AI 확산은 자산운용업의 운영 환경을 단순한 업무 자동화 수준을 넘어 데이터 활용 구조와 의사결정 지원 체계, 내부통제 방식 전반을 변화시키고 있다. 생성형 AI와 AI 기반 자동화 기능이 리서치와 투자 분석, 리스크 관리, 준법감시 등 다양한 업무 영역으로 확산되면서 업무 생산성과 효율성은 높아지고 있으나, 동시에 데이터 이동 경로와 정보 활용 구조, 외부 서비스 의존성 역시 복잡해지고 있다. 특히 AI 활용이 현업 중심으로 확대되고 외부 AI 서비스와 API, 클라우드 기반 기능이 실제 업무 흐름에 깊게 연결되면서 기존 내부통제 체계가 전제해 온 운영 환경과의 괴리가 확대되고 있다. 이에 따라 자산운용사는 AI를 새로운 운영 환경의 일부로 인식하고, 데이터 거버넌스와 내부통제, 보안, 공급망 관리 체계를 포함한 종합적인 AI 거버넌스를 구축할 필요성이 높아지고 있다.
| AI 활용 정책 및 운영 체계 | 조직 차원에서 AI 활용 가능 업무와 제한 업무, 활용 수준 및 승인 기준을 명확히 정의하고, 업무 중요도에 따라 차등적인 관리 체계 정립 |
| 데이터 및 정보 거버넌스 | AI 활용에 사용되는 데이터의 적법성과 품질, 출처 및 활용 이력을 관리하고, 중요 정보 보호와 데이터 활용 통제를 위한 거버넌스 체계 구축 |
| 인간 검토 및 승인 체계 | AI 결과를 의사결정에 활용하더라도 최종 판단과 책임은 인간이 유지할 수 있도록 중요 업무에 대한 검토·승인 절차와 책임 체계 운영 필요 |
| 운영 모니터링 및 감사 대응 체계 | 조직 내 AI 활용 현황에 대한 가시성을 확보하고 운영 로그와 활용 이력을 체계적으로 관리함으로써 추적 가능성과 감사 대응 역량 강화 |
| 보안 및 접근통제 체계 | AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 정보 유출과 권한 오남용, 공급망 보안 위협 등에 대응하기 위해 정보보호와 접근통제, 보안 관리 체계 강화 |
| 외부 AI 서비스 및 공급망 관리 | 외부 AI 서비스 활용 확대에 따른 제3자 리스크와 사업자 의존도를 관리하고, 공급망 보안 및 운영 연속성 확보를 위한 관리 체계 구축 |
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