은행 산업에서의 AI

핀테크 트렌드를 앞서가고 경쟁 우위를 강화하며 가치 있는 서비스와 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 은행 및 기타 금융 서비스 회사들은 디지털 혁신 이니셔티브를 수용하고 있습니다.

AI 기술의 등장으로 디지털 혁신이 더욱 중요해졌고, 업계도 재편되고 있습니다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI 플랫폼에 투자하는 금융 기관은 시장을 선도하고 성장할 가능성이 더 큽니다.

역사적으로, 기존의 금융 서비스 제공자들은 혁신에 어려움을 겪었습니다. 맥킨지(McKinsey)의 연구에 따르면 대형 은행은 디지털 네이티브보다 생산성이 40% 낮았습니다.¹ 많은 신흥 은행 스타트업이 인공 지능 사용 사례를 개척하고 있기에 기존 은행이 따라잡고 혁신하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.

은행가들은 오랫동안 자연어 처리(NLP)를 사용해 내부에 보유한 방대한 양의 데이터나 타사 소스에서 가져온 데이터를 분석해 왔습니다. 이들은 데이터 분석 툴을 사용하여 인사이트와 추세를 파악하고 주요 투자 및 자산 관리에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내립니다.

특히 은행 부문은 경쟁력을 유지하기 위해 AI 기술의 이점에 점점 더 의존하고 있습니다. 고객은 원활한 디지털 뱅킹 경험을 원합니다. 즉, 요구 사항을 예측하고 문제의 복잡성에 따라 사람 또는 가상 어시스턴트와 상호 작용할 수 있는 기능을 갖춘 앱을 원합니다. 기업은 이러한 고객을 만족시키기 위해 사용자 경험을 개선해야 합니다. 효과적인 데이터 관리와 함께 생성형 AI 솔루션을 채택 및 배포하는 것이 이러한 목표를 향한 핵심 단계입니다.

AI는 그 자체로도 강력하지만 자동화와 결합하면 훨씬 더 많은 잠재력을 발휘할 수 있습니다. AI 기반 자동화는 AI의 지능과 자동화의 신뢰성을 결합합니다. Robotic Process Automation(RPA)와 같은 기존 툴은 반복적인 작업을 간소화하는 데 유용했지만 은행은 이제 더 복잡한 워크플로를 처리하기 위해 에이전틱 AI 시스템을 채택하기 시작했습니다.

AI 에이전트는 자율적인 의사결정이 가능하며, 예를 들어 대출 신청 과정을 처음부터 끝까지 안내할 수 있습니다. 고객과 상호 작용하고, 문서를 검증하고, 내부 및 외부 데이터베이스에 대한 신용도를 확인하고, 규정 준수 문제에 플래그를 지정할 수 있습니다. 사전에 정의된 규칙을 따르는 데 그치지 않고 변화하는 정보에 적응하며 실시간으로 의사결정을 수행하고, 최소한의 인간 개입으로 운영됩니다.

은행 및 금융 서비스 기관은 위험 관리, 고객 경험 향상, 프런트, 미들, 백오피스 프로세스 간소화 등 다양한 이유로 AI를 도입하고 있습니다.

AI는 고객이 금융 문제에 대한 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다. 자금을 더 효율적으로 관리할 수 있는 최첨단 AI 기술을 사용하는 은행은 고객 보유율을 높일 수 있습니다.

그러나 광범위한 산업 규제가 이루어지는 상황에서 은행과 기타 금융 서비스 조직에서 AI를 도입하려면 포괄적인 전략이 필요합니다. AI를 사용하려면 위험을 완화하면서 비즈니스 가치를 극대화하는 AI 전략 및 구현 프레임워크가 필요합니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)는 Global Outlook for Banking 2025 보고서에서 운영에 AI 툴과 실무를 내재화하려는 은행을 위한 가이드를 발표했습니다.² 주요 실행 조치는 다음과 같습니다.

