신한은행 해킹 공지, AI 답변은 어디를 인용했나
측정 결과 세 줄 요약
금융권 연쇄 해킹 직후 고객이 물을 질문 24개를 AI 답변 엔진 5곳에 3회씩 물었더니, 회사 이름 없이 물은 질문의 응답 180개 중 금융사 자사 도메인을 출처로 쓴 응답은 31개였습니다.
신한은행, KB국민은행처럼 회사 이름을 넣은 질문에서도 그 금융사의 자사 도메인이 출처에 있었던 응답은 180개 중 73개였고, OK저축은행 질문은 응답 15개 모두 자사 도메인이 없었습니다.
위기 때 AI 답변에 공식 정보를 남기려면 공지를 텍스트 페이지 하나로 고정하고 확인 방법과 날짜를 적은 뒤, 같은 질문으로 다시 재 보는 순서가 필요합니다.
신한은행이 10월 1일 고객 약 2만 5천 명의 정보 유출을 알린 뒤 피해 금융사는 계속 늘었습니다. 금융당국은 10월 14일 16개 금융회사에서 개인정보 약 10만 건이 유출됐다고 발표했습니다.
고객들은 곧바로 검색창과 AI에 "내 정보도 유출됐는지", "보상은 어떻게 받는지"를 묻기 시작했습니다. 금융당국이 10월 6일 소비자경보 '주의'를 내고 사칭 문자를 경고한 것도 이 시기입니다.
리드젠랩은 이 질문들에 AI가 실제로 어떤 출처를 들고 답하는지 확인하려고, 2026년 10월 20일 자체 플랫폼 SOHA로 응답 360개를 모았습니다. 아래 수치는 모두 이 측정에서 나왔습니다.
신한은행 해킹 직후 고객이 AI에 물을 질문 24개를 이렇게 쟀습니다
이번 측정은 사고 직후 고객이 물을 만한 질문을 회사 이름이 없는 비브랜드 질문 12개와 회사 이름을 넣은 브랜드 질문 12개로 나눠, 두 그룹을 끝까지 따로 집계했습니다.
항목 | 내용 |
|---|---|
측정일 | 2026년 10월 20일 오전, 같은 질문을 3회 연속 측정 |
엔진 | ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI 모드, 네이버 AI 브리핑 |
비브랜드 질문 예 | 은행 개인정보 유출 확인하는 방법, 금융권 해킹 피해 보상은 어떻게 받아?, 해킹 안 당한 은행 어디야? |
브랜드 질문 대상 | 신한은행, KB국민은행, 하나은행, 예가람저축은행, 웰컴저축은행, OK저축은행, 새마을금고, 현대캐피탈, 부산은행 |
분모 | 그룹마다 응답 180개(질문 12개 × 엔진 5곳 × 3회), 엔진마다 36개 |
출처는 SOHA가 응답마다 수집한 출처 목록의 도메인을 유형별로 나눠 응답 단위로 셌습니다.
하루 동안 잰 결과이고 AI 답변은 시점마다 바뀝니다. SOHA 출처 목록에는 답변 본문에 링크로 달리지 않은 검색 결과가 섞여 있을 수 있다는 점도 감안해서 읽어 주세요.
ChatGPT·Gemini·네이버 AI 브리핑은 어떤 출처를 인용했나요?
회사 이름 없이 물은 비브랜드 질문에서 AI 답변이 가장 많이 쓴 출처는 언론(응답 180개 중 118개)과 정부·감독기관(85개)이었고, 금융사 자사 도메인은 31개였습니다.
엔진 (각 36개 중) | 금융사 자사 도메인 | 정부·감독기관 | 언론 | 개인 블로그 |
|---|---|---|---|---|
ChatGPT | 16 | 29 | 24 | 10 |
Gemini | 2 | 7 | 16 | 5 |
Perplexity | 9 | 18 | 33 | 12 |
Google AI 모드 | 4 | 22 | 25 | 15 |
네이버 AI 브리핑 | 0 | 9 | 20 | 31 |
합계 (180개 중) | 31 | 85 | 118 | 73 |
엔진마다 출처를 고르는 경향은 꽤 달랐습니다. 네이버 AI 브리핑은 비브랜드 응답 36개 중 31개에 blog.naver.com을 출처로 썼고 금융사 자사 도메인은 한 번도 쓰지 않았습니다.
