글로벌 기업들이 인공지능(AI) 도입 경쟁을 벌이는 가운데, 금융권에서도 AI 활용이 점차 확대되고 있다. 초기에는 직원들의 업무 효율성을 높이는 데 집중했지만, 이제는 고객 서비스 개선 사례도 늘어나고 있다.
Evident AI 연구소가 최근 발표한 보고서에 따르면, 지난 12개월 동안 주요 50개 은행 중 47개 기관이 총 173개의 새로운 AI 활용 사례를 공개했다. 특히 2025년 상반기에는 생성형 AI 도입이 확산되면서 전년 하반기 대비 2배 이상 많은 활용 사례가 공개됐다. 이는 은행들이 AI를 더 이상 실험용이 아닌 실제 비즈니스에 필수적인 도구로 인식하기 시작했음을 보여준다.
현재 공개된 생성형 AI 활용 사례의 85%는 여전히 내부 직원을 대상으로 하고 있다. 하지만 고객 대상 서비스 공개가 조금씩 늘어나면서 금융권 AI 활용 영역이 점진적으로 확장되고 있다.
30%만 성과 공개하지만… 수익 증대 효과 보고는 16%로 증가
은행들은 AI 도입 사례는 적극 홍보하지만, 구체적인 성과는 공개하기를 꺼리고 있는 상황이다. 173개 공개된 활용 사례 중 실제 성과 지표를 발표한 경우는 30%에 불과하다. 이는 AI 투자 효과를 정확히 측정하기 어렵고, AI 도입이 아직 과도적인 단계인 점을 고려해 경쟁사에 전략 정보를 노출하는 것을 우려하기 때문이다.
하지만 공개된 성과의 내용은 달라지고 있다. 초기에는 업무 효율성 향상이 대부분이었지만, 2025년 상반기에는 수익 증대 효과를 보고한 사례가 16%까지 증가했다. 매출 전환율 향상, 신규 고객 확보, 상품 교차 판매 성공 등 실제 돈이 되는 성과들이 공개되기 시작한 것이다. 이는 AI가 단순한 비용 절감 도구를 넘어 새로운 수익 창출 도구로도 활용되고 있음을 보여준다.
10개 은행 평균 직원 67%가 AI 어시스턴트 사용
주요 은행 50곳 중 약 40개 기관이 직원들에게 AI 기반 어시스턴트를 배포했다고 공개했다. 이 중 배포 규모를 구체적으로 공개한 10개 은행을 분석해보면, 총 직원 120만 명 중 80만 명 이상이 AI 어시스턴트를 사용할 수 있어 평균 67%의 직원이 AI 도구에 접근 가능하다.
JP모건체이스는 전체 직원의 63%에게, 시티그룹은 61%에게 AI 도구를 배포했다고 발표했다. 뱅크오브아메리카와 UBS는 아예 전 직원이 AI 어시스턴트를 활용하고 있다고 밝혔다. 이들 AI 어시스턴트는 문서 작성, 데이터 분석, 고객 응대 준비, 보고서 생성 등 다양한 업무를 지원한다.
흥미로운 점은 직원들이 AI 도구에 익숙해질수록 고객 대면 서비스에서도 더 창의적이고 효과적인 AI 활용이 가능해진다는 것이다. 실제로 성과를 공개한 사례의 68%가 고객 접점이 많은 프론트 오피스와 IT·보안 분야에서 나오고 있다.
리테일 뱅킹이 고객 AI 서비스 시작점… 챗봇 업그레이드가 주류
고객을 대상으로 한 생성형 AI 서비스 발표 사례의 절반 이상이 리테일 뱅킹(개인 금융)에서 나오고 있다. 일반인들이 가장 자주 이용하는 분야이면서 서비스가 상대적으로 표준화되어 있어 AI 적용 사례를 공개하기에 적합하기 때문이다.
현재까지는 주로 기존 챗봇을 업그레이드하고 가상 아바타를 배포하는 수준이지만, 일부 사례에서는 개인화된 금융 상담이나 에이전틱 워크플로 실험도 시도되고 있다. 이는 AI가 단순한 정보 제공 도구에서 점차 더 복합적인 서비스 도구로 발전하고 있음을 보여준다.
자산관리, 투자은행, 상업은행 등 다른 사업 분야에서도 비슷한 사례를 발표하고 있어, 앞으로 금융 서비스 전반에 AI 적용 사례가 점차 늘어날 것으로 예상된다.
차세대 ‘에이전틱 AI’는 캐피털원·JP모건·BNY 3곳만 앞서가
가장 주목받는 기술은 ‘에이전틱 AI’다. 이는 단순히 명령을 따르는 것을 넘어 스스로 판단하고 행동할 수 있는 고도화된 AI 시스템이다. 하지만 아직은 초기 단계다.
추적 대상 50개 은행 중 단 9개 기관만이 에이전틱 AI 활용 사례를 공개했고, 이 중에서도 캐피털 원, JP모건체이스, BNY 3곳만이 제대로 된 지원 아키텍처를 상세히 문서화했다고 발표했다. 이들은 에이전틱 AI가 안전하고 효과적으로 작동할 수 있는 기술적 기반을 마련하고 있는 단계다.
에이전틱 AI 기술이 더 발전하면 향후 고객 서비스의 자동화와 개인화 수준이 높아질 가능성이 있다. 하지만 자율적 의사결정에 따른 책임 문제, 보안 우려 등 해결해야 할 과제가 많아 상용화까지는 시간이 필요할 전망이다.
금융권 AI 도입이 새로운 단계에 접어들면서 앞으로 몇 가지 과제 해결이 필요하다. 먼저 AI 성과 측정 방법을 표준화하고 공개를 늘려야 한다. 또한 에이전틱 AI의 자율적 판단에 대한 책임 문제와 규제 방안도 마련해야 한다. 무엇보다 고객들이 AI 서비스를 신뢰할 수 있도록 투명성을 높이는 것이 중요하다. AI 기술 발전과 함께 직원들의 역할 변화에 대한 준비도 필요하다. 결국 성공적인 금융권 AI 혁신은 기술 도입 자체가 아니라 사람과 AI가 함께 만들어내는 새로운 가치에 달려 있다.
FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)
Q1: 생성형 AI와 에이전틱 AI는 무엇이 다른가요?
A1: 생성형 AI는 텍스트나 이미지 등을 만들어내는 기술이고, 에이전틱 AI는 스스로 판단해서 행동까지 할 수 있는 더 발전된 기술입니다. 생성형 AI가 ‘답변 작성’이라면, 에이전틱 AI는 ‘업무 처리’까지 가능할 것으로 기대됩니다.
Q2: 은행들이 AI 성과를 잘 공개하지 않는 이유는?
A2: AI 효과만 따로 측정하기 어렵고, 경쟁사에 전략을 노출하기 싫어하며, 아직 장기적 성과가 나타나지 않은 경우가 많기 때문입니다. 또한 과도한 기대를 피하려는 신중한 접근도 영향을 미칩니다.
Q3: 앞으로 은행 AI 서비스는 어떻게 발전할까요?
A3: 현재는 직원 업무 지원이 중심이지만, 점차 고객 직접 서비스로 확대될 가능성이 높습니다. 하지만 복잡한 금융 업무의 완전 자동화까지는 기술적, 규제적 과제가 많아 단계적 발전이 예상됩니다.
기사에 인용된 리포트 원문은 Evident AI 홈페이지에서 확인할 수 있다.
리포트명: The next chapter in AI × Banking: Scaling GenAI, Anticipating Agents
이미지 출처: Evident AI
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
