AI와 금융 규제(RegTech)의 미래
- 서론
- 금융 산업의 디지털 전환 배경
- RegTech의 등장과 중요성
- RegTech의 개념 및 발전
- RegTech란 무엇인가?
- RegTech의 발전 역사 및 핵심 기술
- 전통 금융 규제와의 차이점
- AI와 RegTech의 결합
- 인공지능(AI)이 RegTech에 미치는 영향
- 머신러닝, 자연어처리(NLP) 기술의 활용
- 데이터 분석과 이상 탐지 자동화
- AI 기반 RegTech의 주요 활용 사례
- 자금세탁방지(AML) 시스템
- 고객신원확인(KYC) 자동화
- 시장 감시 및 이상거래 탐지
- 리스크 관리 및 규제 보고 자동화
- 기술적·윤리적 과제
- AI 알고리즘의 투명성 및 설명 가능성
- 개인정보 보호 및 보안 문제
- 규제기관과 기업 간의 신뢰 형성
- 국제적 관점에서의 RegTech 동향
- 미국, 유럽, 아시아 주요 국가들의 접근 방식
- 국제 규제 협력 및 표준화 논의
- 대한민국의 RegTech 현황과 과제
- 국내 RegTech 산업 현황
- 금융위원회 및 관련 기관의 정책 방향
- 스타트업 및 대기업의 역할
- 미래 전망과 전략적 제언
- AI와 RegTech의 발전 가능성
- 규제기관의 역할 변화
- 지속 가능한 규제 혁신을 위한 전략
- 결론
- RegTech의 미래와 금융 생태계 변화
- 인간 중심의 AI 규제 기술 방향
1. 서론
그대로인 것처럼 건강한 금융 사회는 관리와 규제가 중요한 노력이다. 어느 것보다 AI와 기술적 가치를 가지는 RegTech가 현대 금융 사회에서 강한 사회적 그룹과 그 다른 규제 경우변을 유니부가 된다.
금융 규제의 보안성과 정확성이 해결의 해가로 복잡해진 시스템을 바꾸는 것이 필요하고, 이 중에 RegTech가 AI와 연계되어 주요 규제 개정 재채기 되고 있다. 나아가 RegTech는 단순한 기술 설루션이 아니라, 전체 금융 생태계의 규제 체계 전반에 변화를 불러오는 매개체로 작용하고 있다. 이는 금융 소비자의 보호 강화는 물론, 금융 기관의 규제 준수 부담을 덜어주고 운영 효율성도 향상할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 디지털 전환의 물결 속에서 RegTech의 역할은 날로 확대되고 있으며, 특히 AI와의 결합은 그 속도를 더욱 가속화하고 있다.
2. RegTech의 개념 및 발전
RegTech는 "Regulatory Technology"의 줄임말로, 규제 준수를 보다 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 기술 기반 설루션을 의미한다. 기존의 규제 절차는 수작업 중심이며 시간과 비용이 많이 들었지만, RegTech는 자동화와 데이터 기반 분석을 통해 이러한 문제를 해결하고 있다. 이는 금융기관이 규제기관의 요구에 실시간으로 대응할 수 있게 해 주며, 결과적으로 규제 준수 비용을 줄이고 운영 효율성을 극대화하는 데 기여한다.
초기 RegTech는 주로 금융 규제 보고 자동화와 같은 단순한 영역에서 시작되었지만, 점차 기술이 고도화되면서 활용 범위가 확장되었다. 오늘날에는 인공지능, 빅데이터, 블록체인, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술을 통합하여 더 정교하고 신속한 규제 대응이 가능해지고 있다. 이러한 기술들은 방대한 양의 규제 문서를 자동으로 분석하거나, 이상 거래 탐지 및 위험 평가 기능을 통해 복잡한 상황에서 빠르게 문제를 식별하고 대응할 수 있도록 한다.
더불어 RegTech는 단순히 기술적 문제 해결을 넘어서, 정책과 제도의 변화와도 밀접한 연관을 가진다. 예컨대 새로운 금융상품의 등장이나 국제 규제 기준의 변화는 RegTech 기술의 업그레이드를 필요로 하며, 이를 통해 기술 발전이 금융 혁신과 법제도의 균형을 맞추는 데 중추적 역할을 하게 된다. 각국의 규제기관도 RegTech의 가능성을 인식하고 이를 적극적으로 수용하는 방향으로 나아가고 있으며, 금융기관과 기술기업 간의 협업 또한 활발해지고 있다. 결국 RegTech는 금융 산업의 디지털 혁신을 견인하는 핵심 축 중 하나로서 그 중요성이 갈수록 높아지고 있다.
