금융위 AI 보안 망분리 완화 테스트, 카카오뱅크 포함·KB국민은행 제외설의 최종 결과는?

카카오뱅크는 금융위원회의 AI 보안 망분리 완화 테스트에 포함되고, KB국민은행은 제외됐다는 관측이 나오면서 금융권의 관심이 커졌다.

그러나 2026년 6월 21일 현재 외부에서 확인할 수 있는 최종 참여 금융회사 명단은 없다.

금융위원회가 공식적으로 밝힌 내용은 분명하다.

• 1차 참여 금융회사 선정 절차는 진행 중이다.
• 카카오뱅크를 비롯한 특정 회사의 선정 여부는 확정되지 않았다.
• KB국민은행 등 특정 회사의 제외 여부도 확정되지 않았다.
• 선정 절차가 끝나더라도 보안상 이유로 참여회사 명단은 공개하지 않는다.

따라서 카카오뱅크의 포함이나 KB국민은행의 제외를 확정된 사실처럼 해석해서는 안 된다.

이번 테스트에서 더 중요한 것은 어느 은행이 선정됐느냐가 아니다.

약 10년간 금융권 보안의 기본 원칙이었던 망분리 체계가 AI와 클라우드를 활용하는 자율보안·결과책임 체계로 이동하기 시작했다는 점이다.

금융회사는 고객의 예금과 대출·신용·투자·결제정보를 다룬다. 보안사고가 발생하면 한 기업의 손실에 그치지 않고 대규모 개인정보 유출과 금융사기, 지급결제 장애로 확산될 수 있다.

반면 외부 인터넷과 업무시스템을 강하게 분리하는 기존 방식만 고집하면 고성능 AI와 클라우드 보안도구를 활용하기 어렵다. 해커가 AI를 이용해 공격하는 상황에서 금융회사는 규제 때문에 방어용 AI를 충분히 사용하지 못하는 모순이 생길 수 있다.

이번 정책의 핵심 질문은 다음과 같다.

망을 연결하면 위험해지는가, 아니면 통제된 연결을 통해 더 강한 보안기술을 사용할 수 있는가?

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최종 결과부터 정리하면

쟁점	2026년 6월 21일 기준
카카오뱅크 선정 여부	공식 확인되지 않음
KB국민은행 제외 여부	공식 확인되지 않음
1차 참여회사 확정 여부	선정 절차 진행
1차 참여회사 수	최대 10곳 이내 계획
명단 공개 여부	선정 후에도 비공개 방침
규제 완화 기간	1년간 한시 적용
테스트 목적	보안 목적 AI·SaaS 활용
신청 가능 범위	일정 규모와 전담 CISO 요건을 갖춘 49개 금융회사
2차 테스트	2026년 8~9월, 10~20곳 목표
3차 테스트	2026년 4분기 추진 계획
전면 완화 가능성	보안·AI 역량이 우수한 금융회사부터 별도 검토

특정 은행의 참여 여부를 확인할 수 없다는 것이 현재의 최종 결론이다.

정부는 참여회사를 공개하지 않는 이유로 원활한 보안 테스트를 들고 있다. 어떤 금융회사가 어떤 AI 모델과 보안체계를 시험하는지가 공개되면 공격자가 해당 회사를 집중적으로 탐색할 수 있기 때문이다.

다만 비공개 운영이 계속되면 정책의 공정성과 실효성을 외부에서 검증하기 어렵다는 문제도 생긴다.

개별 회사 이름을 공개하지 않더라도 다음 정보는 집계 형태로 공개할 필요가 있다.

• 업권별 참여회사 수
• 테스트한 보안기술의 유형
• 발견한 취약점 수
• 침해위협 탐지시간 개선 정도
• 데이터 유출과 오작동 발생 여부
• 테스트 종료 후 제도개선 내용

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망분리란 무엇인가

망분리는 금융회사의 업무용 시스템과 인터넷망을 분리하는 보안방식이다.

쉽게 말하면 고객정보와 금융업무를 처리하는 컴퓨터가 외부 인터넷에 직접 연결되지 않도록 막는 것이다.

망분리는 크게 두 가지로 나눌 수 있다.

구분	의미	특징
물리적 망분리	업무용 PC와 인터넷용 PC를 별도로 사용	보안성이 높지만 비용과 불편도 큼
논리적 망분리	하나의 장비 안에서 가상화 기술로 환경을 분리	효율적이지만 설정과 통제가 중요
서버 망분리	중요 정보처리시스템을 외부망과 차단	공격표면 감소
접근통제형 분리	사용자·기기·데이터별 권한을 세분화	제로트러스트와 연결

기존 망분리의 기본 철학은 외부 인터넷과 접촉하지 않으면 해킹 가능성도 낮아진다는 것이다.

