생성형 AI의 진화와 금융 적용: 보안 위협부터 Accelerated AI 전략까지

1. 요약

• 생성형 AI의 기술 발전은 1980년대에 시작된 딥러닝 기술의 역사적 진화를 통해 이루어졌으며, 이후 CNN, GAN, GPT-3 등의 우수한 모델들이 등장하면서 더욱 가속화되었습니다. 특히, 2012년의 알렉스와 2014년의 GAN은 이미지 인식과 데이터 생성을 혁신적으로 변화시켰습니다. 2020년 OpenAI의 GPT-3 발표는 텍스트 생성 분야에서 인공지능의 능력을 새로운 차원으로 끌어올렸습니다. 이러한 기술들은 다양한 산업에 응용 가능성을 제시하며, 생성형 AI는 단순한 데이터 처리에서 벗어나 새로운 형태의 콘텐츠 생성 능력을 갖춘 기술로 자리 잡았습니다.

• 하지만 생성형 AI의 발전은 그 자체로 여러 보안 위협을 동반하고 있습니다. 내부적인 요인으로는 사용자의 보안 인식 부족과 AI 모델 관리 소홀, 외부적인 요인으로는 악의적인 해킹 시도로 인한 피해가 커지고 있습니다. 특히 생성형 AI를 활용한 피싱 공격은 기술적 발전에 따라 더욱 정교해지고 있으며, 이로 인해 기업과 개인 모두가 중대한 위험에 직면하고 있습니다. 이러한 위협에 대응하기 위해 SK쉴더스는 이메일 보안관제 서비스와 다양한 교육 프로그램을 통해 효과적인 보안 체계를 마련하고 있습니다.

• 금융 산업에서의 적용은 새로운 기회를 만들어가고 있습니다. PwC컨설팅의 Accelerated AI 프레임워크를 토대로 각 금융 기관들은 맞춤형 서비스 제공과 사기 예방 시스템 구현 등에서 이 기술을 도입하여 효율성을 극대화하고 있습니다. AICC 시스템의 발전은 고객 응대의 혁신을 가져오고 있으며, 데이터 기반의 디지털 변혁은 금융 시장의 경쟁력을 높이는 새로운 원동력이 되고 있습니다. 이러한 글로벌 사례들은 생성형 AI의 활용이 불러온 변화의 양상을 반영하며 지속적 연구와 대응 전략의 필요성을 강조합니다.

2. 생성형 AI의 진화와 역사

• 2-1. 딥러닝 개념의 등장과 발전

• 딥러닝(Deep Learning) 기술은 1980년대에 처음 등장했습니다. 당시 AI 연구자들은 여러 층의 신경망을 사용하여 복잡한 패턴과 특징을 학습할 수 있는 가능성을 탐구하기 시작했습니다. 하지만 초기의 딥러닝 연구는 계산 능력과 데이터의 부족으로 인한 한계가 있어, 이 기술은 널리 활용되기까지 오랜 시간이 필요했습니다. 2012년에는 알렉스(Alex Krizhevsky)와 그의 동료들이 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 대규모 이미지 인식 문제를 해결하며 딥러닝의 가능성을 보여줬습니다. 이들은 ImageNet 대회에서 혁신적인 성과를 달성하며 딥러닝 기술의 대중화를 촉진하였습니다.

• 2-2. CNN·GAN·GPT-3 등장 시기

• CNN이 성공적인 인식을 얻게 된 이후, 생성형 AI의 발전도 본격적으로 시작되었습니다. 2014년에는 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 GAN(Generative Adversarial Network)을 소개하였습니다. GAN은 두 개의 신경망, 즉 '생성자'와 '판별자'의 경쟁을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델로, 이는 이미지 생성, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 큰 혁신을 가져왔습니다. 또한, 2020년에는 OpenAI가 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)를 발표하였습니다. GPT-3는 기존 모델들에 비해 획기적인 성능을 보이며 텍스트 생성에서 인간과 유사한 대화 능력을 보여주었습니다. 이로 인해 생성형 AI는 단순한 데이터 처리 기술에서 벗어나 다양한 산업에서의 응용 가능성을 보여주게 되었습니다.

