AI 시대의 BCBS 239 규정 준수: 규제 부담을 전략적 이점으로 전환하기

BCBS 239 규정 준수의 전략적 중요성

BCBS 239(리스크 데이터 통합 및 리스크 보고)는 2013년부터 리스크 데이터 통합의 글로벌 표준이었지만, 대부분의 은행은 여전히 효율적인 규정 준수에 어려움을 겪고 있습니다. McKinsey 는 불완전한 목표 상태 데이터 아키텍처와 IT 인프라가 많은 은행이 여전히 BCBS 239 기대치를 충족하지 못하는 주요 기술적 원인 중 하나라고 강조합니다.

Databricks는 규정 준수 책임자와 최고 경영진이 AI를 통해 BCBS 239 통제를 자동화하고, 운영 비용을 절감하며, DORA 및 Basel IV와 같이 진화하는 규정에 대비할 수 있도록 지원합니다. Deloitte는 규정 준수 프로젝트를 이사회 수준으로 격상하고, 비즈니스팀과 IT팀 모두에게 책임감을 부여하고 데이터 소유권에 대한 인센티브를 제공할 것을 권장합니다.

"규정 준수는 더 이상 단순히 체크리스트를 확인하는 작업이 아닙니다. 데이터 기반의 AI 기반 리스크 인텔리전스 엔진을 구축하는 것입니다. 이를 수용하는 은행은 다음 위기에서도 살아남을 뿐만 아니라 번창할 것입니다." —시릴 심블러(Cyril Cymbler), Databricks EMEA 금융 서비스 & 전략 고객 총괄

이 블로그에서는 다음 내용을 살펴봅니다. 

• 왜 Databricks인가? – 통합되고 개방적이며 AI 네이티브인 아키텍처가 레거시 및 클라우드 네이티브 대안을 능가하는 방법.
• 왜 이렇게 빠르죠? – 에이전틱 AI와 Agent Bricks가 규정 준수를 가속화하고, 수작업을 줄이며, 의사 결정을 개선하는 방법.
• 비즈니스에 미치는 영향은 무엇일까요? – 규제 체크리스트를 넘어 Databricks가 비용을 절감하고 리스크 인사이트를 개선하며 금융 기관의 미래 경쟁력을 보장하는 방법

Databricks를 선택해야 하는 이유 규정 준수 감시인의 관점

레거시의 과제: 느리고, 사일로화되고, 위험에 취약함

대부분의 금융 기관은 여전히 BCBS 239의 원칙을 준수하는 데 어려움을 겪는 수십 년 된 데이터 웨어하우스(Oracle, Teradata, IBM Netezza) 또는 1세대 클라우드 솔루션에 의존합니다:

• 수동 데이터 통합 → 높은 오류율, 느린 보고.
• 실시간 처리 능력 부족 → 위기 상황에 신속하게 대응할 수 없음.
• 분편화된 거버넌스 → 데이터 리니지, 감사 가능성, 국가 간 규정 준수 보장의 어려움.
• 높은 운영 비용 → ETL 파이프라인, 데이터 조정 및 규제 벌금에 수백만 달러를 지출합니다.
• 신뢰할 수 없는 파이프라인 및 레거시 인프라 → 규정 준수 SLA 미준수 위험.

BCBS 239 원칙 2 (데이터 아키텍처 및 IT 인프라)에서 명시적으로 요구하는 사항:

"은행은 리스크 데이터 집계 요건을 완벽하게 충족할 수 있도록 데이터 집계 기능과 IT 인프라를 설계, 구축 및 유지 관리해야 합니다."

레거시 시스템은 이 테스트를 통과하지 못합니다. 대규모 최신 리스크 집계를 위해 설계되지 않았기 때문입니다.

데이터브릭스: BCBS 239 지원에 적합

네덜란드 최대 은행 중 하나인 ABN AMRO는 이미 Databricks에서 Azure Databricks의 거버넌스가 적용된 lakehouse를 사용하여 레거시 리스크 데이터 플랫폼을 현대화하고, 수백 명의 데이터 엔지니어, 애널리스트, data scientists를 통합하며, 규제 보고 및 고급 리스크 분석의 프로덕션 배포를 가속화하는 작업을 수행하고 있습니다. 이 실제 사례는 단편적이고 수동적인 프로세스에서 통합된 AI 지원 플랫폼으로 전환하는 것이 어떻게 BCBS 239 규정 준수를 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 역량으로 전환하는지 보여줍니다.

Databricks의 통합 데이터 및 AI 플랫폼은 속도, 확장성, 비용 효율성을 제공하는 동시에 기업이 BCBS 239 원칙을 해결하도록 지원합니다. 이러한 연계는 컨설팅 모범 사례로 뒷받침됩니다. Deloitte의 벤치마크 설문조사 에 따르면 통합 거버넌스, 자동화된 워크플로, 엔드투엔드 리니지를 갖춘 은행은 감사 준비 상태 및 적응성 측면에서 동종 업계를 지속적으로 능가하는 것으로 나타났습니다. 