이 방식은 외부에서 직접 들어오는 악성코드와 공격을 차단하는 데 효과가 있었다.

하지만 금융회사가 사용하는 기술환경이 바뀌었다.

• 소프트웨어가 자체 설치형에서 클라우드 구독형으로 이동했다.
• 업무 협업과 데이터 분석이 외부 클라우드에서 이뤄진다.
• 생성형 AI 모델은 외부 컴퓨팅 자원을 활용하는 경우가 많다.
• 보안업체의 최신 위협정보가 실시간으로 업데이트된다.
• 금융서비스 개발 속도가 빨라졌다.

망을 완전히 차단하면 공격경로는 줄어들지만 최신 보안정보와 방어도구에 접근하기 어려워질 수 있다.

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망분리 규제가 AI 활용을 막는 이유

생성형 AI와 AI 기반 보안서비스는 대부분 외부 서버 또는 클라우드와 데이터를 주고받는다.

금융회사 내부 업무망이 외부 통신망과 차단돼 있다면 다음 기능을 이용하기 어렵다.

• 클라우드 AI 모델 호출
• 최신 악성코드 정보 수신
• 외부 보안 SaaS 활용
• AI 기반 취약점 분석
• 글로벌 위협정보 연동
• 개발자용 클라우드 도구
• 실시간 보안패치와 모델 업데이트

SaaS는 Software as a Service의 약자다.

과거처럼 회사 컴퓨터에 프로그램을 직접 설치하는 것이 아니라, 외부 사업자의 클라우드에서 소프트웨어를 구독해 이용하는 방식이다.

문서작성·협업·화상회의부터 보안관제·코드검사·데이터 분석까지 SaaS로 제공되는 서비스가 늘고 있다.

망분리가 강하면 금융회사는 우수한 외부 소프트웨어가 있어도 별도의 내부 시스템을 구축해야 한다.

이 과정에서 다음 문제가 발생한다.

• 시스템 구축기간 증가
• 중복 투자
• 업데이트 지연
• 유지보수 비용 증가
• 최신 AI 모델 사용 제한
• 개발자의 생산성 저하
• 글로벌 기술기업과의 격차 확대

망분리가 보안을 위한 규제에서 금융 AI 혁신을 늦추는 진입장벽으로 바뀔 수 있다는 문제의식이 정책 전환의 배경이다.

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이번 테스트는 일반 업무용 AI 허용과 다르다

이번 1차 테스트는 모든 업무에서 생성형 AI를 자유롭게 사용하는 제도가 아니다.

우선적인 목적은 보안을 위해 AI를 사용하는 것이다.

허용될 수 있는 대표적인 기능은 다음과 같다.

취약점 탐지

AI가 프로그램 코드와 서버 설정을 분석해 사람이 놓치기 쉬운 보안 취약점을 찾는다.

악성코드 분석

의심스러운 파일과 실행행동을 분석해 새로운 공격인지 판단한다.

침해위협 탐지

접속기록과 네트워크 흐름을 분석해 평소와 다른 이상행동을 찾아낸다.

보안패치 우선순위 설정

수많은 취약점 가운데 실제 공격 가능성이 높은 항목을 먼저 고치도록 지원한다.

보안관제 자동화

반복적인 경보를 분류하고 실제 위험이 높은 사건을 보안 담당자에게 전달한다.

공격 시뮬레이션

자체 시스템을 대상으로 가상의 공격을 수행해 방어체계가 제대로 작동하는지 확인한다.

위협정보 분석

세계 여러 기관과 보안업체가 공개한 공격정보를 읽고 금융회사에 필요한 대응방안을 정리한다.

보안 목적 AI 테스트가 안정적으로 진행되면 향후 고객상담·자산관리·여신심사·기업금융·내부통제 등으로 AI 활용범위가 넓어질 수 있다.

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왜 해커의 AI에 방어용 AI가 필요한가

과거의 해킹은 공격자가 직접 시스템을 분석하고 악성코드를 만들어야 했다.

고성능 AI가 발전하면 공격과정의 일부가 자동화될 수 있다.

• 취약한 시스템 탐색
• 악성코드 초안 제작
• 피싱메일 개인화
• 비밀번호 공격 자동화
• 보안장비 우회방법 탐색
• 공격코드 수정
• 탈취정보 분류
• 여러 단계 공격계획 수립

사람이 며칠 동안 분석하던 작업을 AI가 짧은 시간 안에 반복할 수 있다.

방어 측에서도 AI가 필요하다.

금융회사에는 하루에도 수많은 보안경보가 발생한다. 보안인력이 모든 기록을 직접 확인하면 실제 공격을 놓칠 수 있다.

AI는 경보를 자동으로 분류하고 과거 공격패턴과 비교해 위험도를 계산할 수 있다.