• 2-3. 생성형 AI 정의 및 특징

• 생성형 AI는 단순히 데이터를 식별하거나 예측하는 데 그치지 않고, 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖춘 인공지능입니다. 이는 머신러닝과 딥러닝 기술을 바탕으로 하여, 고급 알고리즘을 이용해 대량의 데이터에서 패턴을 학습하고 이로부터 새로운 결과물을 만들어 내는 과정을 포함합니다. 생성형 AI의 주요 특징은 다음과 같습니다: 첫째, 다양한 형태의 콘텐츠 생성 가능성(이미지, 텍스트, 음악 등), 둘째, 기존 데이터의 조합을 통한 새로운 창작물 제작, 셋째, 사용자가 제공하는 정보에 따라 적절한 맥락을 반영하여 응답할 수 있는 적응성입니다. 이처럼 생성형 AI는 다양한 산업 분야에서 창의성과 효율성을 동시에 극대화할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

3. 생성형 AI 기술의 보안 위협과 대응 전략

• 3-1. 보안 위협 유형

• 생성형 AI 기술의 발전은 다양한 산업에 걸쳐 많은 혁신을 가져왔지만, 그와 동시에 여러 보안 위협도 양산하고 있습니다. 특히, 생성형 AI를 활용한 공격의 빈도와 sophistication(정교함)이 증가하면서 기업들이 직면하는 위험도 커지고 있습니다. 이러한 위협은 크게 내부적 요인과 외부적 요인으로 나눌 수 있습니다. 내부적 요인으로는 사용자의 보안 인식 부족과 컴플라이언스 미준수에서 오는 정보 유출이 포함됩니다. 또한, AI 모델이 제공하는 부정확한 정보의 무검증 사용, 그리고 AI 모델 관리의 소홀함이 보안 사고를 촉발할 수 있습니다. 이러한 문제들은 종종 간과되기 쉬우며, 기업의 데이터 보호에 심각한 차질을 초래할 수 있습니다. 외부적 요인으로는 해커에 의한 공격 시도가 있으며, AI 모델과 관련된 애플리케이션의 취약점이 악용될 수 있습니다. 생성형 AI를 이용한 피싱 공격은 특히 주목할 만합니다. 피싱 공격자는 이제 정교한 마케팅을 통해 사용자를 유인하며, 범죄의 대상을 확대하고 있습니다. 비영리 오픈소스 그룹에서 개발한 '웜GPT(WormGPT)'와 같은 도구는 사용자 전문 지식 없이도 대량의 악성코드를 제작할 수 있게 해 주며, 이로 인해 기업과 개인 모두가 위협에 직면하고 있습니다.

• 3-2. SK쉴더스의 대응 전략

• SK쉴더스는 생성형 AI를 활용한 보안 공격에 효과적으로 대응하기 위한 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 특히, 기업 이메일을 보호하기 위한 ‘이메일 보안관제’ 서비스를 제공하며, 이는 24시간 상시 모니터링 기능을 갖추고 있습니다. 이 서비스는 악성 공격 패턴에 대한 전문가 분석, 위협 정보 제공 등을 포함하여 이메일 보안의 체계를 강화합니다. 구체적으로, SK쉴더스는 이메일 발신자 주소, 발신 IP, 이메일 내 URL, 첨부파일 분석 등을 통해 종합적인 악성 메일 검사를 실시하고, 악성 행위에 대한 상세 분석을 제공합니다. 특히 고도화된 첨부파일 내 악성코드 검출 및 분석 기능을 통해 일반 사용자가 인식하기 어려운 보안 위협에 대해서도 철저히 대응할 수 있습니다. 또한, 이메일 보안관제 서비스 외에도 동향 보고, 악성 메일 모의 훈련 등으로 지속적으로 고객을 위한 정보자산 보호 컨설팅과 교육 프로그램을 제공하고 있습니다. 이러한 노력은 기업이 새로운 보안 위협에 적극적으로 대응할 수 있게 하는 중요한 기초를 마련합니다.

• 3-3. 해외 주요 사례

• 해외에서도 생성형 AI의 보안 위협에 대한 인식과 대응이 점차 제고되고 있습니다. 예를 들어, 미국의 여러 기업들이 생성형 AI 모델을 활용하면서 보안 강화를 위해 실시간 모니터링 시스템을 도입하고 있습니다. 이러한 시스템은 신속하게 악성코드 공격을 탐지하고 차단할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 한편, 유럽에서는 GDPR에 기반하여 생성형 AI 활용 시 개인정보 보호 기준을 강화하기 위한 다양한 법적 조치가 시행되고 있습니다. 이는 AI 시스템이 보안 및 개인정보 보호에 대한 엄격한 기준을 준수하도록 요구함으로써 사용자 데이터를 보호하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, 일본에서는 예상치 못한 보안 사고를 줄이기 위해 기업 간 협력 체계를 구축하여 정보 공유와 피싱 공격 대응 방안을 마련하고 있습니다. 이러한 글로벌 사례들은 생성형 AI가 전 세계적으로 확산됨에 따라 발생할 수 있는 다양한 보안 위협에 대한 종합적인 대응 방안을 모색하는 데 많은 도움이 되고 있습니다.

