에 적합한 대안으로 주목받고 있습니다.

테스트 자동화의 한계와 AI 기반 자동화 테스트의 등장

하지만 기존의 테스트 자동화는 유지보수 부담, 전문 인력 부족, 잦은 애플리케이션 변경, 단기간 내 ROI 체감의 어려움 등 한계를 안고 있습니다. 특히 코드 중심 자동화 방식은 높은 기술 장벽과 유지보수 비용으로 인해 자동화 효과를 충분히 확보하기 어렵다는 지적이 있습니다.

이러한 제약을 해소하기 위해 AI 기반 테스트 자동화가 등장했습니다. AI 기반 자동화 테스트는 애플리케이션 UI 변경을 자동으로 인식하고, 이미지, 텍스트, 컨텍스트를 종합 분석하여 객체를 식별함으로써 테스트 스크립트 유지보수 부담을 줄입니다. 잦은 화면 변경 환경에서도 테스트 신뢰성을 유지할 수 있으며, 하나의 스크립트로 다양한 운영체제와 환경에서 테스트를 수행할 수 있어 전반적인 테스트 생산성을 높입니다.

AI 기반 자동화 테스트 솔루션의 특징

오픈텍스트의 펑셔널 테스팅(OpenText Functional Testing) 솔루션은 AI 객체 감지 기술을 활용하여 기존 방식으로는 인식이 어려웠던 동적 UI 요소까지 안정적으로 식별합니다. 계좌번호, 거래 금액, 날짜처럼 수시로 변경되는 데이터도 AI 기반 정규 표현식 기능으로 유연하게 검증할 수 있어 금융 애플리케이션 특유의 복잡한 환경에서도 높은 정확도를 제공합니다.

또한, 생성형 AI 기반 스마트 어시스턴트 '에비에이터(Aviator)'를 통해 테스트 커버리지 확대 방안도 제시됩니다. 녹화된 테스트 영상을 바탕으로 자동 테스트 케이스를 생성함으로써 테스트 전문 인력이 부족한 조직에서도 손쉽게 테스트 범위를 확장할 수 있도록 지원합니다. 이는 테스트 누락으로 인한 품질 저하를 방지하고, 전반적인 고객 서비스 안정성을 높이는 기반을 마련합니다.