공격속도가 기계의 속도로 빨라지면 방어도 사람의 수작업만으로 대응하기 어렵다.

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신청 가능한 금융회사는 누구인가

금융당국은 이번 프로그램을 모든 금융회사에 즉시 개방하지 않았다.

신청할 수 있는 금융회사는 일정한 규모와 전담 보안조직을 갖춘 곳으로 제한했다.

기본적인 기준은 다음과 같다.

• 총자산 10조 원 이상
• 상시 근로자 1,000명 이상
• 전담 정보보호최고책임자 보유
• 전자금융 관련 내부통제체계
• 보안 테스트 준비
• AI 활용 역량
• 사고 대응체계

이 요건을 충족하는 금융회사는 49곳으로 제시됐다.

대형 금융회사부터 시작하는 이유는 망분리 완화에 따른 위험을 감당하고 통제할 능력이 필요하기 때문이다.

보안인력과 전산투자가 부족한 회사가 충분한 준비 없이 외부망을 연결하면 규제 완화가 사고 증가로 이어질 수 있다.

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1차 테스트는 어떻게 선정되나

1차 테스트는 최대 10개 금융회사 이내로 진행될 계획이다.

신청한 금융회사는 다음 역량을 평가받을 가능성이 높다.

평가영역	주요 확인사항
보안관리	접근통제·암호화·관제·사고대응
AI 역량	모델 활용경험·전문인력·검증체계
준비 수준	테스트 환경과 실행계획
데이터 보호	고객정보 반출 방지
대체 통제	망분리를 대신할 보안장치
공급망 관리	외부 AI·클라우드 사업자 통제
복구 능력	장애·침해 이후 정상화
내부 책임	CISO·경영진의 역할
보고체계	테스트 결과와 위험정보 공유

전문가 평가와 금융위원회 보고, 비조치의견서 발급 등의 절차를 거쳐 1년간 한시적으로 규제를 완화한다.

비조치의견서는 금융회사가 정해진 조건을 지키면 감독당국이 해당 행위에 대해 제재하지 않겠다는 공식적인 의견이다.

무조건적인 규제 면제가 아니라 허용된 범위와 보안조건을 지키는 조건부 테스트다.

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카카오뱅크 포함설을 어떻게 봐야 하나

카카오뱅크는 오프라인 영업점이 없는 인터넷전문은행이다.

고객 접점이 모바일 앱에 집중돼 있고 금융서비스 개발과 운영이 디지털 시스템을 중심으로 이뤄진다.

이런 사업구조는 AI·클라우드·자동화 도입에서 다음과 같은 장점을 가질 수 있다.

• 디지털 서비스 중심의 조직
• 모바일 거래 데이터
• 빠른 소프트웨어 개선
• 비대면 고객상담
• 데이터 기반 상품설계
• 자동화된 운영체계

반면 인터넷전문은행은 대부분의 고객거래가 전산망에 의존한다.

대규모 시스템 장애나 보안사고가 발생하면 영업점에서 대체 서비스를 제공하기 어렵다. 따라서 새로운 AI와 외부 SaaS를 이용할 때 안정성·복구·고객정보 보호가 더욱 중요하다.

카카오뱅크가 디지털 중심 은행이라는 이유만으로 테스트 참여가 확정됐다고 볼 수는 없다.

디지털 친화성과 규제 테스트 선정은 동일한 개념이 아니다.

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KB국민은행 제외설을 어떻게 봐야 하나

KB국민은행은 전국적인 영업망과 대규모 고객기반, 기업·가계금융을 함께 운영하는 종합은행이다.

전통적인 대형은행은 인터넷전문은행보다 시스템 구조가 복잡할 수 있다.

• 오랜 기간 운영된 핵심 금융시스템
• 영업점과 모바일 채널의 연결
• 다양한 금융상품
• 여러 계열사와의 데이터 연계
• 대규모 고객정보
• 복잡한 규제와 내부승인

복잡한 시스템은 AI 도입속도를 늦출 수 있지만, 대형 보안조직과 자본·전문인력을 갖췄다는 장점도 있다.

특정 테스트에서 제외됐다는 관측만으로 KB국민은행의 AI나 보안 역량이 낮다고 판단하는 것은 적절하지 않다.

참여 여부는 준비 일정, 테스트 대상, 내부 시스템 변경계획 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있다.

더구나 공식 명단이 공개되지 않기 때문에 시장에서 참여 여부를 확인하기도 어렵다.

비공개 테스트의 포함·제외 여부를 기업 경쟁력의 순위표처럼 사용하는 것은 위험하다.

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참여 여부가 주가나 실적의 직접 신호가 아닌 이유

망분리 테스트에 참여하면 새로운 기술을 빠르게 시험할 기회는 얻을 수 있다.

