인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 가파른 성장 속에서 전 산업이 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 시대를 맞이하고 있습니다. AI는 이제 모든 비즈니스의 핵심 동력으로 자리매김하고 있으며, 금융권 역시 이 흐름에 발맞춰 빠르게 변화하고 있습니다.
특히 △고객 대응 △내부 업무 자동화 △맞춤형 금융 서비스 제공 등 다양한 영역에서 AI 도입이 본격화되며, 디지털 경쟁력 강화를 위한 금융사들의 움직임이 점점 활발해지는 추세입니다.
실제로 국내 주요 금융사들은 AI를 실질적인 혁신 도구로 활용하고 있습니다. 예를 들어, 신한은행은 거대언어모델(Large Language Model, LLM)을 기반으로 한 ‘AI 브랜치’를 선보이며, AI 창구와 AI 은행원을 통해 고객 응대 방식을 혁신하고 있습니다. 또한 KB금융그룹은 AI와 클라우드 기술을 결합한 미래형 고객센터(Future Contact Center, FCC)를 구축하여, 고객 맞춤형 상담 서비스를 제공하는 등 금융권의 AX를 선도하고 있습니다.
이처럼 금융권 전반에 AI가 빠르게 스며들고 있는 상황 속에서 비즈니스 혁신을 위해 금융권은 어떤 흐름에 주목해야 할까요?
2025년 금융 AI를 이해하는 데 꼭 알아야 할 핵심 키워드와 주요 사례를 들여다보겠습니다.
AX 시대, 금융 업계라면 주목해야 할 핵심 사례와 키워드
AI는 금융권의 전략적 의사결정부터 서비스 설계, 내부 운영에 이르기까지 다양한 분야에 깊이 관여하고 있습니다. 특히, 단순한 기술 적용을 넘어 AI가 금융권의 업무 방식을 전반적으로 변화시키고 있다는 점에서 주목할 필요가 있습니다.
이러한 변화는 금융권 전반에 걸쳐 AI 중심의 업무 혁신 흐름으로 나타나고 있으며, 현재 다양한 실험과 적용 사례를 통해 구체화되고 있습니다. AI를 활용한 금융 업무 혁신이 어떻게 구현되고 있는지, 6가지 핵심 혁신 사례를 키워드와 함께 살펴보겠습니다.
① AI 뱅커와 무인점포 : 24시간 고객 응대의 실현
AI 기술을 활용한 AI 은행원 및 무인점포는 고객 응대의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 기존에는 제한된 시간 동안만 운영되던 은행 창구가, AI 기술을 통해 24시간 무중단 상담이 가능한 형태로 진화하고 있습니다.
앞서 소개했던 신한은행의 ‘AI 브랜치’가 여기에 해당하며, AI 뱅커를 통한 무인점포로 고객의 질문에 실시간으로 응답하고 금융상품을 안내하고 있습니다. 이는 대면 상담이 어려운 시간대에도 원활한 금융 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 고객 편의성과 운영 효율성 모두를 높일 것으로 기대됩니다.
② AI 머신러닝 기반의 신용평가와 이상 거래 탐지
AI는 금융 보안 분야에서도 강력한 도구로 활용되고 있습니다. 카카오뱅크는 머신러닝을 기반으로 한 보이스피싱 모니터링 시스템과 부정사용방지시스템(Fraud Detection System, FDS)을 통해 이상 거래를 조기에 탐지하고, 금융사고 예방에 힘쓰고 있습니다.
카카오뱅크가 도입한 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 스스로 학습하고 예측 및 의사결정을 수행하기 때문에, 별도의 명령 없이 실시간 대응이 가능하다는 장점이 있습니다. 이는 미리 정의된 규칙에 따라 작동하는 규칙 기반(Rule-Base) 시스템과 차별화되는 부분으로, 상황에 따라 유연하게 판단하여 정교하고 신속한 대응이 가능합니다.
③ 설명 가능한 AI(XAI)로 투명성과 신뢰 확보
AI가 금융 의사결정에 관여하는 만큼, 그 결과에 대한 설명 가능성(Explainability)은 필수 요건이 되고 있습니다. 특히, 딥러닝과 생성형 AI 모델은 수많은 변수와 복잡한 연산 과정을 거치기 때문에, 그 판단의 내부 구조를 외부에서 명확히 해석하거나 추적하기 어렵다는 한계가 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 입니다. XAI는 AI가 어떤 데이터를 바탕으로 어떤 판단을 내렸는지, 그 과정과 근거를 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 이를 통해 사용자는 AI의 결정을 더 신뢰할 수 있고, 결과에 대한 투명성도 확보할 수 있습니다.
