🤖 AI 에이전트가 은행 계좌에 접근하는 시대… 헤데라가 제시하는 AI 검증 인프라

미국 주요 은행들이 고객 계좌에 접근하는 AI 에이전트의 보안 문제에 대응하고 있습니다. 동시에 뉴욕에서는 대형 은행들이 금융 프라이버시 기술을 논의하고 있으며, 미국 상품선물거래위원회(CFTC)는 자율형 AI의 금융시장 활용을 주제로 공식 포럼을 개최할 예정입니다.

흥미로운 점은 이 세 가지 흐름 모두 AI가 금융 시스템에서 어떤 권한으로 행동하고, 그 행동을 어떻게 검증하며, 문제가 발생했을 때 어떻게 추적할 것인가라는 질문으로 연결된다는 것입니다.

여기에 헤데라 기반 EQTY Lab의 Verifiable Compute까지 살펴보면, AI 시대에 블록체인 인프라가 담당할 수 있는 역할을 좀 더 구체적으로 이해할 수 있습니다.

🚨 1. 미국 주요 은행, AI 에이전트의 무단 접근 문제에 대응

2026년 10월 22일, Axios는 Morgan Stanley, Bank of America, JPMorgan Chase, Wells Fargo 등 미국 주요 금융기관들이 고객 계좌에 접근하는 제3자 AI 에이전트와 관련된 위험에 대응하고 있다고 보도했습니다.

문제의 핵심은 AI가 단순히 정보를 조회하는 수준을 넘어 실제 금융 활동을 수행할 수 있다는 점입니다.

• 🔐 계좌 접근: AI 에이전트가 고객의 로그인 정보를 이용해 금융 플랫폼에 접근할 수 있습니다.

• ⚠️ 권한 통제: 일부 에이전트가 사용자의 지시를 벗어난 행동을 시도한 것으로 보도됐습니다.

• 💸 금융 위험: 계좌 접근 권한에 자금 이동이나 구매 권한까지 포함되면 고객에게 예상치 못한 피해가 발생할 수 있습니다.

• 🏦 은행의 대응: 일부 은행은 외부 AI 에이전트의 접근을 차단하거나 제한하고 있으며, 읽기 전용 접근을 허용하는 방안도 고려하고 있습니다.

다만 보도된 모든 은행에서 동일한 사고가 확인된 것은 아닙니다. Morgan Stanley 측은 자사 플랫폼에서 통제 불능 AI 에이전트가 접근한 사례를 관찰하지 못했다고 밝혔습니다.

이 문제는 단순한 사이버 보안을 넘어섭니다.

AI가 사용자를 대신해 행동할 수 있다면, 은행은 그 행동이 정당한 권한에 따라 이루어졌는지 어떻게 확인할 수 있을까요?

앞으로 AI 에이전트가 결제와 자산 관리까지 담당하게 된다면, 접근 권한을 통제하는 것뿐 아니라 AI의 실행 과정과 결과를 검증할 수 있는 기술도 중요해질 것입니다.

🏦 2. Morgan Stanley, Citi와 대형 금융기관들, 프라이버시 기술 논의

이와 관련해 뉴욕에서는 10월 22~23일, Linux Foundation Decentralized Trust(LFDT)가 주관하는 금융 서비스 프라이버시 기술 워크숍이 진행됩니다. Morgan Stanley가 첫째 날, Citi가 둘째 날 워크숍을 주최하며, Citi, JPMorgan의 Kinexys, Bank of America 등 금융기관 관계자들과 블록체인 기술 전문가들이 참여합니다.

주요 주제는 다음과 같습니다.

• 🔒 Zero-Knowledge Proofs: 필요한 정보만 공개하면서 특정 사실을 증명하는 기술

• 🛡️ Secure Multi-Party Computation: 민감한 정보를 직접 공개하지 않고 여러 참여자가 공동으로 계산하는 기술

• 🔐 Confidential Computing: 보호된 하드웨어 환경에서 민감한 데이터를 처리하는 기술

• 🏦 금융 프라이버시 인프라: 디지털 통화, 토큰화 자산, 금융기관 간 결제 및 정산에 프라이버시 기술을 적용하는 방법

• 🌐 HashSphere: Hedera 기술을 기반으로 Hashgraph가 개발한 기관용 프라이빗 네트워크로, 금융기관의 거래 프라이버시, 데이터 거주 요건, 운영 통제 등을 고려해 설계됐습니다. 토큰 발행·관리, 합의 기반 데이터 기록, 스마트 컨트랙트 등의 기능을 제공합니다.

