AI 기반 운영리스크 관리 현황 및 선제적 KRI 관리

초록

디지털 전환이 금융 산업의 구조를 빠르게 재편하며 운영리스크의 양상도 변화하고 있다. 전통적인 정적 KRI 기반 관리체계는 탐지 오류와 예측력 저하, 기관 간 데이터 단절 등의 문제로 선제적 리스크 대응을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이상 탐지, 설명 가능한 AI(XAI), 연합학습 기반 협업 구조를 유기적으로 결합한 PORM-F(Proactive Operational Risk Management Framework)를 제안한다. PORM-F는 시계열 기반 동적 KRI 모니터링으로 잠재 리스크를 조기에 식별하고, XAI 모듈을 통해 탐지 결과의 투명성과 규제 수용성을 확보하며, 민감 데이터 공유 없이도 기관 간 협업 학습을 가능케 함으로써 대응의 통합성과 실효성을 동시에 높인다. 중국 P-COLD, 미국 Predict360, 국내 운영GPT의 구현 사례를 질적 비교 분석하여 PORM-F가 갖는 전략적 우위와 실무 적용 가능성을 입증하고, 규제기관과 금융기관이 신뢰할 수 있는 AI 생태계 구축과 단계적 실행 방안을 모색하였다. 본 연구는 AI 기반 선제적 운영리스크 관리의 개념 설계부터 정책·실무 로드맵 제시에 이르기까지 포괄적 지침을 제공함으로써 향후 운영리스크 관리 패러다임 전환의 토대를 마련한다.

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