Databricks가 핵심 BCBS 239 원칙에 직접적으로 부합하여 과거의 기술적 부담을 어떻게 운영상의 이점으로 전환하는지 소개합니다.

규정 준수 책임자에게 Databricks를 사용하는 것은 다음을 의미합니다:

• 더 빠른 감사 및 규제 보고서 릴리스(자동화된 리니지, 버전 관리 데이터).
• 과징금 리스크 감소(실시간 정확성 검사).
• 여러 지역 및 법인에 걸쳐 글로벌 공개 데이터 공유를 촉진하고 자동화합니다.
• AI 기반 보고를 통해 수작업을 줄임으로써 DORA, FRTB, Basel IV와 같은 새로운 규정에 맞춰 확장할 수 있어 미래에 대비할 수 있습니다.

플랫폼 기반이 마련되었으므로 다음은 속도의 문제입니다. 추가적인 리스크를 감수하지 않고 남은 수동 단계를 어떻게 없앨 수 있을까요?

통합된 통제에서 자율적인 규정 준수로: Databricks에서 더 빨라지는 이유

규정 준수 업무는 여전히 수작업이 너무 많습니다.

최신 데이터 플랫폼을 사용하더라도 BCBS 239 규정 준수는 여전히 노동 집약적입니다.

• 리스크 데이터 집계 시 SQL 전문가가 복잡한 쿼리를 작성해야 하는 경우가 많습니다.
• 이상 탐지는 수백만 개의 레코드를 수동으로 검토해야 합니다.
• 보고 및 배포는 정적인 PDF에 의존하기 때문에 인사이트 확보와 의사 결정 과정이 지연됩니다.
• 오류 수정은 일반적으로 오류가 식별된 후 사후 대응 수정을 통해 수행되며, 파이프라인 재생/백필에는 많은 비용이 소요될 수 있습니다.

바로 이 지점에서 에이전틱 AI가 판도를 바꿉니다. Databricks Agent Bricks 와 Databricks AI/BI Genie를 사용하면 실시간으로 이상을 탐지하고 문제가 보고서에 반영되기 전에 자동으로 수정하거나 플래그를 지정하는 자가 치유 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다. 또한 자연어를 사용하여 쿼리할 수 있습니다.

속도 비교: 데이터브릭과 기존 접근 방식

 다음 차트에서는 Databricks에서 BCBS 239 규정 준수를 배포할 때 모든 주요 작업에 대한 시간 절약 예상치를 확인할 수 있습니다.

CFO와 CRO에게 이는 다음과 같은 의미로 해석됩니다:

• 수백만 달러의 운영 비용 절감(수동 점검에 필요한 FTE 감소).
• 더 빠른 규제 대응(보고 지연으로 인한 벌금 방지).
• 사전 예방적 위험 관리(AI가 문제가 위기로 발전하기 전에 경고).

비즈니스 영향: 규정 준수를 넘어 경쟁 우위 확보로

한 대형 유럽 은행은 Databricks에서 리스크 및 재무 스택을 현대화하여, 분편화된 리스크 데이터를 단일 거버넌스 레이크하우스로 통합하고 규제 보고에 드는 시간과 비용을 두 자릿수나 절감했습니다. 고급 스트레스 테스트, 유동성 리스크 모니터링, 프런트 오피스 분석에 동일한 플랫폼을 재사용함으로써 이 은행은 BCBS 239 개선 프로그램을 더 광범위한 데이터 및 AI 변환으로 전환하여 새로운 수익 창출 활용 사례를 지원하고 있습니다.

비용 절감: 현대적인 규정 준수의 숨겨진 ROI

금융 기관은 BCBS 239 규정 준수를 위해 매년 5천만 달러에서 2억 달러를 지출합니다. McKinsey에 따르면, 자동화 및 통합 데이터 플랫폼의 이점은 주로 비용 절감 및 자본 효율성 개선과 관련이 있으며, 동급 최고의 은행들은 총 규정 준수 비용을 20~55%까지 절감합니다. Databricks를 사용하면 다음과 같습니다.

CEO와 CFO에게 이는 다음을 의미합니다.

• 직접적인 비용 절감(클라우드 지출 감소, 과징금 감소).
• 간접적인 비용 절감(더 빠른 M&A 실사, 더 나은 자본 배분, 더 나은 가격 책정 및 거래 전략).
• 단순한 규정 준수 대신 AI 기반 위험 인사이트에 예산을 재할당했습니다.