4. 금융 산업을 위한 Accelerated AI 전략

• 4-1. Accelerated AI 개념과 활용 방안

• Accelerated AI는 기존의 AI 기술을 더욱 빠르고 효과적으로 확장하기 위한 전략으로, 금융 산업의 경쟁력을 강화하는 데 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 이 개념은 여러 데이터 소스와 알고리즘을 통합하여 실시간 분석 및 자동화를 구현하는 데 중점을 둡니다. 특히, 금융 기관들은 고객 서비스 및 운영 효율성을 극대화하기 위해 이 기술을 활용하고 있으며, 예를 들어, 고객 데이터 분석을 통해 맞춤형 금융상품을 제공하거나 Fraud Detection 시스템을 통해 사기 거래를 사전에 예방하는 방안들이 이뤄지고 있습니다.

• 4-2. AICC 진화 단계

• AICC(Artificial Intelligence Contact Center)는 AI와 컨택트 센터 기술의 융합으로, 고객 관리 및 상담의 혁신을 촉진하고 있습니다. 초기 AICC는 단순 자동 응답 기능에 그쳤으나, 현재는 고객의 의도를 분석하고 상황에 맞는 정보를 제공하는 등 지능적인 대화가 가능하게 발전했습니다. 특히, 생성형 AI의 도입으로 AICC 시스템은 고객의 요청을 더 자연스럽고 효율적으로 처리할 수 있으며, 상담원들에게는 필요할 때 빠르게 정보를 제공해주는 기능도 강화되고 있습니다.

• 4-3. 데이터 기반 디지털 변혁 사례

• 금융업계의 데이터 기반 디지털 변혁은 Accelerated AI 전략의 핵심입니다. 많은 금융 기관이 생성형 AI를 채택하여 데이터 분석 효율성을 높이고 있으며, 예를 들어 머신러닝 알고리즘을 통해 고객의 자산 관리 맞춤 서비스를 개발하는 등의 사례가 증가하고 있습니다. 이러한 노력은 단순히 데이터 처리 방식의 개선에 그치지 않고, 예측 모형을 통한 시장 분석 및 새로운 사업 기회를 창출하는 데에도 기여하고 있습니다.

• 4-4. 글로벌 금융 사례 분석

• 많은 글로벌 금융 기관들이 Accelerated AI를 활용하여 혁신을 이루고 있습니다. 예를 들어, 일본의 한 은행은 AI 기반의 고객 분석 프로그램을 통해 고객과의 상호작용을 개인화하며, 지난해에만 고객 만족도가 크게 향상되었습니다. 또 다른 사례로는 유럽의 한 보험 회사가 생성형 AI를 통해 신속한 보험 청구 처리를 가능하게 하여 인건비를 대폭 줄이고, 고객 대응 시간을 단축시킨 것을 들 수 있습니다. 이러한 사례들은 다른 기업들이 AI를 어떻게 효율적으로 활용할 수 있는지를 보여주는 중요한 증거로 작용합니다.

결론

• 2025년 5월 20일 현재, 생성형 AI의 발전과 금융 산업에서의 응용은 큰 변화를 И끌어오고 있으며, 이러한 발전에 따른 보안 위협과 대응 전략에 대한 깊은 통찰이 요구됩니다. 기술 혁신을 지속적으로 모니터링하고 리스크 관리 체계를 강화하는 것은 기업의 지속 가능성을 확보하는 중요한 요소입니다. 특히, 보안 위협에 대비한 전방위적 대응 전략의 구축은 필수적이며 데이터 기반 디지털 변혁을 위한 AICC 도입은 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 부각되고 있습니다.

• 또한, 글로벌 사례들은 각국의 다양한 사업 환경에서 생성형 AI의 활용이 어떻게 진행되고 있는지를 보여주며, 향후 기업들이 필요로 하는 선진화된 보안과 서비스 전략 수립에 귀중한 기초 자료가 될 것입니다. 규제와 윤리 이슈 또한 사전에 관리할 필요가 있으며, 이는 지속 가능한 AI 생태계를 조성하기 위한 필수적인 조건입니다. 이러한 방향성을 인식하고 실행에 옮기는 것이 향후 AI 기술의 성공적 활용에 기여할 것입니다.

