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한국 핀테크 업계, AI 혁신 속도 늦추는 규제 문제 제기

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.27 16:01
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26일 서울 양재 aT센터에서 개막한 '코리아 핀테크 위크 2025'에서 금융권의 인공지능(AI) 대전환 의지와 함께 이를 가로막는 규제 과제가 동시에 부각됐다. 이억원 금융위원장은 개막식에서 "금융권의 AI 대전환이 대한민국 신성장 동력의 첨병이 될 것"이라며 150조원 규모의 국민성장펀드 조성과 금융권 AI 플랫폼 구축을 통해 혁신을 지원하겠다고 밝혔다.​​


AI 서비스 경쟁 본격화

네이버페이, 카카오페이, 토스, 뱅크샐러드 등 주요 핀테크 기업들은 이번 행사에서 AI 기반 맞춤형 금융 서비스를 대거 선보였다. 네이버페이는 18일 출시한 오프라인 통합 단말기 'Npay 커넥트'를 통해 얼굴인식 결제 '페이스사인'과 상권 분석 서비스를 제공한다. 카카오페이는 AI 금융비서 '페이AI'로 건강 데이터 기반 보험 분석과 소비 패턴 분석을 통한 맞춤형 혜택 제안 서비스를 선보였다. 토스는 '페이스페이'와 함께 생활 데이터를 분석한 '건강생활점수'를 내세웠고, 뱅크샐러드는 마이데이터 AI 에이전트 '토핑+'를 공개해 내년 정식 출시를 예고했다.​


규제가 발목 잡는 혁신

그러나 금융권의 AI 도입은 규제 장벽에 직면해 있다. GPT-4 기반 서비스를 구축한 금융사들은 GPT-5.1 등 최신 모델로 업데이트하려면 혁신금융서비스 재승인을 받아야 하며, 이 과정에 최대 120일이 소요된다. 한 금융사 AI 담당 임원은 "단순 모델을 바꾸는 것까지 개별적으로 승인받는 건 지나치게 비효율적"이라고 지적했다. 망분리 규제도 여전히 걸림돌로 작용하고 있다. 금융당국이 2024년 8월 망분리 규제를 완화하면서 최근 2년간 AI 혁신금융서비스가 200건에 육박했지만, 전문가들은 물리적 망 제한의 추가 완화와 민간 주도의 자율규율 기반 위험관리 체계로의 전환이 필요하다고 제언한다. 국제금융센터는 최근 보고서에서 "AI 설명가능성 관련 현실적 접근 방안을 고려해야 한다"며 완벽한 설명가능성보다 설명 불가능성을 AI의 본질적 리스크로 인정하는 규제 개선을 촉구했다.

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Google은 미국 외 지역에서 최대 규모의 인공지능 인프라 하드웨어 엔지니어링 센터를 대만에 개설했으며, 라이칭더 총통은 이번 조치가 대만이 신뢰할 수 있는 기술 파트너이자 안전한 AI 개발을 위한 핵심 허브임을 입증하는 것이라고 설명했다.타이베이에 위치한 이 시설은 매일 수십억 명의 사람들이 사용하는 기기에 전력을 공급하는 전 세계 Google 데이터 센터에 배치되는 기술을 개발하고 테스트할 예정이라고 Google Cloud 부사장 아머 마흐무드가 밝혔다.대만은 전 세계 반도체의 60% 이상, 최첨단 칩의 90% 이상을 생산하고 있으며, AI 수요가 급증하는 가운데 TSMC만으로도 계약 칩 제조 분야에서 64%의 글로벌 시장 점유율을 차지하고 있다.
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2025.11.20 등록
**마이크로소프트(Microsoft)**의 AI CEO **무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)**은 Copilot과 Windows에 AI가 통합되는 것에 불만을 가진 비평가들에게 반박하며, 사람들이 AI와 유창하게 대화하고 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 능력에 감명을 받지 않는다는 사실에 “정말 놀랐다”고 말했다.술레이만의 옹호는 최근 The Verge의 보고서에서 실제 Copilot의 기능이 **마이크로소프트(Microsoft)**가 광고에서 보여주는 것과 맞지 않는다는 점이 지적된 가운데 나왔으며, Windows 사장 **파반 다불루리(Pavan Davuluri)**가 “대리 OS(agentic OS)” 비전을 홍보하다가 심한 반발을 받아 자신의 게시물에서 답글 기능을 비활성화해야 했던 사건에 이어졌다.이 논란은 **마이크로소프트(Microsoft)**가 새로운 “AI를 위한 당신의 캔버스(Your canvas for AI)” 슬로건을 밀어붙이는 가운데, Windows의 평판이 해당 매체가 “역대 최저”라고 묘사할 정도로 떨어진 상황을 부각시킨다. 사용자들은 모든 인터페이스에 원하지 않는 AI 기능을 강제로 넣는 대신 회사가 근본적인 플랫폼 문제를 해결할 것을 요구하고 있다.
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2025.11.20 등록
Google DeepMind는 Boston Dynamics의 전 최고기술책임자(CTO)인 Aaron Saunders를 하드웨어 엔지니어링 부사장으로 영입했습니다. 이는 CEO Demis Hassabis가 Gemini를 Android가 여러 제조업체의 스마트폰을 구동하는 것처럼 범용 로봇 운영체제로 변모시키려는 비전을 발전시키기 위한 것입니다.Hassabis는 Gemini가 “거의 모든 물리적 구성으로 즉시 작동할 수 있는” AI 기반으로 기능하기를 목표로 하며, 이는 인간형 및 비인간형 로봇을 포함하여 회사가 AI 기반 로봇공학 분야로의 진출을 강화하고 있는 가운데 추진되고 있습니다.이러한 움직임은 Google DeepMind를 2035년까지 510억 달러 규모에 달할 것으로 예상되는 급속히 성장하는 시장에서 경쟁할 수 있는 위치에 올려놓습니다. 경쟁사인 Tesla는 향후 10년간 백만 대의 Optimus 인간형 로봇 생산을 목표로 하고 있으며, Unitree와 같은 중국 기업들은 경쟁력 있는 가격의 다리 달린 로봇을 제공하고 있습니다
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2025.11.20 등록
MIT 연구원들은 새로운 추론 AI 모델에서 가장 많은 연산 처리를 요구하는 문제 유형이 인간이 해결하는 데 가장 오래 걸리는 문제와 동일하다는 것을 발견했으며, 이는 인공지능과 생물학적 지능이 복잡한 사고에 접근하는 방식에서 예상치 못한 수렴을 시사합니다PNAS에 게재된 이 연구는 7가지 문제 유형에 걸쳐 인간의 반응 시간과 AI가 생성한 “토큰”(내부 연산 단계)을 측정했으며, 놀라운 상관관계를 발견했습니다—인간과 모델 모두 “ARC 챌린지“라고 불리는 시각적 추론 과제에 가장 오래 걸리고 기본 산술에는 가장 적은 노력을 소비했습니다추론 모델은 훈련 중 강화 학습을 통해 향상된 성능을 달성하는데, 정답에 대해서는 보상을 받고 오류에 대해서는 페널티를 받아 문제 공간을 탐색하고 인간의 문제 해결 접근 방식을 반영하는 단계별 솔루션 전략을 개발할 수 있습니다
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2025.11.20 등록
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