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1. 서론: 금융권에서의 테스트 자동화 필요성

   • 금융 시스템의 높은 신뢰성과 안정성이 요구.

   • 기존 수작업 테스트의 한계(비용, 시간, 휴먼 에러).

   • 자동화 도입의 기대 효과(품질 향상, 효율성 증대).

2. 금융권 테스트 자동화의 주요 고려 사항

3. 테스트 자동화 시스템 설계 및 도입 전략

4. 금융권 테스트 자동화 적용 사례

5. 운영 및 유지보수: 테스트 자동화의 지속 가능성 확보

6. 결론 및 향후 전망

1. 금융 시스템의 높은 신뢰성과 안정성 요구

금융권의 IT 시스템은 일반적인 기업 시스템보다 훨씬 더 높은 신뢰성과 안정성을 요구합니다. 은행, 보험, 증권 등 금융업은 고객의 자산을 직접적으로 다루기 때문에 단 한 번의 장애나 오류도 막대한 손실을 초래할 수 있습니다.

예를 들어,

• KB국민은행이 모바일뱅킹 앱 전산장애_(2025.02.18):

  KB국민은행은 18일 홈페이지를 통해 17일 오전 9시 40분부터 11시 30분까지 KB국민은행 인터넷·모바일뱅킹 사이트와 앱에서 접속 지연 또는 중단 현상이 나타났다 고 발표

• 증권사 'HTS·MTS 장애' 5년새 16배↑…이용자 피해 268억원 _{(2022.09-07 연합뉴스)} :

  ... 증권사의 HTS·MTS 서비스 장애는 2017년 50건, 2018년 72건, 2019년 105건으로 증가하다가 2020년 69건으로 주춤했으나 지난해 840건으로 급증했다. 5년 새 16배가 늘었고 1년 평균 227회가 발생한 셈이다...

이처럼 금융 시스템은 단 몇 분간의 장애라도 막대한 손실과 신뢰 하락을 초래할 수 있습니다. 따라서 금융 서비스의 품질을 보장하기 위해서는 철저한 테스트가 필수적입니다.

이런 시대적 분위기에 맞춰 23년 11월 금감원에서는 「금융IT 안전성 강화를 위한 가이드라인」을 발표했습니다.

※ 23.11 금감원 - 금융IT 안정성 강화를 위한 가이드 라인 中

2. 기존 수작업 테스트의 한계

금융권에서는 소프트웨어 변경이 빈번하게 발생합니다. 새로운 금융 상품 출시, 법규 변경에 따른 시스템 수정, 핀테크 기술 도입 등이 지속적으로 이루어지고 있습니다. 이러한 변경 사항이 적용될 때마다 수작업 테스트를 수행하는 것은 분명한 한계가 있습니다.

• 시간과 비용 문제:

  대형 은행의 인터넷 뱅킹 시스템을 업데이트할 경우, QA 인력이 기능 테스트, 성능 테스트, 보안 테스트 등을 모두 수행해야 합니다. 모든 테스트를 수작업으로 진행하면 최소 수주에서 수개월이 소요되며, 이에 따른 인건비도 상당합니다.

• 휴먼 에러 발생 가능성:

  반복적인 테스트 과정에서 사람이 실수를 저지를 가능성이 높습니다. 특히 수천 개의 테스트 케이스를 반복적으로 실행해야 하는 상황에서는 테스트 누락이나 결과 오판이 종종 발생할 수 있습니다.

3. 테스트 자동화 도입의 기대 효과

테스트 자동화를 도입하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

• 테스트 속도 향상 및 비용 절감

  테스트 자동화 도구를 활용하면 기존 수작업 테스트 대비 70~90%의 시간이 절약될 수 있습니다. 예를 들어, 한 금융회사가 테스트 자동화를 도입한 후, 매번 3일 걸리던 주요 기능 테스트가 단 4시간 만에 완료되는 사례가 있습니다.

• 테스트 정확도 향상

  테스트 자동화는 사람이 실수할 가능성을 최소화합니다. 특히 정산 프로세스, 이자 계산, 거래 내역 검증 등 숫자 기반의 테스트에서는 자동화가 정확성을 크게 높일 수 있습니다.

• 빈번한 배포에도 안정적인 품질 유지

  최근 금융권에서는 DevOps와 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포) 환경을 구축하는 사례가 늘어나고 있습니다. 테스트 자동화를 통해 새로운 코드가 배포될 때마다 자동으로 테스트가 실행되며, 버그를 조기에 발견하여 운영 환경에서의 장애 가능성을 낮출 수 있습니다.

4. 실제 금융권 테스트 자동화 도입 사례

• K생명의 테스트 자동화 사례

  PC, 태블릿 환경과 모바일 환경에서의 테스트 자동화를 목표로 24년 12월 테스트 자동화 시스템 시범 사업을 수행 하였습니다. 보험 가입 및 증서 비교를 자동화 하는 업무에서 설문조사, 보험 가입서류 비교 등을 구축 하였습니다. 하지만, 업무 특성상 입력 데이터가 너무 많아 케이스의 복잡성이 매우 증가하는 현상이 있었으며, 이에 따라 테스트 시간 또한 많이 증가 되었습니다.

  하지만, 안정성 확보와 더불어 자동화 대상 확대를 진행 하고 있으며, 업무 점검 자동화 까지 대상을 넓히고 있습니다.

• 해외 사례: JP모건 체이스

  JP모건 체이스는 대규모 금융 시스템을 운영하며, 기존 수작업 테스트 방식으로는 빠르게 변화하는 금융 환경을 따라가기 어려웠습니다. 이에 따라 AI 기반 테스트 자동화 도구를 도입하여 거래 시스템 테스트를 자동화했으며, 배포 속도를 30% 이상 향상시켰습니다.

금융권에서 테스트 자동화는 단순한 효율성 향상을 넘어, 기업의 신뢰도를 유지하고 리스크를 줄이는 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 점점 더 복잡해지는 금융 서비스 환경에서, 빠르고 안정적인 시스템 운영을 위해 테스트 자동화 도입은 필수입니다.