용어집

• 생성형 AI: 생성형 AI는 기존 데이터를 분석하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술로, 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 형태의 생성이 가능합니다. 이는 머신러닝과 딥러닝 기술을 바탕으로 하여 고급 알고리즘을 통해 이루어집니다. 2025년 현재 생성형 AI는 여러 산업에서 응용되고 있습니다.

• Accelerated AI: Accelerated AI는 기존의 AI 기술을 더 빠르고 효과적으로 확장하는 전략으로, 금융 산업의 경쟁력을 강화하는 데 필수적입니다. 이 개념은 실시간 데이터 분석 및 자동화를 구현하여 고객 서비스와 운영 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다.

• 딥러닝(Deep Learning): 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 다층 신경망 구조를 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 2025년 시점에서 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에 널리 활용되고 있습니다.

• CNN(Convolutional Neural Network): CNN은 이미지 분석 및 인식에서 주로 사용되는 딥러닝 구조로, 이미지의 패턴을 자동으로 추출하고 학습할 수 있도록 설계된 신경망입니다. 이 기술은 2012년에 큰 성과를 내며 딥러닝의 발전을 이끌었습니다.

• GAN(Generative Adversarial Network): GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하면서 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. 이 모델은 2014년에 도입되어 이미지 생성 및 텍스트 생성 등 여러 분야에 혁신을 가져왔습니다.

• GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3): GPT-3는 OpenAI가 개발한 인공지능 모델로, 텍스트 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이는 2020년에 발표되어 인간과 유사한 언어 처리 능력을 바탕으로 여러 산업에서의 응용 가능성을 제시하고 있습니다.

• AICC(Artificial Intelligence Contact Center): AICC는 인공지능과 컨택트 센터 기술의 융합으로, 고객 서비스 개선 및 운영 효율성을 높이기 위한 시스템입니다. 현재 고객의 의도를 분석하고 정보를 제공하는 지능형 대화가 가능한 시스템으로 발전하고 있습니다.

• 보안 위협: 생성형 AI 기술의 발전에 따라 증가하는 다양한 보안 위협을 의미합니다. 예로는 AI를 활용한 피싱 공격이나 정보유출 등이 있으며, 이는 기업과 개인 모두에게 심각한 위험 요소로 작용하고 있습니다.

• SK쉴더스: SK쉴더스는 한국의 보안 솔루션 기업으로, 생성형 AI를 활용한 보안 공격에 대응하기 위해 이메일 보안관제 서비스와 교육 프로그램 등을 통해 기업과 개인의 보안 체계를 강화하고 있습니다.

• 디지털 변혁: 디지털 변혁은 정보 기술을 활용하여 기업 운영 방식을 혁신하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 과정입니다. 금융 산업에서는 데이터 기반으로 서비스 제공이 이루어지고 있습니다.

• PwC컨설팅: PwC컨설팅은 글로벌 컨설팅 기업으로, 금융 기관에 대해 Accelerated AI 전략을 통해 데이터 분석 및 맞춤형 서비스 제공을 지원하고 있습니다. 이들은 기업의 디지털 변혁을 이끄는 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 정교함(Sophistication): 정교함은 보안 공격이나 기술의 복잡성 및 발전 수준을 나타내는 용어로, 특히 생성형 AI를 활용한 보안 공격에서의 sophistication은 기업이 마주하는 위험을 증가시키고 있습니다.

• 글로벌 사례: 다양한 국가와 기업에서 생성형 AI의 활용과 보안 대응 방안을 다룬 사례를 의미하며, 글로벌 차원에서의 경험과 전략을 통해 기업들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 기초 자료를 제공합니다.

출처 문서

• 생성형 AI 기반의 Accelerated AI - PwC컨설팅https://www.pwcconsulting.co.kr/ko/publications/pwcconsulting_fs-accelerated-genai.pdf
• 생성형 AI 살펴보기https://startupreport.oopy.io/3ee562d1-3441-4522-bf93-21bfe5ae6197
• 생성형 AI 기술 발전에 따른 보안위협과 대응 전략 | SK쉴더스https://www.skshieldus.com/blog-security/eqst-idx-17