비즈니스 모델을 조정하여 금융 서비스의 디지털화를 활용합니다. 고객 응대 방식을 혁신하여 비즈니스 전략을 수정하며, 고객이 언제 어디서나 뱅킹을 할 수 있도록 임베디드 파이낸스를 통해 고객에게 서비스를 제공할 수 있는 기능을 확장합니다. AI로 자문 제안을 강화하여 소비자, 기업 및 투자 은행과 같은 전문 분야 모두에 대한 새로운 서비스 수수료를 확보합니다. 결제 이니셔티브를 새로운 데이터의 근간으로 재검토하여 에코시스템 전반에서 AI 기반 위험 관리를 강화합니다.

AI를 활용해 운영 효율성을 향상하세요. 영향력이 큰 워크로드에 집중하여 제품을 간소화하고 개선하여 원활하게 디지털 친화적으로 만들고, AI를 도입하여 프로세스를 처음부터 끝까지 재구상하고 효율성과 혁신을 주도합니다. 비용을 최적화하고 운영을 간소화하기 위해 하이브리드 클라우드를 설계합니다.

모든 은행가가 AI 리스크 관리자가 되는 리스크 관리 문화를 쇄신합니다. AI를 통해 소프트웨어 개발을 가속화하되 복잡성 증가의 위험을 간과하지 말고 명확한 플랫폼 거버넌스에 투자하여 혁신이 확장됨에 따라 보안, 규정 준수 및 복원력을 관리합니다. 데이터 거버넌스의 우선순위를 지정하여 기밀성, 무결성 및 가용성을 보호하고, 강력한 프레임워크를 기반으로 AI 모델을 구축하여 데이터 유출, 법적 불확실성, 모델 편향과 같은 위험을 완화할 수 있도록 지원합니다.

기술 발전에 발맞춘 현명한 교육 프로그램을 구현하세요. AI는 자동화의 이점이자 증강의 기회이며, 디지털로 전환된 산업에서 은행 직원이 자신의 역할과 기여 방식을 새롭게 정의할 수 있도록 지원한다고 보고 있습니다.이 접근 방식은 비즈니스 영역과 기술 부서 모두에 동일하게 적용됩니다. 은행은 적합한 역량을 갖춘 인재를 확보하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 반복적인 업무에 묶여 빠른 혁신을 따라가지 못하는 직원의 재교육을 미룰 여유도 없습니다.

AI로 앞서나가지 않으면 뒤처집니다. 은행은 AI 시대에 경쟁업체와 차별화하기 위해 비즈니스 전략을 명확하게 표현해야 하며, 기술 혁신만으로는 충분하지 않습니다. AI를 통한 혁신에서 AI를 기반으로 한 혁신으로 이동하려면 AI 플랫폼이 모든 비즈니스 및 운영 전략의 중심이 되는 "AI 우선" 접근 방식이 필요합니다. 

AI를 도입하고 배포하는 은행에는 몇 가지 주요 이점이 있습니다.

향상된 API: 은행 업무에서 다양한 애플리케이션에서 자금을 추적할 수 있도록 하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 의존하고 있습니다. 은행은 고객들이 여러 은행 계좌를 모니터링할 수 있도록 타사 예산 앱에 API 권한을 부여해야 합니다. AI는 보안 조치를 강화하고 반복적인 작업을 자동화하여 API 사용을 향상하고 API를 더욱 강력하게 만듭니다.

보다 지능적인 고객 도구: 딥 러닝을 기반으로 한 생성형 AI와 에이전틱 AI의 발전으로 투자 및 은행 업계는 고객 서비스를 더욱 효율화할 수 있는 보다 정교한 도구를 배포할 수 있게 되었습니다. AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 고객 지원을 강화하여 고객이 사소한 문제를 직접 해결하도록 도울 수 있습니다. 또한 AI는 고객이 재정을 더 효율적으로 관리하고 더 많은 비용을 절약할 수 있는 예산 관리 앱에도 이용됩니다.

