인도 은행 AI 전환…RBI 총재 "운영 방식 바꿔야"

인도 은행권의 인공지능(AI) 도입이 신용평가와 고객서비스, 자본 가격결정, 조직 운영을 바꾸는 단계로 확장되고 있다. AI 활용과 함께 모델의 설명 가능성, 편향, 데이터 보안, 인간의 책임성 약화에 대한 관리도 주요 과제로 떠올랐다.

산자이 말호트라(Sanjay Malhotra) 인도중앙은행(RBI) 총재는 8월 11일 뭄바이에서 열린 FIBAC 2026 개회사에서 "AI는 조달해 끝내는 단일 기술이나 완료해야 할 프로젝트가 아니다. 은행을 운영하는 새로운 방식"이라고 말했다. 국제결제은행(BIS)은 해당 연설문을 게시했다.

말호트라 총재는 1990년대 금융 자유화와 2010년대 디지털화가 은행산업을 바꾼 것처럼 AI가 인도 은행의 2020년대를 규정할 기술이 될 수 있다고 평가했다. AI가 위험평가와 고객 대응, 자본 가격결정 방식을 재편할 수 있다는 설명이다.

AI 활용 분야로는 신용 접근성 확대, 금융포용, 업무 효율화, 사기 탐지가 제시됐다. 현금흐름과 세금자료, 공과금 납부 정보처럼 기존 신용평가에서 충분히 활용되지 못한 데이터를 분석하면 금융 이력이 부족한 차주의 평가를 보조할 수 있다. 다만 AI가 인간 심사자를 대체한다는 의미로 제시되지는 않았다.

인도중앙은행은 Account Aggregator 생태계와 Unified Lending Interface(ULI) 등 공공 디지털 인프라를 활용해 중소기업과 금융 소외 차주의 신용심사·대출 실행 비용을 낮추겠다는 방향을 제시했다. 문서 처리, 조정 업무, 내부감사 표본 추출, 거래·규제 보고 자동화와 고객서비스, 민원 대응도 활용 사례로 거론됐다.

사기 탐지에서는 실시간 거래 패턴 분석과 이상징후 식별이 주요 사례로 제시됐다. AI를 기존 금융 인프라와 결합해 금융 판단을 빠르고 세밀하게 만들 수 있지만, 모델의 판단 근거를 설명하지 못하면 대출 거절과 차별, 책임소재 문제가 발생할 수 있다.

말호트라 총재는 AI 모델의 불투명성인 '블랙박스' 문제와 편향, 금융소외를 경고했다. 여러 은행이 같은 모델이나 외부 공급업체에 의존하면 공통 오류가 금융권 전체로 번질 수 있는 집중·군집행동 위험도 언급했다.

제3자 공급업체 의존, 개인정보와 데이터 보안, 적대적 사이버 공격, 인간의 책임성 약화도 위험으로 꼽혔다. 파이낸셜 익스프레스는 대출 거절이나 사기 탐지 결과에 대해 은행이 모델을 이유로 책임을 피할 수 없으며, 설명 가능성·인간의 감독·모델 점검과 스트레스 테스트가 필요하다는 취지의 발언을 전했다.

보스턴컨설팅그룹(BCG)은 FICCI·인도은행협회(IBA)와 공동 작성해 FIBAC 2026에서 공개한 보고서에서 인도 은행의 AI 과제를 △신용 제공 비용 절감 △AI·생성형 AI를 활용한 생산성 개선 △사기·사이버보안·기후위험·운영복원력 등 신용 외 위험관리 강화로 정리했다.

BCG는 기존 업무를 자동화하는 데 그치지 말고 대출, 추심, 고객서비스, 내부 업무를 AI와 에이전트형 시스템 중심으로 다시 설계해야 한다고 제안했다. 이는 AI 도입 속도뿐 아니라 데이터·인재·기술구조·거버넌스를 함께 갖춰야 한다는 업계의 과제로 제시됐다.

인도중앙은행은 AI 규제에서 원칙 중심·비례적 접근을 취할 방침이다. 대형 은행의 자체 모델과 소형 은행의 외부 솔루션은 위험이 다를 수 있다는 이유에서다. AI 관련 구체적인 의무 규정과 제재 수준은 이번 연설에서 확정되지 않았다.