홍콩, 은행권 AI 에이전트·사기 탐지·자동화 서비스 시험에 맞춰 ART 프레임워크 마련

은행권 시범사업의 중심으로 부상한 AI 에이전트

홍콩금융관리국(HKMA)은 2026년 10월 15일 책임 있는 인공지능을 위한 새 프레임워크를 발표했다. 2차 생성형 AI 샌드박스에서 시험된 활용 사례 가운데 60% 이상이 승인된 범위 안에서 작업을 계획하고 수행할 수 있는 시스템을 다룬 뒤 나온 조치다.

책임성(Accountability), 회복력(Resilience), 신뢰(Trust)를 뜻하는 ART 프레임워크는 은행들이 수어 번역과 사기 탐지부터 투자 정보, 채권 회수, 금융 리스크 모니터링까지 다양한 분야의 적용 사례를 시험하는 가운데 마련됐다. 핵심 과제는 실무적인 문제다. AI의 자율성이 커질수록 은행은 AI의 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하고, 문제가 생겼을 때 개입할 방법을 갖춰야 한다.

HKMA의 ART 프레임워크 발표에는 감독 지침 신설, 사이버포트 및 홍콩대학교와 함께하는 학습 데이터 공유 플랫폼 구축, AI 에이전트 거버넌스 방안을 제안하기 위한 추가 시험 등 세 가지 주요 계획이 담겼다.

당국은 2차 샌드박스 참여 기관들의 기술 시험이 긍정적인 결과를 거두며 마무리됐다고 밝혔다. 은행들은 10월 15일과 16일 HKMA와 사이버포트가 공동 주최한 파이낸스 + A.I. 포럼에서 관련 성과를 선보이고 있다.

위안궈용 HKMA 부총재는 콘텐츠를 생성하는 AI에서 작업을 실행할 수 있는 AI로의 전환이 업계의 새로운 단계라고 설명했다. 그는 다음과 같이 말했다.

생성형 AI에서 에이전트형 AI로의 발전은 은행 부문 혁신의 중요한 새 단계입니다.

위안 부총재는 ART를 당국의 핀테크 2030 전략의 일환으로 제시하며, AI의 폭넓은 도입은 명확한 책임성, 회복력 있는 운영, 효과적인 사람의 감독과 맞물려야 한다고 강조했다.

AI가 행동에 나설 수 있게 되면 무엇이 달라지나?

생성형 AI는 글, 요약문, 답변 등의 결과물을 만든다. 에이전트형 AI는 한 단계 더 나아가 일련의 과정을 계획하고 도구나 시스템을 활용해 작업을 완수할 수 있다. 은행 업무에서는 질문에 답하는 데 그치지 않고 기록을 수집하고, 정책을 확인한 뒤, 서비스 권고안을 마련하는 식으로 활용될 수 있다.

HKMA는 샌드박스에서 정해진 경계와 통제 안에서 자동으로 계획을 세우고 여러 작업을 수행하는 방식을 시험했다고 밝혔다. 검토 대상 활용 사례 5건 중 3건 이상이 에이전트형 AI를 다뤄, 시범 프로그램에서 상당한 비중을 차지했다.

규제 샌드박스는 참여 기관이 감독 당국의 의견을 받으며 기술을 시험할 수 있도록 통제된 환경을 제공한다. 이번 작업은 최신 ‘책임 있는 인공지능 도입을 위한 감독 지침’ 마련에도 기여했다.

홍콩의 프로그램은 여러 단계에 걸쳐 진행되고 있다.

• 2025년: HKMA가 2차 GenA.I. 샌드박스 참여 기관을 발표하고 핀테크 2030 전략을 공개했다.
• 2026년 10월 15일: 당국이 ART를 발표하고 2차 참여 기관의 기술 시험이 마무리됐다고 밝혔다.
• 2026년 10월 15~16일: 파이낸스 + A.I. 포럼에서 규제 당국과 사이버포트, 은행들이 관련 성과를 선보인다.
• 이후 몇 주 안에: HKMA가 에이전트형 AI 거버넌스에 관한 의견을 구하는 토론 문서를 발표할 계획이다.

실제 적용에서의 책임성·회복력·신뢰

감독 지침에는 AI 활용의 전 과정에 걸친 책임, 거버넌스, 의사결정 권한, 점검 등을 다루는 9개 원칙이 담겼다. ART의 세 축은 은행 경영진이 답할 수 있어야 하는 질문을 중심으로 이러한 기대 사항을 정리한다.

