| 서울=한스경제 이성노 기자 | 금융권이 이전 생성형 AI에서 에이전틱(Agentic) AI 시대로의 전환을 본격화하고 있다.
생성형 AI가 사용자의 명령에 반응해 텍스트나 이미지 등의 콘텐츠를 만들어내는 도구였다면, 에이전틱 AI는 AI가 스스로 목표를 세우고 필요한 계획을 짜며 외부 도구를 호출해 실행까지 완수하는 시스템이다. 쉽게 말해 생성형 AI가 수동적이라면, 에이전틱 AI는 능동적으로 업무를 해결하는 방식이다.
금융권은 에이전틱 AI를 통해 △비용절감(단순 업무 자동화를 통한 인력 효율성 향상) △생상성 향상(복잡한 업무 단시간 처리) △고객 경험 고도화(24시간 맞춤형 서비스 제공) △수익성 강화(고객별 최적 상품 추천) 등의 효과를 기대하고 있다.
글로벌 컨설팅사인 딜로이트(Deloitte)에 따르면, 아마존·구글·마이크로소프트·엔비디아와 같은 글로벌 기업들은 자사 서비스에 에이전틱 AI 기능을 탑재해 기능형 자동화의 패러다임을 바꾸고 있으며, 이러한 플랫폼 혁신은 금융권에서도 빠르게 확산되고 있다.
글로벌 은행들과 금융기관들은 고객 서비스를 비롯해 리스크·사기 관리 등 각종 영역에서 AI 에이전트를 도입하거나 검토하고 있다. 또한 금융 서비스 기업의 과반 이상이 조직 내 여러 기능에서 AI 에이전트를 활용하고 있다.
국내 금융권은 이미 로보틱 처리 자동화(RPA, Robotic Process Automation)와 생성형 AI를 통해 자동화 경험과 데이터·프로세스 자산을 축적하며 에이전트 기반 운영으로 도약할 수 있는 기반을 마련했다.
이에 금융권은 단순 자동화를 넘어 복잡한 업무 흐름을 자율적으로 실행·조율하는 에이전틱 AI로 전환에 적극적으로 움직이고 있다.
주요 시중은행들은 고객 상담 챗봇을 단순 응답 도구에서 벗어나, 조회·이체·상품 추천 등 다양한 기능별 모듈을 조율하는 구조로 고도화하고 있다. 단순히 흩어진 금융 정보를 모으는 수준을 넘어 분산된 데이터를 통합·분석해 개인별 맞춤형 제안을 제공하는 방향으로 서비스 고도화가 진행되고 있다.
실제로 KB금융은 지난해 말, 임직원의 일하는 방식과 금융서비스의 혁신을 주도하고자 전 금융권 최초로 ‘에이전틱 AI’ 기반의 '그룹 공동 생성형 AI 플랫폼(KB GenAI 포털)'을 오픈했다. 'KB GenAI 포털'은 KB금융지주와 KB국민은행을 비롯한 8개 계열사가 협업해 영업 현장과 고객의 다양한 요구에 대응할 수 있는 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 구축된 플랫폼이다.
인터넷전문은행인 토스뱅크도 금융상품의 복잡한 절차와 정책까지 안내하는 ‘차세대 금융 상담’ 서비스를 도입할 예정이다. AI가 단순한 답변 수준을 넘어 금융 상품에 대해 깊이 이해하고 이를 바탕으로 고객에게 제안하는 서비스로 자유로운 질의응답 및 상품별 특화 AI 에이전트, 상담 어시스턴트 등이 가능하다.
NH농협은행은 '에이전틱 AI 뱅크'로의 전환을 공식 선포했다. 이를 통해 △AI플랫폼 'NHAIS'를 통해 모든 직원이 AI 에이전트를 직접 만들고 활용하는 체계 구축 △다양한 AI 에이전트 서비스를 확대해 모든 금융업무가 AI로 구현되는 AI 풀뱅킹(Full-Banking) 구현 △AI기업 인수와 외부 생태계와의 협력을 통한 미래 AI금융 생태계 조성과 안정적이고 지속가능한 AI 운영기반 확보를 위한 AI 데이터센터 인프라 투자를 통해 실행 역량을 강화해 나갈 계획이다.