3. AI와 RegTech의 결합
AI의 핵심 기술과 RegTech의 기능이 결합되면, 규제 준수 관련 업무의 자동화뿐만 아니라 의사결정의 지능화가 가능해진다. RegTech는 본래 복잡한 규제 시스템을 효율화하는 데 초점을 두지만, AI 기술이 도입되면 그 능력은 배가된다. 특히 머신러닝은 반복적인 규제 위반 패턴을 학습하고, 실시간으로 위험을 탐지하거나 이상 거래를 사전에 예측하는 데 뛰어난 성능을 보인다. 이러한 기술은 단순히 규제를 '지키는' 수준을 넘어, 규제 리스크를 '예방'하고 '관리'하는 능력으로 진화하게 만든다.
자연어 처리(NLP)는 수많은 법률 문서, 규정, 보고서 등의 비정형 데이터를 분석하는 데 큰 역할을 한다. 금융 기관의 준법 감시 부서는 방대한 양의 규제 정보를 해석하고 적용해야 하는데, AI를 통해 이러한 문서를 요약·해석하고 해당 규정이 실제 업무에 어떤 영향을 미치는지를 자동으로 판단하는 기능이 가능해진다. 더불어 챗봇과 같은 AI 기반 인터페이스는 현장 직원들이 실시간으로 규제 관련 질문을 해결할 수 있도록 도와준다.
해외의 선진 금융기관 및 대학 연구소에서는 RegTech에 AI를 도입해 규제 변화 예측, 자동 보고 생성, 문서 일관성 검증 등 다양한 기능을 실현하고 있다. 이는 금융기관 내부의 리스크 관리 시스템뿐 아니라, 금융감독 당국의 감독 체계에도 AI 기반 RegTech가 통합될 수 있음을 보여준다. 예컨대, 규제기관은 AI를 통해 보고받은 데이터를 분석하고, 비정상적인 보고 양식을 사전에 포착하거나 특정 금융기관에 대한 실시간 리스크 수준을 파악할 수 있다.
또한, RegTech 기업들은 금융기관의 규제 준수 과정을 모니터링하고, 컴플라이언스 위반 가능성이 높은 지점을 미리 진단해주는 서비스를 제공함으로써, 금융기관이 더 능동적으로 규제 대응을 할 수 있도록 지원한다. 이는 전통적인 규제 대응이 수동적이고 사후적이었던 것과 비교해 획기적인 변화이며, AI 기술이 이를 가능하게 한다.
결론적으로, AI와 RegTech의 결합은 단순한 기술 융합을 넘어, 금융 산업 전반의 규제 방식 자체를 재정의하는 혁신이다. 데이터 중심의 분석, 자동화된 판단, 지능적인 대응 체계를 통해 규제 준수는 더 이상 조직의 부담이 아니라 전략적 경쟁력이 될 수 있다.
4. AI 기반 RegTech의 주요 활용 사례
RegTech는 AI와 결합함으로써 금융 기관의 규제 준수 업무를 획기적으로 변화시키고 있다. 그중에서도 가장 널리 활용되는 분야는 고객신원확인(KYC, Know Your Customer) 및 자금세탁방지(AML, Anti-Money Laundering) 시스템이다. AI는 신규 고객의 신원을 빠르고 정확하게 확인하고, 과거 데이터를 기반으로 이상 거래를 실시간으로 탐지할 수 있다. 예를 들어 머신러닝 알고리즘은 과거의 사기 사례를 학습하여 의심스러운 거래 패턴을 사전에 식별함으로써 금융 범죄를 예방할 수 있다.
뿐만 아니라 자연어 처리(NLP)는 규제 문서 해석을 자동화하여 금융기관 내부의 법무·컴플라이언스 부서가 더 신속하고 정확하게 업무를 수행할 수 있도록 돕는다. 규제 보고 자동화 분야에서도 AI의 활용은 두드러진다. 과거에는 사람이 수작업으로 작성하던 보고서가 이제는 AI에 의해 실시간 생성되고, 이상치나 누락이 있는 경우 자동으로 경고 신호를 발생시킨다. 이는 금융기관의 규제 대응 속도를 향상할 뿐 아니라, 보고 품질 또한 크게 높여준다.