하지만 테스트 참여가 곧바로 매출이나 이익 증가를 의미하지는 않는다.

초기에는 다음 비용이 먼저 발생할 수 있다.

• 클라우드와 AI 사용료
• 보안솔루션 도입비
• 데이터 분류와 정제
• 접근권한 체계 개편
• 전문인력 채용
• 외부 검증
• 사고 대응 훈련
• 내부 시스템 변경
• 감독당국 보고

생산성과 비용 절감 효과는 실제 업무에 안정적으로 적용된 뒤 나타난다.

투자자가 봐야 할 지표는 테스트 참여설이 아니라 다음과 같다.

• IT·보안 투자 규모
• AI 전문인력
• 클라우드 이용전략
• 보안사고와 전산장애
• 고객상담 자동화 효과
• 업무처리시간 개선
• 비용 대비 성과
• AI 관련 내부통제
• 외부 기술기업 의존도

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망분리 완화의 진짜 핵심은 제로트러스트다

제로트러스트는 ‘내부망은 안전하고 외부망은 위험하다’는 단순한 구분을 버리는 보안원칙이다.

기본 철학은 아무도 자동으로 신뢰하지 않고 접근할 때마다 검증한다는 것이다.

사용자가 회사 내부에 있더라도 신원과 기기, 접근목적을 확인한다.

제로트러스트 원칙	의미
지속적 인증	한 번 로그인했다고 계속 신뢰하지 않음
최소 권한	업무에 필요한 데이터만 접근
기기 검증	승인된 안전한 기기인지 확인
세분화	시스템을 작은 영역으로 나눠 확산 방지
실시간 감시	이상행동을 계속 분석
암호화	저장·전송 데이터를 보호
기록 보존	누가 언제 무엇에 접근했는지 남김
즉시 차단	위험이 감지되면 접근권한 회수

망분리는 건물 외벽을 높게 쌓는 방식에 가깝다.

제로트러스트는 건물 안에 들어온 사람도 방마다 신분과 권한을 다시 확인하는 방식이다.

외부망과의 연결이 늘어날수록 사용자와 기기, 데이터 단위의 정교한 통제가 필요하다.

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AI를 안전하게 쓰려면 어떤 장치가 필요한가

데이터 등급 분류

고객 주민등록번호와 계좌정보, 공개자료를 같은 수준으로 다뤄서는 안 된다.

데이터를 민감도에 따라 나누고 외부 AI에 전송 가능한 범위를 제한해야 한다.

프롬프트 필터링

직원이 AI에 입력하는 질문에 고객정보와 내부 비밀이 포함됐는지 자동으로 검사한다.

출력 검증

AI가 생성한 분석과 코드가 정확한지 사람이 검토하거나 다른 시스템이 재검증해야 한다.

모델 접근 게이트웨이

직원이 외부 AI에 직접 접속하지 않고 회사가 통제하는 중간 시스템을 통해 이용하도록 한다.

최소 권한

AI가 전체 고객 데이터에 접근하지 않고 해당 업무에 필요한 정보만 사용할 수 있도록 한다.

로그 기록

어떤 사용자가 어떤 데이터로 AI를 이용했고 어떤 결과를 받았는지 기록해야 한다.

보안 테스트

모델을 실제 업무에 투입하기 전에 공격 시뮬레이션과 취약점 검증을 진행한다.

긴급 중단장치

이상행동이나 정보유출이 발생하면 AI 연결을 즉시 차단할 수 있어야 한다.

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금융 AI의 새로운 보안위험

AI는 보안을 강화할 수 있지만 새로운 공격경로도 만든다.

위험	쉬운 설명
프롬프트 인젝션	숨겨진 지시문으로 AI를 속이는 공격
데이터 유출	질문이나 출력에 고객정보가 포함되는 문제
데이터 오염	잘못된 학습자료를 넣어 모델을 왜곡
모델 탈취	AI 모델과 핵심 설정을 복제
환각	AI가 사실이 아닌 결과를 확신 있게 생성
공급망 공격	외부 AI·클라우드 사업자를 통한 침투
권한 남용	AI가 필요 이상의 시스템에 접근
자동공격 확대	공격과 대응이 기계 속도로 반복
편향	특정 고객이나 거래를 부정확하게 평가
집중위험	여러 금융회사가 같은 AI 사업자에 의존

보안 AI가 취약점을 잘못 판단하면 정상 시스템을 위험하다고 차단하거나 실제 공격을 놓칠 수 있다.

따라서 AI의 결과를 그대로 실행하기보다 위험 수준에 따라 사람의 승인을 받는 구조가 필요하다.

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외부 AI 사업자 의존이 만드는 집중위험

고성능 AI와 클라우드는 개발비가 크기 때문에 소수의 글로벌 사업자가 시장을 주도한다.

