AI 금융 혁신, 초개인화 자산관리 시대의 시작과 개인정보 보호 과제

인공지능 기술이 금융과 결합하면서 ‘초개인화 자산관리’ 시대가 본격적으로 열리고 있다. 은행과 증권사는 고객의 자산 현황, 투자 성향, 거래 이력 등을 분석해 맞춤형 자산관리 솔루션을 제공하고 있다. 그러나 AI의 편리함이 확대될수록 개인정보 보호와 보안 관리의 중요성 또한 커지고 있다.

AI 금융 혁신, 초개인화 자산관리 시대의 시작과 개인정보 보호 과제

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 AI 기반 초개인화 자산관리 서비스의 확산

국내 주요 은행들은 AI 기술을 활용해 디지털 자산관리 플랫폼을 고도화하고 있다. AI는 단순한 투자 추천을 넘어, 개인의 생애주기·소득·소비 패턴을 종합 분석해 맞춤형 자산관리 전략을 제시한다.

하나은행의 ‘아이웰스(iWells)’는 고객의 거래 이력과 투자 성향을 분석하여 PB(프라이빗뱅커) 수준의 맞춤 서비스를 제공한다. 이 플랫폼은 자산 현황, 거래 분석, 투자 제안, 구독형 생활 관리 등으로 구성되어 있다.

신한은행은 AI 기반 3세대 디지털 자산관리 서비스를 통해 통합 포트폴리오 전략, ISA·IRP 자산배분, 맞춤형 목표 관리 기능을 제공한다. 사용자는 앱에서 직접 자신의 생애 주기에 맞는 재무 설계를 수행할 수 있다.

KB국민은행 등도 생성형 AI를 결합한 자산관리 서비스를 선보이며, 투자 진단·시장 분석 기능을 강화하고 있다. AI가 고객의 데이터를 실시간으로 분석해 최적의 투자 타이밍을 제시하는 구조다.

 

※ 참고
초개인화 자산관리란 AI와 데이터 분석을 활용해 개인의 금융 성향, 투자 위험도, 소비 패턴을 정밀하게 분석하고, 맞춤형 자산관리 서비스를 제공하는 시스템을 말한다. 기존의 일괄형 금융상품을 개인별 맞춤형으로 세분화한 것이 특징이다.

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금융산업 전반으로 확산되는 AI 기술

AI는 자산관리뿐 아니라 연금 설계, 대출 심사, 신용평가 등 금융 전 영역으로 확장되고 있다. 은행은 고객의 신용정보를 분석해 맞춤형 대출 한도와 금리를 제시하고, 증권사는 AI 기반의 투자 분석 리포트를 자동 생성한다. 보험사에서는 AI가 고객의 건강정보를 분석해 보험료를 산정하는 시스템도 도입됐다.

이처럼 AI는 금융기관의 업무 효율성을 높이는 동시에, 고객에게 더 세밀한 금융 서비스를 제공하고 있다. 하지만 데이터의 활용 범위가 넓어지면서 ‘정보보호’가 새로운 핵심 과제로 떠오르고 있다.

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AI 자산관리 서비스의 개인정보 보호 위험

AI 모델은 고객의 금융 데이터를 수집·학습하는 과정에서 다음과 같은 위험 요소를 내포하고 있다.

• ① 무단 데이터 수집: 동의 없이 개인정보를 수집하거나, 목적 외로 활용되는 사례가 발생할 수 있다.
• ② 재식별 위험: 익명화된 데이터라도 기술 발전에 따라 다시 개인을 특정할 수 있는 위험이 존재한다.
• ③ 내부 보안 사고: 관리자 계정 탈취, 접근 권한 남용 등으로 고객 정보가 유출될 가능성이 있다.
• ④ 해킹 및 사이버공격: AI 시스템의 보안 취약점을 노린 외부 공격으로 금융정보가 노출될 수 있다.
• ⑤ 딥페이크 및 복제 기술 악용: AI가 생성한 이미지나 음성, 문서를 이용한 금융사기 가능성도 증가하고 있다.

 

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개인정보 보호를 위한 대응 방안

• 첫째: 데이터 수집 전 명확한 사용자 동의를 받아야 한다. 이용 목적, 수집 항목, 보관 기간 등을 명시해야 한다.
• 둘째: 데이터는 가명화 또는 암호화를 통해 외부에서 개인을 식별할 수 없도록 처리해야 한다.
• 셋째: AI 개발 및 운영 과정에서 ‘개인정보 영향평가’를 수행하고, 잠재적 위험을 사전 점검해야 한다.
• 넷째: 금융기관은 전담 보안조직을 운영하고, 주기적인 내부 점검 및 직원 교육을 통해 보안 수준을 강화해야 한다.
• 다섯째: AI 시스템 접근 권한은 최소화하고, 외부 위탁업체의 정보 관리 기준도 동일하게 적용해야 한다.

※ 참고
개인정보 영향평가(PIA)는 개인정보를 활용하는 시스템의 구축·운영 과정에서 사전에 위험 요인을 분석·점검하는 제도다. 이는 개인정보 보호법 제33조에 따라 공공기관뿐 아니라 민간 금융기관에도 점차 확대 적용되고 있다.

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AI 금융 시대의 균형 잡힌 접근

AI 기반 금융은 자산관리의 효율성을 높이는 동시에, 금융 접근성이 낮은 계층에도 맞춤형 서비스를 제공하는 긍정적 효과가 있다. 그러나 데이터 활용과 개인정보 보호 간의 균형을 유지하지 못하면 신뢰 위기가 발생할 수 있다. AI가 신뢰받는 금융 기술로 자리 잡기 위해서는 투명한 알고리즘 운영과 엄격한 보안 관리가 필수다.

AI 금융 혁신은 자산관리의 방식을 완전히 바꾸고 있다. 개인의 데이터를 기반으로 한 초개인화 서비스는 새로운 기회를 제공하지만, 동시에 개인정보 보호라는 과제를 동반한다. 금융기관과 이용자 모두가 데이터의 가치와 위험을 인식하고, 안전한 AI 금융 생태계를 함께 만들어가야 한다.