금융보안원이 국제 학회에서 금융보안 분야 AI 모델의 신뢰성을 평가하는 연구 결과를 공개했다. 이 연구는 11월 싱가포르에서 열린 ICAIF(The ACM International Conference on AI in Finance) 2025에서 발표됐다.
금융보안원은 25일 이 같은 내용을 발표하며, 금융보안 분야에서 AI의 신뢰성을 객관적으로 측정할 평가 기준이 부족하다는 문제의식에서 연구를 시작했다고 설명했다. 연구진은 FSKU(Financial Security Knowledge Understanding)라는 벤치마크를 구축했다.
이 벤치마크는 전자금융법령, 규정, 금융보안 교육자료 등 신뢰할 수 있는 문서를 바탕으로 AI 모델의 금융보안 역량을 평가하는 지표다. 금융보안원은 최신 LLM 모델과 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 대량의 벤치마크 데이터를 생성한 뒤, 보안 전문가들이 직접 검증하는 방식으로 데이터 품질을 확보했다.
ICAIF 학회 조직위원회는 FSKU가 기존 벤치마크에서 다루지 못했던 금융 보안 및 규제 준수 분야를 집중적으로 다룬 점을 높이 평가했다. 금융보안원은 ‘2025 금융 AI Challenge’에서 FSKU를 활용해 AI 모델의 금융보안 이해도를 평가하며 실효성을 입증했다.
금융보안원은 향후 지속적인 개선을 통해 금융회사가 자체 AI 모델을 개발하거나 특정 분야의 전문 데이터로 추가 학습시킬 때 FSKU를 성능 측정 지표로 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 박상원 금융보안원 원장은 금융권의 AI 도입이 가속화되면서 신뢰성과 안전성 확보가 중요한 과제가 됐다며, 금융회사가 AI 기술을 안전하게 도입할 수 있도록 신뢰할 수 있는 AI 기술 활용 연구를 지속하겠다고 밝혔다.