더 스마트한 신용 평가: 신용도를 판단하는 것은 중요한 뱅킹 서비스 활동입니다. 은행은 신용카드 신청 승인 여부, 신용 증액 승인 여부 등 신용과 관련된 중요한 결정을 내리기 위해 상당한 양의 고객 데이터를 처리해야 합니다. AI 알고리즘과 머신 러닝 기술은 금융 기관이 신용카드, 신용 증액 및 기타 고객 요청을 빠르게 승인하거나 거부하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사이버 보안 및 사기 탐지 강화: 사이버 공격자들이 더욱 정교한 방법으로 금융 기관을 속이기 위해 AI를 사용하는 사례가 늘고 있습니다. 이들은 AI로 생성된 오디오³를 사용해 고객을 가장함으로써 고객 서비스 담당자를 혼란스럽게 만들 수 있습니다. AI를 사용하여 정식 이메일처럼 보이는 피싱 이메일을 만들기도 합니다. 따라서 금융 기관은 AI 알고리즘을 사용하여 사이버 보안 위협으로부터 직원을 실시간으로 보호하는 동시에 고객이 이러한 속임수를 피할 수 있도록 툴을 만들 수 있습니다. 금융 기관과 정부 기관은 AI 시스템을 사용하여 자금 세탁이나 사칭과 같은 그 밖의 금융 범죄를 차단할 수도 있습니다.

임베디드 뱅킹: 이는 Starbucks가 자체 결제 앱을 도입한 것과 같이 비전통적인 경험에 금융 기능을 통합하는 것을 의미합니다.⁴ 임베디드 뱅킹은 서비스 형태로 계속 성장할 것으로 예상됩니다. AI는 잠재 시장 기회에 대한 데이터를 수집하고 분석하며, 신용도를 예측하고, 고객에게 더 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 지원함으로써 이러한 성장에 중요한 역할을 합니다.

신규 시장 및 기회: AI 기반 예측 분석 및 예측 툴은 새로운 성장 영역을 식별하고, 심사 프로세스를 개선하며, 이탈 위험이 높은 고객을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어 은행은 고객의 행동 패턴을 다른 데이터와 비교 분석하여 계좌 해지 가능성이 높은 고객을 식별할 수 있습니다.

은행 산업에 AI를 도입하는 데는 위험과 복잡성이 수반됩니다. 2025년 IBM IBV 연구에 따르면 55%의 비즈니스 및 금융 시장 CEO가 자동화를 통해 얻을 수 있는 생산성 향상이 매우 커서 경쟁력을 유지하려면 상당한 위험을 감수해야 한다고 답했습니다.⁵  관련 위험은 다음과 같습니다.

사이버 보안: 생성형 AI 기술은 사기 방지 및 규정 준수 관리에 사용할 수 있지만 위험도 수반합니다. AI 모델은 악의적인 행위자에게 특히 가치 있는 표적이기 때문에 개방형 AI 도구 및 기술을 뱅킹 IT 시스템에 내장하면 몇 가지 보안 문제가 발생합니다. 그래서 은행은 혁신과 위험 관리가 효과적으로 조화된 종합적인 AI 거버넌스 접근 방식이 필요합니다.

운영과 관련된 법적 불확실성: 생성형 AI 모델이 효과적이려면 기존 데이터 세트에 대한 학습이 필요합니다. 여전히 논란의 여지가 있는 문제점이 있습니다. 뉴스 기사나 설명 동영상과 같이 공개적으로 사용 가능한 데이터를 분석하여 저작권 침해가 되는지에 대해서는 합의가 이루어지지 않았습니다.⁶ BFM CEO의 77%는 일관되지 않은 표준과 규정으로 인해 비즈니스 성장의 저해가 되고 있다고 말합니다.²이 문제를 방지하는 한 가지 방법은 고객 서비스 상호 작용, 자체 독점 조사와 같이 은행이 소유한 데이터를 학습한 AI 모델을 사용하는 것입니다.

결과 정확도 제어의 어려움: 현재 AI 모델은 자신의 아웃풋을 추론하거나 "이해"하지 않습니다. 대신 AI 모델은 주어진 데이터에서 패턴을 감지하고 결과를 생성합니다. 따라서 모델은 데이터가 잘못되었거나 부정확한지 여부를 인간에게 알려줄 수 없습니다. 이러한 상황에서는 특히 금융과 같이 규제가 엄격한 산업에서 모델이 어떤 방식으로 결론에 도달했는지를 이해하는 것이 중요하기 때문에 설명 가능성이 핵심 요소가 됩니다.

