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먼저 보고서는 AI 에이전트의 진화가 가져올 새로운 질서로 ‘A2A(Agent-to-Agent) 경제’를 제시했다. A2A 경제는 인간의 개입 없이 AI 에이전트들이 서로 협력·거래하며 의사결정과 실행을 자율적으로 수행하는 구조를 의미한다. A2A 경제가 본격화되면 고객 접점의 주도권이 금융사가 아니라 AI 에이전트로 이동하고, 금융사는 데이터와 상품을 제공하는 인프라 역할로 무게 중심이 옮겨갈 것으로 전망된다. 이에 따라 금융사는 플랫폼 종속을 최소화하기 위한 상품·채널·데이터 전략 재설계가 필요하다고 분석했다.
보고서는 향후 AI 에이전트 기반 금융의 확대로 목적에 맞게 필요한 금융 기능을 불러와 조합하는 방식이 확산될 것으로 내다보며, 이에 따라 금융사의 선제적 대응이 필요하다고 제언했다. 예를 들어 고객이 AI 에이전트에게 금융상품 추천을 요청하면 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해 각 금융사의 상품 정보를 호출해 비교·분석한 뒤 후보군을 제시하는 식이다. 보고서는 “금융사가 서비스를 기능 단위로 세분화해 API 기반으로 제공하는 체계를 갖추지 못한다면 AI 에이전트의 상품 선택 과정에서 뒤로 밀려날 수 있다”고 지적했다.
더불어 보고서는 AI 에이전트 시대에는 데이터 거버넌스의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망했다. 금융사가 데이터와 상품을 제공하는 핵심 인프라 역할을 하게 되면서, 데이터와 리스크를 아우르는 통합 관리 체계 구축이 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것이라고 강조했다. 인재 전략 측면에서는 단순·반복 직무의 AI 대체가 가속화되는 반면, AI 산출 결과를 비판적으로 해석하고 윤리적·전략적 결정을 내릴 수 있는 인력의 중요성이 부각될 것으로 내다봤다.
마지막으로 보고서는 AI 에이전트가 금융 거래의 핵심 채널로 자리 잡게 될 경우 규제 방식도 사후 점검에서 AI의 행위의 실시간 추적으로 변화할 것으로 예측했다. 금융사의 규제 준수 역시 기존 업권·기관 중심에서 AI의 판단과 행위 자체를 관리·검증하는 방향으로 전환될 것이라고 전망했다.
김경구 삼일PwC 금융산업 리더(파트너)는 “AI 에이전트의 부상은 단순한 기술 변화가 아니라 금융산업의 구조 전반을 재정의하는 흐름”이라며 “데이터 전략, API 설계, 인재 구조, 규제 대응까지 모든 영역에서 재설계가 필요하다”고 강조했다. 보고서의 상세한 내용은 삼일PwC 홈페이지에서 확인할 수 있다.
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