2025 시장 보고서: 재무 리스크 관리에서의 설명 가능한 AI—향후 5년의 성장, 트렌드 및 전략적 통찰력. 투명성과 규정 준수가 금융 리스크 평가의 미래에 어떻게 영향을 미치는지 알아보세요.

• 요약 및 시장 개요
• 재무 리스크 관리에서 설명 가능한 AI의 주요 기술 트렌드
• 경쟁 환경 및 주요 솔루션 제공업체
• 시장 성장 예측 및 CAGR 분석 (2025–2030)
• 지역 시장 분석: 북미, 유럽, 아시아-태평양 및 그 너머
• 미래 전망: 규제 동력 및 혁신 경로
• 과제, 위험 및 새로운 기회
• 출처 및 참고문헌

요약 및 시장 개요

설명 가능한 인공지능(XAI)은 AI 기반 의사 결정 프로세스에서 투명성, 신뢰 및 규제 준수를 강화하여 재무 리스크 관리를 빠르게 변화시키고 있습니다. 금융 기관들이 신용 평가, 사기 탐지 및 포트폴리오 관리에 기계 학습 모델을 더욱 많이 활용함에 따라, 규제 압력과 이해관계자의 신뢰 필요성으로 인해 설명 가능한 AI의 수요가 급증하고 있습니다. XAI는 AI 모델의 출력 및 작동 방식을 인간이 이해할 수 있도록 만드는 방법과 기술을 의미하며, 이는 금융 전문가들이 자동화된 결정을 해석, 검증 및 도전할 수 있게 합니다.

재무 리스크 관리에서의 설명 가능한 AI에 대한 글로벌 시장은 2025년까지 강력한 성장을 할 것으로 예상되며, 유럽 연합의 AI 법안 및 미국 연방 준비 제도의 모델 리스크 관리 지침과 같은 변화하는 규제 프레임워크에 의해 주도됩니다. 이러한 규정들은 AI 시스템의 투명성과 책임이 필요하다는 점을 강조하며, 금융 기관들이 준수를 보장하고 운영 리스크를 완화하기 위해 XAI 솔루션을 채택하도록 강요하고 있습니다. 가트너에 따르면, 2025년까지 70%의 조직이 자신의 AI 이니셔티브에 대해 XAI를 중요한 요구사항으로 간주할 것으로 예상되며, 이는 2021년 10% 미만에서 증가한 수치입니다.

주요 시장 동력으로는 리스크 평가에 대한 복잡한 AI 모델의 확산, 규제 기관의 엄격한 감시, 공정하고 편향 없는 의사 결정을 위한 고객 및 투자자들의 기대 증가 등이 있습니다. 금융 기관들은 모델 해석 가능성, 감사 추적 및 편향 탐지를 제공하는 XAI 플랫폼 및 도구에 투자하고 있습니다. IBM, SAS, FICO와 같은 주요 기술 제공업체들은 대출 승인, 자금 세탁 방지 및 시장 리스크 분석과 같은 분야에서 모델의 예측을 설명할 수 있도록 금융 부문에 맞춤화된 전문 XAI 솔루션을 출시했습니다.

경쟁 환경은 금융 기관과 AI 공급업체 간의 파트너십 및 전문 XAI 스타트업의 출현으로 특징지어집니다. 북미와 유럽은 엄격한 규제 환경과 고급 디지털 인프라에 의해 채택의 최전선에 있습니다. 그러나 아시아 태평양 지역은 빠른 핀테크 혁신과 증가하는 규제 조화로 인해 가장 빠른 성장을 목격할 것으로 예상됩니다.

요약하자면, 설명 가능한 AI는 금융 시스템이 점점 더 자동화됨에 따라 규제 의무를 충족시키는 것뿐만 아니라 신뢰와 회복력을 증진시키기 위해 재무 리스크 관리에서 필수불가결한 요소가 되고 있습니다. 2025년 시장 전망은 가속화된 채택, 기술 혁신 및 투명하고 책임 있는 AI 기반 리스크 관리 관행으로의 명확한 전환을 특징으로 하고 있습니다.

