국내외 금융회사의 AI 활용사례와 시사점
2025.04.21
국내외 금융회사의 AI 활용사례와 시사점
by 김준회(BC카드 카드사업기획팀)
AI는 어떻게 정의할 수 있을까?
필자가 다니는 회사에서 얼마전 CEO와 전 직원이 소통하는 자리가 있었다. 혹자가 CEO에게 물었다. “AI는 무엇인가요?”. AI를 설명하는 단어는 매우 많다. 인공지능, 지능이 있는 기계, 자동화 로봇, 로봇형 인간, 딥러닝, 자율 주행, 미래의 핵심 기술 등이 있다.
10년전 스마트폰 등과 함께 디지털이라는 단어가 처음 나왔을 때에도 ‘디지털’을 딱 잘라 설명하기가 힘들었다. 이제 와서 디지털의 의미를 되돌아보며 한 문장으로 설명하라고 하면 “편리함과 효율성”이라고 말하고 싶다. 디지털 시대가 도래하면서 돌아다니면서 음악을 듣고 신문을 볼 수 있게 되었고, 은행에 가지 않아도 계좌개설을 할 수 있게 되었다. 스마트폰을 통해 간편하게 검색하고 심지어 실시간으로 영화를 볼 수도 있다.
아직 AI 시대를 지나오지 않았지만, 필자는 AI에 대해서 이렇게 말하고 싶다. “더 섬세한 편의성과 효율성”. AI가 발전하면서 이전보다 더 다양한 삶의 방식이 생기겠지만, 그 방식은 모두 이전보다 더 편리하고 효율성이 높은 방향일 것이다. 뉴스를 직접 손으로 검색하고 일일이 찾아볼 필요가 없다. 음성으로 어떤 뉴스를 찾아달라고 하면 나에게 최적화된 뉴스를 찾아주고 더 나아가 요약까지 해줄 것이다.
그림 1 – 생성형 AI가 묘사한 일생상활에서의 AI 모습AI를 활용하여 더 편리하게, 최상의 고객 경험을 위하여
현재 국내외 금융권에서 AI를 활용하는 방향 중 하나는 “어떻게 하면 고객에게 더 편리하고 효율적인 방법으로 최상의 고객 경험과 가치를 제공할 것인가”이다. 그렇다면 고객 경험을 위해 어떻게 AI를 활용하고 있는지 자세하게 살펴보고자 한다.
표1 - AI 혁신금융서비스 신규 지정 사례 Copyright. 금융연구원위 표는 지난해 말부터 생성형 AI 이용을 위해(망분리 규제 도입으로 클라우드서비스 이용이 불가했기 때문) 국내 금융기업들이 금융 당국에 혁신금융서비스를 신청하고 지정받은 사례이다. 내부 업무 활용을 위한 사례도 일부 있지만, 신한은행과 KB은행 등과 같은 시가총액 상위의 대형 금융사들은 챗봇형 Agent 형태에서 진화한 생성형 AI 대화형 Agent를 활용하여 고객 맞춤형 상담 서비스를 제공하고 있다. 이는 금융업의 전반적인 벨류체인 중 3번째 단계인 고객 CS에 해당하는 부분으로, 생성형 AI 활용의 가장 최적화된 사례라고 생각된다.
한편, 글로벌 금융회사에서도 ‘마케팅 및 영업’ 부분과 ‘고객 CS’ 가치 향상을 위해 생성형 AI를 활용하고 있다. 웰스파고의 경우 챗봇 ‘파고’를 적용하여 금융 상담과 자동 이체, 요금 납부 기능 등을 제공함으로써 고객 문의에 소요되는 시간을 대폭 감소시켰다.
또한 JPMC(JPMorgan Chase & Co)는 고객의 재정 상황에 맞는 투자상품 정보를 추천하는 ‘IndexGPT’를 개발하여 2027년에 서비스하는 것을 목표로 하고 있으며, 모건스탠리의 경우 OpenAI와 전략적 제휴를 통해 유사한 자산관리 자문 서비스인 ‘AI 모건 스탠리 어시스턴트’를 출시하였다.[1] 기존에 운영 비용의 한계로 제약이 있던 마케팅과 고객관리 영역의 확장성을 생성형 AI를 적극 활용하여 해결하고 있는 모습이다.