Gemini는 비브랜드 응답 36개 중 14개에 출처가 아예 없었습니다. 회사 이름을 넣은 브랜드 질문으로 가면 언론 비중이 더 커져서, 응답 180개 중 155개가 언론 기사를 출처로 썼습니다.
은행 해킹 보상·유출 조회 질문에 공식 공지는 얼마나 인용됐나요?
회사 이름을 넣어 물은 브랜드 질문에서도 질문한 금융사의 자사 도메인이 출처에 있었던 응답은 180개 중 73개였습니다.
브랜드 질문 (각 15개 응답 중) | 자사 도메인 인용 응답 |
|---|---|
신한은행 개인정보 유출 조회 방법 | 10 |
신한은행 해킹 피해 보상 신청 | 5 |
KB국민은행 개인정보 유출 보상 | 7 |
예가람저축은행 개인정보 유출 조회 | 11 |
현대캐피탈 해킹 피해 확인 | 3 |
OK저축은행 해킹 고객정보 유출됐나요? | 0 |
엔진별로 보면 같은 브랜드 질문 36개에서 ChatGPT는 32개 응답이 자사 도메인을 썼지만, Google AI 모드는 19개, 네이버 AI 브리핑은 12개, Gemini는 7개, Perplexity는 3개였습니다.
OK저축은행 질문은 15개 응답 모두 oksavingsbank.com을 출처로 쓰지 않고 사고 기사만으로 답했습니다.
우리 회사 이름으로 물었을 때 어떤 출처가 잡히는지 먼저 보고 싶다면 리드젠랩 GEO·AEO(답변 엔진 최적화) 서비스 구성에서 진단 범위를 확인해 보세요.
AI 답변의 설명 오류는 비브랜드 질문에서 더 많이 나왔습니다
보도와 공식 발표로 정리한 사실표와 명백히 어긋나는 설명이 들어간 응답은 비브랜드 질문 180개 중 25개, 브랜드 질문 180개 중 3개였습니다.
엔진별로는 Gemini의 비브랜드 응답 36개 중 12개에서 오류가 나왔습니다. 확인되지 않은 내용을 단정한 경우는 오류에서 빼고 따로 기록했으니, 실제로 부정확한 응답은 이보다 많을 수 있습니다.
오류 유형 | AI 답변 내용 | 확인된 사실 |
|---|---|---|
유출 항목 | 계좌번호나 카드번호는 유출되지 않았다 | 당국이 유출되지 않았다고 밝힌 것은 계좌 비밀번호와 카드번호이며, 계좌번호와는 다른 항목입니다 |
기관 오귀속 | 우리은행을 유출 조회 메뉴가 있는 사고 은행 예시로 제시 | 우리은행은 공격을 차단해 유출이 없었습니다 |
기관 오귀속 | 부산은행에서 일부 고객 정보도 유출됐다 | 부산은행은 외주 개발 직원 11명의 정보만 노출됐습니다 |
피해 범위 | 피해 16곳에 보험사가 포함됐다 | 16곳 가운데 보험사는 없습니다 |
확인 방법 | 존재하지 않는 조회 서비스명, 틀린 주소와 신고번호를 안내 | 계좌 조회는 |
💡 브랜드 질문 오류가 적다고 안심해도 될까요? 브랜드 질문에서도 KB국민은행에 신한은행 같은 유출 조회 페이지가 있다고 단정한 응답처럼, 확인되지 않은 안내가 여러 건 나왔습니다.
공식 공지가 AI 답변에서 빠진 이유, 가설 네 가지
공식 공지가 왜 덜 인용됐는지는 이번 측정으로 확인하지 못했고, 아래 네 가지는 금융사가 자사 공지를 점검할 때 확인해 볼 가설입니다.
공지가 이미지나 PDF로만 올라가 있어 본문 텍스트를 읽기 어려운 경우
팝업이나 배너로만 띄워 고정된 URL이 없는 경우
게시일과 수정일이 없어 최신 정보인지 판단하기 어려운 경우
공지 페이지가 검색엔진 색인에 들어가지 않은 경우
마지막 가설은 구글 검색에 한해 근거가 있습니다. 구글의 AI 기능 최적화 안내(2026년 7월 10일 갱신)는 AI 기능에 나오려면 페이지가 색인되고 스니펫과 함께 표시될 수 있어야 한다고 설명합니다. 다른 AI 서비스가 출처를 고르는 방식까지 같다고 볼 근거는 아닙니다.