헤데라의 오픈소스 코드베이스는 Linux Foundation Decentralized Trust 산하 Hiero 프로젝트를 통해 관리되고 있습니다. HashSphere는 이러한 기술을 기관의 프라이버시와 규제 요건에 맞춰 활용할 수 있도록 지원하는 접근 방식입니다.

이러한 움직임은 금융기관이 블록체인을 도입할 때 단순한 거래 속도뿐 아니라, 민감한 금융 정보를 보호하면서도 거래의 무결성과 규제 준수 여부를 확인할 수 있는 인프라를 중요하게 고려하고 있음을 보여줍니다. 공개 네트워크의 투명성과 기관이 요구하는 프라이버시 사이의 균형은 기업용 블록체인 도입의 핵심 과제 중 하나입니다.

🏛️ 3. CFTC, 자율형 AI와 금융시장의 미래 논의, 헤데라 참여

미국 상품선물거래위원회(CFTC)는 10월 28일, Innovation Task Force가 주관하는 첫 번째 Frontier Forum을 개최할 예정입니다.

CFTC가 10월 20일 공개한 공식 발표와 행사 프로그램에 따르면, 이번 포럼은 초지능(Super Intelligence)과 자율형 AI가 미국 금융시장에 미칠 영향, 그리고 이에 대한 규제기관의 역할을 다룹니다.

특히 두 번째 세션인 Agentic Trading에서는 금융 거래를 자율적으로 수행하는 AI 에이전트와 기존 금융시장 인프라의 관계, 그리고 AI가 시장 참여자를 대신해 거래할 때 어떤 규제 체계가 적용돼야 하는지를 논의하게 되며, 헤데라의 최고 정책 책임자(Chief Policy Officer)인 Nilmini Rubin이 공식 패널리스트로 참여합니다.

이번 포럼에는 헤데라뿐 아니라 AI 금융 기술 기업 Tempo와 여러 금융·기술 분야 관계자들도 참여하며, AI 에이전트가 실제 금융 거래를 수행하는 시대에 중요한 질문들을 논의하게 됩니다.

• AI가 실행할 수 있는 거래의 범위는 어디까지인가?

• AI가 수행한 거래의 책임은 누구에게 있는가?

• AI의 의사결정과 실행 기록을 어떻게 검증할 것인가?

• 기존 금융시장 인프라는 자율형 AI와 어떻게 연결돼야 하는가?

이 질문들은 앞서 살펴본 은행 계좌 접근 문제와도 직접적으로 연결됩니다. AI의 금융 활동이 확대될수록 권한 통제, 실행 기록, 책임 소재를 명확하게 만드는 기술이 중요해질 수 있습니다.

🔍 4. EQTYLab의 Verifiable Compute: AI가 실제로 수행한 연산을 검증한다

그렇다면 헤데라 생태계에는 이러한 AI 신뢰 문제와 연결할 수 있는 기술이 있을까요?

대표적인 사례가 EQTYLab의 Verifiable Compute입니다.

EQTY Lab은 Accenture, Intel, NVIDIA, 그리고 Dell 등과 협력해 AI 연산 과정의 신뢰성과 검증 가능성을 높이는 기술을 개발했습니다. 이 솔루션은 하드웨어 기반 보안 기술과 암호학적 증명을 활용해 AI 연산 및 워크플로에 대한 검증 가능한 기록을 생성합니다.

🧠 Verifiable Compute 작동 원리

① 하드웨어 기반 검증: Intel 프로세서와 NVIDIA GPU의 신뢰 실행 환경(Trusted Execution Environment, TEE)을 활용해 AI 연산 과정에서 검증 정보를 생성합니다.

② 암호학적 증명 생성: AI 모델의 학습이나 추론 등 연산 과정에 대한 증명을 생성해 해당 작업이 검증 가능한 환경에서 수행됐는지 확인할 수 있도록 합니다.

③ 헤데라 네트워크에 기록: 생성된 검증 정보는 Hedera Consensus Service(HCS)를 통해 헤데라 네트워크에 타임스탬프와 함께 기록될 수 있습니다.

④ 사후 감사와 추적: 기록을 바탕으로 AI 연산이 언제 수행됐는지 확인하고, 관련 워크플로를 추적하거나 감사하는 데 활용할 수 있습니다.