여러 은행이 같은 클라우드와 AI 모델을 사용하면 효율성은 높아지지만 한 사업자의 장애가 금융권 전체로 확산될 수 있다.

이를 제3자 집중위험이라고 한다.

예를 들어 주요 AI·클라우드 서비스에 장애가 발생하면 다음 업무가 동시에 영향을 받을 수 있다.

• 고객상담
• 이상거래 탐지
• 신용분석
• 보안관제
• 내부 문서검색
• 개발과 배포
• 콜센터 운영

금융회사는 다음 대비책을 마련해야 한다.

• 대체 사업자 확보
• 핵심 업무의 자체 운영
• 데이터 이동 가능성
• 계약 종료 시 전환계획
• 장애 시 수동업무 절차
• 외부 사업자의 하청구조 확인
• 정기적인 복구훈련

클라우드를 쓰지 않는 것이 안전한 것이 아니라, 클라우드가 멈춰도 금융업무가 지속될 수 있어야 안전하다.

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대형 금융회사에 유리한 규제 완화가 될 수 있다

1차 테스트 신청요건은 자산과 인력, 전담 CISO 기준을 충족한 대형 금융회사를 중심으로 설계됐다.

이는 초기 사고위험을 줄이는 데 합리적이다.

그러나 장기간 대형사만 규제 완화 혜택을 받으면 금융권의 기술격차가 커질 수 있다.

대형사는 다음 자원을 확보할 수 있다.

• AI 전문인력
• 클라우드 투자비
• 보안관제센터
• 법무·준법인력
• 글로벌 기술기업과의 계약
• 자체 AI 모델

중소 금융회사는 비용과 인력이 부족해 도입이 늦어질 수 있다.

금융당국은 프로그램에 참여하지 않은 회사에도 금융보안원을 통해 외부 공격표면을 대상으로 AI 취약점 점검을 지원할 계획이다.

초기에는 최대 17개 금융회사 지원이 제시됐다.

중소 금융회사에는 공동 보안플랫폼과 표준계약, 공동 AI 모델이 필요할 수 있다.

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금융 AI 보안 밸류체인은 어떻게 구성되나

금융회사

→ 클라우드 인프라

→ AI 모델

→ 보안관제·위협정보

→ 데이터 보호

→ 접근권한·인증

→ 시스템 통합

→ 감사·검증

산업 위치	주요 역할
금융회사	데이터와 업무, 최종 책임
클라우드	AI 연산·저장·네트워크
AI 모델 기업	보안 분석·문서·코드 자동화
사이버보안 기업	침해탐지·관제·취약점 분석
금융 IT·SI	기존 시스템과 AI 연결
데이터 기업	정제·분류·비식별화
인증기업	사용자·기기 접근통제
컨설팅·감사	위험평가·모델 검증
금융보안원	공동 대응과 가이드라인

망분리 완화는 단일 산업의 변화가 아니다.

금융회사와 AI·클라우드·보안·데이터 기업이 연결되는 새로운 금융 IT 생태계를 만든다.

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국내 보안기업에는 어떤 기회가 생기나

국내에서는 안랩, 이글루코퍼레이션, 지니언스, 파수, S2W 등 여러 기업이 서로 다른 보안 밸류체인에 위치한다.

분야	주요 기능
엔드포인트 보안	PC·서버의 악성행위 차단
보안관제	여러 시스템의 위협정보 분석
네트워크 접근제어	승인된 사용자·기기만 연결
데이터 보안	문서·개인정보 유출 방지
위협 인텔리전스	범죄집단·악성코드 정보 분석
클라우드 보안	외부 클라우드 설정과 접근 보호
AI 보안	모델·데이터·프롬프트 공격 탐지

규제가 완화되면 금융회사의 AI 보안 투자가 늘어날 가능성이 있다.

다만 특정 보안기업이 자동으로 수혜를 받는 것은 아니다.

금융회사는 다음 조건을 확인한다.

• 금융권 구축 경험
• 실시간 처리성능
• 오탐률
• 기존 시스템 호환성
• 개인정보 보호
• 공급망 안전성
• 장애 대응
• 장기 유지보수
• 규제 보고기능

AI라는 표현을 사용한다고 기술 경쟁력이 검증되는 것은 아니다. 실제 금융환경에서 공격 탐지율과 안정성을 입증해야 한다.

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금융 IT와 클라우드 기업의 기회와 위험

금융권 AI 확대는 금융 IT 기업과 클라우드 사업자에도 새로운 시장을 만든다.

• AI 플랫폼 구축
• 데이터 저장과 연산
• 모델 운영
• 보안 게이트웨이
• 접근권한 관리
• 로그 통합
• 업무자동화
• 재해복구

국내에서는 금융 IT 계열사와 대형 클라우드 사업자, SI 기업이 경쟁할 수 있다.

