익스페리안, 금융 업계의 AI 사기 역설 밝혀내다

금융 기관들이 도입한 바로 그 기술이 이제 그들을 겨냥하고 있습니다. 이러한 근본적인 대립 구도가 익스페리안(Experian)의 ‘2026년 사기 범죄 전망’을 정의하고 있으며, 이 회사는 갈등의 양측에서 활동하고 있기에 이러한 대립을 분석할 수 있는 독보적인 입지를 갖추고 있습니다.

이 전망에서 인용된 FTC 자료에 따르면, 2024년 소비자들은 사기로 인해 125억 달러 이상의 손실을 입었습니다. 익스페리안의 자체 데이터에 따르면, 2024년부터 2025년까지 기업들의 사기 피해액이 증가했다고 보고한 곳이 60%에 육박했다. 익스페리안의 사기 방지 솔루션은 2025년 전 세계적으로 약 190억 달러에 달하는 사기 피해를 막는 데 기여했으며, 이는 문제의 규모와 더불어 현대적 공격의 속도와 자율성에 대응하기 위해 AI에 대한 의존도가 높아지고 있음을 보여준다.

에이전트형 AI 문제

익스페리안의 전망에서 가장 시급한 발견 사항은 '기계 대 기계(M2M) 혼란'의 증가입니다. 이는 합법적인 사용자를 위해 자율적으로 작동하도록 설계된 AI 에이전트가, 사기꾼들이 범죄 목적으로 배포한 봇과 구별되지 않게 될 때 발생합니다.

이 전망에 따르면, 기업들이 독립적인 의사결정을 위해 AI 에이전트를 도입함에 따라 사기꾼들은 동일한 기술을 악용해 인간의 능력을 초월하는 규모와 속도로 대량의 디지털 사기를 실행하고 있다. 핵심적인 과제는 기계 간 상호작용에서 책임 소재가 불분명하다는 점이다. AI 에이전트가 사기 거래를 시작할 때, 책임 소재를 규명하는 것은 여전히 해결되지 않은 문제로 남아 있다.

익스페리안 북미(Experian North America)의 사기 및 신원 관리 최고 혁신 책임자(CIO)인 캐슬린 피터스(Kathleen Peters)는 다음과 같이 설명했습니다. "기술은 사기의 진화를 가속화하여 사기를 더욱 정교하게 만들고 탐지하기 어렵게 만들고 있습니다. 차별화된 데이터를 고급 분석 및 최첨단 기술과 결합함으로써 기업은 사기 방어 체계를 강화하고, 소비자를 보호하며, 안전하고 원활한 경험을 제공할 수 있습니다."

익스페리안은 이러한 현상이 2026년에 중대한 국면에 도달하여, 상거래 분야에서 에이전트형 AI의 책임 소재와 거버넌스에 대한 업계의 진지한 논의를 촉발할 것으로 전망한다. 일부 기업들은 이미 선제적인 조치를 취하고 있다. 예를 들어 아마존은 보안 및 개인정보 보호 문제를 이유로 자사 플랫폼에서 제3자 AI 에이전트의 검색 및 거래 활동을 금지했다.

전망에서 지적한 다른 네 가지 위협

에이전트형 AI 문제 외에도, 익스페리안의 전망은 2026년 금융 기관이 주목해야 할 네 가지 추가 트렌드를 강조합니다.

원격 근무 인력에 침투하는 딥페이크 후보자들; 생성형 AI는 이제 맞춤형 이력서와 채용 면접을 통과할 수 있는 실시간 딥페이크 영상을 생성할 수 있습니다. 이 전망은 고용주가 자신이 주장하는 인물이 아닌 사람을 무심코 채용함으로써 악의적인 행위자들에게 내부 시스템 접근 권한을 부여할 수 있다고 경고합니다. FBI와 법무부는 2025년에 북한 요원들이 이 방법을 사용하여 미국 기업에 취업한 것으로 확인된 사례에 대해 여러 차례 경고를 발령했습니다.

웹사이트 복제로 사기 대응팀 마비; AI 도구는 합법적인 사이트의 복제본 생성을 단순화했으며, 이를 영구적으로 제거하기 어렵게 만들었습니다. 이 전망에 따르면, 삭제 요청이 성공적으로 처리된 후에도 위조 도메인이 종종 재등장하여 사기 대응팀을 사후 대응의 악순환에 빠뜨립니다.