▲ 성공적 에이전트 AI 도입 위해 거버넌스·통제·책임 구조 재설계해야
금융권이 본격적으로 에이전틱 AI로의 전환에 나서고 있는 가운데 규제 환경·모델 리스크·접근 권한 통제·개인정보 보호 이슈·윤리적 고려사항·시스템 편향 등 해결해야 할 과제도 적지 않다.
딜로이트는 보고서를 통해 '은행을 위한 에이전틱 AI 도입 전략'으로 △컴플라이언스를 설계 단계에 내재화 △에이전틱 운영을 위한 확장형 인프라 구축 △데이터 거버넌스를 에이전틱 수준으로 강화 △에이전트 레지스트리로 운영 책임성 확보 등을 꼽았다.
먼저 컴플라이언스(준법감시 및 내부통제 체계)는 에이전틱 AI의 주변 요소가 아니라, 핵심 설계 요소로 내재화돼야 한다. 에이전트의 의사결정 로직, 워크플로(workflow), 감독 구조에 규제 요건이 처음부터 반영돼야 하며 설계 단계부터 선제적으로 통합해야 한다는 것이다.
딜로이트는 "자동화된 리스크 평가, 상시 모니터링 체계는 에이전트가 규제 프레임워크 안에서 안전하게 작동하도록 하는 게 필수 인프라이다"며, "이러한 구조는 컴플라이언스 조직과 AI 개발 조직이 초기부터 함께 설계할 때만 가능하며, 그 결과 은행은 책임 있는 에이전틱 AI 운영 체계를 갖출 수 있다"고 설명했다.
두 번째로 성공적인 에이전틱 AI 도입을 위해 은행은 데이터 표준화, 품질 관리, 메타데이터(Metadata) 관리 체계를 통해 데이터 거버넌스를 근본적으로 강화해야 한다. 이는 에이전트의 활동을 투명하게 파악하고, 리스크
통제력을 강화하며, 운영 과정 전반에 대한 책임성을 높이는 데 핵심적인 도구가 될 것이라는 게 딜로이트의 설명이다.
운영 책임성도 확보해야 한다. 에이전틱 AI로의 전환은 기술적 변화와 함께 전통적 AI나 거대언어모델(LLM· large language model) 도입보다 훨씬 큰 폭의 문화적 전환을 요구한다.
딜로이트는 보고서를 통해 인간이 과업 실행의 중심이었던 기존 모델에서 벗어나 AI 에이전트가 주요 실행 역할을 담당하고 인간은 감독·가이드·개입 역할을 수행하는 새로운 패러다임에 적응해야 한다고 제언했다.
그러면서 "책임성을 강화하기 위해서는 인간의 개입이 반드시 필요하다"며 "에이전틱 AI는 자율성을 크게 높일 수 있지만, 은행은 주요 의사결정 지점에 인간을 배치해 책임 소재를 명확히하고, 리스크를 통제해 조직의 회복탄력성을 확보해야 한다"고 설명했다.
장형수·조태진 한국 딜로이트 리더는 "에이전틱 AI의 도입은 새로운 기술을 추가하는 문제가 아니라, 거버넌스·통제·책임 구조를 포함한 운영 체계 전반을 다시 설계해야 한다"며 "에이전트가 실행과 판단에 관여할수록, 은행은 그 권한과 행동을 어떻게 관리하고 감독할 것인지에 대해 더 정교한 체계를 갖춰야 한다"고 강조했다.
금융권 한 관계자는 "AI 에이전트는 단순한 혁신을 넘어, 금융사의 역할과 경쟁 구조를 근본적으로 뒤흔드는 전환의 힘으로 작용하고 있다"며, "능동적으로 대응하는 금융사는 새로운 질서 속에서 장기적 생존과 가치 창출을 동시에 실현할 수 있을 것이다"고 말했다.
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