그러나 금융회사는 고객정보와 핵심 금융시스템을 외부 사업자에게 맡길 때 강한 통제권을 요구한다.

계약에는 다음 사항이 중요하다.

• 데이터 저장위치
• 재위탁 사업자
• 장애 배상
• 감독당국 검사권
• 계약 종료 후 데이터 삭제
• 시스템 이전 지원
• 모델 학습에 고객정보 사용 금지
• 보안사고 통지시간

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은행 업무는 어디부터 AI로 바뀔까

보안 테스트가 안정적으로 끝나면 AI 활용은 내부 업무부터 확대될 가능성이 크다.

고객상담

상품설명과 거래문의 초안을 만들고 상담원이 최종 답변한다.

내부 문서검색

복잡한 규정과 업무매뉴얼을 AI가 찾아 직원에게 제공한다.

이상거래 탐지

과거와 다른 송금·접속패턴을 분석해 금융사기 가능성을 찾는다.

여신심사

재무·거래·산업 데이터를 정리해 심사자의 판단을 지원한다.

기업금융

기업의 재무자료와 산업위험을 분석해 자금수요를 파악한다.

내부통제

직원거래와 문서, 접근기록에서 이상징후를 찾는다.

개발업무

프로그램 코드 작성과 오류 탐지, 테스트를 지원한다.

초기에는 AI가 최종 결정을 내리기보다 사람의 업무를 보조하는 방식이 중심이 될 가능성이 높다.

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AI가 은행 생산성을 높이는 구조

금융회사의 비용은 영업점 임대료와 인건비만으로 구성되지 않는다.

수많은 직원이 다음 업무에 시간을 사용한다.

• 문서작성
• 규정 검색
• 고객문의 분류
• 거래 검토
• 보고서 작성
• 시스템 점검
• 이상거래 확인
• 반복적인 데이터 입력

AI가 반복업무를 줄이면 직원은 고객상담과 복잡한 심사·위험관리 같은 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 사용할 수 있다.

생산성 효과

= 절감된 업무시간

• 오류 감소
• 처리속도 향상
• 사고 예방
  － AI 이용료
  － 보안·검증비용
  － 시스템 전환비용

AI 시스템을 도입했다고 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니다.

기존 업무와 승인절차를 그대로 유지한 채 AI 업무만 추가하면 오히려 비용이 증가할 수 있다.

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소비자에게 생기는 편익

금융 AI가 안전하게 활용되면 소비자는 다음 변화를 경험할 수 있다.

• 상담 대기시간 단축
• 24시간 금융문의
• 금융사기 조기 차단
• 대출·상품 설명 개선
• 맞춤형 자산관리
• 장애 복구시간 단축
• 부정거래 탐지 강화
• 서류처리 자동화

그러나 AI가 잘못된 설명을 제공하거나 대출·보험 판단에서 편향을 보이면 소비자 피해가 발생할 수 있다.

소비자는 자신이 AI와 대화하는지, AI 결과를 사람이 검토하는지 알 수 있어야 한다.

대출 거절이나 거래 제한처럼 중요한 결정에서는 이유를 설명하고 사람이 다시 검토할 수 있는 절차가 필요하다.

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규제 완화가 소비자보호 완화를 뜻하지는 않는다

망분리 규제 완화는 금융회사가 개인정보와 보안 의무에서 벗어난다는 의미가 아니다.

오히려 규칙 중심의 보안에서 회사가 결과를 책임지는 방식으로 이동한다.

기존에는 정해진 망분리 규정을 지켰는지가 중요했다.

앞으로는 다음 질문이 더 중요해진다.

• 고객정보가 실제로 보호됐는가
• 사고를 얼마나 빨리 탐지했는가
• 장애에서 얼마나 빨리 복구했는가
• 외부 사업자를 제대로 관리했는가
• AI의 잘못된 결과를 통제했는가
• 사고가 발생했을 때 피해를 배상했는가

규제가 줄어드는 대신 금융회사의 설명·검증·배상 책임은 더 강해져야 한다.

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미국은 망분리보다 제로트러스트를 강조한다

미국의 보안체계는 내부망에 들어왔다고 자동으로 신뢰하지 않는 제로트러스트 방향으로 발전해 왔다.

사용자와 기기, 자원에 대한 접근을 매번 확인하고 최소한의 권한만 부여한다.

금융회사는 클라우드와 외부 기술을 활용할 수 있지만 다음 통제를 요구받는다.

• 강한 인증
• 접근권한 관리
• 공급업체 위험관리
• 보안 로그
• 침해사고 대응
• 업무 연속성
• 데이터 보호

한국의 망분리 개선도 장기적으로는 물리적인 차단 여부보다 실제 위험관리 능력을 평가하는 방향으로 이동할 가능성이 크다.