모델 편향으로 인한 편견: 은행들은 자신의 행동에 대한 투명성과 책임을 입증하기 위한 방법으로 환경, 사회 및 지배구조(ESG) 이니셔티브에 대한 투자를 늘리고 있습니다. AI 모델은 인간이 만든 데이터로 학습하기 때문에 인간에게 영향을 미치는 편견을 일부 물려받을 수 있습니다. 은행은 상품을 마케팅하고 신용도와 같은 요소를 결정하는 방식에서 역사적으로 특정 인구 통계에 부정적으로 작용해 왔던 편견을 없애야 합니다.

오늘날 금융 기관이 직면하는 디지털 혁신에 대한 압박은 점점 더 커지고 있습니다. 고객들은 셀프 서비스 기능을 갖춘 자동화된 경험을 원하면서도 개인화되고 인간적인 느낌의 상호 작용을 원합니다.

은행은 경쟁에서 앞서 나가기 위해 AI 투자에 우선순위를 두고 있으며, 고객에게 돈과 투자를 관리할 수 있는 점점 더 정교한 도구를 제공하고 있습니다. 고객들은 금융 기회에 대한 가시성을 확보하는 데 도움이 되는 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공할 수 있는 은행을 계속해서 우선시하고 있습니다.

은행권에서 AI의 미래에는 기관이 AI 사용을 광고하고 경쟁사보다 빠르게 발전된 기술을 배포할 수 있는 방법이 포함될 것입니다. AI는 은행이 새로운 운영 모델로 전환하고, 업무 흐름을 간소화하며, 디지털화 및 스마트 자동화를 수용하고 상업 및 소매 금융의 새로운 시대에 지속적인 수익성을 달성할 수 있도록 지원합니다.

다양하고 대표성 있는 데이터 세트를 활용하고, 보호 대상 집단 간 차별적 영향을 탐지하기 위해 지속적으로 알고리즘 편향 테스트를 수행하세요. 공식적인 모델 위험 관리(MRM) 프레임워크 내에 통제 장치를 포함하여 모델을 검증, 모니터링 및 문서화하세요. 차별적 신용 결정을 금지하고 설명 가능성을 요구하는 공정 대출법 및 평등 신용 기회법(ECOA)을 준수하도록 하세요.

기존 코어 뱅킹 시스템을 완전히 대체하기보다는 그 위에 AI 서비스를 계층적으로 추가하는 API 우선 접근 방식을 취하세요. 미들웨어와 마이크로서비스 를 활용해 새로운 AI 기능을 기존 레거시 아키텍처와 분리하고, 데이터 파이프라인을 실시간 접근이 가능하도록 현대화하며, 운영 및 규제 위험을 관리하기 위해 단계적으로 배포하세요.

초개인화를 지원하기 위해 AI는 거래 이력, 행동 신호, 생애 이벤트 데이터를 기반으로 학습된 머신러닝 모델을 활용해 개인 맞춤형 제안, 가격 및 금융 조언을 제공합니다. AI 에이전트는 이러한 인사이트를 기반으로 고객과 선제적으로 상호작용하거나 추천을 조정함으로써 실시간으로 대응할 수 있습니다. 예측 분석은 재융자 기회와 같은 고객의 요구를 사전에 예측하며, 동시에 강력한 데이터 프라이버시를 보장합니다.

매출 성장, 비용 절감, 사기 감소, 신용 손실 개선 또는 고객 유지율과 같은 비즈니스 가치와 연계된 명확한 사용 사례 KPI를 정의하고, 기존 성과와 AI 도입 후 성과를 비교하세요. ROI는 자본 효율성 향상과 더 나은 의사결정으로 인한 운영 손실 감소를 포함한 위험 조정 수익도 반영해야 합니다.

조직은 AI를 전략적 역량이자 관리 대상 위험으로 동시에 다루고, 책임, 감독, 윤리 기준을 정의하는 명확한 AI 거버넌스 구조를 통해 고객 신뢰를 유지할 수 있습니다. 기업 리스크 관리 프로세스에 모델 위험 관리, 사이버 보안 통제 및 데이터 거버넌스를 통합하고, 투명한 보고와 성과 모니터링을 병행함으로써 AI 시스템의 보안성과 고객 기대에의 부합을 보장할 수 있습니다.