위기 공지 페이지를 AI가 읽게 만드는 5단계
사고 공지를 AI 답변의 출처로 남기려면 공지를 텍스트 페이지 하나로 고정하고, 고객이 묻는 순서대로 답한 뒤, 같은 질문으로 다시 재 보는 흐름이 필요합니다.
공지를 텍스트 HTML 페이지로 올립니다. 이미지와 PDF는 첨부로만 둡니다.
고정 URL 하나를 정하고 이후 갱신도 같은 주소에서 하며, 게시일과 수정일을 본문에 적습니다.
유출 여부 확인 방법, 유출 항목과 유출되지 않은 항목, 보상 절차, 사칭 주의, 문의처 순서로 답합니다.
사이트맵에 넣고 색인 요청을 해서 검색엔진이 빨리 찾게 합니다.
이번 측정처럼 같은 질문을 AI에 다시 물어 공지가 출처로 잡히는지, 설명이 맞는지 기록합니다.
3단계에서 "계좌 비밀번호는 유출되지 않았습니다"처럼 항목 이름을 정확히 적어 두면, 이번 측정에서 나온 '계좌번호 미유출' 같은 혼동을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
측정과 개선을 어떤 순서로 반복하는지는 AVO 6단계 프레임워크에서 볼 수 있습니다.
자주 묻는 질문
은행 해킹 직후 AI 답변은 어디서 정보를 가져오나요?
이번 측정에서는 언론 기사가 가장 많이 쓰였고, 엔진마다 선호하는 출처가 달랐습니다. 네이버 AI 브리핑은 네이버 블로그를, ChatGPT는 정부·감독기관 사이트를 상대적으로 많이 인용했으니 엔진별로 따로 확인하는 편이 좋습니다.
회사 이름을 넣어 물으면 공식 공지가 더 잘 인용되나요?
이번 측정에서는 회사 이름을 넣은 질문에서 자사 도메인 인용이 더 많았지만 응답 180개 중 73개로 절반에 못 미쳤습니다. 두 그룹은 질문 내용이 달라서 같은 기준의 비교로 보기는 어렵습니다.
하루 측정한 결과를 믿어도 되나요?
하루 3회 측정한 자료라서 경향을 보는 용도로 쓰는 것이 맞습니다. 사고 대응 기간에는 같은 질문을 주 단위로 다시 재서 공지 수정 전후를 비교해 보세요.
AI가 우리 회사 사고를 틀리게 설명하면 어떻게 하나요?
먼저 공식 공지에 틀리게 퍼진 내용을 바로잡는 문장을 항목 이름까지 정확하게 넣습니다. 엔진별 피드백 창구는 서비스마다 다르니 각 서비스 안내를 확인하고, 수정 뒤 같은 질문으로 다시 측정해 바뀌었는지 기록하세요.
금융사 위기 공지, AI 답변에서 먼저 확인하세요
금융권 해킹 직후 AI 답변은 금융사 공식 도메인보다 언론 기사를 훨씬 많이 출처로 썼고, 회사 이름 없이 물은 질문에서 설명 오류가 더 자주 나왔습니다. 사고가 나기 전에 위기 공지 페이지의 형식과 측정 질문을 미리 정해 두면 대응 시간을 줄일 수 있습니다.
이번 측정은 리드젠랩이 직접 개발해 운영하는 SOHA로 했습니다. 질문 설계부터 엔진별 출처 분류, 설명 오류 판정까지 같은 도구로 반복할 수 있어서 공지 수정 전후를 같은 기준으로 비교할 수 있습니다. 대표 포함 15인 팀 안에 리서치·데이터·콘텐츠 담당이 함께 있어, 측정 결과를 공지 문안 수정으로 바로 연결합니다.
우리 회사 이름으로 사고 질문을 던졌을 때 AI가 어떤 출처를 쓰는지 궁금하다면 알려 주세요. 엔진별 출처와 설명 정확성을 같은 방식으로 측정해 드립니다.