은행권 AI 에이전트 도입 경쟁…상담·심사·리서치 자동화 어디까지 왔나

(AI금융교육뉴스=조성대기자) 은행권의 인공지능(AI) 도입이 이제 단순 챗봇 단계를 넘어, 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트' 경쟁으로 빠르게 옮겨가고 있다. 고객 상담은 물론 여신 심사, 리서치 보조, 내부 문서 검색까지 AI가 여러 단계를 스스로 처리하는 흐름이 본격화되면서, 금융권의 업무 방식 자체가 바뀌고 있다는 평가가 나온다.

최근 글로벌 금융업계에서는 고객 응대용 AI를 넘어, 대출 신청 접수부터 서류 검토, 위험 신호 탐지, 후속 안내까지 이어지는 다단계 업무를 자동화하려는 움직임이 뚜렷해지고 있다. 과거의 생성형 AI가 질문에 답하는 데 머물렀다면, 이제는 여러 시스템을 오가며 필요한 정보를 찾고, 다음 작업을 제안하거나 실행하는 형태로 진화하고 있는 것이다.

상담 업무, '대기 줄이는 AI'에서 '문제 해결하는 AI'로

가장 빠르게 변화하는 영역은 고객 상담이다. 은행들은 이미 모바일 앱과 인터넷뱅킹에 생성형 AI 기반 상담 기능을 붙여 상품 설명, 한도 조회, 대출 조건 안내, 자주 묻는 질문 대응 등을 자동화해 왔다. 그러나 최근 도입되는 AI 에이전트는 여기서 한 걸음 더 나아가, 고객 상황을 파악한 뒤 적절한 메뉴로 연결하고 필요한 절차를 순서대로 안내하는 수준으로 발전하고 있다.

예를 들어 고객이 '대출 가능 여부를 알고 싶다'고 묻는 경우, 기존 챗봇은 관련 상품 링크를 보여주는 데 그쳤다. 반면 AI 에이전트는 사전 승인 여부를 확인하고, 신청에 필요한 서류를 안내하며, 상담사 연결이 필요한 시점을 판단하는 방식으로 더 복합적인 역할을 수행할 수 있다. 은행 입장에서는 고객 대기 시간을 줄이고 상담 품질을 일정하게 유지할 수 있다는 점에서 매력적인 카드다.

여신 심사, 속도보다 중요한 것은 일관성과 추적 가능성

AI 에이전트가 가장 큰 관심을 받는 또 다른 분야는 여신 심사다. 기업 대출이나 개인 신용평가 과정은 서류 확인, 재무 정보 정리, 리스크 체크, 내부 기준 검토 등 반복적이면서도 시간이 오래 걸리는 업무가 많다. 이 때문에 은행들은 AI를 활용해 심사 보조 업무를 먼저 자동화하고, 이후 점진적으로 의사결정 지원 범위를 넓히는 전략을 택하고 있다.

특히 생성형 AI와 문서 이해 기술이 결합되면서 재무제표, 사업계획서, 거래 내역, 신용 관련 문서를 빠르게 요약하고 핵심 항목을 정리하는 수준은 이미 실무 적용 단계에 접어들었다. AI 에이전트는 여기에 더해 누락 서류를 식별하고, 심사 담당자가 추가 확인해야 할 쟁점을 표시하며, 유사 사례를 찾아 비교 자료까지 제시할 수 있다.

다만 금융권은 심사 속도보다도 설명 가능성, 규제 준수, 감사 추적을 더 중요하게 본다. AI가 어떤 근거로 특정 판단을 제안했는지 명확히 남기지 못하면 실제 심사 프로세스에 깊게 들어가기 어렵기 때문이다. 결국 은행권의 AI 심사 고도화는 완전 대체보다는, 사람 심사역의 판단을 더 빠르고 일관되게 지원하는 방향으로 전개될 가능성이 크다.

리서치와 내부 보고서 작성도 AI 보조가 확산

은행의 리서치센터와 전략 부서, WM(자산관리) 부문에서도 AI 에이전트 활용 가능성은 빠르게 커지고 있다. 시장 뉴스 요약, 산업 동향 정리, 기업 실적 포인트 정리, 내부 보고서 초안 작성 등은 이미 생성형 AI가 강점을 보여온 영역이다. 여기에 에이전트 기능이 결합되면 여러 데이터 소스를 넘나들며 정보를 모으고, 보고서 형식에 맞춰 정리하고, 필요한 그래프나 요약 포인트까지 제안하는 방향으로 진화할 수 있다.

이 경우 기대 효과는 분명하다. 리서치 인력이 단순 정리 업무에 쓰는 시간을 줄이고, 보다 해석과 판단 중심의 고부가가치 업무에 집중할 수 있기 때문이다. 특히 금융상품 설명자료, 투자 메모, 고객 브리핑 자료처럼 반복 생산되는 문서에서 생산성 향상이 클 것으로 보인다.

금융권 도입의 핵심은 '정확도'보다 '통제력'

은행들이 AI 에이전트에 높은 관심을 보이면서도 도입에 신중한 이유는 분명하다. 금융은 오류 비용이 크고, 개인정보·신용정보·거래정보처럼 민감한 데이터가 집중된 산업이기 때문이다. 잘못된 응답 하나가 민원, 손실, 규제 이슈로 이어질 수 있어 일반 산업보다 더 강한 통제가 요구된다.

이 때문에 업계에서는 앞으로의 승부가 단순히 '어느 AI 모델이 더 똑똑한가'가 아니라, '어느 시스템이 더 안전하게 통제 가능한가'에 달려 있다고 본다. 실제로 은행권은 AI 에이전트를 도입할 때 폐쇄망 여부, 내부 데이터 접근 권한, 기록 저장 방식, 사람 승인 절차, 결과 검증 체계 등을 함께 설계하는 방향으로 움직이고 있다.

은행의 경쟁력, 이제는 AI 활용 설계 능력이 좌우

전문가들은 앞으로 은행권의 경쟁력이 AI 모델 자체보다 업무에 맞게 설계하고 연결하는 역량에서 갈릴 것으로 보고 있다. 같은 생성형 AI를 쓰더라도 어떤 업무에 먼저 적용하고, 어디까지 자동화하며, 어떤 단계에서 사람의 판단을 남겨두느냐에 따라 실제 성과는 크게 달라질 수 있기 때문이다.

결국 은행권의 AI 경쟁은 단순한 디지털 전환이 아니라, 조직 운영 방식과 리스크 관리 체계를 다시 짜는 문제에 가깝다. 상담, 심사, 리서치 자동화는 이미 시작됐고, 앞으로는 어느 은행이 이를 더 정교하게 업무 프로세스에 녹여내느냐가 핵심 변수가 될 전망이다. AI 에이전트는 더 이상 미래 기술이 아니라, 은행권의 현재 경쟁력을 가르는 새로운 기준이 되고 있다.