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[PDF] 차세대 금융 AI 아키텍처 5대 원칙 - "신뢰와 통제(Trust & Control) 편"
Executive Summary
"금융권의 AI 도입, 속도보다 중요한 것은 '방향'과 '안전'입니다."
생성형 AI(Generative AI)는 금융 서비스의 혁신을 가져올 강력한 도구이지만, 동시에 환각(Hallucination), 데이터 유출, 불투명한 의사결정이라는 치명적인 리스크를 동반합니다. 기존의 확정적(Deterministic) 시스템을 위한 아키텍처로는 확률적(Probabilistic)인 AI를 통제할 수 없습니다.
Context Lab은 수많은 금융권 PoC와 구축 경험을 바탕으로, **금융 규제(망분리, 개인정보보호법)**를 준수하면서도 혁신을 가속화할 수 있는 **'차세대 금융 AI 아키텍처 5대 원칙 - 신뢰와 통제(Trust & Control)편'**을 정립했습니다.
이 백서는 단순한 이론이 아닙니다. 실제 제1금융권 현장에서 검증된, 가장 안전하고 신뢰할 수 있는(Trustworthy) AI 시스템을 짓기 위한 설계도입니다.
Key Takeaways (무엇을 얻을 수 있나요?)
이 백서에서는 금융권 아키텍트와 CISO가 반드시 고려해야 할 5가지 핵심 엔지니어링 표준을 제시합니다.
1. Gateway-First Control (게이트웨이 중심 통제)
"모든 AI 트래픽은 단일 관문을 통과해야 한다."
- 개별 앱의 중구난방식 API 호출(Shadow AI)을 차단하고, 중앙 집중형 보안 정책을 적용하는 허브 앤 스포크(Hub & Spoke) 아키텍처를 설명합니다.
2. Context Integrity (맥락의 무결성 검증)
"답변의 정확성보다 중요한 것은 근거의 투명성이다."
- RAG(검색 증강 생성) 시스템에서 거짓 답변을 막고, '불완전 판매' 리스크를 기술적으로 차단하는 Grounding Check 및 인용 추적 기술을 다룹니다.
3. Decoupled Orchestration (오케스트레이션 분리)
"LLM은 교체 가능한 부품일 뿐이다."
- 특정 모델(GPT-4 등)에 종속되지 않고, 언제든 오픈소스나 타사 모델로 전환할 수 있는 Model Agnostic(모델 중립적) 설계 패턴을 제시합니다.
4. Immutable Audit Trail (불변의 감사 추적)
"기록되지 않은 AI의 행동은 금융 사고와 같다."
- 금융감독원 감사에 대응하기 위해, 프롬프트 입력부터 최종 답변까지의 전체 트랜잭션을 위변조 불가능하게 기록하는 로깅 전략을 소개합니다.
5. Fail-Safe & Resilience (실패를 가정한 이중화)
"시스템은 멈추면 안 된다."
- 외부 API 장애 시 내부 sLLM으로 자동 전환되는 Fallback 메커니즘을 통해 365일 중단 없는 가용성을 확보하는 방법을 설명합니다.
Who Should Read This?
- 금융권 CTO & Chief Architect: 전사 표준 AI 플랫폼을 설계해야 하는 리더
- 보안 담당자 (CISO/Security Team): 망분리 규제 완화에 따른 보안 가이드라인 수립이 필요한 분
- AI 개발 리더: RAG 시스템 구축 시 환각과 권한 관리 문제로 고민 중인 실무자
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백서의 내용을 우리 회사 시스템에 어떻게 적용해야 할지 막막하신가요? Context Lab은 금융권 실무 경험을 바탕으로 귀사의 아키텍처를 진단해 드립니다.
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