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유럽은 디지털 운영복원력을 규제한다

유럽연합은 DORA라고 불리는 디지털 운영복원력 규제를 2025년부터 적용하고 있다.

핵심은 금융회사가 사이버공격과 시스템 장애를 완전히 피할 수 있다는 가정에서 벗어나는 것이다.

대신 사고가 발생해도 다음 능력을 갖추도록 요구한다.

• 중요업무 지속
• 사고 탐지와 보고
• 시스템 복구
• 정기적인 침투시험
• 외부 IT 사업자 관리
• 위험정보 공유
• 비상계획

유럽은 망을 일률적으로 차단하기보다 연결된 금융시스템이 충격을 견디고 빠르게 회복할 수 있는지를 중요하게 본다.

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글로벌 규제는 사전 차단에서 복원력으로 이동한다

구분	기존 방식	변화하는 방식
보안 철학	외부 연결 최소화	연결을 전제로 지속 검증
핵심 수단	망분리·차단	제로트러스트·암호화·관제
평가 기준	규정 준수 여부	사고 예방·탐지·복구 결과
외부 기술	제한적으로 이용	위험관리 후 적극 활용
공급업체	계약 중심	지속적 감독·대체계획
사고 대응	사고 후 복구	상시 훈련과 복원력 확보

한국은 망분리를 즉시 없애기보다 보안역량이 높은 회사부터 테스트하고 결과를 금융권 전체에 확산하는 단계적 접근을 선택했다.

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테스트 성공 여부는 무엇으로 판단해야 하나

참여 금융회사 수나 AI 도구의 개수만으로 성과를 평가해서는 안 된다.

성과지표	확인할 내용
취약점 발견시간	기존보다 얼마나 빨라졌는가
공격 탐지율	실제 위협을 얼마나 잘 찾았는가
오탐률	정상 거래를 공격으로 잘못 판단하지 않았는가
패치시간	취약점 발견 후 수정까지 걸린 시간
정보유출	외부 AI로 민감정보가 나가지 않았는가
사고 복구시간	장애 후 정상화 속도
인력 생산성	보안 담당자의 반복업무 감소
총비용	AI 도입비와 절감비용 비교
공급업체 집중도	한 외부기업에 과도하게 의존하지 않는가
감사 가능성	AI 판단과 접근기록을 추적할 수 있는가
소비자 피해	금융거래·개인정보 피해가 있었는가
재현성	다른 금융회사에서도 적용 가능한가

가장 중요한 것은 AI가 공격을 더 잘 막았다는 사실을 객관적으로 입증하는 것이다.

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비공개 테스트가 갖는 장점과 한계

장점

• 공격자의 집중 표적화를 줄일 수 있다.
• 금융회사가 민감한 취약점을 솔직하게 보고할 수 있다.
• 테스트 실패가 불필요한 금융불안으로 이어지는 것을 막을 수 있다.
• 보안기술과 공급업체 정보 노출을 줄인다.

한계

• 선정의 공정성을 확인하기 어렵다.
• 기업이 선정 여부를 마케팅에 활용하는지 검증하기 어렵다.
• 소비자가 보안 수준을 비교하기 어렵다.
• 테스트 결과가 실제 제도개선에 반영됐는지 알기 어렵다.
• 실패사례가 금융권 전체에 공유되지 않을 수 있다.

해결책은 참여회사 이름을 공개하는 것보다 결과와 방법론을 익명화해 공개하는 것이다.

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향후 세 가지 시나리오

AI 보안 효과가 입증되는 경우

취약점 탐지와 침해대응 속도가 개선되고 정보유출이 발생하지 않는 상황이다.

• 보안 목적 망분리 완화 확대
• 생성형 AI 제도화 가속
• 일부 금융회사의 전면 완화
• 클라우드·AI 보안 투자 증가
• 금융서비스 자동화 확대
• 보안 전문인력 수요 증가

제한적인 효과만 확인되는 경우

생산성은 높아지지만 데이터 유출과 오탐 위험이 충분히 해결되지 않는 상황이다.

• 보안업무에만 제한적 허용
• 민감정보의 외부 전송 금지
• 자체 구축형 AI 확대
• 사람의 최종 승인 의무 유지
• 중소 금융회사 확산 지연

사고가 발생하는 경우

외부 AI나 클라우드를 통해 정보가 유출되거나 금융서비스 장애가 발생하는 상황이다.

• 규제 완화 속도 조절
• 테스트 중단·범위 축소
• 외부 사업자 심사 강화
• 피해배상과 책임 논의
• 금융권 AI 신뢰 하락
• 자체 데이터센터 투자 회귀

이번 테스트는 규제를 풀 것인지 말 것인지의 단순한 선택이 아니라 어떤 통제를 갖춰야 안전하게 풀 수 있는지를 찾는 과정이다.