재무 리스크 관리에서 설명 가능한 AI의 주요 기술 트렌드

설명 가능한 AI(XAI)는 복잡한 기계 학습 모델을 보다 투명하게, 해석 가능하게, 신뢰할 수 있도록 변화시키면서 재무 리스크 관리를 빠르게 변화시키고 있습니다. 금융 기관들이 신용 평가, 사기 탐지 및 포트폴리오 관리를 위해 AI 기반 시스템에 점점 더 의존하게 됨에 따라, 규제 기관과 이해관계자들은 이러한 모델이 어떻게 결정에 도달하는지에 대한 명확성을 요구하고 있습니다. 2025년에는 이 섹터에서 XAI의 채택과 진화를 형성하는 여러 주요 기술 트렌드가 있습니다.

• 모델 비종 속성 설명 기술: LIME(주변 해석 가능 모델 비종 속성 설명) 및 SHAP(샤플리 가산 설명)와 같은 도구들이 블랙박스 모델에 대한 사후 해석 가능성을 제공하기 위해 널리 채택되고 있습니다. 이러한 기술은 리스크 관리자가 기반 알고리즘과 관계없이 모델 예측에 대한 개별 변수의 영향과 특징의 중요성을 이해할 수 있도록 합니다. 이는 EU의 AI 법안 및 미국 평등 신용 기회 법과 같은 규정을 준수하는 데 필수적입니다 (유럽 의회).
• XAI의 모델 거버넌스 통합: 금융 기관들은 모델 리스크 관리 프로세스에 XAI 프레임워크를 통합하고 있습니다. 여기에는 모델 로직의 자동 문서화, 편향 탐지, 모델 변동에 대한 지속적인 모니터링이 포함됩니다. 이러한 통합은 내부 감사 가능성과 외부 규제 보고를 지원합니다 (국제결제은행의 최근 지침에 강조됨).
• 자연어 설명: 자연어 생성의 발전으로 AI 시스템이 리스크 평가 및 결정에 대한 인간이 이해할 수 있는 설명을 제공할 수 있게 되었습니다. 이 추세는 고객 및 규제 기관을 포함한 비기술적 이해관계자와의 의사소통을 개선하며, 주요 은행 및 핀테크 기업들이 파일럿 테스트를 진행하고 있습니다 (IBM Research).
• 반사실 및 시나리오 기반 설명: XAI 툴은 이제 입력 변수의 변화가 리스크 결과를 어떻게 변경할 수 있는지를 보여주는 시나리오 분석을 제공합니다. 이 기능은 스트레스 테스트 및 ‘가상’ 분석에 특히 유용하며, 사전적인 리스크 완화 전략을 지원합니다 (맥킨지 & 컴퍼니).
• 오픈소스 및 클라우드 기반 XAI 플랫폼: 오픈소스 라이브러리와 클라우드 기반의 XAI 솔루션의 확산이 기술 장벽을 낮추고, 대규모 기업 배치를 가능하게 하면서 채택을 가속화하고 있습니다 (구글 클라우드).

이러한 트렌드는 금융 부문에서 보다 투명하고 책임 있는 강력한 AI 기반 리스크 관리로의 변화를 주도하고 있으며, 2025년에 XAI가 혁신 및 규제 준수를 위한 중요한 촉매제 역할을 하도록 자리잡고 있습니다.

경쟁 환경 및 주요 솔루션 제공업체

재무 리스크 관리에서의 설명 가능한 AI(XAI)의 경쟁 환경은 규제 요구, 모델 복잡성 증가, 투명한 의사 결정의 필요성에 의해 빠르게 변화하고 있습니다. 금융 기관들이 신용 평가, 사기 탐지 및 포트폴리오 관리에 AI를 통합함에 따라, 모델 출력을 해석하고 정당화할 수 있는 능력이 중요한 차별점이 되었습니다. 시장은 확립된 기술 공급업체, 전문 AI 스타트업 및 주요 클라우드 서비스 제공업체가 혼합된 형태로, 각각 XAI에 대한 독특한 접근 방식을 제공합니다.