AI 기반 RegTech는 시장 감시 분야에서도 강력한 도구로 작용하고 있다. AI는 수백만 건의 거래를 분석하여 시장 조작이나 내부자 거래와 같은 이상 거래를 신속히 포착하며, 이를 통해 금융시장에 대한 신뢰를 제고하고 건전한 투자 환경을 조성한다. 또한, 실시간 리스크 분석 기능을 통해 금융기관은 자사의 리스크 수준을 지속적으로 모니터링하고, 위험 발생 가능성을 사전에 차단할 수 있다.
기업 내부 통제 및 감사 시스템도 AI와 RegTech의 결합을 통해 더욱 정교해지고 있다. 예를 들어, 내부 데이터 흐름을 AI가 분석하여 불규칙한 업무 처리나 비정상적 접근 권한 사용 사례를 탐지함으로써 내부 부정행위를 예방할 수 있다. 더 나아가, 음성·문자 기반의 직원 커뮤니케이션 데이터를 분석하여 잠재적 법적 리스크를 사전에 경고하는 시스템도 등장하고 있다. 이처럼 AI는 단순한 도구를 넘어, 조직의 윤리성과 투명성을 강화하는 수단으로도 활용된다.
또한, AI는 규제 변경 사항에 대한 실시간 알림과 자동 반영 기능을 통해 금융기관이 규제 변화를 놓치지 않고 신속하게 대응할 수 있도록 돕는다. 챗봇 형태의 인터페이스를 통해 실무자들이 규제 관련 질문에 즉각적인 답변을 받을 수 있는 환경도 구축되고 있으며, 이는 교육 및 지식 관리 비용 절감에도 기여한다. 요컨대, AI 기반 RegTech는 단순한 컴플라이언스 도구를 넘어, 금융기관의 전반적인 리스크 관리 전략과 운영 효율성 제고를 위한 핵심 축으로 자리매김하고 있다.
5. 기술적 · 윤리적 개요
AI 기술의 발전은 금융 산업에 혁신을 가져오는 동시에, 기술적·윤리적 문제에 대한 새로운 도전을 동반한다. 특히 RegTech 분야에서의 AI 활용은 그 판단과 결과가 규제 준수와 직접적으로 연결되기 때문에 기술의 신뢰성과 윤리성 확보가 필수적이다. 그중 하나는 AI 알고리즘의 '설명 가능성(Explainability)' 문제이다. AI가 어떤 근거로 특정 거래를 이상 거래로 판단했는지, 또는 어떤 기준으로 리스크를 평가했는지를 사용자나 감독당국이 명확하게 이해할 수 있어야 한다. 그렇지 않으면 잘못된 판단에 따른 책임 소재가 불분명해지고, 이는 금융기관의 신뢰도에 직접적인 영향을 미칠 수 있다.
또한, AI 시스템의 편향성(Bias) 문제는 금융 소비자에게 직접적인 차별로 이어질 수 있어 매우 민감한 사안이다. 예를 들어, 대출 심사 알고리즘이 특정 집단에 불리한 결과를 지속적으로 내놓는다면 이는 사회적 불공정성을 초래할 수 있으며, 규제 당국의 조사 대상이 될 수 있다. 따라서 RegTech 시스템을 설계할 때는 알고리즘의 편향성을 최소화하기 위한 데이터셋 정제, 모델 검증, 윤리 기준 반영이 필요하다. 아울러 투명한 알고리즘 개발과 감사 가능한 시스템 운영이 요구된다.
기술적 측면에서는 데이터 보안과 개인정보 보호가 가장 큰 이슈 중 하나이다. RegTech는 방대한 양의 민감한 금융 데이터를 다루기 때문에, 해킹이나 정보 유출로 인한 피해가 클 수 있다. AI 시스템이 클라우드 기반으로 운영되는 경우, 외부 위협뿐만 아니라 내부 접근 권한 관리도 철저하게 이루어져야 하며, 관련 법령인 GDPR, 개인정보보호법 등과의 정합성도 확보해야 한다. 최근에는 연합학습(Federated Learning), 차등 개인정보보호(Differential Privacy) 등 프라이버시 보호 기술이 RegTech에 적용되어 이러한 문제 해결을 시도하고 있다.