책임성은 시스템의 개발, 승인, 운영, 감독을 누가 맡는지 명확히 하는 것을 뜻한다. 은행은 AI 활용을 시작할 때부터 운영과 이후 변경에 이르기까지 명확한 의사결정 권한과 검토 절차를 마련해야 한다.

회복력은 시스템이 실패하는 경우를 포함해 AI 활용을 안전하고 견고하게 유지하는 것을 뜻한다. AI 시스템이 정상적으로 작동을 이어가지 못할 때 효과적으로 복구하고 서비스를 유지할 수 있도록 통제 수단을 마련해야 한다.

신뢰에는 공정성, 투명성, 설명 가능성, 개인정보 보호가 포함된다. 쉽게 말해 은행은 관련 AI 결정의 근거를 설명하고, 정보를 책임 있게 처리하며, 시스템의 영향을 받는 고객과 다른 당사자에게 적절히 대응할 수 있어야 한다.

홍콩은행협회는 ART가 거버넌스와 규제에 관한 보다 명확한 방향을 제시한다며 환영했다. 협회는 관련 감독 요건을 이행하는 한편 업계 차원의 내부 거버넌스와 리스크 관리를 강화하겠다고 밝혔다.

AI 에이전트의 책임은 누구에게 있나?

HKMA가 발표할 예정인 토론 문서는 에이전트의 의도된 목적에 기반한 책임성을 살펴볼 예정이다. 제안된 접근법은 해당 목적을 제안하거나 정의·승인·소유한 사람 또는 사업 부문에 책임을 연결한다.

은행은 각 에이전트가 실제로 어떤 일을 하는지, 어떤 업무 절차에 관여하는지, 제3자와 어떻게 상호작용하는지 파악해야 한다. 에이전트의 행동과 도구 사용, 결정은 추적 가능해야 은행이 어떤 일이 있었는지 확인하고 책임자를 식별할 수 있다.

제안된 방안에는 에이전트별 범위, 의도된 목적, 승인 여부, 기반 모델과 시스템, 책임자를 기록하는 내부 목록이 포함된다. HKMA는 특별한 감독이 필요할 만큼 중요한 AI 에이전트를 등록하는 방안도 검토할 예정이다.

개입 역시 핵심 제안 사항이다. 에이전트의 행동이나 결정이 의도된 목적에서 벗어나면 은행은 신속히 이를 바로잡거나 제한해야 한다. 극단적인 경우에는 흔히 킬 스위치라고 불리는 비상 정지 장치로 작동을 중단해야 한다.

은행은 업무를 사람이나 대체 시스템으로 넘길 수 있는 대체 절차도 마련해야 한다. 에이전트 작동을 멈추는 일과 은행 서비스를 계속 제공하는 일은 서로 연결돼 있다. AI가 일시 중단된 뒤에도 고객의 거래나 문의는 처리돼야 할 수 있기 때문이다.

토론 문서는 발표 후 몇 주 안에 나올 것으로 예상된다. 문서 발표일과 의견 수렴 마감일, 최종 거버넌스 요건은 아직 발표되지 않았다.

사기 탐지와 더 접근하기 쉬운 은행 서비스

HSBC 홍콩은 샌드박스에서 생성형 AI 기반 수어 번역과 딥페이크 탐지 등 두 가지 활용 사례를 시험했다. 첫 번째는 수어를 사용하는 고객이 은행 서비스를 더 직접적으로 이용할 수 있는 방안을 모색한다. 두 번째는 첨단 기술로 만들어진 기만성 콘텐츠를 탐지하는 데 초점을 맞췄다.

딥페이크는 실제 인물을 모방하도록 생성하거나 조작한 이미지, 음성, 영상이다. 이런 콘텐츠가 고객을 사칭하거나 사기 행위를 위장하는 데 쓰이면 은행에 위험을 초래할 수 있다.

켈레시크라우즈 카지미에시 HSBC 홍콩 디지털 채널·AI 부문 소매금융 및 자산관리 책임자는 AI가 고객의 기대와 사기 수법을 모두 바꾸고 있다고 말했다. 그는 은행이 사기를 예측하고 탐지하는 데 AI가 도움을 줄 수 있다며, 샌드박스 참여를 통해 통제된 위험 환경과 규제 지침 아래에서 시험할 수 있다고 설명했다.

핑안 디지털은행은 신원 확인 과정에서 AI 얼굴 인식을 활용하는 사기 방지 전략 플랫폼을 완성했다. 이 시스템은 고객의 셀카 사진을 실시간으로 분석해 조작되거나 합성된 것으로 의심되는 얼굴을 식별한다.

