금융분야 활용 사례

    금융권을 위한 AI 보안 대응 전략

    생성형 AI 활용 확대에 따른 보안 통제 방향과 AI DLP의 역할

    보안·준법감시·IT기획·AI추진부서 대상 | 근거: 전자금융감독규정 시행세칙(2026.4.20) · 금융분야 인공지능 가이드라인(2026.6)

    은행보험증권카드캐피탈저축은행

    현황 및 문제

    이제 질문은 'AI를 쓸 것인가'가 아니라 '어떻게 안전하게 쓸 것인가'

    2026년 4월 망분리 규제 완화로 클라우드 AI·협업 도구 사용이 확대됩니다.

    통제의 책임이 규제가 아닌 금융회사 내부 체계로 이전됩니다.

    데이터 유출

    임직원이 고객 개인정보, 신용정보, 내부 문서, 소스코드를 프롬프트나 파일 업로드로 외부 AI에 그대로 입력

    Shadow AI

    회사가 승인하지 않은 AI 서비스나 개인 계정을 통한 사용은 누가 어디로 무엇을 보냈는지 추적 불가

    통제 부재

    일괄 허용 또는 일괄 차단의 이분법으로는 직무·위험 수준에 비례한 세밀한 통제가 불가능

    감사 공백

    프롬프트 입력 내역은 기존 웹·메일·문서 보안 솔루션의 로그에 잡히지 않아 사고 발생 시 '언제·누가·무엇을' 입증 불가

    금융분야 인공지능 가이드라인 (2026.6)

    7대 원칙과 보안 통제 요구사항

    가이드라인은 자율 적용을 전제로 하나, 7대 원칙은 금융권 AI 도입의 공통 기준선입니다. 그중 보안성 원칙이 AI DLP와 직접 연결됩니다.

    ①

    거버넌스

    경영진 관심·역할 분담, AI 거버넌스 구축

    ②

    합법성

    AI 활용 전 단계에서 금융·AI 관련 법규 준수

    ③

    보조수단성

    AI는 보조수단, 최종 의사결정과 책임은 임직원

    ④

    신뢰성

    신뢰할 수 있는 데이터·모델 사용

    ⑤

    금융안정성

    설계·학습 전 과정에서 금융안정성 위험 최소화

    ⑥

    신의성실

    금융소비자의 이익을 최우선

    ⑦

    보안성

    핵심

    보안성 기준 및 점검·개선 체계 마련 (입출력 민감정보 탐지·마스킹 포함)

    전자금융감독규정 시행세칙 (2026.4.20 시행)

    AI DLP와 직접 연결되는 규제 요구사항

    망분리 완화는 '통제 완화'가 아니라 '통제 책임의 이전'입니다.

    금융회사 스스로 입력 단계 모니터링과 로그를 갖추어야 합니다.

    보안성 원칙 — 민감정보 입출력 통제

    입력·출력에 목적 외 고유식별정보·개인신용정보 등 기밀정보가 포함될 경우 자동 탐지하여 마스킹 또는 제거하는 기능 구현

    보안성 원칙 — 데이터 국외이전 및 재학습 확인

    상용 생성형 AI 이용 시 데이터의 국외이전 가능성을 확인하고, 입력 데이터가 모델 학습에 재사용되지 않도록 약관·계약서 사전 확인

    혁신금융서비스 보안대책 — 단말기 업로드 통제

    생성형 AI에 질의하는 단말기에서 개인신용정보 등 중요 정보가 유출되지 않도록 업로드 모니터링 및 차단, 중요정보 암호화, 매체 통제 방지 대책 마련

    망분리 대체통제 — 모니터링·로그·접근통제

    중요정보 입력·처리·유출 여부 모니터링 및 통제 / 접속·이용 시 모니터링 및 로그 수집 / 허용된 SaaS 외 외부 인터넷 접근통제 / 제3자 앱·플러그인 등 추가 기능 접속·이용 통제

    생성형 AI 보안 관리 영역

    금융회사가 관리해야 할 6가지 AI 보안 영역

    가이드라인과 시행세칙 요구사항을 실무 관점에서 재정리한 6가지 보안 관리 영역입니다.

