마이크로소프트, 에이전틱 AI로 공공자금 보호 전환 제시

에이전틱 AI와 제로 트러스트로 공공자금 보호 체계 전환 가속

마이크로소프트는 ‘Protecting public money in the age of agentic AI’를 통해 세금·관세·국고·복지급여 등 공공자금 흐름 전반에서 에이전틱 AI와 Zero Trust 보안, 안전한 데이터 플랫폼을 결합해 기존 사후 적발 중심의 재정 범죄 대응을 실시간 예방·탐지 체계로 전환하자는 비전을 제시하며, 이를 통해 시민 신뢰와 공공재정 건전성을 동시에 강화할 수 있음을 강조한다.
재정 범죄는 자동화와 조직화를 통해 속도와 규모가 커지고 있으며, 2025년 글로벌 설문에서 금융범죄 전문가의 75%가 딥페이크·합성 신원·자동화 사기 등 악성 생성형 AI를 높은 외부 위험으로 평가했고, 미국 정부회계감사원은 연방정부가 매년 2,330억~5,210억달러를 사기로 잃을 수 있다고 추정하며, FY 2025 부적절 지급액만 1,870억달러로 집계되는 등 기존 규칙 기반 심사만으로는 대응이 어려운 환경이 형성되고 있다.
이 글은 공공 재정 조직이 세무서·재무부·관세청·복지기관 등에서 보유한 민감한 납세자 정보와 금융 기록을 활용해 에이전틱 AI 에이전트가 다단계 업무를 수행하도록 설계하되, 강력한 거버넌스와 책임성, 인간 감독을 전제로 거래 모니터링·경보 분류·증거 수집·요약·고위험 사례 이관 등 반복 작업을 자동화함으로써 표본 검사와 사후 감사에 의존하던 프로세스를 상시·선제적 위험 관리로 바꾸자는 점을 제안하며, 신뢰와 설명 가능성을 핵심 조건으로 제시한다.
미국 재무부는 중앙 ‘Do Not Pay’ 데이터 소스를 활용해 지급 전 검증을 강화하는 파일럿에서 1년간 460만달러 비용으로 1억1,350만달러 규모의 사기·부적절 지급을 사전 차단 또는 회수해 약 23:1의 투자수익률을 기록했고, 유엔마약범죄사무소는 자금세탁 규모를 세계 GDP의 2~5%인 연간 8,000억~2조달러로 추산하는데, 마이크로소프트는 이러한 정량적 근거를 토대로 클라우드와 AI 기반 통합 아키텍처가 수입 징수 간소화, 자원 정밀 배분, 부패 대응과 국민 서비스 품질 향상을 동시에 달성할 수 있다고 주장한다.
마이크로소프트는 Responsible AI Standard를 기준으로 콘텐츠 출처 추적(content provenance), 레드팀 훈련, 명시적 검증과 최소 권한을 적용하는 Zero Trust, 상호운용 가능한 안전한 데이터 플랫폼을 묶어 하나의 통합 아키텍처로 제공하며, 세무당국·재무부·관세·복지기관·금융정보분석원·감사원 등 공공기관과 은행·결제사·핀테크·통신사·디지털 지갑·신원확인 기업이 각 조직이 가진 신원 도용, 중복 수당 청구, 머니 뮬 계좌 등 분절된 신호를 교환·통합할 수 있도록 하는 다자 협력 구조를 통해 국경과 조직 경계를 넘는 재정 범죄 대응을 촉진하겠다고 밝힌다.
공공자금 보호를 위한 에이전틱 AI와 Zero Trust 기반 통합 대응은 국세·관세·복지·지방재정 등 다양한 재정 흐름을 가진 국가에 공통 과제이므로, 한국도 국세청·관세청·기재부·복지부·지자체와 금융권·핀테크를 아우르는 ‘공공자금 보호 연합’을 구축해 한국형 ‘Do Not Pay’ 데이터 허브와 책임 있는 AI 표준을 마련하면 재정 누수와 부패 리스크를 줄이면서 디지털 세정·복지 인프라를 수출 가능한 산업 플랫폼으로 육성할 수 있는 전략적 기회를 확보할 수 있다.