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금융회사와 관련 산업을 볼 때 확인할 지표

금융회사

• AI·보안 관련 투자액
• 전담 CISO와 보안인력
• 전산장애 건수
• 고객정보 유출 여부
• 클라우드 전환 범위
• AI 내부통제
• 외부 공급업체 집중도
• 업무자동화 성과
• 규제 대응비용

보안기업

• 금융권 고객 비중
• AI 탐지 정확도
• 반복 매출과 유지보수
• 글로벌 위협정보
• 오탐률
• 클라우드 지원
• 개인정보 보호
• 금융규제 보고기능

클라우드·금융 IT 기업

• 금융권 인증과 구축 경험
• 서비스 가용성
• 데이터 이전 가능성
• 장애 복구능력
• 보안투자
• 계열사 의존도
• 장기계약 수주
• AI 플랫폼 매출

특정 은행이 테스트에 참여한다는 관측만으로 관련 기업의 실적을 추정하는 것은 위험하다.

실제 계약과 매출, 비용 절감이 확인돼야 경제적 효과를 판단할 수 있다.

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금융소비자가 알아야 할 변화

소비자는 망분리라는 기술용어를 직접 이해하지 않아도 금융회사의 AI 활용이 자신의 권리에 어떤 영향을 주는지 확인해야 한다.

• 상담이 AI로 제공되는가
• 고객정보가 외부 모델로 전달되는가
• 대출과 거래제한 판단에 AI가 사용되는가
• 잘못된 판단을 사람이 다시 검토할 수 있는가
• 개인정보 활용에 동의하지 않을 방법이 있는가
• 사고가 발생했을 때 배상절차가 있는가
• AI와 사람 중 누구의 답변인지 구분되는가

AI는 금융서비스를 편리하게 만들 수 있지만 책임의 주체가 될 수는 없다.

최종적인 책임은 AI 모델이 아니라 이를 도입하고 운영한 금융회사가 져야 한다.

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이번 논란에서 가장 중요한 열 가지

첫째, 카카오뱅크 포함과 KB국민은행 제외는 공식적으로 확인되지 않았다.

둘째, 1차 참여 금융회사 선정 절차는 진행 중이며 최대 10곳 이내로 추진된다.

셋째, 선정이 끝나더라도 금융당국은 보안상 이유로 회사 명단을 공개하지 않을 방침이다.

넷째, 1차 규제 완화는 1년간 한시적으로 적용된다.

다섯째, 허용범위는 우선 취약점 분석과 보안 SaaS 등 방어 목적 AI 활용에 초점이 맞춰져 있다.

여섯째, 신청 가능 대상은 자산·인력·전담 CISO 요건을 갖춘 49개 금융회사다.

일곱째, 2차 테스트는 2026년 8~9월, 3차 테스트는 4분기에 추진될 계획이다.

여덟째, 장기적으로는 보안·AI 역량이 높은 금융회사의 망분리 규제를 전면적으로 완화하는 방안도 검토된다.

아홉째, 규제 완화의 핵심은 보안을 약하게 만드는 것이 아니라 물리적 차단을 제로트러스트와 AI 관제로 대체하는 것이다.

열째, 정책의 성과는 선정된 회사 수가 아니라 실제 보안위협 탐지와 복구 능력이 개선됐는지로 평가해야 한다.

금융권의 망분리 규제는 오랫동안 중요한 보안장치로 작동했다.

그러나 AI가 공격과 방어 양쪽에서 사용되는 시대에는 외부와의 연결을 차단하는 것만으로 충분하지 않다. 최신 보안기술과 위협정보를 사용하지 못하는 규제는 오히려 새로운 취약점이 될 수 있다.

반대로 혁신을 이유로 준비되지 않은 금융회사까지 외부 AI와 클라우드를 자유롭게 사용하게 하면 대규모 개인정보 유출과 금융장애가 발생할 수 있다.

따라서 중요한 것은 규제 완화 자체가 아니다.

접근권한·암호화·데이터 통제·AI 검증·사고 복구를 갖춘 금융회사에 더 많은 자율성을 주고, 문제가 발생하면 강한 결과책임을 묻는 체계를 만드는 것이다.

카카오뱅크가 포함됐는지, KB국민은행이 제외됐는지보다 금융권 전체가 AI 시대에 맞는 보안능력을 갖추고 있는지를 봐야 한다.

여러분은 보안역량이 검증된 금융회사부터 망분리를 과감하게 완화해야 한다고 보시나요? 아니면 고객 금융정보의 민감성을 고려해 외부 AI 활용을 제한적으로 허용해야 한다고 보시나요?

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