은행의 에이전틱 AI 보안: 거버넌스 공백에서 지속적 통제로

에이전틱 AI는 더 이상 은행 업계에서 실험 단계에 머물러 있지 않습니다. 금융기관의 65%가 실제 운영 환경에서 AI를 활용하고 있으며, 42%는 사람의 확인 없이 거래를 실행하고 결제를 처리하며 신용 조건을 조정하는 자율 에이전트를 도입하고 있습니다. 하지만 대부분의 은행이 의존하는 보안 아키텍처는 스스로 판단하는 시스템이 아니라 요청에 응답하는 시스템을 위해 설계되었습니다.

이 웨비나에서는 AI 시스템이 행동, API, 인프라 계층 전반에서 동시에 작동할 때 발생하는 구조적 보안 공백과 경계 기반 방어, 분기별 정책 검토, 수동 교정 워크플로가 이러한 위협에 근본적으로 부합하지 않는 이유를 살펴봅니다. 또한 DORA, EU AI Act, NIST를 중심으로 진행 중인 규제 통합, CISO·CTO·CRO에게 적용되는 새로운 책임 모델, 그리고 의도가 실행으로 이어지는 추론 계층에서 AI를 통제하기 위해 필요한 아키텍처 전환을 다룹니다. 참석자는 적대적 테스트, 자동 교정, 실시간 집행을 하나의 순환 체계로 연결할 수 있는 실용적인 프레임워크를 얻게 됩니다.

핵심 내용:

• 거버넌스 격차는 인력 문제가 아니라 구조적인 문제입니다
• 에이전트형 AI는 세 가지 취약성 계층을 동시에 만들어냅니다
• 추론 계층은 새로운 보안 경계입니다
• 규제의 수렴은 현실이며 더욱 가속화되고 있습니다
• 보안, 문제 해결, 정책 집행은 하나의 연속적인 시스템으로 작동해야 합니다