[톡톡!금융]은행 인사팀장이 된 AI..그는 숫자를 본다

신한은행, 'AI 최적해 알고리즘' 첫 도입 영업점 인사배치
업무숙련도 직원들 고르게 분포, 영업점 상향 평준화 목표
인사업무 효율성 기대, 업무숙련도 AI 평가 중압감 우려도

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[이데일리 이진철 기자] 인사는 예술(art)의 영역이다. 각자의 이해관계가 촘촘히 얽혀 있고, 그만큼 예민한 문제다. 잡음이 없다는 건 불가능한 일이다. 신한은행은 이 어려운 일은 인공지능(AI)에 맡기는 실험을 했다.

신한은행 지점장 A씨는 올해 상반기 영업점 직원 정기인사 발령 결과에 대체로 만족한다고 말했다. “창구 업무수행 능력이 고르게 직원들을 배치받았다”는 게 A씨의 평가다. 지점 창구에서 직원의 스타일에 따라 업무처리 속도나 신규 영업 능력이 각기 다른데 자체 개발한 ‘인공지능(AI) 최적해 알고리즘’이 총 2414명에 대한 정기인사를 무난하게 처리했다는 거다.

신한은행 관계자는 “인사 데이터 뿐만 아니라 창구별 업무수행로그를 분석해 업무숙련도를 정량화했다”면서 “업무 처리속도가 각기 다른 직원들을 고르게 분포시켜 지점 서비스의 상향 평준화를 목표로 했다”고 설명했다.

신한은행은 올해 1월 영업점 정기인사에서 처음으로 AI 알고리즘을 적용했다. 은행권에서는 지난해 KB국민은행에 이어 두번째다. 신한은행은 단순히 직원 배치 뿐 아니라 정량화된 평가 데이터 기반의 AI승진 추천 모델을 처음으로 구축했다.

신한은행 인사부는 AI 시스템 도입을 위해 직원들의 다면평가, 자격증, 자기개발, 부서장 추천 등 승진 추천 모델을 구현해 AI 유닛 및 데이터 유닛과 유기적인 협업에 나섰다. 인사부는 직원평가, 거주지, 근속기간, 직무경력, 지점인력 구성 등 정량화된 인사데이터를 활용했다. 데이터 유닛은 직원별 업무처리속도, 처리고객, 신규실적 등 다양한 데이터 기반의 업무숙련도를 분석했다. AI 유닛은 AI를 활용한 최적해 기법을 통해 영업점 직원 이동배치 시뮬레이션, 직원 승진 지표를 기반으로 학습 승진 추천 모델을 적용했다.

신한은행은 “향후 지점과 커뮤니티 단위의 인력수요 예측과 이동배치 모델을 정교화할 것”이라며 “정량적 지표로 분석한 데이터 한계를 넘어 빅데이터 기술을 융합한 다양한 분석 결과를 도출할 계획”이라고 말했다.

매년 정기인사에서 수천명의 직원을 학연·지연 논란 없이 적재적소에 배치하는 건 은행들의 고민거리였다. 직원들의 불만을 최소화하고 인사 공정성과 투명성을 확보하는 게 AI 인사 시스템 도입 취지다.

지난해 하반기 국민은행은 은행권 최초로 AI 알고리즘 기반 인사 시스템을 활용해 1086명의 영업점 직원 인사이동을 단행했다. 직원의 업무경력과 근무시간, 출퇴근 거리, 자격증 등을 고려해 최적의 근무지를 선정하고 인사 기준을 자동으로 검증했다.

인사 업무의 효율성이 높아지고 공정한 인사 시스템에 대한 신뢰도 올라갈 것으로 기대되면서 AI 인사 시스템을 도입하려는 은행들도 늘고 있다. 우리은행은 AI 인사 시스템을 개발해 소규모 인사 이동에 먼저 적용하고 있으며 향후 정기 인사에 사용할 예정이다. 하나은행은 하나금융융합기술원과 AI 알고리즘을 개발해 정기 인사에 적용할 계획이다.

하지만 ‘인사가 만사’라는 말처럼 인재를 적재적소에 배치하는 것을 온전히 정량적 평가에 의존한 기계에 맡기는 것이 바람직한 것인지에 우려의 시선도 없지 않다. 창구에서 은행원들이 맡았던 자산관리 상담 등은 챗봇, 로보어드바이저 등 고도화된 AI가 점차 역할을 대체하고 있다. 창구업무에 임하는 은행원들 입장에서는 이제 업무처리 속도와 영업실적 등 동료들과의 업무숙련도 비교 평가를 ‘정교하고 냉혹한 AI’가 맡는다는 점에서 경쟁 스트레스는 더욱 치열해질 것으로 보인다.

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이진철 (cheol@edaily.co.kr)