주요 솔루션 제공업체 중에는 IBM가 있으며, 이 업체의 Watson OpenScale 플랫폼은 금융 서비스에 맞춘 모델 모니터링 및 설명 가능성 기능을 제공합니다. SAS는 내장된 XAI 기능을 갖춘 모델 관리자를 제공하여, 은행이 EU의 AI 법안 및 미국 연방 준비 제도의 SR 11-7 지침과 같은 규제 기준에 따라 기계 학습 모델을 감사하고 해석할 수 있게 하고 있습니다. FICO는 신용 리스크 및 대출 응용 프로그램에 중점을 두어 의사 결정 관리 제품군에 설명 가능성을 통합했습니다.

클라우드 하이퍼스케일러들도 시장을 형성하고 있습니다. Google Cloud는 Vertex AI 플랫폼 내에서 설명 가능한 AI 도구를 제공하여 금융 기관들이 특성 기여도를 시각화하고 실시간으로 편향을 완화할 수 있도록 합니다. Microsoft Azure 및 Amazon Web Services (AWS)는 기계 학습 서비스에 XAI 툴킷을 통합하여 금융 고객을 위한 규제 준수 및 모델 거버넌스를 지원하고 있습니다.

전문 스타트업들도 금융을 위한 XAI에만 집중하여 성장하고 있습니다. H2O.ai는 고급 해석 모듈을 갖춘 Driverless AI를 제공하며, Zest AI는 신용 조정 솔루션을 제공하여 신용 조합 및 은행에서 채택하고 있습니다. DataRobot는 준수 문서화 및 편향 탐지를 포함하여 엔드 투 엔드 모델 설명 가능성을 제공하며, 이는 리스크 관리 팀에서 점점 더 중요하게 평가되고 있습니다.

• 은행과 XAI 공급업체 간의 전략적 파트너십이 가속화되고 있으며, JPMorgan Chase와 IBM 간의 협업, Goldman Sachs와 SAS 간의 협력에서 그 예를 볼 수 있습니다.
• 규제 감시가 강화되고 있으며, 솔루션 제공업체는 설명 가능성, 감사 추적 및 편향 완화를 제품의 우선 사항으로 삼고 있습니다.
• Elyra 및 InterpretML과 같은 오픈소스 프레임워크는 맞춤형 XAI 솔루션을 원하는 금융 기관들 사이에서 채택되고 있습니다.

시장이 성숙해짐에 따라, 차별화는 설명 가능성의 깊이, 기존 리스크 시스템과의 통합, 변화하는 규제 요구 사항을 다룰 수 있는 능력에 기반하게 될 것입니다. 강력하고 확장 가능한 규제 준비가 된 XAI 솔루션을 제공할 수 있는 공급업체들은 2025년 및 그 이후에 시장에서 선두를 차지할 것으로 예상됩니다.

시장 성장 예측 및 CAGR 분석 (2025–2030)

재무 리스크 관리에서 설명 가능한 AI(XAI) 시장은 2025년부터 2030년까지 강력한 성장을 할 것으로 보이며, 이는 증가하는 규제 감시, 투명한 의사 결정의 필요성 및 AI 기반 리스크 평가 도구의 빠른 채택에 의해 주도됩니다. 가트너의 예측에 따르면, 글로벌 AI 소프트웨어 시장은 2027년까지 2970억 달러에 이를 것으로 예상되며, 재무 서비스 부문은 고급 분석 및 기계 학습을 조기 채택함으로써 상당한 비중을 차지할 것으로 보입니다. 이러한 맥락에서, XAI 세그먼트는 재무 기관들이 EU의 AI 법안 및 미국 연방 준비 제도의 모델 리스크 관리 지침을 준수하기 위해 설명 가능성을 우선시함에 따라 일반적인 AI 채택율을 초과할 것으로 예상됩니다.

