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김송혜 / 장서현 / 최현진
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깨우다 + 비추다: 규제 변화를 깨우쳐주고, 관련 부서에 비춰주는 역할
부제: "AI의 렌즈로 규제 환경을 투명하게 들여다보다" 금융 규제 변화 실시간 감시 및 대응을 위한 AI 기반 컴플라이언스 에이전트
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금융 산업은 디지털 전환, 비대면 서비스 확대, 신기술 기반 금융서비스의 출현 등으로 인해 급격히 변화하고 있으며, 그에 따라 규제 환경도 더욱 복잡하고 빠르게 진화하고 있다. 특히 금융감독원, 금융위원회, 법제처 등은 주요 법령과 시행규칙을 지속적으로 개정하고 입법예고함으로써, 금융기관의 준법경영과 리스크 대응 역량 강화를 유도하고 있다. 예를 들어, 2025년 7월 입법예고된 금융소비자보호법 시행령 일부 개정안은 불완전판매 방지를 위한 ‘부적정 판단 보고서’ 양식 신설과 분쟁조정 관련 소송 통보 절차의 명문화 등을 포함하고 있으며, 이는 금융기관의 내부 정책 및 프로세스 전반에 영향을 줄 수 있는 요소다 [1].
또한 최근에는 감독규정, 자본시장 조사규정, 저축은행법 등 광범위한 분야에 걸쳐 일괄적인 규제 개편이 이루어지고 있다. 그러나 현재 대부분의 금융기관은 입법 예고 및 규정 변경 사항을 수작업으로 확인, 요약, 전달하는 방식에 의존하고 있어 정보 누락, 해석 오류, 내부 공유 지연 등의 구조적 리스크가 존재한다. 이에 따라 규제 정보를 자동으로 수집·요약·분석·전달할 수 있는 기술 기반의 시스템 마련이 필수적이다.
이러한 환경 변화 속에서 GPT 기반의 자연어 처리(NLP) 기술은 방대한 비정형 규제 문서를 자동으로 분석하고, 핵심 내용을 요약하며, 수치 기반 Reasoning을 통해 문서 간 차이점을 도출하는 데 탁월한 효과를 보이고 있다. 특히 문서 버전 간의 변경 사항을 비교하는 **diff-match-patch 알고리즘**과 크롤링 기반의 실시간 알림 시스템을 함께 적용하면, 입법 예고 및 고시문서에 대한 전주기적 대응 자동화가 가능해진다.
글로벌 금융권도 이러한 방향으로 빠르게 전환 중이다. 국제금융센터(KCIF) 보고서에 따르면, 미국 등 주요국은 금융 리스크의 실시간 탐지 및 규제 적응성을 높이기 위해 AI 기반 금융감독(SupTech) 기술을 적극 도입하고 있으며, 기존 감독 프레임워크에 AI 가이드라인을 통합하는 사례가 증가하고 있다 [2]. 국내 금융기관들 역시 생성형 AI를 고객 질의 응답, 뉴스 요약, 문서 해석 등에 도입하고 있으며, 이러한 기술은 규제 대응, 컴플라이언스 자동화 영역으로의 확장이 충분히 가능한 상태다. KB국민은행, NH농협은행, 카카오뱅크 등은 GPT 기반 생성형 AI를 내부 시스템에 통합하고 있으며, 이는 내부 문서 분석뿐 아니라 규제 감시까지 지원할 수 있는 기반 기술로 주목받고 있다 [3][4].
이러한 기능을 종합적으로 구현함으로써, KB국민은행은 외부 규제 변화에 대한 민첩한 대응 역량을 확보하고, 내부 컴플라이언스 및 리스크 관리 체계를 자동화·고도화할 수 있다. 특히 GPT 기반 자연어처리, 실시간 크롤링, 문서 버전 비교, 사내 업무 매핑 등의 기술을 통합함으로써, 단순한 규제 수집을 넘어, 실질적인 사전 대응 중심의 컴플라이언스 자동화 체계를 실현할 수 있다.
따라서 본 프로젝트는 AI 기반 금융 규제 모니터링 에이전트를 설계·구현하여, 관리 역량을 기술적으로 혁신하는 것을 궁극적 목표로 제안하는 바이다.
참고문헌
[1] 금융위원회, “금융소비자 보호법 시행령 일부개정안 입법예고,” 2025.07.15,
https://www.fsc.go.kr/po040301/view?noticeId=4083
[2] 국제금융센터, “AI를 활용한 금융감독 동향 분석,” 2024,
https://www.kcif.or.kr/finance/financeView?mn=002008&rpt_no=35773
[3] 금융위원회, “2023년 금융권 생성형 AI 활용 가이드라인 및 사례 발표,”
https://www.fsc.go.kr/no010101/83554
[4] 국제금융센터, “국내외 금융권 AI 기술 도입 현황,” 2024,
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최근 금융 산업은 디지털 전환과 함께 빠르게 변화하는 시장 환경 속에서 다양한 형태의 금융 리스크에 직면하고 있다. 그 중에서도 규제 관련 리스크는 각국의 법령 및 감독기구의 정책 변화에 따라 실시간으로 발생할 수 있어, 이를 모니터링하고 대응하는 체계가 무엇보다 중요하다.
금융감독원, 금융위원회, 법제처 등은 수시로 법령 및 시행규칙을 개정하고 입법 예고함에 따라, 이러한 정보에 대한 신속한 접근과 분석은 컴플라이언스 및 리스크 관리 부서의 핵심 과제다. 하지만 현실적으로 많은 금융기관은 인력에 의존한 수작업 방식의 규제 문서 확인, 요약, 전달에 머무르고 있어 정보 누락 및 대응 지연의 위험이 존재한다.
GPT 기반의 자연어 처리(NLP) 기술이 고도화되면서, 방대한 규제 문서를 자동으로 분석하고 요약하는 것이 가능해졌으며, 여기에 수치 기반 reasoning 기술을 접목하면 규제 변화의 의미를 보다 정확히 파악할 수 있다. 또한 크롤링, 실시간 알림, 문서 비교 기술을 통합하면 규제 준수 모니터링의 자동화가 가능해진다.
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본 프로젝트는 KB국민은행의 준법 감시 및 리스크 관리 역량을 강화하기 위해, 인공지능 기반 금융 규제 모니터링 에이전트를 개발하는 것을 목표로 한다.
금융감독원, 금융위원회 등 외부 기관에서 발표하는 법령·제도·공시 자료를 실시간으로 수집 및 분석하며, 주요 변경 사항을 은행 내부에 신속히 전파할 수 있도록 한다.
규제 변경 내용을 자연어 처리 기반으로 요약 및 분석하고, 그 결과를 바탕으로 영향을 받는 내부 부서에 자동으로 매핑한다.
각 부서에는 해당 변경 사항에 따른 대응 가이드와 체크리스트를 자동 제공하여, 실무자가 즉시 조치를 취할 수 있도록 지원한다.
또한 과거 유사 사례를 기반으로 대응 시나리오를 제안하고, 내부 규정과의 불일치 여부를 자동 점검함으로써, 사전적 리스크 예방 체계를 구축한다.
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