SR 26-2는 에이전트형 AI를 모델 리스크 관리 범위에서 제외했습니다. 에이전트가 실제로 수행하는 작업은 은행이 자체 거버넌스 체계로 관리해야 합니다.
AI 에이전트는 모델 리스크 심사로 관리할 수 없습니다
금융권의 AI 거버넌스는 두 갈래로 나뉩니다. 하나는 기존 모델 리스크 검증이고, 다른 하나는 은행이 자체적으로 마련해야 할 관리 체계입니다. 2026년 4월 규제 당국이 에이전트형 AI를 전자의 적용 범위에서 명시적으로 제외하면서 이 구분이 분명해졌습니다.
2026년 4월, 연방준비제도(Fed)·통화감독청(OCC)·연방예금보험공사(FDIC)는 모델 리스크 관리 개정 지침인 SR 26-2를 발표했습니다. 이 지침은 미국 은행의 모델 검증 기준이었던 2011년 SR 11-7과, 그 원칙을 BSA/AML 시스템에 적용한 2021년 기관 합동 성명 SR 21-8을 함께 대체합니다.
2011년 SR 11-7이 나왔을 때는 에이전트형 AI라는 범주가 없었습니다. SR 26-2는 생성형 AI와 에이전트형 AI를 직접 언급하면서 적용 범위에서 뺍니다. 각주에는 "생성형 AI와 에이전트형 AI 모델은 새롭고 빠르게 진화하고 있어 이 지침의 적용 범위에 포함되지 않는다"고 적혀 있습니다. 전통적인 통계·계량 모델과 "생성형이 아니고 에이전트형도 아닌 AI 모델"은 적용 대상입니다. 은행이 도입하는 AI 에이전트는 여기에 포함되지 않습니다.
에이전트가 적용 대상인 통계 모델 위에서 작동한다면 해당 통계 모델은 여전히 SR 26-2 범위에 남습니다. 지침에서 제외되는 것은 에이전트가 수행하는 일련의 작업이지, 그 아래에 있는 모든 모델이 아닙니다.
은행의 CISO·플랫폼 리드, 또는 은행에 제품을 공급하는 핀테크 종사자에게는 이 소식이 처음에는 반가워 보일 수 있습니다. 그러나 모델 리스크팀이 운영하는 정식 검증 절차, 즉 독립 검토와 문서화한 가정을 갖춘 절차는 에이전트의 동작을 관리하는 곳이 아닙니다. 확인할 컴플라이언스 항목은 없습니다. 그 공백은 은행이 책임져야 합니다.
SR 26-2는 모델 리스크팀에 보내는 감독서한입니다. 그러나 각주 마지막 문장은 이를 은행의 운영 문제로 바꿉니다.
SR 26-2의 적용 범위
적용 범위를 제대로 이해하려면 몇 가지를 구분해야 합니다.
- 강제 규정이 아니라 지침입니다. SR 26-2는 "집행 가능한 기준이나 규정성 요건을 정하지 않는다"고 밝힙니다. 지침을 따르지 않았다는 이유만으로 감독상 지적을 받지는 않습니다. 다만 "안전하지 않거나 건전하지 않은 관행"에는 별도의 감독 조치가 나올 수 있으며, 이는 SR 26-2 위반과는 다른 문제입니다.
- 대형 은행에 가장 직접적으로 적용됩니다. 지침은 "총자산 300억 달러를 넘는 은행 조직에 가장 관련성이 높을 것"이라고 밝힙니다. 소형 은행은 대체로 자체 리스크 관리 관행을 따르며, SR 26-2도 그 정도면 규모에 맞는다고 봅니다. 모델 리스크 노출이 크거나 전통적인 지역은행 업무와 다른 활동을 하는 소형 은행에는 이 지침이 "관련이 있을 수도 있다"고 덧붙입니다.
- "모델"의 정의도 제한적입니다. SR 26-2는 모델을 "통계적, 경제적, 또는 금융적 이론을 적용해 입력 데이터를 정량적 추정치로 처리하는 것"으로 정의합니다. 반대로 통계·경제·금융 이론이 설계나 사용의 근거가 아닌 결정론적 규칙 기반 프로세스와 소프트웨어는 명시적으로 제외합니다. 인프라나 거래 관련 작업을 순서대로 실행하는 AI 에이전트는 정량적 추정치를 만들지 않으므로 이 정의에 들어가지 않습니다.
- 에이전트형 AI에 거버넌스가 필요 없다는 뜻은 아닙니다. 같은 각주는 이 문서가 다루지 않는 도구·프로세스·시스템의 거버넌스와 통제는 은행의 리스크 관리 및 거버넌스 관행이 정해야 한다고 덧붙입니다. 규제 당국이 문제를 은행의 자체 프로그램으로 넘긴 것이지, 사안을 끝낸 것은 아닙니다. Fed 감독 부의장 미셸 보우먼도 2026년 5월 발언에서 같은 취지로 말했습니다. "앞으로 우리는 다른 리스크 관리 및 거버넌스 관행이 생성형·에이전트형 AI 도입을 지속적인 혁신을 장려하는 방식으로 뒷받침하기를 기대한다."
- 제3자 모델 조항도 에이전트를 포함하지 않습니다. SR 26-2의 벤더 모델 절(제7절)은 벤더·제3자 모델 제품을 검증하는 방법을 다룹니다. 여기서 말하는 대상은 검증할 통계적 추정치가 있는 모델이지, 에이전트형 도구 전체가 아닙니다. 이 절 역시 각주에서 제외한 에이전트형 AI의 적용 범위를 넓히지 않습니다.
