AI 모델 위험 관리(Model Risk Management, MRM)는 인공지능 모델의 오류, 편향, 불투명성으로 인한 재정적·운영상 손실을 방지하기 위한 체계적 관리 기술이다. 모델의 설계, 학습, 배포, 운영 단계 전반에서 발생할 수 있는 위험을 식별·평가·감시하며, 신뢰성과 규제 준수를 동시에 확보하는 것을 목표로 한다.

특히 대규모 언어모델(LLM)과 딥러닝 모델의 복잡성이 증가하면서 모델 해석력, 투명성, 공정성 확보의 필요성이 급격히 커지고 있다. AI 모델 위험 관리는 AI 윤리, 신뢰성, 거버넌스의 교차점에 위치하며, 고위험 의사결정을 지원하는 기업에게 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.

AI 모델 위험 관리 기술은 금융(BFSI), 의료, 제조, 통신, 정부, 전자상거래 등 다양한 산업군에 폭넓게 적용되고 있다.

금융 분야에서는 사기 탐지, 신용 위험 평가, 자금세탁 방지(AML), 규정 준수 체계 강화에 활용된다. HSBC와 스탠다드차타드 등 글로벌 은행들은 AI 기반 AML 시스템을 도입해 의심 거래를 조기 탐지하고 있으며, 이러한 모델의 검증과 모니터링을 위해 전문 MRM 팀을 운영하고 있다.

의료 부문에서는 진단 알고리듬의 편향성과 데이터 신뢰성을 관리하기 위한 검증 체계로 도입되고 있으며, 제조 산업에서는 예지정비 및 품질 검사의 오류 감지를 통해 생산 효율성을 향상시키고 있다. 통신 분야에서는 고객 서비스 자동화, 5G 네트워크 유지관리, 예측 모델의 안정성을 확보하기 위해 AI 위험 관리 도구가 빠르게 확산되고 있다.

시장조사기관 마켓엔텔 어드바이저(MarkNtel Advisors)에 따르면, 글로벌 AI 모델 위험 관리 시장은 2025년 64억 1천만 달러 규모로 평가되며, 연평균 성장률(CAGR)12.42%로 2032년에는 145억 5천만 달러에 도달할 전망이다. 

이 성장은 금융, 의료, 국방 등 고위험 분야에서 AI 채택이 확대되면서 모델 신뢰성 확보와 규제 대응이 필수화된 결과다. 또한 EU의 AI 법(EU AI Act), 미국의 NIST AI 위험 관리 프레임워크(RMF) 등 주요 국가의 규제 강화가 공식적 MRM 채택을 촉진하고 있다. 북미 지역은 전체 시장의 약 **38%**를 점유하며 선도적 위치를 유지하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 5G·스마트시티·전자상거래 확산에 따라 가장 빠른 성장세를 보이고 있다.

시장 성장 요인

AI 모델 위험 관리 시장의 성장은 다층적 요인에 기반한다.

첫째, 금융(BFSI) 산업의 AI 도입 확대가 주요 동력이다. 미국 재무부 자료에 따르면 금융기관의 약 78%가 사기 탐지 및 위험 관리 목적의 AI 기술을 도입 또는 테스트 중이다. JP모건 체이스는 300개 이상의 AI 모델을 운영하고 있으며, 이는 모델 위험 관리 수요를 급격히 증가시키는 요인으로 작용하고 있다.

둘째, 전자상거래 부문의 AI 자동화 확대다. 전자상거래 플랫폼의 AI 사기 방지 시스템은 온라인 사기 거래의 약 95%를 예방하며, 이는 규정 준수형 AI 관리 체계의 효과를 입증하고 있다.

셋째, 글로벌 규제 표준화 추세다. 백악관은 연방 기관에 최고 AI 책임자(Chief AI Officer) 임명을 의무화하고 책임 있는 AI 구현을 위한 가이드라인을 발표했다. 싱가포르의 AI Verify 프레임워크는 미국 NIST AI RMF와 연계되어 국제 표준화를 추진 중이다.

넷째, IT·통신 부문에서의 수요 증가다. 예를 들어 T-모바일(T-Mobile)은 오픈AI와 협력한 인터넷CX 플랫폼을 통해 AI 기반 고객 서비스 자동화를 구현하고 있으며, 이에 따른 MRM 솔루션의 필요성이 커지고 있다.