윤리적 관점에서는 AI의 결정이 인간의 판단을 대체하거나, 인간의 감시 없이 자동으로 중요한 규제 조치를 수행하는 것에 대한 경계가 필요하다. '인간의 통제 하에 있는 AI(Human-in-the-loop)' 원칙은 여전히 유효하며, 특히 규제 적용 여부나 법적 책임이 따르는 사안에서는 최종 판단 주체가 인간이어야 한다는 공감대가 형성되어 있다. AI는 보조적 수단이어야 하며, 판단의 책임은 금융기관과 감독당국이 명확히 질 수 있도록 시스템 설계가 이루어져야 한다.
결국, AI 기반 RegTech의 성장은 기술적 혁신뿐만 아니라 법적, 윤리적 기준과 함께 이뤄져야만 지속 가능하다. 이를 위해 정부와 민간은 공동의 기술 윤리 기준을 마련하고, 기술 검증 체계를 도입하는 등의 노력이 병행되어야 한다. 동시에 금융기관 내부에서도 AI 리스크를 전담하는 거버넌스 체계를 구축하고, 지속적인 교육과 모니터링을 통해 기술 윤리를 실현하는 문화가 자리 잡아야 한다
6. 국제적 관구에서의 RegTech 동향
해외의 주요 규제 기관들은 AI 기반 RegTech 기술의 가능성을 인식하고 적극적으로 이를 제도화하는 방향으로 나아가고 있다. 미국 증권거래위원회(SEC), 유럽 은행감독청(EBA), 영국 금융감독청(FCA) 등은 각각의 금융 규제 환경에서 RegTech를 활용해 감독 효율성을 높이고 있다. 이들은 AI 기술을 활용한 이상 거래 탐지, 자동화된 규제 보고 시스템, 리스크 예측 도구 등 다양한 RegTech 설루션을 도입하고 있으며, 이를 통해 금융 시스템의 안정성과 투명성을 강화하고 있다.
특히 유럽연합(EU)은 디지털 금융 전략의 일환으로 ‘디지털 운영 회복력 법안(DORA)’를 제정해 금융기관의 IT 리스크 관리와 RegTech 솔루션 적용을 제도적으로 장려하고 있다. 이는 단순한 기술 수용을 넘어, 금융 생태계 전반의 디지털 운영 안정성을 확보하기 위한 글로벌 표준의 초석이 되고 있다. 아시아 지역에서도 싱가포르 통화청(MAS)은 RegTech 설루션 개발을 위한 ‘AI Grant’를 운영하며 스타트업과 금융기관의 협력을 지원하고, 홍콩 금융관리국(HKMA)도 ‘Supervisory Technology (SupTech)’를 통해 감독 체계 내 RegTech 활용을 본격화하고 있다.
국제적으로는 규제 기술의 상호 운용성과 글로벌 표준화가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 각국의 규제기관은 RegTech 기술이 국경을 초월한 금융 서비스에 일관되게 적용될 수 있도록 공통의 데이터 표준, 보고 양식, API 연동 체계를 논의하고 있으며, 이러한 흐름은 국제기구(FSB, IOSCO, BIS 등)를 중심으로 활발히 진행 중이다. 이와 같은 국제 협력은 다국적 금융기관의 규제 대응 효율성을 높이는 동시에, RegTech 기업들이 글로벌 시장으로 진출할 수 있는 기반이 되기도 한다.
더 나아가, 국제기구들은 RegTech 기술의 윤리적 활용을 위한 원칙 수립에도 관심을 기울이고 있다. 예를 들어, OECD와 IMF는 AI 기반 금융기술의 책임성과 공정성 확보를 위한 정책 권고안을 제시하고 있으며, G20은 디지털 금융 포용성과 RegTech 기술의 접근성 확대를 주제로 글로벌 차원의 협력 방안을 논의하고 있다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어서, RegTech가 세계 금융 질서 속에서 건전하고 지속 가능한 발전을 이루도록 돕는 글로벌 거버넌스의 일환이라 할 수 있다.
결론적으로, 국제적인 RegTech 동향은 기술 경쟁뿐 아니라 제도, 윤리, 협력의 측면에서도 복합적으로 전개되고 있으며, 우리나라 또한 이러한 흐름에 전략적으로 참여하고 글로벌 규제 기술 생태계에서 주도적인 위치를 확보하기 위한 노력이 필요한 시점이다.