이는 오래된 공백을 뒤늦게 발견한 일이 아니라 새로 명시한 제외입니다. 2011년 SR 11-7에는 AI 에이전트라는 범주 자체가 등장하지 않습니다. 2026년 4월의 SR 26-2는 이 계열 지침에서 처음으로 에이전트형 AI를 언급했고, 적용 대상에서 제외했습니다.
모델 리스크 심사만으로는 부족한 이유
Sullivan & Cromwell의 고객 메모는 SR 26-2를 MRM 적용 기준 자산 규모를 높이고 AI 관련 적용 범위를 좁힌 지침으로 해석합니다. 맞는 해석이지만, 은행 운영에서 생기는 문제는 더 큽니다. 각주에 제외 조항이 명시된 이상, 독립 검토·성능 테스트·지속적 모니터링으로 이어지는 모델 검증 절차가 에이전트의 동작까지 자동으로 관리해 줄 것이라고 가정할 수 없습니다.
심사가 느슨해진 것이 아니라, 관리해야 할 문제가 달라진 것입니다. 모델 리스크 관리는 "이 모델의 통계적 결과가 타당하고 충분히 검증됐는가"를 봅니다. 에이전트 운영에는 다른 질문이 남습니다. "이 에이전트가 우리 인프라에서 무엇을 했고, 어떤 권한으로 했으며, 나중에 이를 증명할 수 있는가"입니다. SR 26-2는 첫 번째 질문을 에이전트형 AI에 적용하지 않습니다. 두 번째 질문에는 답하지 않습니다.
은행 리스크팀은 AI 에이전트 도입의 근거를 "모델 리스크 심사를 통과했다"는 말에만 둘 수 없습니다. SR 26-2의 적용 범위에서 제외된 이상, 그 심사는 에이전트의 동작을 입증하는 자료가 아닙니다. 근거는 은행이 마련하는 자체 거버넌스 체계에서 나와야 합니다.
은행에 남는 AI 거버넌스 과제
에이전트형 AI의 거버넌스는 은행 자체 리스크 관리 체계가 맡아야 합니다. SR 26-2는 그 체계를 다루지도, 구축 방법을 제시하지도 않습니다. 은행은 에이전트가 인프라 접근 권한을 얻은 뒤 실제로 어떤 명령을 실행하는지 확인해야 합니다. 통계적 결과가 타당한지만 봐서는 충분하지 않은, 별도의 런타임 문제입니다. Alpacon의 명령 판단이 켜진 환경에서는 이 단계에서 작동합니다. 에이전트가 실행하는 명령은 실시간으로 채점되고, 파일 전송은 고정된 경로 ACL로 통제됩니다.
SR 26-2는 새 의무를 만들지 않습니다. 지침이 다루지 않는 영역의 거버넌스는 은행의 리스크 관리 관행이 정해야 한다고 밝힙니다. 정식 모델 리스크 프로그램이 에이전트의 실행을 직접 관리하지 않는다는 점은 분명합니다. 은행이 마련할 체계는 에이전트가 어떻게 학습되고 검증됐는지뿐 아니라, 실제로 무엇을 하는지도 살펴야 합니다. 구체적인 후속 지침이 나오기 전에도 CISO와 플랫폼 리드가 준비해야 할 과제입니다.
다음 심사 전에 확인할 세 가지
은행의 리스크팀·플랫폼팀에 속해 있거나 은행에 제품을 공급한다면, 심사관이 묻기 전에 다음 세 가지를 확인할 만합니다.
- 새 에이전트형 AI를 기존 MRM 검증 절차에 넣고 끝내지 않습니다. SR 26-2의 원칙은 에이전트형 AI에 적용되지 않으므로, 그 절차를 거쳤다는 사실만으로 에이전트의 동작을 입증할 수 없습니다. 모델 리스크 관리 목록에 에이전트형 도구가 들어 있다면 정책 담당자와 논의할 필요가 있습니다.
- SR 26-2가 말한 "리스크 관리 및 거버넌스 관행"을 누가 맡는지 확인합니다. 감독서한은 이 역할의 담당자·프레임워크·검토 주기를 정하지 않습니다. 조직의 답이 "아직 아무도 없다"라면 심사 전에 먼저 해결해야 할 문제입니다.
- 기관 합동 후속 조치를 지켜봅니다. 규제 당국은 생성형 AI·에이전트형 AI·AI 기반 모델을 포함한 은행의 AI 활용을 고려하는 정보 요청(RFI)을 조만간 내겠다고 밝혔습니다(OCC Bulletin 2026-13). 2026년 5월 보우먼은 실제·향후 리스크를 반영하도록 제3자 리스크 관리 지침도 갱신하고 단순화하는 작업을 하고 있다고 말했습니다. 이 글을 쓰는 시점까지 둘 다 발표되지 않았습니다. 현재의 공백을 새 규정이 나올 때까지의 임시 상태로 볼 수는 없습니다.
SR 11-7은 15년 동안 은행 모델을 다루면서 AI 에이전트를 언급하지 않았습니다. SR 26-2는 이 계열 지침에서 처음으로 에이전트형 AI를 언급했고, 적용 대상에서 제외했습니다. 거버넌스 문제가 사라진 것은 아닙니다. 이제는 모델 리스크팀만의 문제가 아닙니다.