마지막으로, 설명 가능 AI(XAI) 확산이다. IBM, 마이크로소프트, FISCO 등은 XAI 기반 투명성 프레임워크를 도입해 의사결정 과정의 설명 가능성을 강화하고 있으며, 이는 시장 내 핵심 트렌드로 자리잡았다.

시장 과제

AI 모델 위험 관리 시장은 급성장 중이지만 사이버 보안 리스크가 가장 큰 저해 요인으로 지적된다. 생성AI 모델이 악용된 FraudGPT나 WormGPT는 현실적인 피싱, 딥페이크, 허위 정보 유포에 활용되고 있다.

2025년 호주 연금 기금 해킹 사례에서는 구식 보안 체계가 크리덴셜 스터핑 공격에 노출되어 약 50만 달러의 피해가 발생했다. 이러한 사건은 AI 시스템의 취약점을 악용한 공격이 기업의 신뢰성에 직접적인 영향을 미침을 보여준다. 또한 데이터 오염(Data Poisoning), 모델 드리프트, 불완전한 접근 제어는 AI 리스크 관리의 핵심 과제로 남아 있다. 이에 따라 실시간 모니터링, 암호화된 모델 관리, 규제 대응 자동화 등 통합형 보안 거버넌스의 필요성이 커지고 있다.

시장 현황

AI 모델 위험 관리 시장은 위험 유형별로는 보안 위험, 윤리 위험, 운영 위험으로 구분된다. 보안 위험은 모델 탈취 및 데이터 공격, 윤리 위험은 편향 및 불공정성, 운영 위험은 모델 드리프트 및 품질 저하와 관련된다.

제공 방식별로는 소프트웨어와 서비스로 구성되며, 소프트웨어 부문이 전체의 약 57%를 차지한다. 자동화된 검증·모니터링 도구의 확산이 주 요인이다. 반면 서비스 부문은 맞춤형 컨설팅, 규제 준수 지원을 중심으로 BFSI와 공공부문에서 빠르게 성장 중이다.

응용 프로그램별로는 사기 탐지 및 위험 감소(27%), 데이터 분류·라벨링, 감정 분석, 모델 재고 관리, 고객 세분화 및 타겟팅, 규정 준수 모니터링, 기타로 구분된다. 사기 탐지 부문은 금융기관과 전자상거래 기업의 주요 수요처다.

최종 사용자별로는 BFSI, 소매 및 전자상거래, IT 및 통신, 제조, 의료 및 생명과학, 미디어 및 엔터테인먼트, 정부 및 공공 부문이 포함된다. 금융 부문은 시장의 핵심 성장 동력이며, 의료·통신 산업이 그 뒤를 잇는다.

지역별로는 북아메리카(38%), 유럽, 아시아 태평양, 남아메리카, 중동 및 아프리카로 구분된다. 북미는 규제 기반이 확고하고, 유럽은 EU AI 법 시행으로 성장세가 크다. 아시아 태평양은 한국, 일본, 싱가포르, 인도를 중심으로 빠른 확장을 보이고 있다.

글로벌 시장은 AI 거버넌스 및 데이터 관리 분야의 주요 기업으로는 알테릭스(Alteryx), AWS, 액센추어(Accenture), 데이터브릭스(Databricks), 구글, IBM, 일치360(Eq360), 월터스클루워(Wolters Kluwer), 로직매니저(LogicManager), 로직게이트(LogicGate), 마이크로소프트, 모델옵(ModelOp), SAS 연구소(SAS Institute), 업가드(UpGuard) 등이 있다.

이들 기업은 AI 모델 검증, 편향 감지, 규정 준수 모니터링, 감사 자동화를 포함한 통합 MRM 솔루션을 제공하고 있다.

AI 모델 위험 관리는 단순한 기술 관리가 아닌 신뢰 기반의 AI 생태계 구축을 위한 핵심 거버넌스 체계로 자리매김하고 있다. 모델의 복잡성과 의존도가 높아질수록 검증, 모니터링, 설명 가능성 확보의 중요성은 더욱 커지고 있다. 각국의 규제 강화와 산업별 도입 확대, 사이버 위협 고도화가 맞물리며, 글로벌 시장은 2032년까지 안정적 성장세를 유지할 것으로 전망된다.