7. 대한민국의 RegTech 현황과 과제
대한민국은 디지털 금융 전환에 적극적인 국가 중 하나로, RegTech 분야에서도 빠르게 제도적·기술적 기반을 다져가고 있다. 정부는 금융규제 샌드박스를 통해 신기술 기반 금융서비스의 테스트베드를 마련하고 있으며, 금융위원회와 금융감독원은 AI 기반 감독 시스템 및 RegTech 설루션의 도입을 장려하고 있다. 특히 KYC 및 AML 분야에서 AI 기술을 접목한 자동화 설루션이 상용화되고 있으며, 금융기관들은 고객 정보 검증 및 이상거래 탐지에 RegTech를 활용함으로써 컴플라이언스 업무의 효율성과 정밀성을 높이고 있다.
또한, '마이데이터' 사업을 통해 데이터 기반 맞춤형 금융서비스가 가능해지면서, RegTech는 단순한 규제 대응을 넘어 고객 보호와 데이터 주권 강화 측면에서도 중요한 역할을 수행하고 있다. 여러 핀테크 기업과 스타트업이 RegTech 솔루션을 자체 개발하거나 해외 기술을 도입해 국내 시장에 적합한 방식으로 현지화하는 등 민간의 기술 혁신도 활발하다. 최근에는 블록체인 기반의 디지털 신원인증 기술, 클라우드 기반의 규제 보고 자동화 시스템 등 첨단 기술과 결합된 RegTech 설루션도 속속 등장하고 있다.
하지만 이러한 발전에도 불구하고 여전히 해결해야 할 과제도 많다. 첫째, 금융 데이터의 표준화 수준이 미흡하여 기관 간 정보 연계 및 AI 학습의 기반이 부족하다는 점이다. 둘째, 개인정보 보호법과 전자금융거래법 등 관련 법령이 RegTech의 기술 적용을 제한하는 측면이 있어 규제 혁신이 필요하다. 셋째, 중소 금융기관과 핀테크 기업의 기술 도입 역량이 제한적이라는 점도 디지털 격차를 발생시키고 있다. 이에 따라 정부는 기술 인프라 지원, 금융보안 가이드라인 정비, 그리고 데이터 접근성 확대 등을 통해 생태계 전반의 역량을 끌어올릴 필요가 있다.
또한 인재 양성과 지속적인 학습 환경 조성도 중요하다. RegTech는 기술과 금융, 법률의 융합 분야이므로, 관련 전문가의 양성과 교육 커리큘럼의 체계화가 필요하다. 국내 주요 대학과 연구기관, 민간 교육기관이 협력하여 AI와 RegTech 전문 인력을 육성하고, 금융기관 내부에서도 직원들의 디지털 역량 강화를 위한 프로그램이 확대되어야 한다. 더 나아가 글로벌 RegTech 트렌드에 발맞춘 표준 정립과 국제 협력도 병행되어야 하며, 이를 통해 대한민국이 아시아를 대표하는 RegTech 허브로 도약할 수 있는 토대를 마련할 수 있을 것이다.
8. 미래 전망과 전략적 제언
RegTech는 단기적인 규제 대응 수단을 넘어, 장기적으로는 금융 산업 전체를 변화시키는 핵심 인프라로 자리매김할 가능성이 크다. AI와의 융합은 이러한 변화를 가속화하며, 향후에는 규제 준수 자동화는 물론, 리스크 예측, 사전 대응, 전략 수립까지 지원하는 '스마트 규제'의 시대가 열릴 것으로 기대된다. 특히 ESG, 지속가능금융, 디지털 자산 등 새로운 금융영역에서의 규제 수요가 급증하면서, RegTech의 필요성은 더욱 커질 것이다.
미래의 RegTech는 단순히 기술적인 대응에 그치지 않고, 금융정책 설계나 규제 방향 설정에도 적극적인 역할을 하게 될 것이다. 예컨대, AI는 과거의 감독 데이터를 분석해 규제 정책의 사각지대를 식별하거나, 금융시장의 리스크 구조를 예측함으로써 정책 수립의 근거로 활용될 수 있다. 이는 규제기관이 더 정교하고 과학적인 감독을 수행할 수 있게 하며, 금융기관 역시 정책 변화에 유연하게 적응하는 데 도움을 준다.
