이번 주 금융 AI 뉴스에서 더 불편한 숫자는 기업가치나 설비투자 규모가 아니다. AI를 실제로 굴리는 금융회사와 이를 감독해야 하는 기관 사이의 속도 차다. 4월 28일자 Reuters 보도에 따르면 Cambridge Centre for Alternative Finance 조사에서 금융기관의 AI 도입 속도는 감독기관보다 두 배 이상 빨랐다. 고도화된 AI 도입 수준을 보고한 규제기관은 10곳 중 2곳에 그쳤다.

세부 숫자는 더 선명하다. Reuters는 이번 연구가 전통 금융기관과 핀테크 350곳, AI 벤더 140곳 이상, 151개국의 중앙은행 및 금융당국 130곳을 대상으로 이뤄졌다고 전했다. 그런데 업계의 AI 도입 현황 데이터를 수집한다고 답한 당국은 24%뿐이었고, 43%는 향후 2년 안에도 그럴 계획이 없다고 답했다. 규칙을 만들고 시스템 리스크를 따져야 하는 쪽이, 정작 현장에 얼마나 빠르게 frontier 도구가 들어가는지 충분한 시야를 갖지 못하고 있다는 뜻이다.

이 보고서는 왜 이 격차가 위험한지도 짚는다. Anthropic의 Mythos 같은 frontier 모델은 기존 자동화 도구와 다르게 소프트웨어 취약점을 대규모로 찾아내거나 악용할 가능성까지 감독 이슈로 끌어올린다. 동시에 집중 리스크도 크다. Reuters에 따르면 전체 응답자의 69%가 OpenAI에 의존했고, 업계 응답만 보면 그 비중은 76%까지 올라갔다. Google 모델 사용은 절반을 조금 넘었고 Anthropic은 3분의 1을 약간 넘는 수준이었다. 소수 공급자가 은행 시스템 깊숙이 들어가면, 가격과 장애, 공급 중단 문제는 곧 금융 안정 이슈가 된다.

결론은 불편하지만 단순하다. 감독당국도 자체 agentic AI 역량을 갖춰야 한다. 홍보 문구가 아니라 감독의 기본 도구로서 필요하다. 은행이 이미 감독당국의 측정 속도보다 빠르게 학습하고 있다면, 금융 AI의 다음 리스크는 모델 그 자체만이 아니다. 점점 더 자율화되는 시스템 아래에서 감시 공백이 계속 벌어지는 데서 온다.

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은행보다 늦은 감독당국 AI 역량… 벌어지는 감시 공백