감정 지능을 갖춘 사기 봇: 생성형 AI 덕분에 봇은 사람의 개입 없이도 정교한 로맨스 사기나 "곤경에 처한 친척" 사기를 저지를 수 있게 되었습니다. 이러한 봇은 설득력 있게 응답하고 시간이 지남에 따라 신뢰를 쌓으며, 실제 인간과의 상호작용과 구별하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

스마트 홈의 취약점: 가상 비서, 스마트 잠금 장치, 연결된 가전제품과 같은 기기들은 사기꾼들에게 새로운 침투 경로를 제공합니다. 익스페리안(Experian)은 연결된 가정이 일상적인 금융 활동의 필수적인 부분이 됨에 따라, 범죄자들이 개인 데이터에 접근하고 가정 내 활동을 감시하기 위해 이러한 기기들을 점점 더 악용할 것으로 전망합니다.

금융 기관의 대응

주요 금융 기관의 의사 결정권자 200명 이상을 대상으로 한 엑시피어리언(Experian)의 'AI 인식 보고서'에 따르면, 응답자의 84%가 향후 2년 동안의 비즈니스 전략에서 AI를 '매우 중요'하거나 '높은 우선순위'로 꼽았습니다. 또한 89%는 AI가 대출 라이프사이클에서 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다.

그러나 거버넌스는 여전히 큰 과제로 남아 있습니다. 같은 보고서에 따르면 응답자의 73%가 AI 관련 규제 환경을 우려하고 있으며, 65%는 AI 활용 준비가 된 데이터가 가장 큰 도입 장벽 중 하나라고 꼽았습니다. 데이터 품질은 AI 공급업체 선정 시 가장 중요한 요소로 평가되었으며, 이는 기관의 요구를 충족하기 위한 익스페리안의 '데이터 우선' 접근 방식과 일치합니다.

규제 준수 측면에서, 익스페리안의 AI 기반 모델 리스크 관리 어시스턴트(Assistant for Model Risk Management)는 AI를 도입하는 금융 기관들이 직면한 가장 많은 자원을 소모하는 요구 사항 중 하나를 해결해 줍니다. 2025년 익스페리안이 전 세계 500개 이상의 금융 기관을 대상으로 실시한 연구에 따르면, 67%가 규제 요건 충족에 어려움을 겪고 있으며, 79%는 1년 전보다 규제 당국과의 감독 관련 소통 빈도가 증가했다고 보고했고, 60%는 여전히 수동적인 규정 준수 프로세스를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 익스페리안은 대규모 기관의 70% 이상이 모델 문서화 규정 준수에 50명 이상의 인력을 투입하고 있다고 지적하며, 자동화의 잠재력을 강조했습니다.

익스페리안 소프트웨어 솔루션(Experian Software Solutions)의 글로벌 솔루션 및 분석 부문 수석 부사장(EVP)인 비제이 메타(Vijay Mehta)는 이러한 과제를 다음과 같이 설명했습니다. "AI를 통해 가속화된 데이터 분석 및 모델 개발은 금융 기관에 전례 없는 비즈니스 기회를 창출하고 있지만, 동시에 시간 소모적인 문서화를 요구하는 글로벌 규제로 인한 과제도 동반합니다. '익스페리안 모델 리스크 관리 어시스턴트(Experian Assistant for Model Risk Management)'는 엔드투엔드(end-to-end) 모델 문서화 자동화를 통해 이러한 노동력과 자원이 많이 소요되는 요구 사항을 해결하는 데 도움을 줍니다."

데이터 품질의 토대

익스페리안의 사기 방지 및 규정 준수 제품을 뒷받침하는 근본 원칙은 IBM과 세일즈포스의 최근 AI 논의에서도 강조된 바와 같습니다. 즉, AI는 사용하는 데이터만큼만 신뢰할 수 있다는 것입니다. 익스페리안의 'AI 인식 보고서(Perceptions of AI Report)'에 따르면, 금융 기관 의사결정권자의 65%가 AI 활용 준비가 된 데이터를 주요 과제로 꼽았으며, 데이터 품질은 AI 공급업체를 신뢰하는 데 있어 가장 중요한 요소로 나타났습니다.

이러한 일관된 메시지는 금융 서비스 업계가 직면한 실질적인 제약을 반영합니다. 신용 결정, 사기 탐지, 규제 보고를 위해 AI를 시범 운영 단계에서 본격적인 운영 단계로 전환함에 따라, 설명 가능성과 감사 가능성은 선택 사항이 아닌 필수 요소입니다.

익스페리안(Experian)의 CDAO(최고 데이터 책임자)인 폴 헤이우드(Paul Heywood)는 2026년 5월 18일부터 19일까지 캘리포니아주 산호세 맥에너리 컨벤션 센터에서 열리는 'TechEx North America'의 일환인 'AI & Big Data Expo'의 확정 연사 중 한 명입니다. 익스페리안은 'TechEx Global'의 플래티넘 스폰서입니다.

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