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[IT뉴스]은행이 AI 투자 성과 못 내는 이유, "의사결정 부재 탓"

온카뱅크관리자

2026-05-01 06:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[SAS 2026] SAS, 금융권 통합 의사결정 체계 강조</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="6AFzojXSTr">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ef99cf65055dd819e8ebfa5e5e4ce0716f7ca1c9fe68c83fb4ce677d51f5d287" dmcf-pid="Pc3qgAZvvw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/01/552796-pzfp7fF/20260501060016659uwmy.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8Bb8wOu5vm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/01/552796-pzfp7fF/20260501060016659uwmy.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="d97ce11482426619910b2958d678f9b188e71a6770691a764f291f927674b533" dmcf-pid="Qk0Bac5TWD" dmcf-ptype="general">[그레이프바인(미국)=디지털데일리 이상일기자] 은행권이 인공지능(AI)·데이터 분석에 막대한 투자를 이어가고 있지만, 실제 비즈니스 성과로 연결하려면 '의사결정 체계' 구축이 선행돼야 한다는 주장이 나왔다.</p>
          <p contents-hash="8c0ac0b26eda594dc4c313f324499ea62379e9089f0ba4a24d46e57e9e8abb96" dmcf-pid="xEpbNk1yyE" dmcf-ptype="general">미국 텍사스주 그레이프바인에서 4월 27일부터 30일까지(현지시간) 열리는 ‘SAS Innovate 2026’에서 다이아나 루스푸스 SAS 금융서비스 글로벌솔루션 담당은 "은행은 데이터나 AI가 부족한 것이 아니라 통찰을 일관되고 거버넌스가 적용된 실시간 의사결정으로 전환하는 능력이 부족하다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="744ede72ce03c999df0eb438f32d61be88d5bc3a333017f6d12c8d88e6ae495d" dmcf-pid="yzjr07LxCk" dmcf-ptype="general">그는 은행권이 수년간 AI와 데이터 현대화에 집중 투자했음에도 많은 조직이 통찰을 실제 실행으로 옮기는 데 어려움을 겪고 있다고 진단했다. "AI가 은행을 망가뜨린 것이 아니라 의사결정의 부재가 문제"라는 것이다.</p>
          <p contents-hash="9cf6f7757f6a7615cdb852e6683a7f9779681f47468abc65e190d8a0acaadbfb" dmcf-pid="Wzjr07LxCc" dmcf-ptype="general">루스푸스 담당은 신용평가·대출 승인·사기 탐지·고객 온보딩·리스크 평가 등 은행 업무 전반이 의사결정의 연속이라고 설명했다. 이 결정들이 빠르면서도 공정하고 설명 가능해야 하며 고객 접점·리스크 관리·사기 방지·자금세탁방지(AML)·규제 대응 등 다양한 영역에서 데이터·모델·규칙·정책을 하나의 의사결정 계층으로 통합해야 한다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="b43dffe7c5f9a0d3f7f181d801d5657f49d15f6f3015aa1766623f4e734073d8" dmcf-pid="YqAmpzoMhA" dmcf-ptype="general">그는 분석과 디시저닝(Decisioning)을 명확히 구분했다. 분석이 과거와 현재 상황을 이해하는 데 초점을 맞춘다면, 디시저닝은 데이터·모델·규칙·정책을 바탕으로 '지금 어떤 행동을 해야 하는가'를 결정하는 실행 계층이다. "통찰을 고객과의 상호작용 순간에 활성화함으로써 결과와 연결하는 역할을 한다"고 루스푸스 담당은 설명했다.</p>
          <p contents-hash="b7088106f572bb9434d1c45d078dabc3c990cba26aa363ba3a5467056d4c368a" dmcf-pid="GBcsUqgRWj" dmcf-ptype="general">루스푸스 담당은 은행이 직면한 핵심 균형점으로 '속도와 위험'을 꼽았다. AI와 자동화는 더 빠른 의사결정을 가능하게 하지만, 속도가 높아질수록 리스크 통제와 거버넌스의 중요성도 커진다. 그는 "은행은 빠른 의사결정과 리스크 통제를 동시에 달성해야 한다"며 "다중 채널 환경 전반에서 의사결정을 표준화하고 책임성을 확보해야 한다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="69050cb153ccb9cbba36a2496a87feadb11e81e23e5ab8e40350f41a7b1b277a" dmcf-pid="HbkOuBaevN" dmcf-ptype="general">이러한 상황에서 SAS는 통합 의사결정 라이프사이클을 네 가지 영역으로 설명하고 있다. ▲신규 고객 확보와 관계 확대를 위한 '은행 성장', ▲사기·AML·리스크 대응을 포함한 '은행 보호', ▲규제 준수와 자원 배분 등 일상 운영을 의미하는 '은행 운영', ▲AI 도입과 확장을 통한 '은행 진화'가 그것이다. 이 라이프사이클 중심에는 '엔터프라이즈 디시저닝(Enterprise Decisioning)'이 놓인다.</p>
          <p contents-hash="f360a0a894079a004bc79e97c47f8dac328b132a1344b1ee57e2269347362772" dmcf-pid="XKEI7bNdla" dmcf-ptype="general">한편 그는 사기 방지와 AML 영역에서도 조직 내 단절된 시스템과 부서 간 장벽이 리스크 관리의 취약점으로 이어질 수 있다고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="29f37d155869c74631d800553979f5aa7c01d84d6e7e49692b77c8588a89b975" dmcf-pid="Z9DCzKjJSg" dmcf-ptype="general">루스푸스 담당은 ML·사기 방지·리스크·고객 인텔리전스 조직이 각기 다른 언어와 프로세스로 움직이는 현실을 언급하며, "사기범들은 항상 한발 앞서 움직인다. 의사결정 프로세스와 AI가 제대로 구축되지 않고 조직 내 시스템들이 소통하지 못한다면 심각한 리스크 관리 문제가 발생할 수 있다"고 경고했다.</p>
          <p contents-hash="83d3aab8b362ecd5565fd31f333a339f09e9366cad907b71f505560ec3081032" dmcf-pid="52whq9AiSo" dmcf-ptype="general">한편 루스푸스 담당은 통합 의사결정 시스템이 은행에 제공하는 핵심 가치로 '일관성'·'거버넌스'·'확장성' 세 가지를 제시했다. 데이터·AI 모델·규칙·정책을 하나의 의사결정 계층으로 통합해 전사적 일관성을 확보하고 의사결정 로직에 거버넌스를 내재화해 은행의 행동이 설명 가능하고 감사 가능하며 규제에 부합하도록 만든다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="c53a34e5e26764008787c0f7c028fa1b2c08e22c2e7984a608e2cd918644ba7e" dmcf-pid="1VrlB2cnWL" dmcf-ptype="general">그는 "디시저닝은 AI를 비즈니스 가치로 확장하기 위한 실행 계층"이라며 "은행이 AI 시대에 고객 경험·리스크 관리·규제 대응을 동시에 달성하려면 통합된 의사결정 환경을 구축해야 한다"고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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