그림2 - 금융업의 전반적인 벨류체인(필자)국내 금융기업들은 생성형 AI 활용 이외에도 기존 머신러닝 기반 AI 기술을 강화하여 신용평가 확대, 자산관리, 개인화 서비스 등 고객 최적화된 서비스를 제공하고 있다. 케이뱅크의 경우 네이버페이가 보유한 비금융데이터와 NICE평가정보의 신용정보를 결합하여 머신러닝을 적용한 대안 신용평가 모형 ‘네이버페이 스코어‘를 통해 씬 파일러(Thinfiler – 금융 이력이 부족한 고객) 대상으로 금융 서비스 혜택을 제공하고 있으며, 하나은행은 소상공인 대상 최적의 정책 자금 분석 지원 서비스인 ‘AI 기반 정책자금 맞춤 조회’서비스와 AI 기반 초개인화 자산 관리 플랫폼 ‘아이웰스’ 서비스를 제공하고 있다.[2]
이처럼 금융권에서는 이미 AI를 활용하여 ‘상품 및 서비스 개발’부터 ‘마케팅 및 영업’ 그리고 ‘고객 CS’ 영역까지 전반적인 벨류체인에서 더욱더 편리하고 효율적인 방법으로 최상의 고객 경험과 가치를 제공을 위해 서비스를 고도화하고 있다.
AI를 활용하여 더 효율적으로, 최적의 생산성을 위하여
한편, 기업 내부적인 운영에 있어 최근 AI를 활용하는 방향은 “어떻게 하면 더 업무를 효율적인 방법으로 운영하여 업무 영역을 확장하고 비용을 절감하여 생산성을 극대화할 것인가”이다.
비씨카드는 오픈소스를 활용하여 자체 개발한 BCGPT를 적용한 AI 업무 팀원 ‘모아이’를 통해 내부 문서에 대해 직원들이 효율적으로 질의할 수 있도록 하였으며, 데이터에 경험이 적은 직원들도 익숙한 자연어 질문을 통해 데이터 추출을 수행할 수 있는 ‘NLtoSQL’ AI기술을 PoC 하였다.
신한은행은 AI 업무 비서 ‘AI ONE’을 통해 직원들의 업무 검색, 서류 발송 등 40여 개 업무에 대해 효율화 하였으며, 하나은행의 경우 기존에 수작업 번거로움이 많았던 수출환어음 매입 전산에 AI 기술 ‘리딧 v3.0’을 적용하여 생산성을 높이고 있다.
또한, 국내 금융기업들은 기존의 운영인력으로는 모두 커버하기 어려운 ‘리스크 관리’ 영역에서도 적극 활용함으로써 운영 효율성을 제고하고 있다. 카카오뱅크의 경우 보이스피싱, 부정 사용 방지 등을 위한 FDS 시스템에 머신러닝을 적용, 토스뱅크의 경우 ‘신분증 검증 서비스’, 신한은행의 경우 ‘AI 외화 송금 이상 탐지 서비스’ 등을 개발하여 효율적이면서도 정확하게 금융사고 리스크를 관리한다.
그렇다면 국외 금융기업의 경우 AI를 활용하여 어떻게 생산성을 높이고 있을까? 국내 기업들과 유사하게 생성형 AI 혹은 AI 어시스턴트를 활용하여 내부적인 업무 처리를 보조함으로써 업무 생산성을 효율화하고 있다. 특히 골드만삭스, 도이치뱅크, 씨티그룹(Citi) 등 글로벌 은행기업은 기존에 인건비가 비교적 높은 개발자들이 수행해야 했던 코드 개발과 인력 베이스의 수작업으로 진행되던 문서 생성, 법률 검토 등을 수행하는 AI 개발을 통해 비용을 절감함으로써 업무생산성의 혁신을 꾀하고 있다.
금융업에서 AI가 나아갈 방향
디지털 발전이 그랬듯이, AI의 발전은 현재의 우리와 호흡을 맞추며 조금씩 발전하고 있기 때문에 명확한 변화를 알아차리기 쉽지 않다. 하지만 분명한 것은 AI 발전이 기존의 디지털이 우리에게 준 편의성과 효율성보다 “더 섬세한 편의성과 효율성”인 방향으로 나아갈 것이다. 금융업에서는 모든 밸류체인에 AI가 기여하게 되면서 고객 관점의 편의성 제고와 더불어 생산자 관점에서 효율성을 개선할 수 있는 혁신이 일어날 것이다.
현재 국내외의 유수 금융기업들은 이미 미래 경쟁력을 한 차원 높일 수 있는 방법으로 AI를 적극 활용&도입하고 있다. 장기적으로 회사의 미래 경쟁력을 확보하기 위해서는 국내외 기업들의 활용사례를 참고하고 현재 발전되고 있는 AI의 트렌드를 잘 파악하여, AI 기술을 효과적으로 도입할 수 있는 전략을 마련할 필요가 있다. “끝”.
[1] 출처 : 우리금융경영연구소 ‘글로벌 금융회사의 생성형 AI 활용 사례와 시사점’
[2] 출처 : 삼성 SDS 인사이트 리포트 ‘2025년 국내 은행 AI 활용 전망’
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김준회
BC카드 상품개발팀, 데이터분석팀, 데이터사업팀을 거쳐 현재 카드사업기획팀에서 근무 중인 그는 연세대학교에서 응용통계학을 전공한 뒤 고려대학교에서 인공지능융합학 공학석사 학위를 취득하면서 이론과 실무적 역량을 두루 갖춘 AI·빅데이터 전문가입니다.