MarketsandMarkets의 시장 조사에 따르면, 글로벌 XAI 시장은 2025년부터 2030년까지 약 23%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 추정되며, 특히 재무 부문이 이 확장의 상당 부분을 차지할 것으로 보입니다. 이러한 성장은 신용 평가, 사기 탐지, 자금 세탁 방지(AML) 및 포트폴리오 관리 시스템에 XAI 솔루션을 통합하는 증가에 기반을 두고 있습니다. 금융 기관들은 AI 모델의 투명성을 높이고, 규제 보고를 촉진하며, 자동화된 결정에 대한 명확한 설명을 제공함으로써 고객 신뢰를 구축하기 위해 XAI에 투자하고 있습니다.

지역적으로, 북미와 유럽은 엄격한 준수 요구 사항 및 성숙한 핀테크 생태계에 의해 XAI 채택의 선두주자가 될 것으로 예상됩니다. 아시아-태평양 지역도 디지털 뱅킹 확장 및 규제 현대화에 의해 가속화된 성장을 목격할 것으로 보입니다. IDC에 따르면, 아시아-태평양 지역의 금융 서비스는 지역 규제 요구에 대응하고 리스크 평가의 정확성을 향상시키기 위해 XAI를 점점 더 활용하고 있습니다.

2030년까지, 재무 리스크 관리에서 XAI 시장은 수십억 달러 규모의 평가에 도달할 것으로 예상되며, IBM, SAS, FICO와 같은 주요 공급업체들이 이 부문-specific 어떤 요구에 부응하기 위해 XAI 제공을 확대하고 있습니다. 지속적인 CAGR은 규제 동력뿐만 아니라 금융 기관들이 강력하고 해석 가능한 AI 모델을 배포해야 하는 경쟁적 필요성을 반영합니다.

지역 시장 분석: 북미, 유럽, 아시아-태평양 및 그 너머

재무 리스크 관리에서 설명 가능한 AI(XAI)의 채택은 전 세계적으로 가속화되고 있으며, 특정 지역 동력이 그 경로를 형성하고 있습니다. 북미, 특히 미국에서는 규제 감시와 성숙한 핀테크 생태계가 조기에 강력한 채택을 촉진하고 있습니다. 금융 기관들은 신용 평가, 사기 탐지 및 알고리즘 거래에서 투명성을 높이기 위해 XAI를 활용하고 있으며, 이는 미국 증권 거래 위원회 및 연방 준비 제도와 같은 기관들의 규제 기대와 일치합니다. 이 지역의 모델 해석 가능성에 대한 집중은 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 리스크 관리 프레임워크의 증가하는 영향력에서도 잘 드러납니다.

유럽에서도 유사한 급증이 발생하고 있으며, 이는 엄격한 데이터 보호 및 AI 거버넌스 프레임워크에 의해 촉진되고 있습니다. 유럽 연합의 AI 법안 제정 제안 및 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 투명성과 자동화된 결정에 대한 ‘설명의 권리’를 요구하며, 은행과 보험사들이 리스크 모델에 XAI를 통합하도록 강제하고 있습니다. 주요 유럽 금융 기관들은 자금 세탁 방지(AML) 및 신용 리스크 평가와 같은 분야에서 설명 가능한 기계 학습을 배포하기 위해 기술 공급업체들과 협력하고 있으며, 이는 유럽 은행 당국 및 유럽 중앙 은행의 최근 이니셔티브에서도 강조되고 있습니다.

• 북미: 조기 채택, 규제 주도, 신용 및 사기 리스크 집중, 강력한 공급업체 생태계.
• 유럽: 규정 준수 주도, 소비자 권리에 대한 강조, AML 및 신용 리스크에서의 빠른 통합, 국경 간 조화 노력.

아시아-태평양(APAC) 지역에서는 경관이 더 이질적입니다. 일본, 싱가포르 및 호주와 같은 선진 경제국들은 변화하는 규제 기준을 충족하고 디지털 뱅킹에 대한 신뢰를 조성하기 위해 XAI를 선도적으로 통합하고 있습니다. 싱가포르 통화청 및 일본 금융청는 설명 가능성을 포함한 책임 있는 AI 채택을 장려하는 가이드라인을 발표했습니다. 그러나 아시아-태평양의 신흥 시장에서는 규제 압력이 제한적이고 디지털 성숙도가 낮아 채택이 초기 단계에 있습니다.

