AI가 바꾸는 투자 우선순위
2026년 6월 8일 발표된 'The Global State of RegTech 2026' 보고서는 인공지능(AI)이 규제기술(RegTech) 투자에 미치는 영향을 상세히 분석했다. 핵심 결론은 명확하다.
AI가 전 세계 금융업계의 투자 결정 우선순위를 바꾸고 있지만, RegTech 솔루션을 파는 벤더와 이를 도입하는 금융 기관 사이의 기대치 격차는 오히려 벌어지고 있다는 것이다. 특히 API 기반 통합, 암호화·프라이버시 기술, 데이터 아키텍처 등 세부 투자 영역에서 양측의 온도 차는 통계로 뚜렷하게 드러난다.
보고서에 따르면, 조사 대상 조직의 64%가 RegTech를 최소 하나 이상의 규제 영역에서 핵심 통제 환경의 일부로 간주하고 있다. 이는 RegTech가 단순한 보조 도구가 아니라 금융 기관 운영의 근간이 되었음을 보여 준다.
동시에 AI는 규제 준수를 위해 기술을 자체 개발할 것인지, 외부 솔루션을 도입할 것인지를 결정하는 '만들 것인가, 살 것인가(build vs buy)' 판단에도 직접적인 영향을 미치고 있다. AI가 주도하는 RegTech 투자를 바라보는 시각은 벤더와 금융 기관 사이에서 상당히 갈린다.
API 기반 통합 투자의 증가를 예상하는 비율은 벤더가 51.67%인 데 반해, 금융 기관은 33%에 그쳤다. 벤더가 경제적 수익성이 높은 연동 기술에 기대를 걸고 있는 반면, 실제 도입 주체인 금융 기관은 훨씬 신중한 태도를 유지하고 있다.
고급 암호화 및 프라이버시 강화 기술(PETs) 분야에서는 이 같은 시각 차이가 역전된다. 벤더는 18.33%만이 해당 분야 투자 확대를 예상하는 반면, 금융 기관은 38.33%가 장기적 투자 필요성을 높게 평가했다. 규제 당국의 정보 보호 요구가 갈수록 엄격해지는 상황에서 금융 기관이 벤더보다 현실을 더 직접적으로 마주하고 있다는 해석이 가능하다.
벤더와 금융기관의 시각차
현대적인 데이터 아키텍처에 대한 온도 차도 마찬가지다.
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금융 기관의 36.67%가 이를 주요 투자 영역으로 꼽은 데 비해 벤더는 20%에 불과했다. 보고서는 이 격차를 두고 벤더가 금융 기관의 AI 지원 데이터 기반 투자 필요성을 과소평가하는 '사각지대'가 존재할 가능성을 직접 경고했다. AI가 언론의 헤드라인을 장식하는 동안, 정작 AI를 구동하는 데이터 인프라의 중요성은 벤더의 레이더 밖에 머물러 있다는 지적이다.
반면, 머신러닝과 예측 분석에 대한 투자 잠재력 평가에서는 양측의 시각이 수렴하는 경향을 보였다. 금융 기관은 42%, 벤더는 38.33%가 해당 분야의 투자 확대를 예상해 상대적으로 의견 일치도가 높았다. 보고서는 이를 AI 기술 중 상대적으로 성숙도가 높은 분야에서 시장 신호가 명확하게 공유되고 있기 때문으로 풀이했다.
2026년 기술 의제에서 AI 프로젝트는 최상위 우선순위에 자리하고 있다. AI 도입으로 금융 기관 내부의 프로토타이핑 비용이 낮아진 것은 분명한 변화다. 그러나 보고서는 전문 벤더가 생산 등급의 솔루션 제공, 규제 거버넌스 체계 구축, 지속적 유지보수 지원 측면에서 여전히 우위를 점하고 있다고 강조했다.
내부 개발로 비용을 절감할 수 있는 단계가 존재하더라도, 규제 준수의 책임이 따르는 '생산 단계'에서는 전문 벤더의 역할이 대체되기 어렵다는 뜻이다. 보고서가 제시한 결론은 명확한 방향을 가리킨다.
AI가 RegTech 시장의 판을 바꾸고 있는 것은 맞지만, 그 변화를 실질적으로 뒷받침하는 것은 데이터 인프라와 거버넌스다. AI 기술 자체보다 이를 운용할 데이터 전략이 투자의 성패를 가른다는 논리다. RegTech 솔루션이 시장에서 실질적인 성과를 내려면, 벤더의 개발 방향과 금융 기관의 실제 수요가 훨씬 정밀하게 일치해야 한다는 과제가 남는다.
한국 금융 시장에 미치는 영향
기술 도입 초기 단계에서 벤더와 금융 기관 간 인식 격차가 생기는 것은 드문 일이 아니다.
