‘AI가 바꾸는 자산운용업 거버넌스’ 보고서 [삼일PwC 제공]

[헤럴드경제=안효정 기자] 최근 금융 산업 전반에 인공지능(AI) 활용이 급격히 확산되면서 투자 판단과 리스크 관리 등 핵심 의사결정 영역까지 AI의 영향력이 커지고 있다. 그러나 기존의 내부통제 체계와 책임 구조만으로는 이를 충분히 관리하기 어려워 새로운 거버넌스 모델 구축이 시급하다는 분석이 나왔다.

삼일PwC는 이 같은 내용의 ‘AI가 바꾸는 자산운용업 거버넌스: 운영구조 변화와 대응전략’ 보고서를 발간했다고 11일 밝혔다.

보고서에 따르면 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)의 도입으로 AI는 기존 정형 데이터 기반 분석을 넘어 비정형 정보 해석, 문서 작성, 투자 판단 지원 등 실제 의사결정 과정에 영향을 미치는 수준으로 발전했다. 이로 인해 기존 인간 중심의 운영 구조와 승인·책임 체계의 재정비가 불가피해진 상황이다.

특히 보고서는 임직원들이 기업의 공식적인 승인 없이 임의로 AI 서비스를 사용하는 ‘섀도우 AI(Shadow AI·통제 밖 활용)’와 외부 AI 서비스 의존도 확대에 따른 공급망 리스크 등을 자산운용업계가 직면한 주요 거버넌스 이슈로 꼽았다.

이러한 리스크에 대응할 핵심 축으로는 ‘데이터 거버넌스와 인간 중심 의사결정 체계(Human-in-the-Loop)’를 강조했다. 내부 데이터와 외부 데이터, 다양한 AI 서비스가 복잡하게 결합되는 AI 활용 확대 환경에서는 데이터의 출처와 활용 범위, 이동 경로를 일관되게 관리하는 ‘데이터 중심 통제 체계’가 핵심이라는 설명이다. 또한 투자 판단과 고객 관련 의사결정과 같이 영향도가 높은 영역에서는 AI 결과를 단독으로 활용하기보다 인간의 검토와 승인 절차를 통해 책임성을 확보해야 한다고 덧붙였다.

이를 위해 기업들은 ▷AI 활용 정책 및 운영 기준 정립 ▷데이터 출처·품질·이력 관리 중심의 데이터 거버넌스 구축 ▷인간 검토 기반 의사결정 체계 강화 ▷AI 활용 로그 및 모니터링·감사 대응 체계 구축 ▷보안 및 접근통제 체계 고도화 ▷외부 AI 서비스 및 공급망 관리 체계 정비 등 전사적 관점의 거버넌스 구축이 필요하다고 제언했다.

정해민 삼일PwC AX 노드 파트너는 “향후 금융회사의 경쟁력은 AI 활용 자체보다 이를 얼마나 책임 있고 안정적으로 관리할 수 있는지, 즉 AI 거버넌스 역량에 의해 좌우될 것”이라며 “AI가 기존 운영 구조와 내부통제 체계에 새로운 과제를 제기하고 있는 만큼 전사적 차원의 통합관리 체계 구축이 시급하다”고 말했다.

한편 6월 결산법인 삼일회계법인은 지난 2025 회계연도(2024년 7월~2025년 6월) 기준 매출 1조1094억원, 영업이익 254억원을 달성했다.