[윤만호의 금융포커스]'피지컬' 아닌 '브레인'을 바꾼다

입력 2026.04.27 11:10

02분 16초 소요

글로벌금융, AI 에이전트 시대 진입
자동화 넘어 '지능형 의사결정'으로
매킨지보고서 "年 510조 가치 창출"
기술도입 수준 초월 '금융업 재설계'

최근 글로벌 산업 전반에 불고 있는 인공지능(AI) 열풍은 업종의 본질에 따라 각기 다른 생존전략으로 표출되고 있다. 제조업과 유통업은 로봇과 자동화 설비를 결합한 '피지컬 AI'에 집중하고 있다면, 무형의 데이터와 고도의 의사결정이 핵심인 금융업은 전혀 다른 차원의 진화를 거듭하고 있다. 바로 인간의 판단과 실행을 대행하는 'AI 에이전트' 시대로의 본격 진입이다.

금융 AI의 진화

초기 금융권의 AI 활용은 소위 RPA(Robotic Process Automation)라고 불리는 반복적 행정업무의 컴퓨터 처리에 머물렀다. 하지만 최근의 흐름은 정해진 규칙을 따르는 단순 자동화를 넘어 AI가 스스로 데이터를 해석하고 상황에 맞는 최적의 대안을 제시하는 '지능형 의사결정 지원단계로 격상되고 있다.

변화의 가장 뚜렷한 징후는 내부통제 및 규제대응(Compliance) 영역에서 나타난다. 종래에는 수많은 거래 데이터 중 이상징후를 사후에 점검하는 방식이었다면, 이제는 지능형 AI 에이전트가 방대한 법령과 내부 지침을 스스로 학습해 실시간으로 문서를 검토하고 위반 가능성을 논리적으로 추론한다. 단순히 데이터가 이상하다고 알리는 수준을 넘어 판단의 근거와 조치 방향까지 제시하는 것이다. 이처럼 사람은 AI가 도출한 지능적 통찰을 바탕으로 전략적 승인과 책임에 집중하는 구조로 일하는 방식 자체가 재설계되고 있다.

금융사 업무에의 적용 확산

AI의 역할은 금융사 내부업무 효율화를 넘어 고객자산관리(WM)와 투자은행(IB) 업무영역 등으로 그 적용이 확장되고 있다. 우선 자산관리 영역에서 AI 에이전트는 실시간 지능형 가이더로 거듭나고 있다. AI는 전 세계의 뉴스, 시장지표 등을 실시간으로 분석해서 고객 포트폴리오에 미칠 영향을 즉각 산출한다. 이를 통해 고객 개개인에게 최적화된 대응 전략을 적시에 제안하며 자산방어와 기회 포착을 동시에 수행할 수 있도록 지원할 수 있다.

AI는 선택이 아닌 생존전략

데이터와 인프라 시스템의 중요성

에 맞춰 금융사들의 AI 출발점은 데이터에 있다. 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 문서, 음성, 이미지와 같은 비정형 데이터까지 포함해 AI가 활용할 수 있는 형태로 데이터를 정제 및 관리하는 환경이 갖춰져야 한다. 금융업의 경우 다양한 문서와 기록이 핵심 자산으로 활용되는 만큼 이러한 비정형 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기반이 더욱 중요해지고 있다.

인프라 측면에서도 변화가 요구된다. 생성형 AI와 에이전트 기반 서비스는 대규모 연산이 필요하기 때문에 이를 안정적으로 처리할 수 있는 그래픽처리장치(GPU) 기반의 컴퓨팅 환경 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 동시에 금융 데이터의 민첩성을 고려할 때 보안과 통제를 충족할 수 있는 형태로 인프라를 구축하는 것이 필수적이다.

기존 시스템과의 연계 역시 핵심적인 요소다. 금융권의 AI 에이전트는 완전히 새로운 업무를 만드는 것이 아니라 기존 업무를 개선하고 재구성하는 성격이 강하다. 이 때문에 기존 시스템과의 연동 없이 독립적으로 운영되는 AI는 실질적인 효과를 내기 어렵다. 핵심 업무 시스템과 AI가 자연스럽게 연결돼 실제 업무 흐름 안에서 작동할 수 있도록 설계하는 것이 중요하다.

AI 중심의 금융업무 재설계(Re-design)

성공적인 AI 전환을 위해서는 단순한 AI 기술 도입을 넘어 금융업 자체를 AI 중심으로 다시 설계해야 한다. 최근 우리은행이 175개의 AI 에이전트 활용사례를 발굴하며 전사적 프로세스 재설계에 착수한 것은 이러한 맥락에서 고무적인 시도다. 이는 특정부서의 부분적 도입이 아니라 내부통제에서 WM, 기업여신, 업무 자동화 등 은행 업무 전반과 인력구조, 조직체계까지 AI 중심으로 새롭게 짜겠다는 선언이기 때문이다.

향후 금융사는 각사의 미래전략에 부합하고 생존경쟁력을 높이기 위해 AI 적용을 확대하되, AI 중심의 비즈니스모델 개조, AI와 의사결정을 공유할 수 있는 인사혁신과 조직문화로의 이행, AI 적용 확대에 따른 새로운 리스크를 통제할 수 있는 거버넌스의 확립 등을 함께 검토하며 'AI 혁신(AX)'을 꾸준히 진행해야 한다.