중국은행 홍콩은 고객 서비스 통화에서 AI로 생성된 음성을 식별할 수 있는지도 시험했다. 이들 프로젝트는 범죄자들이 사람의 외모나 목소리를 모방하는 데 악용할 수 있는 동일한 채널에 은행들도 AI를 적용하고 있음을 보여준다.

현지 수요를 이해하는 고객 서비스

중국은행 홍콩은 지능형 투자 정보 도우미와 AI 음성 고객 서비스 애플리케이션의 기술 검증을 마쳤다. 투자 정보 도우미는 내·외부 데이터를 결합해 직원에게 최신 맞춤형 투자 및 상품 정보를 제공한다.

은행은 이 도구가 일선 직원이 고객의 투자 수요와 위험 감수 의향을 파악하는 데 도움이 될 것이라고 밝혔다. 음성 애플리케이션은 중국어와 영어를 번갈아 사용하는 대화를 포함해 홍콩에서 흔히 쓰이는 언어를 대상으로 시험됐다.

일상적인 서비스에서는 이런 언어 혼용을 알아듣는 것이 중요하다. 고객은 한 문장 안에서도 두 언어를 함께 쓸 수 있으므로, 요청을 이해하려면 대화 전체를 중국어나 영어 한 가지로만 취급해서는 안 된다.

난양상업은행은 대화를 통해 고객의 요구를 파악하고 상품을 추천하며 거래 완료를 돕는 지능형 정기예금 서비스를 시험했다. 이 프로젝트는 절차 중 반복되는 데이터 입력을 줄이는 것을 목표로 한다.

은행은 이 시스템이 AI 교차 확인과 사람의 감독을 활용한다고 밝혔다. 고객은 모든 최종 거래를 직접 인증해야 하며, 자금이 실제로 집행되는 단계에서 본인의 승인을 거치도록 했다.

중국은행 홍콩은 GenA.I. Sandbox++ 참여 기관으로도 선정됐다고 밝혔다. 이곳에서 소비자 경험과 일선 직원 대상 지능형 교육을 포함한 시범사업을 진행할 계획이다.

투자 지원과 금융 범죄 검토

스탠다드차타드는 금융 거래 모니터링과 고객 금융 분석에 생성형 AI를 적용하는 방안을 시험했다. 금융 범죄 대응 애플리케이션은 의심 거래 데이터와 조사 자료를 분석해 직원의 보고서 작성을 돕는다.

고객 분석 도구는 거래 정보와 시장 정보를 결합해 고객 담당 직원에게 면담 자료와 투자 인사이트를 제공한다. 이 직원들은 고객 관계를 관리하고 은행 상품과 서비스 이용을 돕는다.

스탠다드차타드는 전문 인력이 AI 분석 결과를 최종 검토하고 결정한다고 밝혔다. 또 자산관리와 국경 간 사업 등을 포함해 전 세계에서 300건이 넘는 AI 활용 사례를 개발했다고 전했다.

중국건설은행 아시아는 고객 담당 직원의 업무 여러 부분을 지원하는 복수의 AI 에이전트를 활용한 스마트 RM 어시스턴트를 시험했다. 각 에이전트는 요청 처리, 고객 정보 검색, 지식 검색, 커뮤니케이션 지원, 컴플라이언스 검토, 후속 서비스 제안 등을 연결한다.

고객 담당 직원은 고객 번호나 기타 식별 정보를 일상적인 언어로 입력할 수 있다. 플랫폼은 관련 고객 프로필과 계좌 정보, 과거 상호작용 기록을 수집하고 이를 상품 안내 및 내부 정책과 결합한다.

두 은행은 모두 직원들이 정보를 검색하고 유용한 형태로 정리하는 데 쓰는 시간을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 이들 프로젝트는 HKMA가 추적 가능성을 강조하는 이유도 보여준다. 하나의 권고안이 여러 데이터 출처와 복수의 처리 단계에 걸쳐 만들어질 수 있기 때문이다.

잠재적 효과를 수치로 제시한 ICBC 아시아

중국공상은행(ICBC) 아시아는 대출 상환, 연례 고객 리스크 검토, 금융시장 모니터링과 관련된 세 가지 활용 사례를 발표했다. 제시된 수치는 은행들이 기대하는 운영상 효과를 보다 구체적으로 보여준다.

