은행이 AI 투자 성과 못 내는 이유, "의사결정 부재 탓"

AI 요약

그레이프바인(미국)에서 4월 27일부터 30일까지 열린 SAS Innovate 2026에서 다이아나 루스푸스 SAS 금융서비스 글로벌솔루션 담당은 은행들이 AI·데이터에 막대한 투자를 했지만 통찰을 일관되고 거버넌스가 적용된 실시간 의사결정으로 전환하는 능력이 부족하다고 소개했습니다. 그는 분석은 과거와 현재를 이해하는 데 초점을 맞추는 반면 디시저닝은 데이터·모델·규칙·정책을 바탕으로 지금 어떤 행동을 해야 할지를 결정하는 실행 계층이라며 신용평가·대출 승인·사기 탐지·고객 온보딩·리스크 평가·AML·규제 대응 등 전사적 의사결정 계층 통합의 필요성을 강조했습니다. 루스푸스 담당은 속도와 위험의 균형을 강조하며 엔터프라이즈 디시저닝을 중심으로 은행 성장·보호·운영·진화의 통합 의사결정 라이프사이클을 제시하고 통합 체계가 일관성·거버넌스·확장성을 제공하며 사기·AML 영역의 시스템 단절이 리스크 관리 취약점으로 이어질 수 있다고 지적했습니다.