생성형 AI의 확산과 함께 금융권에서는 AI 활용 지원방안이 발표되었으며, 저비용 오픈소스 AI인 DeepSeek R1과 같은 대안의 등장으로 AI 도입 비용 및 성능 개선에 대한 기대가 커지고 있습니다. 동시에 금융 분야의 신뢰성 확보를 위해 AI 가이드라인과 인공지능기본법(2026년 시행 예정) 등 규제 조치가 강화되거나 새롭게 마련되고 있습니다. 이에 따라 금융권은 내부 통제 체계를 강화하고, 고영향 AI(금융 거래, 대출 심사 등 주요 업무에 적용되는 AI)의 설명 가능성과 영향 평가를 준비해야 합니다. 정부 부처 간 충분한 의견 조율과 함께, 금융권의 오픈소스 AI 활용 확대와 관련 규제 준수 비용 증가에 대한 대비가 요구되고 있습니다.

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@금융권 AI 활용과 규제 강화—DeepSeek R1 도입과 인공지능기본법이 가져올 도전과 기회@

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1. 금융권의 생성형 AI 활용 지원방안과 DeepSeek R1 도입이 금융 업무 효율성에 미치는 긍정적 효과는 무엇일까요?

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- AI 플랫폼 구축, 금융 특화 데이터 지원, 저비용 오픈소스 AI 도입 등이 실제 업무 프로세스 개선에 어떻게 기여할지 분석해 보세요.

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2. 인공지능기본법과 금융 분야 AI 가이드라인이 금융권에 요구하는 주요 내부통제 및 신뢰성 확보 조치는 무엇인가요?

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- 고영향 AI 분류, 설명 가능성, 위험관리 방안 등 법적 의무와 준수 항목을 구체적으로 탐구해 보세요.

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3. 금융권에서 오픈소스 AI 모델을 선택하고 테스트하는 과정에서 고려해야 할 기술적·보안적 요소는 무엇일까요?

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- 정보 유출 우려와 강화학습, 최적화된 알고리즘 적용 등의 기술적 대책에 대해 논의해 보세요.

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4. 규제 준수 비용 증가와 금융회사의 AI 도입 비용 간의 균형을 맞추기 위해 금융권이 취할 수 있는 전략은 무엇일까요?

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- 내부 통제 체계 강화와 정부 지원, 기술 최적화 등을 통한 비용 절감 방안을 모색해 보세요.

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5. 고영향 AI 분류 및 영향평가를 위한 정부 부처 간 협의가 왜 중요한지, 그리고 그 효과적인 진행 방안은 무엇인지 논의해 보세요.

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- 금융권과 감독당국 간의 의견 조율 및 협력 방안에 대해 구체적인 사례를 중심으로 고민해 보세요.

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