출처 : SONOW
금융권 개인정보 유출 사고 증가로 PII 마스킹 기술 도입 확산
금융권의 개인식별정보(PII) 유출 사고가 최근 3년간 27% 증가하면서 금융기관들의 컴플라이언스 리스크 관리가 중요한 과제로 부상하고 있다. 특히 2024년 하반기부터 시행된 강화된 금융 데이터 보호법은 개인정보 처리에 대한 엄격한 기준을 제시하며, 위반 시 매출액의 최대 5%까지 과징금을 부과할 수 있어 금융기관의 부담이 가중되고 있다.
이에 대응하여 국내 주요 금융기관들은 PII 마스킹 기술을 적극 도입하고 있다. PII 마스킹은 주민등록번호, 계좌번호, 카드정보 등 민감한 개인정보를 암호화하거나 일부를 가려 식별이 불가능하게 만드는 기술이다. A은행의 경우 실시간 데이터 마스킹 시스템을 도입해 내부 직원도 접근 권한 없이는 고객 정보를 볼 수 없도록 조치했으며, 이를 통해 내부 정보 유출 위험을 80% 감소시켰다고 발표했다.
감사 추적 시스템으로 데이터 접근·변경 이력 실시간 모니터링 가능
PII 마스킹과 함께 금융 컴플라이언스의 또 다른 핵심 요소는 감사 추적(Audit Trail) 시스템이다. 이는 누가, 언제, 어떤 데이터에 접근했는지, 어떤 변경을 가했는지 모든 활동을 기록하고 추적할 수 있는 시스템으로, 규제 기관의 감사에 대비하고 내부 통제를 강화하는 데 필수적이다.
금융감독원에 따르면, 감사 추적 시스템을 구축한 금융기관은 데이터 관련 규제 위반 적발률이 평균 65% 감소한 것으로 나타났다. B증권사는 블록체인 기술을 활용한 감사 추적 시스템을 도입해 데이터 무결성을 보장하고, 변경 불가능한 감사 기록을 유지함으로써 규제 당국의 신뢰를 확보했다. 또한 이상 행동 패턴을 실시간으로 감지해 잠재적 위험을 사전에 차단하는 효과도 거두고 있다.
AI 기반 컴플라이언스 자동화로 비용 절감과 효율성 향상 전망
금융 컴플라이언스 분야는 향후 AI 기술과의 결합을 통해 더욱 발전할 전망이다. 현재 대형 금융기관들은 컴플라이언스 비용으로 연간 예산의 약 10~15%를 지출하고 있으며, 이는 지속적으로 증가하는 추세다. 그러나 AI 기반 자동화 시스템을 도입할 경우, 컴플라이언스 관련 비용을 최대 40%까지 절감할 수 있다는 연구 결과가 있다.
금융권 전문가들은 2026년까지 국내 금융기관의 70% 이상이 AI 기반 컴플라이언스 시스템을 도입할 것으로 예측하고 있다. 이러한 시스템은 PII 마스킹과 감사 추적을 자동화할 뿐만 아니라, 규제 변화를 실시간으로 모니터링하고 적용하는 기능도 제공할 것으로 기대된다. 특히 자연어 처리 기술을 활용한 규제 문서 분석과 머신러닝 기반 위험 예측 모델은 금융기관이 선제적으로 컴플라이언스 리스크를 관리할 수 있는 환경을 조성할 것이다.