이를 실현하기 위해 첫째, 정부는 기술 중립적이며 유연한 규제 프레임워크를 마련해야 한다. 기술 변화 속도를 고려할 때, 지나치게 세부적인 규제는 혁신을 저해할 수 있다. 대신 원칙 기반 접근과 테스트베드(예: 샌드박스) 활용을 통해 새로운 기술이 실제 환경에서 충분히 검증될 수 있도록 해야 한다. 둘째, 민간 부문에서는 RegTech를 단순한 비용 절감 수단이 아닌 전략적 자산으로 인식하고, 전사적 디지털 전환 전략에 통합해야 한다. AI, 데이터 분석, 보안 등 관련 분야의 투자와 협업이 필요하다.
셋째, 산업 전반에서 협력 생태계를 조성하는 것도 중요하다. 금융기관, 스타트업, 기술기업, 학계, 규제기관 간의 지속적인 정보 공유와 공동 프로젝트가 이루어져야 하며, 이를 통해 RegTech의 품질과 신뢰성을 동시에 제고할 수 있다. 넷째, 글로벌 시장 진출을 위한 경쟁력 확보도 필수이다. 이를 위해 국제 표준과의 정합성 확보, 다국어 서비스 기반 RegTech 개발, 그리고 해외 인증 취득 지원 등이 필요하다. 한국형 RegTech 모델을 구축해 글로벌 시장에 수출하는 것도 새로운 기회가 될 수 있다.
결국, RegTech의 미래는 기술과 제도, 정책, 사람의 유기적인 연계에 달려 있다. 단기적인 효율성보다는 장기적인 금융 혁신과 지속가능성을 지향하는 전략이 필요하며, AI와의 융합을 통해 더 안전하고 투명한 금융 생태계를 구축할 수 있을 것이다. 대한민국은 이러한 변화의 흐름을 선도할 수 있는 역량과 환경을 갖추고 있으며, 전략적 의지와 민관 협력이 지속된다면 글로벌 RegTech 리더로 자리매김할 수 있을 것이다.
9. 결론
AI와 RegTech의 결합은 금융 산업 전반에 걸쳐 구조적인 혁신을 가져오고 있다. 과거의 규제 준수가 수동적이고 형식적인 접근에 머물렀다면, 이제는 실시간으로 위험을 감지하고 사전에 대응할 수 있는 능동적인 시스템으로 진화하고 있다. 이러한 변화는 단순한 기술 적용을 넘어서, 금융기관의 내부 운영 방식, 고객 관리, 감독기관의 역할까지 전면적인 재편을 요구한다. RegTech는 기술, 정책, 제도의 경계를 넘나드는 융합적 영역으로, 그 중요성과 영향력은 앞으로도 더욱 커질 것으로 예상된다.
AI는 RegTech의 뇌와 같다. 데이터 수집과 해석, 패턴 인식, 예측 분석, 의사결정 보조까지 모든 단계에서 핵심 역할을 수행하며, 규제 환경에 민첩하게 대응할 수 있도록 만든다. 동시에, 이런 기술의 활용에는 윤리적 책임, 투명성, 공정성 확보라는 과제도 뒤따른다. RegTech의 신뢰도는 단지 정확한 분석만으로 확보되지 않으며, 사람 중심의 책임 있는 기술 활용, 사회적 합의, 법적 기반이 함께 갖춰져야 한다.
대한민국은 디지털 기술에 대한 수용력이 높고, 제도적 실험을 통해 규제 혁신을 시도하고 있는 몇 안 되는 국가 중 하나이다. 하지만 글로벌 리더로 도약하기 위해서는 지속적인 제도 정비와 함께, RegTech의 국제적 정합성 확보, 전문 인재 양성, 기술 산업 생태계 조성이 동반되어야 한다. 특히 민관 협력의 시너지를 높이고, 글로벌 시장을 겨냥한 한국형 RegTech 모델의 수출 전략도 고민해야 할 시점이다.
궁극적으로 RegTech는 금융의 투명성, 안정성, 포용성을 높이는 핵심 수단이다. AI와 결합된 스마트한 규제 시스템은 금융소비자 보호는 물론, 금융기관의 경쟁력 확보에도 기여할 것이다. 미래의 금융은 규제와 기술이 대립하는 것이 아니라, 상호 보완하고 협력하는 구조 속에서 진화할 것이다. 따라서 지금 우리가 준비하는 RegTech의 기반은 향후 수십 년간 금융산업의 질서를 결정짓는 핵심 요소가 될 것이다. 이제는 기술에 대한 단순한 수용을 넘어, 그 기술을 어떻게 정의하고 활용할 것인지에 대한 전략적 사고가 필요한 시점이다.