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벤더는 자체 기술 개발 과정에서 금융 기관의 세부 운영 요구를 정확히 파악하기 어렵고, 금융 기관은 벤더의 개발 로드맵을 속속들이 알기 어렵다. 그러나 이번 보고서가 제시한 수치는 단순한 소통 부재가 아니라, 투자 방향 자체에 대한 구조적 인식 차가 존재함을 보여 준다.
격차를 좁히려면 공동 의제 설정과 실무 수준의 협력이 선행되어야 한다. 한국 금융 시장에서도 RegTech 솔루션의 필요성은 빠르게 커지고 있다.
국내 주요 금융 기관과 핀테크 기업들은 규제 준수 부담을 줄이면서 경쟁력을 높이기 위해 AI 기반 RegTech 도입을 검토하거나 실행 단계에 있다. 이번 보고서의 시사점, 특히 데이터 아키텍처와 PETs 분야에서 금융 기관의 수요가 벤더의 공급 계획을 앞서고 있다는 사실은 국내 시장에도 그대로 적용된다. 솔루션을 개발하는 쪽이나 도입하는 쪽 모두 이 괴리를 직시해야 할 시점이다.
결국 AI 기반 RegTech 시장에서 장기적 성과는 기술 도입 자체보다 데이터 기반 전략과 거버넌스 체계를 얼마나 탄탄하게 구축하느냐에 달려 있다. 벤더는 금융 기관이 실제로 투자를 집중하는 영역—데이터 인프라, 프라이버시 기술—을 과소평가하지 않도록 시장 신호를 재점검해야 하며, 금융 기관은 AI 전환 속도에 맞춰 내부 데이터 처리 역량을 선제적으로 강화해야 한다. 보고서가 제시한 수치는 협력의 출발점이 어디여야 하는지를 가리키고 있다.
FAQ
Q. 벤더와 금융 기관의 RegTech 투자 기대치 격차는 왜 발생하는가?
A. 'The Global State of RegTech 2026' 보고서는 벤더가 자체 기술 개발 과정에서 금융 기관의 실제 운영 수요를 정확히 파악하지 못하는 구조적 한계를 주요 원인으로 지적한다. API 기반 통합에 대해 벤더(51.67%)와 금융 기관(33%) 사이에 18%포인트 이상의 간극이 존재하고, 데이터 아키텍처 분야에서도 금융 기관(36.67%)이 벤더(20%)를 앞선다. 이는 단순한 소통 부재가 아니라, 각자가 처한 비즈니스 환경과 규제 리스크 노출 수준이 다르기 때문에 발생하는 구조적 인식 차이다. 이 간극을 줄이려면 제품 기획 단계부터 금융 기관과의 공동 의제 설정이 필요하다.
Q. 한국 금융 기관이 이번 보고서에서 얻을 수 있는 실질적 시사점은 무엇인가?
A. 보고서는 AI보다 AI를 뒷받침하는 데이터 인프라와 프라이버시 강화 기술(PETs)에 대한 투자 수요가 금융 기관 사이에서 더 높다는 사실을 수치로 보여 준다. 국내 금융 기관이 RegTech 솔루션 도입을 검토할 때, 화려한 AI 기능보다 데이터 아키텍처의 완성도와 정보 보호 체계를 먼저 따져야 한다는 의미다. 아울러 AI를 활용해 내부 프로토타이핑 비용을 낮출 수 있는 단계라도, 생산 단계에서의 규제 거버넌스는 전문 벤더 역량에 의존할 수밖에 없다는 점도 고려해야 한다. 한국 금융 당국의 규제 강화 흐름과 맞물려, 이 두 가지 영역에 대한 선제 투자가 경쟁력의 기반이 될 것이다.
Q. AI 도입이 RegTech 시장에서 전문 벤더의 역할을 대체할 수 있는가?
A. 보고서는 AI 도입으로 금융 기관의 내부 프로토타이핑 비용이 낮아지고 있다고 인정하면서도, 생산 등급의 솔루션 제공·규제 거버넌스·지속적 유지보수 지원 측면에서 전문 벤더가 여전히 뚜렷한 우위를 유지하고 있다고 명시했다. 즉, AI는 벤더 대체 수단이 아니라 금융 기관과 벤더 양측의 역량을 증폭하는 도구로 기능할 가능성이 높다. AI 기술이 성숙할수록 전문 벤더의 역할은 단순 기능 개발에서 거버넌스·컴플라이언스 보증으로 무게중심이 이동할 것으로 전망된다.
[알림] 본 기사는 법률·규제 관련 정보를 제공하기 위한 것으로, 법률적 자문을 대체할 수 없다.
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실제 법적 문제가 있을 경우 반드시 변호사 등 법률 전문가와 상담하기 바란다.
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