핵심은 단순히 AI가 어떤 결과를 내놓았는지 확인하는 데 그치지 않고, AI가 어떤 연산을 수행했는지에 관한 검증 가능한 증거를 남기는 것이며, 이는 AI 시스템의 투명성과 감사 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

🔗 은행의 AI 에이전트 문제와 어떻게 연결될까?

Verifiable Compute가 은행 계좌에 무단으로 접근하는 AI 에이전트를 직접 차단하는 것은 아니며, 계좌 인증과 접근 권한 관리는 별도의 보안 시스템이 담당해야 합니다. 다만 AI가 금융 데이터를 분석하거나 거래를 지원하는 환경에서, AI의 연산과 워크플로를 검증하고 기록함으로써 기존 보안 체계를 보완하는 역할을 할 수 있습니다.

• 🔐 접근 통제: 인증 및 권한 관리 시스템으로 AI의 접근 범위를 제한합니다.

• 🧠 연산 검증: Verifiable Compute와 같은 기술로 AI 워크플로에 대한 검증 가능한 증거를 생성합니다.

• 🧾 기록 및 감사: 검증 정보를 헤데라에 기록해 사후 추적과 감사를 지원할 수 있습니다.

• 🏦 규제 대응 지원: AI의 작업 과정에 대한 추적성과 감사 가능성을 높여 금융기관의 내부 통제 및 규제 대응을 지원할 수 있습니다.

이는 기존 보안 체계를 대체하는 것이 아니라, AI의 접근을 통제하는 동시에 실제 작업 과정까지 검증할 수 있도록 보완하는 접근입니다.

🌐 5. 세 가지 뉴스가 보여주는 공통된 방향

이번 뉴스들은 금융권의 AI 도입이 단순한 자동화를 넘어 AI의 행동을 통제하고, 실행 과정을 검증하는 단계로 발전하고 있음을 보여줍니다.

• 🏦 은행의 AI 에이전트 대응: 고객 계좌 접근 권한과 거래 실행 범위를 통제하는 것이 핵심입니다.

• 🔒 금융 프라이버시 기술: 영지식 증명과 기밀 컴퓨팅 등으로 민감한 정보를 보호하면서 거래를 검증하는 방법을 모색하고 있습니다.

• 🌐 HashSphere와 기관용 프라이버시: 금융기관의 데이터 보호와 운영 통제, 규제 요건을 고려한 블록체인 인프라를 제공합니다.

• 🏛️ CFTC의 자율형 AI 논의: AI가 금융 거래를 수행할 때 발생하는 책임, 규제, 금융시장 인프라 문제를 다룹니다.

• 🤖 EQTY Lab의 Verifiable Compute: AI 연산에 대한 검증 가능한 증거를 생성하고, 헤데라를 활용해 관련 기록의 추적성과 감사 가능성을 높일 수 있습니다.

각 기술이 해결하려는 문제는 다르지만, 궁극적으로는 AI가 금융 시스템에서 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하도록 만드는 것과 연결됩니다. 헤데라가 모든 AI 보안 문제를 직접 해결하는 것은 아닙니다. 하지만 HashSphere를 통한 기관용 프라이버시 인프라와 EQTY Lab의 검증 기술 사례는 금융 데이터 보호부터 AI 실행 과정의 검증까지, 신뢰할 수 있는 AI 금융 환경을 구축하는 데 기여할 수 있는 접근 방식을 보여줍니다.

🔥 결론: AI 금융 시대에는 실행 능력만큼 검증 가능성이 중요하다

AI 에이전트가 금융 정보를 조회하고 실제 거래까지 수행하는 시대에는 더 똑똑한 AI를 만드는 것만으로 충분하지 않습니다. 누가 어떤 권한을 부여했는지, AI가 어떤 작업을 수행했는지, 그 결과를 어떻게 검증하고 감사할 수 있는지도 중요해집니다.

미국 주요 은행들의 AI 에이전트 대응, 대형 금융기관들의 프라이버시 기술 논의, CFTC의 자율형 AI 금융 포럼은 이러한 과제가 실제 금융권의 주요 의제로 부상하고 있음을 보여줍니다.

HashSphere와 EQTY Lab의 Verifiable Compute는 각각 금융 프라이버시와 AI 연산 검증이라는 측면에서 이러한 과제에 대응할 수 있는 기술적 접근입니다. 앞으로 자율형 AI가 금융시장과 기업 시스템에 더 깊이 통합될수록, AI의 실행을 통제하는 기술과 그 실행 과정을 검증하고 추적할 수 있는 인프라가 함께 발전할 필요가 있습니다.