이 지역들 외에도, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서는 XAI의 가능성을 탐색하는 초기 단계에 있으며, 시범 프로젝트 및 규제 샌드박스가 XAI의 가능성을 탐구하고 있습니다. 글로벌 규제 통합이 강화되고 금융 기관들이 혁신과 책임 간의 균형을 추구함에 따라, 재무 리스크 관리에서 설명 가능한 AI에 대한 수요는 2025년 이후에 모든 지역에서 증가할 것으로 예상됩니다.

미래 전망: 규제 동력 및 혁신 경로

2025년을 바라보면서, 재무 리스크 관리에서 설명 가능한 AI(XAI)의 미래는 규제 필수 사항과 빠른 기술 혁신의 융합에 의해 형성되고 있습니다. 전 세계적으로 규제 기관들은 신용 평가, 자금 세탁 방지(AML) 및 사기 탐지와 같은 고위험 영역에서 AI 기반 의사 결정의 투명성, 공정성 및 책임성에 대한 집중을 강화하고 있습니다. 2025년 발효될 것으로 예상되는 유럽 연합의 인공지능 법안은 금융 기관들이 개인의 재무 서비스 접근에 영향을 미치는 자동화된 결정에 대해 명확한 설명을 제공하도록 요구할 것입니다. 이러한 규제 동력은 미국의 연방 준비 제도와 통화감독청에서도 반영되어 있으며, 이는 모델 리스크 관리 및 AI 모델의 설명 가능성에 대한 필요성을 강조하는 지침을 수립하고 있습니다.

이러한 규제 동력은 금융 기관들이 복잡한 기계 학습 모델을 신비화하지 않고도 해명 가능하도록 투자하도록 강요하고 있습니다. 시장은 SHAP 및 LIME과 같은 모델 비종 속성 설명 도구의 채택이 급증하고 있으며, 리스크 평가를 위해 설계된 본질적으로 해석 가능한 모델의 개발도 진행되고 있습니다. 2024년 가트너의 보고서에 따르면, 전 세계 은행의 60% 이상이 준수 요건을 충족하고 이해관계자의 신뢰를 구축하기 위해 XAI 프레임워크를 파일럿 테스트하거나 배포하고 있습니다.

혁신 경로는 금융 기관과 핀테크 스타트업, 학술 연구 센터 간의 파트너십을 통해 등장하고 있습니다. 이러한 협업은 반사실 설명, 인과 추론 및 비기술적 사용자에게 AI 결정을 더 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 시각화 도구와 같은 설명 가능성 기술의 발전을 주도하고 있습니다. 예를 들어, JPMorgan Chase와 IBM는 기존 리스크 관리 시스템과 원활하게 통합되는 설명 가능한 AI 플랫폼을 공동으로 탐구하여 실시간 모니터링 및 감사 가능성을 제공하고 있습니다.

• 규제 샌드박스, 예를 들어 영국 금융행위감독청이 운영하는 규제 샌드박스는 통제된 환경에서 XAI 실험을 촉진하여 연구에서 배포로의 경로를 가속화하고 있습니다.
• 산업 컨소시엄, 재정안정위원회와 같은 기관은 리스크 관리에서 설명 가능한 AI에 대한 모범 사례 및 기술 표준을 개발하고 있습니다.

요약하자면, 재무 리스크 관리에서의 설명 가능한 AI의 미래 전망은 투명성의 기준을 설정하는 규제 의무와 해석 가능하고 신뢰할 수 있는 AI를 위한 도구 키트를 확장하는 혁신으로 정의됩니다. 2025년까지 XAI는 변화하는 준수 환경을 탐색하고 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 금융 기관들이 필수 전략의 핵심 요소가 될 것으로 기대됩니다.

