그러나 김씨는 최근 불안감을 느끼기 시작했다. 온라인 투자 커뮤니티에서 “AI 분석을 믿고 투자했다가 손실을 봤다”는 글을 보게 되면서다. AI도 실수할 수 있는 데다 예상치 못한 시장 변수 등으로 잘못된 정보를 제공할 수 있다는 생각이 들었다. 김씨는 “정보 접근성이 좋아진 건 분명하지만, 만약 AI가 잘못된 조언을 하면 누가 책임져야 하는지 모르겠다”고 우려했다.
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AI가 ‘투자 판단’을 대신할 수 있는 시대가 열렸지만, 현행 제도는 이를 뒷받침하지 못하고 있다는 지적이 나온다. 생성형 AI 기반의 투자 정보 서비스가 고객 질문에 맞춰 투자 종목의 전망과 전략까지 제시하고 있으나, 이에 대한 법적 지위는 불명확해서다. 심지어 AI가 내린 결정에 오류나 편향이 발생했을 때의 책임 소재도 모호하다.
현행 자본시장과 금융투자업에 관한 법률(자본시장법)상 투자자문업은 투자자에게 금융투자상품 등에 대한 투자 판단에 관한 조언을 업으로 하는 행위를 말한다. 즉, 특정 종목에 대해 영리적으로 조언하려면 등록이나 인가가 필요하다는 의미다. 다만 증권사들이 운영하는 AI 정보 제공 서비스 대부분은 투자자문업 인가를 받지 않고 ‘정보 제공’ 형태로 운영되고 있다.
이 때문에 금융권 안팎에선 이러한 서비스를 두고 투자자문업도, 단순 정보 제공 서비스도 아닌 제3의 영역이라는 지적이 제기된다.
법적 책임 소재가 흐릿하다는 점도 문제다. 예컨대 AI가 오류 데이터를 학습해 잘못된 조언을 내놓았을 시 이를 만든 알고리즘 개발사와 서비스 제공 증권사, AI 플랫폼 사업자 중 누가 법적 책임을 져야 하는지 불투명하다. 외부 생성형 AI 모델을 응용 프로그램 인터페이스(API) 방식으로 연동하는 경우가 늘면서 책임 구조는 더 복잡해지고 있다.
해당 서비스를 제공하는 증권사들은 답답하다. 투자자 편의와 서비스 경쟁력 확보를 위해 AI를 앞세웠지만, 법적 지위가 모호해 자칫 ‘불법 자문’ 논란에 휘말릴 수 있어서다. 한 증권사 관계자는 “AI 서비스의 법적 기준이 불명확해 출시와 업데이트에 시간이 걸린다”며 “규제 정비가 지연되면 국내 투자자가 글로벌 투자 기술 환경에서 뒤처질 수 있다”고 토로했다.
해외에선 이런 문제를 대비해 관련 기준과 규제 정비에 속도를 내고 있다.
미국은 기존 규제 프레임워크를 기반으로 AI 활용을 감독하면서도 제한된 범위에서 AI 특화 지침을 보완하고 있다. 뉴욕주 금융서비스국(DFS)은 지난해 10월 ‘AI 사이버보안 가이던스’를 발표해 기존 사이버보안 규정(23 NYCRR Part 500) 내에서 AI 리스크 관리 방향을 제시했다.
유럽증권시장감독청(ESMA)은 지난해 5월 투자서비스 제공사가 유럽연합금융시장규제(MiFID Ⅱ) 요건 아래 AI를 활용할 때 고려해야 할 조직·내부통제 지침을 내놨다. 일본 금융청(FSA)도 ‘기술 중립’ 원칙 아래 핀테크·AI 실증 프로그램과 규제 샌드박스를 운영하면서 혁신과 위험 관리의 균형을 맞추고 관련 정책의 예측 가능성을 높이고 있다.
현재 한국 금융권 AI 가이드라인은 권고 수준에 머문다. AI가 내놓는 조언의 공정성·책임성·설명 가능성을 점검할 법적 근거가 부족하다는 지적이다. 금융위원회는 내년 상반기 ‘금융권 표준 AI 위험관리체계(안)’를 공개할 예정이지만, 단순 가이드라인을 넘어 책임 체계 등 구체적 지침 마련이 필요하다는 목소리가 높다.
홍지연 자본시장연구원 선임 연구원은 “해외 주요국들은 기존 금융 규제 적용을 기본으로 하되, AI 특화 가이드라인과 원칙을 보완하고 모니터링 역량을 강화하는 방향으로 대응하고 있다”며 “국내에서도 관련 가이드라인 개정을 추진함으로써 금융 분야의 AI 활용에 따른 불확실성을 해소하고 신뢰도를 높여야 한다”고 말했다.




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