    AI 서비스 사용 현황 파악

    임직원이 어떤 AI 서비스를 어떤 데이터로 사용하는지 가시화

    가이드라인 7.5 / 시행세칙 제2조의2

    미승인 AI 사용(Shadow AI) 탐지

    공식 외 서비스·개인계정 사용 식별 및 외부 연계 통제

    별표7 외부접근통제 / 가이드라인 7.7

    입력 데이터 통제

    고유식별정보·개인신용정보·내부문서 등 민감정보 입력 탐지 및 차단

    가이드라인 7.2 / 별표7 중요정보 통제

    파일 업로드 통제

    AI 서비스에 첨부파일로 업로드되는 민감 파일 탐지 및 차단

    혁신금융서비스 보안대책 3.1 / 별표7

    민감정보 유출 방지

    입출력 단계에서 개인정보·신용정보 자동 탐지, 마스킹·제거·차단

    가이드라인 7.2 (p.71–73) / 개인정보보호법

    로그·감사 기록

    AI 사용 이력 전체를 변조 불가능한 로그로 보관하여 감사·사고 대응

    시행세칙 제2조의2 / 별표7 로그 수집

    라이브 데모

    금융 AI 보안 흐름 시연

    임직원이 ChatGPT에 금융 민감정보를 입력할 때 FlowGuard가 어떻게 실시간으로 탐지하고 통제하는지 확인하세요.

    FlowGuard AI DLP 역할 범위

    담당 범위와 담당하지 않는 범위의 명확한 구분

    FlowGuard는 규제 대응을 완전히 해결하는 수단이 아니라, 보안 통제 수단 중 하나로 활용 가능한 솔루션입니다.

    FlowGuard 담당 범위

    • 임직원 PC 엔드포인트에서 생성형 AI 서비스(ChatGPT, Copilot, Claude 등) 접속 탐지
    • 승인·비승인 AI 서비스 분류 및 Shadow AI 식별
    • 프롬프트 입력 내 개인정보·신용정보·내부문서 등 민감정보 실시간 탐지
    • 정책 기반 차단·경고·사용자 사유 입력 요청(Justification)
    • 파일 업로드 탐지 및 중요 파일 차단
    • AI 사용 이력 전체 로그 보관 및 감사 보고서 생성
    • 단말(엔드포인트) 기반 모니터링으로 별표7 대체통제 이행 지원

    FlowGuard 담당 외 범위

    • AI 모델 자체의 보안·안전성 검증
    • 금융당국 보고·인허가 등 컴플라이언스 절차
    • AI 서버·인프라 단계의 보안 통제
    • 네트워크 방화벽·프록시 기반 차단

    위 범위 외의 보안 통제는 별도 솔루션 또는 금융회사 내부 체계와 병행하여 구성하시기 바랍니다.

    도입 검토 방향

    제한 범위 PoC 중심의 진단형 접근

    금융기관의 복잡한 규제 환경과 보안 검토 절차를 고려한 단계별 도입 방식을 권장합니다.

    01

    현황 진단 PoC

    제한된 부서·인원 대상으로 어떤 AI 서비스가 얼마나 사용되는지, 어떤 종류의 데이터가 입력되는지 가시화. 보안 위험 수준 측정 후 전사 적용 여부 결정.

    02

    정책 설정 및 시범 적용

    금감원 가이드라인·별표7 요구사항에 맞춘 탐지·차단 정책 설정. 시범 부서에서 오탐률·업무 영향도 검증 후 정책 조정.

    03

    전사 배포 및 감사 체계 구축

    전 임직원 대상 배포 후 AI 사용 현황 대시보드, 감사 로그, 반기 이행 평가 보고서 체계 구축. 금감원 검사 대응용 근거 자료 자동 생성.

    금융기관 전담 지원

    금융기관 AI 보안, 지금 시작하세요

    FlowGuard와 함께 PoC를 통한 현황 진단부터 시작하세요. 금융기관 보안·준법감시 부서를 위한 전담 기술 지원을 제공합니다.

    금융기관 도입 전담 지원 · 보안 검토 자료 별도 제공