과제, 위험 및 새로운 기회

설명 가능한 AI(XAI)는 복잡한 기계 학습 모델을 보다 투명하고 해석 가능하게 만들어 재무 리스크 관리를 빠르게 변화시키고 있습니다. 그러나 금융 작업 흐름에 XAI를 통합하는 것은 2025년으로 나아가면서 고유한 과제, 위험 및 새로운 기회를 제시합니다.

주요 과제 중 하나는 모델 복잡성과 해석 가능성을 균형 있게 유지하는 것입니다. 금융 기관은 종종 신용 평가, 사기 탐지 및 포트폴리오 관리와 같은 분야에서 매우 정교한 알고리즘에 의존합니다. 이러한 모델은 예를 들어 딥 뉴럴 네트워크와 같은 방식으로 우수한 예측 정확성을 제공할 수 있지만 종종 “블랙 박스”로 간주됩니다. 규제 기관과 이해관계자들은 EU의 AI 법안 및 미국 연방 준비 제도의 모델 리스크 관리 지침(Federal Reserve)과 같은 프레임워크 하에서 자동화된 결정에 대한 명확한 설명을 요구하고 있습니다. 성능을 희생하지 않고 이러한 요구를 충족하는 것은 상당한 장벽으로 남아 있습니다.

또 다른 위험은 단순화된 모델 출력이 사용자에게 잘못된 정밀검사는 주거나 데이터 문제를 감추는 “설명 편향”의 가능성입니다. 사후 설명 도구에 과도하게 의존하면, 설명이 모델의 진정한 결정 프로세스를 충실히 나타내지 않을 경우 잘못된 안전감을 조성할 수 있습니다 (국제결제은행). 또한, 설명 가능성을 평가하는 표준화된 메트릭의 부족은 벤치마킹 및 규제 준수를 복잡하게 만듭니다.

데이터 프라이버시 및 보안 또한 중요한 위험 요소입니다. XAI 방법은 종종 의미 있는 설명을 생성하기 위해 민감한 데이터에 접근해야 하며, 이는 데이터 유출 및 GDPR과 같은 프라이버시 규정 준수에 대한 우려를 불러일으킵니다 (유럽 위원회). 금융 기관은 규제 처벌 및 평판 손상을 피하기 위해 이러한 트레이드오프를 신중하게 관리해야 합니다.

이러한 도전 과제에도 불구하고 중요한 기회가 등장하고 있습니다. XAI는 AI 기반 리스크 모델에 대한 신뢰를 증진시켜 대출, 보험 및 거래에서의 더 넓은 채택을 촉진할 수 있습니다. 투명한 모델은 신용 결정이나 클레임 승인을 위한 명확한 근거를 제공함으로써 고객 참여를 개선하여 분쟁이나 규제 개입을 줄일 수 있습니다 (맹킨지 & 컴퍼니). 또한 반사실 설명 및 본질적으로 해석 가능한 모델과 같은 XAI 연구의 발전은 생산 환경에서 고성능의 투명한 AI 시스템을 배포하는 것이 점점 더 가능해지고 있습니다.

요약하자면, 설명 가능한 AI는 재무 리스크 관리에 새로운 복잡성과 위험을 도입하지만, 2025년 산업이 발전함에 따라 더 큰 투명성, 규제 적합성 및 고객 신뢰를 위한 기회를 열어줍니다.

출처 및 참고문헌

• IBM
• SAS
• FICO
• 유럽 의회
• 국제결제은행
• 맥킨지 & 컴퍼니
• 구글 클라우드
• Amazon Web Services (AWS)
• H2O.ai
• Zest AI
• DataRobot
• JPMorgan Chase
• Goldman Sachs
• Elyra
• InterpretML
• MarketsandMarkets
• IDC
• 국립표준기술연구소
• 유럽 은행 당국
• 유럽 중앙 은행
• 싱가포르 통화청
• 일본 금융청
• 통화감독청
• 영국 금융행위감독청
• 재정안정위원회
• 유럽 위원회