은행은 자사의 채권 회수 애플리케이션이 로봇 프로세스 자동화와 ICBC 그룹의 대규모 AI 모델을 결합해 상환 리스크를 조기에 식별한다고 밝혔다. 로봇 프로세스 자동화는 정해진 업무 흐름에 따라 반복적인 컴퓨터 작업을 수행한다. ICBC 아시아는 고위험 대출의 상환 회수율이 50%를 넘을 수 있다고 밝혔다.

자금세탁 방지와 관련한 연례 고객 리스크 검토에는 광학 문자 인식 등 기술을 활용했다. 이 기술은 스캔 문서나 이미지의 글자를 컴퓨터가 처리할 수 있는 정보로 변환한다. 은행은 업무 효율이 60% 이상 개선됐다고 보고했다.

금융시장 애플리케이션은 생성형 AI와 자체 개발한 에이전트를 결합해 외환 스왑 포지션과 리스크 노출에 관한 질문에 답한다. 외환 스왑은 통화를 교환한 뒤 나중에 다시 맞바꾸기로 약정하는 거래다. 직원들은 이로 인해 발생하는 포지션과 위험을 모니터링해야 한다.

ICBC 아시아는 이전에는 몇 시간씩 걸리던 데이터 조회를 2분 만에 마칠 수 있었으며, 거래 효율이 95% 개선됐다고 밝혔다. 다만 해당 성과 수치의 종전 회수율, 구체적인 측정 방법, 표본 규모는 공개하지 않았다.

이 사례들은 ART의 운영 요건이 실제 업무에서 어떻게 적용되는지 보여준다. 정보를 더 빠르게 검색하면 트레이더와 리스크 관리 담당자에게 도움이 될 수 있다. 반면 상환 및 고객 검토 시스템은 대출자와 은행 컴플라이언스 담당자에게 직접 영향을 미치는 절차에 AI를 투입한다.

데이터 공유와 다음 시험 단계

HKMA는 사이버포트, 홍콩대학교와 함께 AI 학습 데이터 공유 플랫폼을 개발하고 있다. 공식 발표는 데이터 품질 보증을 핵심 설계 원칙으로 제시했다.

학습 데이터는 AI 모델이 패턴을 학습하는 데 사용하는 사례를 제공한다. 부정확하거나 불완전하거나 적절하지 않은 정보는 시스템의 응답에 영향을 줄 수 있어 품질 점검이 중요하다. 이 플랫폼은 ART 프로그램에서 데이터 품질 문제를 거버넌스 및 운영 통제와 함께 다룬다.

GenA.I. Sandbox++는 에이전트형 AI 활용 사례를 추가로 시험할 예정이다. 다음 단계에서는 AI 시스템이 데이터와 도구, 은행 업무 흐름에 더 폭넓게 접근하게 될 때 책임이 어떻게 작동해야 하는지 논의하는 한편 실무 시험도 진행한다.

이미 공개된 프로젝트에서는 두 가지 구체적인 감독 방식을 확인할 수 있다. 스탠다드차타드는 전문 인력이 AI 분석 결과를 검토하고, 난양상업은행은 거래가 최종 확정되기 전에 고객 인증을 요구한다. 제안된 개입 방안은 은행이 에이전트를 제한하거나 중단하고 사람이나 대체 절차로 전환할 수 있도록 해 또 다른 안전장치를 더한다.

홍콩이 당면한 과제는 이러한 보호 장치를 은행권 전반의 폭넓은 AI 활용과 연계하는 것이다. ART가 방향을 제시하는 가운데, 곧 나올 의견 수렴 문서는 은행이 에이전트를 어떻게 기록하고 책임을 배정하며 자동화된 활동이 정상 궤도를 벗어날 때 어떻게 대응해야 하는지 검토할 예정이다.

주요 내용

• HKMA는 2026년 10월 15일 책임성·회복력·신뢰를 중심으로 한 ART를 발표했다.
• 2차 GenA.I. 샌드박스 활용 사례의 60% 이상이 에이전트형 AI를 다뤘다.
• 프로그램에는 감독 지침, 학습 데이터 공유 플랫폼, Sandbox++를 통한 추가 시험이 포함된다.
• 조만간 발표될 토론 문서는 에이전트 책임성, 주요 에이전트 등록부, 개입 방안을 검토할 예정이다.
• 은행들은 접근성, 사기 탐지, 고객 서비스, 투자 지원, 대출 상환, 리스크 모니터링 분야에서 AI를 시험하고 있다.
• 제안된 보호 장치에는 추적 가능한 결정, 비상 정지, 사람이나 대체 시스템으로의 전환이 포함된다.