대출 심사·자산관리도 AI가?… 국내 주요 은행들 AX 본궤도

핵심 업무에 AI 에이전트 확대
책임소재 등 통제 구조는 과제

국내 주요 시중은행들이 업무 혁신을 위해 인공지능(AI) 에이전트를 경쟁적으로 도입하고 있다. AI 에이전트가 단순 민원 상담 수준을 넘어 여신심사, 자산관리, 내부통제 등 고도의 판단이 요구되는 영역까지 파고들면서 은행권의 AI 전환(AX)도 본궤도에 오르고 있다.

삼성SDS는 7일 우리은행의 ‘AX를 위한 AI 에이전트 구축’ 사업 우선협상대상자로 선정됐다고 밝혔다. 우리은행은 175개 이상의 AI 에이전트를 기업여신·자산관리·내부통제·고객상담·업무자동화 등 5대 영역 29개 핵심 업무에 적용해 업무 처리 속도를 30% 끌어올린다는 방침이다.

삼성SDS는 자체 플랫폼 ‘패브릭스’를 기반으로 우리은행의 AI 에이전트 플랫폼과 서비스를 새로 구축할 예정이다. 올해 12월 약 90개의 AI 에이전트를 우선 도입하고 내년 8월까지 순차적으로 확대할 예정이다.

다른 은행들도 발 빠르게 움직이고 있다. 신한은행은 LG CNS와 함께 챗GPT 기반의 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘생성형 AI 금융지식 Q&A 서비스’를 구축했다. 가령 이용자가 ‘○○저축상품 가입 시 가입자별 필요한 서류를 알려줘’라고 질문하면 AI 에이전트가 제출해야 할 서류 목록을 즉시 안내하는 방식이다.

KB국민은행은 올해 하반기를 목표로 고객용 챗봇 상담 에이전트를 구축 중이다. KB금융그룹의 계열사 공동 생성형 AI 플랫폼인 ‘KB GenAI 포털’과 연계해 관련 서비스를 운영할 계획이다. AI 에이전트는 자산관리, 투자 포트폴리오 추천, 고객 상담, 리스크 탐지 등 업무에 활용된다.

아직 넘어야 할 벽은 많다. 우선 AI 에이전트가 여신 심사나 내부통제처럼 민감한 업무에 활용될 경우 책임 소재와 데이터 보안, 규제 적용 범위를 둘러싼 불확실성이 커질 수 있다. 특히 AI 에이전트의 자율성이 높아질수록 최종 승인 권한을 누구에게 둘지, 사람의 개입 범위를 어디까지 설정할지 등 통제 구조를 어떻게 설계하느냐가 AI 에이전트 도입의 성패를 가를 핵심 변수로 꼽힌다.

AI 업계에서는 업무 현장에 AI 에이전트를 안정적으로 도입하기 위해서는 보안과 규제 대응 체계 강화가 필요하다는 지적이 나온다. 업계 관계자는 “은행은 신뢰가 최우선인 산업인 만큼 AI 에이전트의 기술적 완성도만으로 실제 업무에 안착하기 어렵다”며 “보안과 규제 대응, 책임 구조까지 촘촘히 갖춘 AI 에이전트만이 은행 관련 업무에서 경쟁력을 입증할 수 있을 것”이라고 말했다.

차민주 기자 lali@kmib.co.kr

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