아쉬운 점은 그것이 즉각적인 비용 절감을 가져다 주지 못한다는 것이다. 하지만 금융기관이 현재의 팬데믹 환경의 불확실성 속에서 업무 개선 인프라로 클라우드를 채택하는 것은 매력적이다. 민첩성을 요구하는 은행의 구조조정 업무 등에 훨씬 더 쉽게 적응할 수 있기 때문이다.
이는 엔터프라이즈 데이터 클라우드 플랫폼이 요구되는 이유다. 이 플랫폼은 데이터와 애플리케이션을 안전하게 관리하고 다른 클라우드 또는 온프레미스 환경으로 이동하는데 쉽다. 심지어 국제결제은행(BIS) 산하 바젤 은행감독위원회(BCBS)가 제정한 리스크 관리 가이드라인(BCBS-239)을 준수하도록 돕는다.
그리고 신기술 도입의 숨겨진 위험도 파악해야 한다. 은행이 클라우드를 도입하면서 겪는 가장 큰 위험이 은행의 주요 업무를 특정해서 하나의 클라우드 서비스 회사에 집중시키는 것이다. 은행의 핵심 시스템이 한 클라우드에 과도하게 집중되면 해당 클라우드에 문제가 발생했을 때 시스템 전체가 마비될 수 있다. 유럽 규제기관은 2021년 말까지 은행의 클라우드 등록을 의무화하고 있다.
이는 주요 애플리케이션이 어느 클라우드에서 구동되고 있는지 분석하고 모니터링하는 첫 단계로 체계적인 클라우드 집중 위험을 해소할 것으로 전망된다.
또다른 위험으로는 윤리 문제다. 머신 러닝 모델이 학습하는 데이터에 포함된 인간 편견을 모방하는 경우가 많다. 예로 단기간에 시장 점유율을 높이기 위해 AI가 가격을 낮췄는데, 경쟁사의 AI도 똑같은 이유로 가격을 낮추면 가격 경쟁력은 사라지고 결국 가격 담합이 발생한다. 공정한 사회로 나가기 위해 이러한 잠재적 숨겨진 위험을 찾아내야 한다.
지난 8월 데이터 3법 시행으로 본격화된 금융기관의 마이데이터 사업 경쟁이 금융업계 전반에 혁신을 가져오고 있다. 마이데이터 시장에서 새로운 가치 창출을 위해 금융업계는 진화하는 기술을 적극 도입하고 고객 데이터 관점에 맞춘 금융서비스를 제공할 수 있어야 한다.
한현주 글로벌이코노믹 기자 kamsa0912@g-enews.com