리스크 관리: 사후 대응에서 예측으로

BCBS 239는 과거의 리스크를 보고하는 것뿐만 아니라 미래의 리스크를 예측하는 것입니다. Databricks + 에이전틱 AI를 통해 기관은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 새로운 위험(예: 유동성 위기, 집중 위험)이 현실화되기 전에 이를 감지합니다.
• 분기별만이 아닌 실시간으로 스트레스 시나리오를 시뮬레이션합니다.
• 규제 관련 대응 자동화(예: 즉각적인 Basel III/LCR 보고서).
• 비정형 데이터로 리스크 분석 확장.

미래 대비: DORA, FRTB 및 그 이상의 규제에 대비

규제는 빠르게 진화하고 있습니다:

• DORA(디지털 운영 복원력법)는 실시간 IT 리스크 모니터링을 의무화합니다.
• FRTB(트레이딩 장부 기본 검토)에는 세분화된 시장 위험 데이터가 필요합니다.
• 더 엄격한 신용 리스크 모델링을 위한 바젤 IV.

Databricks 플랫폼은 새로운 규제에 맞춰 확장할 수 있습니다(전면 교체 불필요). 또한 플랫폼은 감사 가능하고 설명 가능한 AI 기반 규정 준수를 지원합니다(Agent Bricks가 새로운 규칙에 적응). 마지막으로, 모든 리스크 데이터를 통합합니다. 데이터 레이크하우스는 신용, 시장 및 운영 리스크 간의 모든 사일로를 허물 것입니다.

CRO 및 규정 준수 책임자에게 이는 다음을 의미합니다.

• 더 이상 예상치 못한 규제 문제 없음(사전 적응).
• 모든 리스크 유형(신용, 시장, 유동성, 운영)을 위한 단일 플랫폼.
• 규정과 함께 진화하는 AI(미래 지향적 규정 준수).

최고 경영진을 위한 치트 시트: 시작하는 방법

경영진과 규정 준수 리더에게 있어 최신 AI 기반 규정 준수 프레임워크로의 전환은 단순한 기술의 문제가 아니라 전략적 실행의 문제입니다. 장기적인 비즈니스 가치를 실현하는 동시에 Databricks에서 BCBS 239 규제 준수를 가속화하기 위한 단계별 치트 시트가 여기에 있습니다.

• 평가 데이터 정확성, 속도, 비용, 미래 대비 측면에서 BCBS 239 격차를 평가하세요.
• 파일럿: 리스크 데이터 집계, 자동화된 보고, 이상 탐지 및 국경 간 규정 준수와 같은 영향력이 큰 사용 사례에 Databricks를 적용하세요.
• 확장: 에이전틱 AI를 통한 자연어 쿼리 및 자율적 데이터 검증.

마지막으로, 이 구현을 통해 생성되는 가치와 비즈니스에 미치는 영향을 반드시 측정하세요.

전략적 무기로서의 BCBS 239 규정 준수

규정 준수 책임자와 최고 경영진에게 BCBS 239는 단순한 규제 의무가 아니라 전략적 기회입니다. Deloitte는 BCBS 239가 기술적인 과제일 뿐만 아니라 문화적 변화와 데이터 거버넌스 성숙도도 요구한다고 종종 언급하며, 기관들이 지속 가능한 변환보다는 단기적인 해결책에 집중하는 경향이 있다고 경고합니다. Capgemini는 선제적인 규제 모니터링 및 자동화된 보고 워크플로를 구현하기 위해 리스크 데이터 통합에 AI를 통합하는 것의 중요성을 강조합니다.

Databricks와 에이전틱 AI가 제공하는 것:

• 더 빠른 규정 준수(수작업 90% 감소).
• 비용 절감(연간 절감액 2,000만~1억 1,000만 달러).
• 향상된 리스크 인사이트(실시간, 예측, AI 기반).
• 미래 경쟁력 확보(DORA, FRTB 및 그 이상에 대비).

선택은 명확합니다.

• 레거시 플랫폼과 클라우드 데이터 웨어하우스를 계속 사용하기로 결정하면 높은 비용, 느린 응답, 규제 리스크를 감수해야 합니다.
• Databricks로 전환하면 자율적인 규정 준수, AI 기반 리스크 관리, 경쟁 우위와 같은 새로운 역량을 얻게 될 것입니다. 

문제는 *현대화할* 여력이 있는지가 아니라 *얼마나 더* 현대화하지 않을 여력이 있는지입니다.

마치며

마이그레이션은 좀처럼 간단하지 않습니다. 절충, 지연, 예상치 못한 과제는 프로세스에 내재되어 있으며, 특히 사람, 프로세스, 기술을 조율할 때 더욱 그렇습니다.

그렇기 때문에 이전에 이러한 작업을 수행해 본 경험이 있는 팀과 협력하는 것이 중요합니다. Databricks Professional Services와 Databricks의 인증된 마이그레이션 파트너 는 고품질 마이그레이션을 제시간에 대규모로 제공하는 데 깊은 경험을 가지고 있습니다. 마이그레이션 평가를 시작하려면 문의해 주세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)