이와 관련해 NH농협은행은 AI 기반 금융상품 추천 시스템에 XAI를 적용하여, 고객이 ‘왜 이 상품이 추천되었는지’를 확인할 수 있도록 설명을 제공하고 있습니다. 이는 AI의 블랙박스(모델이 내부적으로 어떻게 작동하는지 관찰하거나 이해하기 어려운 문제) 문제를 보완하여, 금융소비자의 수용도를 높이는 중요한 역할을 하고 있습니다.
④ 생성형 AI 도입을 통한 내부 업무의 혁신
전 산업에 걸친 생성형 AI의 업무 혁신은 금융권에도 예외가 아닙니다. 금융권 또한 생성형 AI를 도입하여 단순 반복 업무를 자동화하고 있으며, 이를 통해 △고객 맞춤형 자산관리 △리스크 분석 △상품 전략 수립 등 고부가가치 업무에 보다 집중할 수 있도록 지원하고 있습니다.
그 사례로, KB국민은행은 ‘KB-GPT’와 ‘KB AI Translator’를 도입하여 △문서 요약 △번역 △커뮤니케이션 등 반복 업무의 효율을 대폭 개선하고 있습니다. 이는 생성형 AI를 전면적으로 적용하기에 앞서, 내부 업무부터 단계적으로 AI를 실험하고 확장하는 전략적 접근이라고 볼 수 있습니다.
⑤ AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공
AI는 금융권 내 보험 업계에서도 고객 중심의 서비스를 실현하는 데 기여하고 있습니다. AI 기반 고객 데이터 분석을 활용한 교보생명은 고객 건강 데이터를 분석해 이에 기반한 개인 맞춤형 보험 상품을 추천하는 서비스를 도입했습니다.
이 서비스는 AI를 통해 고객에게 필요한 상품만 설계할 수 있는 DIY 보험으로, 고객 데이터를 기반으로 사전심사를 통해 실제 가입 가능한 상품만 추천해 줍니다. 동시에 건강 관리 컨설팅도 제공하고 있어 만족도와 계약률을 모두 높이는 데 기여하고 있습니다.
⑥ AI 기반 분석 시스템 도입
금융권 내 AI 도입은 증권사에서도 분석 시스템 고도화를 통해 업무 효율을 높이며, 비즈니스 혁신을 뒷받침하고 있습니다. 일례로, 모건 스탠리는 GPT-4 기반의 AskResearchGPT를 통해 70,000건 이상의 리서치 자료를 빠르게 검색·요약하고, 비정형 데이터 분석 역량을 강화하고 있습니다. 이를 통해 리서치 생산성과 고객 응대 품질을 동시에 향상시키며, 투자 인사이트 제공 경쟁력을 높이고 있습니다.
확장기를 맞이한 금융 AI : 규제를 넘어 혁신으로
앞서 살펴본 다양한 사례들은 금융권이 이미 AI를 적극적으로 도입하고 있음을 보여줍니다. 특히 개인정보 보호와 규제 준수가 중요한 산업 특성상 AI 도입이 쉽지 않음에도 불구하고, △고객 서비스 △리스크 관리 △자산 운용 등 다양한 분야에 AI를 적용하여 성과를 내고 있습니다. 이는 금융권이 AI 기술의 효과를 분명히 인지하고 있으며, 앞으로도 적용 범위를 더욱 넓혀갈 것이라는 신호로 해석할 수 있습니다.
2025년에 들어 금융위원회 역시 금융 산업 내 AI 확산을 공식적으로 지원하고 나섰습니다. 2024년 12월에 발표된 정책에 따르면, 금융권의 AI 활용을 ‘이원화(Two-track)’ 체계로 관리하고, 금융 특화 데이터 구축을 지원하며, 금융 AI 가이드라인을 개정하는 세 가지 주요 방향을 추진하고 있습니다. 이는 기존에 존재했던 데이터 부족, 윤리적 문제, 신뢰성 검증 등 금융 AI 도입의 현실적 한계들을 정면으로 돌파하려는 움직임이라 볼 수 있습니다.
특히 '이원화 체계'란 단순히 기술 개발을 장려하는 것을 넘어, 민감한 분야(예: 신용평가, 보험 인수 심사)와 비민감한 분야(예: 고객 상담, 마케팅)를 구분하여 각각에 맞는 기준을 마련하는 접근법을 의미합니다. 이를 통해 금융사들이 규제 부담을 줄이면서도 AI를 보다 적극적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.
금융권은 이제 단순한 AI 실험 단계를 넘어, 본격적인 내재화 단계에 접어들고 있습니다. 앞으로는 금융기관 간 AI 기술의 격차가 기업 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 될 것입니다.
다음 시간에는 금융위원회가 제시한 구체적인 AI 확장 지원 정책들을 살펴보고, 이에 따라 금융 산업 지형이 어떻게 변모할지 전망해보겠습니다.
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