보험연구원이 분석한 자료에 따르면 현장에서 가장 먼저 혼란을 겪는 부분은 의무 규정의 중복 적용 여부다. 보험사들은 '금융분야 인공지능 가이드라인'상 규정된 의무와 '인공지능기본법'상 의무가 별개의 것으로 분리돼 각각 중복 적용된다는 .을 명확히 인식해야 한다. [재구성=구글] 보험업계가 인공지능(AI) 대전환 시대를 맞아 중대한 법적·제도적 기로에 섰다. 최근 개정된 '금융분야 인공지능 가이드라인'과 전 국가적 차원에서 시행 중인 '인공지능기본법'이 동시에 적용되면서, 보험사들은 복잡다단한 규제의 미로 속에서 실효성 있는 대응 전략을 찾아야 하는 과제를 떠안았다. 두 규제 체계의 관계를 정확히 이해하고 정합성을 맞추지 못한다면, 자칫 방대한 컴플라이언스 리스크에 직면할 수 있다는 지적이 나온다. ◆보험사 이중 규제의 딜레마…중복 적용과 컴플라이언스 부담 22일 보험연구원이 분석한 자료에 따르면 현장에서 가장 먼저 혼란을 겪는 부분은 의무 규정의 중복 적용 여부다. 보험사들은 '금융분야 인공지능 가이드라인'상 규정된 의무와 '인공지능기본법'상 의무가 별개의 것으로 분리돼 각각 중복 적용된다는 。을 명확히 인식해야 한다. 어느 한쪽을 준수했다고 해서 다른 쪽의 의무가 면제되는 것이 아니기 때문에, 양쪽 규제를 모두 만족시키는 입체적인 컴플라이언스 체계가 필수적이다 모바일 야마토5게임 . 실제로 국내 대형 손해보험사 A사는 최근 실손보험 자동 심사 및 보험금 지급 거절 예측 모델에 생성형 AI와 머신러닝을 도입하는 과정에서 이중 규제의 벽에 부딪혔다. 금융당국의 가이드라인에 따른 설명가능성(XAI)을 확보해야 하는 동시에, 국가 AI기본법에 따른 고영향 AI 안전성 확보 조치까지 이중으로 소명해야 했다. 이로 인해 프로젝트 초기 설계 단계부터 법무·IT·리스크 관리 부서가 합동으로 참여하는 거버넌스 구축에만 수개월의 리소스가 추가로 소모됐다. ◆'고영향' 대 '고위험' AI…개념적·기준적 괴리와 현장의 혼선 두 법령과 가이드라인 사이에서 가장 시급히 해결해야 할 과제는 '고영향 인공지능'과 '고위험 인공지능'의 개념적·기준적 구별이다. '인공지능기본법'상 규정된 고영향 인공지능과 '금융분야 인공지능 가이드라인상 고위험 인공지능은 그 정의와 적용 범위에서 미묘한 차이를 보일 수 있다. 우선적으로 인공지능을 활용하는 업무가 '인공지능기본법'상 대출 심사, 보험 인수 심사 등 고영향 인공지능에 해당하는지 엄밀하게 판단해야 한다. 릴게임뜻 그러나 안타깝게도 현행 규정상 그 구체적인 범위와 기준은 아직 모호하고 불명확한 부분이 많아 실무자들의 고심이 깊어지고 있다. 생명보험업계의 B사 사례를 보면 이러한 혼선이 명확히 드러난다. B사는 AI 기반의 언더라이팅(보험인수심사) 시스템을 운영 중인데, 이것이 AI기본법상 고영향 AI인지, 혹은 금융 AI 가이드라인상 고위험 AI인지에 따라 사후 영향평가 주기와 외부 검증 기관의 요건이 미세하게 갈린다. 법적 정의의 시차가 존재하다 보니, IT 부서와 준법감시 부서 간의 해석 차이로 인해 시스템 고도화 일정이 지연되는 사태가 빈번하게 발생하고 있다고 연구원은 지적했다. ◆실제 금융사 사례로 본 대응 전략…전담 조직과 통합 위험관리 이처럼 불확실성이 상존하는 상황에서 보험사들은 업무별 위험평가와 통제를 수행하기 위한 내부 거버넌스를 더욱 공고히 해야 한다고 연구원은 지적했다. 법적 정의가 명확히 확립되지 않았더라도, 선제적으로 자사 AI 시스템이 고객의 권익에 미치는 잠재적 영향을 평가하고 리스크를 통제할 수 있는 프로세스를 가동해야 하는 이유다. 금융당국이 제시한 '금융 AI 7대 원칙'과 'AI RMF(인공지능 위험관리 프레임워크)'의 위험 기반 접근방법은 이러한 모호성을 헤쳐나갈 수 있는 훌륭한 나침반이 되어 주기 때문이다 모바일 바다이야기 방식 . 대형 보험사는 별도 전담 조직을 구축했다. 삼성생명, 한화생명 등 대형사는 AI 윤리위원회 및 AI 전담 리스크 관리 파트를 신설하여, 상품 개발부터 언더라이팅, 지금 심사에 이르는 전 과정의 AI 알고리즘 편향성을 상시 모니터링하고 있다. 중소형 보험사는 통합형 위험관리 체계를 구사하고 있다. 조직 규모가 상대적으로 민첩한 중소형 보험사는 별도의 거대 조직을 신설하는 대신, 기존의 전사 위험관리(ERM) 체계나 준법감시 조직에 AI 리스크 요소를 한 줄 추가하는 방식을 택하고 있다. 이를 통해 비용 효율성을 높이면서도 이중 규제의 그물망을 빠짐없이 커버하는 실리적인 전략을 이행 중이다. ◆"보험산업?경쟁력은 규제 준수 넘어 소비자 신뢰 얻는 것" 결국 다가오는 미래에 보험 산업의 경쟁력은 AI 기술을 얼마나 빠르게 도입하느냐가 아니라, 복잡한 법적 규제 속에서 얼마나 투명하고 안전하게 AI를 통제할 수 있느냐에 의해 판가름 날 것이라고 연구원은 지적했다. 인공지능기본법과 금융 AI 가이드라인이라는 두 개의 거대한 축 사이에서, 보험회사들은 단순한 규제 준수를 넘어 소비자 신뢰를 확보하는 방향으로 내부통제 시스템을 고도화해야 한다. 보험연구원은 "불확실한 규제 환경을 기회로 바꾸는 정교한 통제 전략, 그것이 지금 보험사에 요구되는 가장 시급한 생존 방정식"이라고 조언했다. 능 가이드라인'상