해외 은행권, 생성형 AI 활용 범위 확대하며 업무 효율성 제고

최근 글로벌 대형 은행들을 중심으로 생성형 AI(Generative AI) 도입이 가속화되고 있다.

국제금융센터가 최근 발행한 ‘은행산업분석-최근 해외 은행권의 생성형 AI 활용 동향 및 시사점’보고서에 따르면 JPMorgan(JP모건), Morgan Stanley(모건스탠리) 등 주요 금융기관들이 자체 AI 도구를 개발하며 은행 업무와 AI 기술 간 통합을 강화하고 있다. 이는 단순 업무 자동화를 넘어 은행의 핵심 비즈니스 영역으로 AI 활용 범위를 확대하는 추세다.

은행들의 AI 활용 분야는 고객 응대용 챗봇에서 대출 심사, 자산관리, 컴플라이언스 등으로 확대되고 있다. 영국의 NatWest(내트웨스트)는 지난 6월 생성형 AI 기반의 가상비서 ‘Cora+’를 출시했다. Cora+는 기존 챗봇보다 향상된 대화 능력으로 고객에게 맞춤형 답변을 제공한다.

대출 분야에서는 미국의 시티은행이 핀테크 기업 Numerated(누머레이티드)와 협력해 AI 기술로 기업대출 서류 준비 과정을 간소화했다. 또한 핀테크 기업 Zest AI는 생성형 AI 기반의 대출 승인 소프트웨어를 은행에 제공하고 있다. Zest AI를 활용한 은행들은 대출 승인이 25% 증가했으며, 특히 유색인종, 여성, 노인 등 금융 소외계층의 혜택이 컸다고 밝혔다.

자산관리 부문에서는 JPMorgan이 OpenAI(오픈AI)와 협력해 자체 애플리케이션 ‘AI@Morgan Stanley’를 개발했다. 이 도구는 매년 100만 건 이상 진행되는 컨퍼런스콜 내용을 요약하고, 이를 바탕으로 후속 이메일 초안을 작성하는 등의 업무를 수행한다.

생성형 AI 기술의 전사적 활용으로 은행의 지점 및 인력 구조에도 변화가 예상된다. 시티은행의 분석에 따르면, 은행 직무 중 54%가 AI로 인해 자동화될 가능성이 크며, 12%의 직무는 AI 활용으로 업무 수행능력이 향상될 전망이다.

그러나 전문가들은 AI가 노동력을 완전히 대체하기는 어려울 것으로 보고 있다. 특히 고객과의 직접적인 상호작용이 필요한 업무나 복잡한 의사결정이 요구되는 분야에서는 여전히 인간의 역할이 중요할 것으로 예측된다. 오히려 직원들에게는 AI 도구를 효과적으로 활용하고 통제할 수 있는 새로운 능력이 요구될 전망이다.

한편, AI 도입 과정에서 은행 간 전문인력 확보의 양극화 현상도 나타나고 있다. Evident(에비던트)社의 조사에 따르면, AI 인력 기준 상위 10개 은행이 은행산업 전체 AI 인력풀의 51%를 차지하고 있다. 특히 JPMorgan, Capital One(캐피털원), Wells Fargo(웰스파고), Citibank(시티뱅크) 등 미국 은행들이 유럽 은행들보다 우위에 있는 것으로 나타났다.

은행들의 AI 도입이 가속화되면서 새로운 리스크도 부각되고 있다. 특히 제3자 AI 공급업체에 대한 의존도가 높아지면서 제3자 리스크와 시스템 리스크가 우려된다. 소수의 AI 업체가 시장을 과점하고 있는 상황에서, 다수의 금융기관들이 이들에게 과도하게 의존할 경우 금융시스템 전체가 단일한 장애를 겪을 위험이 있다.

또한 AI 기술 자체가 가진 내재적 편견(Implicit bias)과 블랙박스(Blackbox) 문제도 해결해야 할 과제다. 예를 들어, 은행의 챗봇이 고객과의 대화에서 성별, 인종, 문화적 편견을 드러낼 경우 소비자와 규제당국의 반발을 살 수 있다.

이에 따라 AI 규제에 대한 관심도 높아지고 있다. EU는 2024년 3월 세계 최초로 AI법을 통과시켰으며, 미국도 AI 기술의 투명성 향상을 위한 행정명령을 발표하는 등 규제 움직임이 활발하다. 특히 미국 증권거래위원회(SEC)는 금융업계의 ‘AI 워싱(washing)’을 경고하며, 은행들의 AI 사용 과장이 SEC 규정 위반으로 이어질 수 있다고 지적했다.

금융기관들은 이러한 리스크와 규제 동향을 주시하며 AI 기술을 안전하고 효과적으로 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 앞으로 AI 기술이 은행 업무의 효율성과 고객 서비스 품질을 크게 향상시킬 것으로 기대되는 가운데, 기술 도입에 따른 부작용을 최소화하는 것이 과제로 남아있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

관련 콘텐츠 더보기