종이에 입출금 신청서를 쓰고 직원이 통장에 거래 내역을 적던 시절에서 ATM과 신용카드, 인터넷·모바일 뱅킹을 거쳐 이제 AI 에이전트가 금융 업무를 수행하는 시대까지 왔다. 금융은 흔히 새로운 기술 도입에 보수적인 산업으로 여겨지지만, 실제로는 기술이 등장할 때마다 가장 먼저 일상의 변화를 만들어온 산업 가운데 하나다.
27일 서울에서 열린 ‘AWS Financial Services Forum Seoul 2026’의 출발점도 이런 금융의 변화였다. AWS는 ‘Rethink everything’을 화두로 금융사들이 지난 2~3년간 AI를 공부하고 PoC를 반복해온 다음 무엇을 해야 하는지 물었다. 이날 기조연설과 세션에는 노경훈 AWS코리아 금융산업·공공부문 리더를 비롯해 최기영 앤트로픽코리아 대표, 김우영 현대캐피탈 AI전략실장 등이 참여했고 신한카드, KB국민은행·KB증권, 카카오페이손해보험, 미래에셋증권 등 국내 금융사들의 AI 적용 사례가 이어졌다.
노경훈 AWS코리아 금융산업·공공부문 리더가 AWS 금융 인더스트리 데이 2026에서 금융산업의 AI 전환 전략을 발표하고 있다.
노경훈 리더는 AI가 하루하루 산업을 바꾸고 있다고 말하면서, 지난 2~3년간 금융회사들이 AI 전략을 세우고 모델을 비교하며 수많은 PoC를 진행해온 시간을 돌아봤다.
“여러분들은 이렇게 2년, 3년 동안 고심하고 생각했던 AI를 얼마나 사용하고 계십니까?”
‘무엇을 만들 수 있는가’보다 실제 사용하는가를 묻는 질문을 던졌다. 모델의 성능을 비교하고 새로운 기술을 따라가는 것만으로는 금융사의 AI 전환을 설명하기 어려워졌고, 기존 레거시 시스템과 조직 구조 위에서 AI를 어떻게 실제 서비스와 업무로 가져갈지가 다음 과제로 넘어왔다. AWS가 이날 제시한 AI 전략 역시 제약 없는 혁신(Freedom to invent), 신뢰할 수 있는 AI(AI you can trust), 가치 극대화(Maximizing value)의 세 축으로 구성됐다.
PoC 다음은 ‘실제 사용’…모델보다 중요한 데이터·보안·거버넌스
노 리더가 강조한 것은 금융산업의 AI 전환을 특정 모델이나 기술의 선택만으로 볼 수 없다는 점이다. 기업 전반으로 AI를 확장하려면 데이터와 거버넌스, 조직의 준비 수준부터 코어 시스템 현대화, 초개인화, 보안까지 함께 바뀌어야 한다. AWS가 이날 제시한 ‘제약 없는 혁신’ 역시 이런 환경을 전제로 한다. 하나의 모델이나 도구를 정해 사용하는 대신 업무에 따라 필요한 기술을 선택하고 바꿀 수 있어야 하며, 기업이 축적한 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 만들고 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업할 수 있어야 한다. 이를 위해 AWS는 키로(Kiro), 아마존 퀵(Amazon Quick), AWS 트랜스폼, 아마존 베드록 에이전트코어, AWS 시큐리티 에이전트 등 개발부터 업무 활용, 에이전트 운영과 보안까지 아우르는 서비스를 제시했다.
도입 방식도 기업의 상황에 따라 달라진다. AI가 이미 탑재된 서비스를 사용할 수도 있고 파트너와 함께 기존 업무 환경에 맞게 커스터마이징하거나, 내부 개발 역량을 갖춘 기업이라면 직접 에이전트를 구축할 수 있다. 실제 글로벌 금융시장에서는 이러한 선택이 PoC를 넘어 운영 단계로 옮겨가는 중이다. 금융사들은 아마존 베드록과 에이전트코어 등을 활용해 에이전트별 신원과 권한을 부여하고 행동을 모니터링하면서 실제 업무에 투입하고 있다. 국내에서도 신한카드는 카드 추천과 금융 상담 등 대고객 영역에 AI 에이전트를 적용하고 있으며, 카카오페이손해보험은 개발자와 현업 구성원의 생산성을 높이는 데 AI를 활용한다. 미래에셋증권은 AI 프로젝트와 함께 AI가 활용할 수 있는 ‘AI-Ready Data’를 구축하고, KB금융은 에이전트 운영과 관리 체계를 다루는 Agentic AI Ops를 추진하는 등 금융사별 접근도 구체화되고 있다.
AI가 실제 금융 업무를 맡기 시작하면 기술의 성능만큼 신뢰의 문제가 커진다. 고객 데이터가 모델 학습에 사용되지 않도록 보호하고 데이터 이동 과정의 암호화와 접근 권한을 관리하는 한편, 잘못된 응답이나 왜곡을 막는 장치도 필요하다. 노 리더가 “모델이 아무리 좋아도 신뢰할 수 없으면 프로덕션으로 갈 수 없다”고 강조한 배경이다. AI를 더 많이 사용하는 것과 AI가 할 수 있는 일을 기업이 통제하는 일이 함께 가야 실제 서비스로 확장할 수 있다는 의미다.
특히 국내 금융권에서는 망분리 규제 변화와 맞물려 AI 활용과 보안을 함께 설계해야 할 필요성이 커졌다. 금융위원회의 AI 보안 관련 망분리 완화 역시 규제를 없애는 것보다 망분리가 완화된 환경에서도 금융 데이터를 안전하게 다룰 수 있는 새로운 보안 체계를 요구한다. 노 리더는 이를 두고 “망분리를 유예한다는 것은 마음대로 해보라는 의미가 아니라, 망분리가 없는 환경에서도 AI를 어떻게 안전하게 운영할 수 있는지 보여달라는 것으로 받아들였다”고 말했다. 금융사의 AI 경쟁이 모델을 고르고 PoC를 만드는 단계를 지나면서 어떤 AI를 쓰느냐와 함께 그 AI에 어디까지 업무를 맡기고 어떻게 통제할 것인가가 같은 문제로 묶이기 시작했다.
최기영 앤트로픽코리아 대표가 AWS 금융 인더스트리 데이 2026에서 클로드 최신 모델과 금융권 AI 활용 방향을 소개하고 있다.
“안전해야 실제로 쓴다”…앤트로픽·현대캐피탈이 말한 금융 AI의 조건
금융사가 AI를 실제 업무에 투입하기 시작하면서 모델의 성능만으로는 해결되지 않는 문제도 커진다. 고객의 자산과 개인정보를 다루는 금융에서는 답변이 정확한지뿐 아니라 같은 조건에서 일관된 결과를 내는지, 왜 그런 판단을 했는지 확인할 수 있는지가 중요하다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 이를 금융 AI가 갖춰야 할 ‘해석 가능성(Interpretability)’의 문제로 짚었다.
앤트로픽은 2024년 클로드 소네트 3.5를 기점으로 기업 시장에서 활용이 빠르게 늘면서 프런티어 모델의 성능을 끌어올리는 동시에 안전장치를 강화해왔다. 성능이 높아질수록 활용할 수 있는 업무가 많아지지만 보안과 오남용에 따른 위험도 함께 커지는 만큼 두 가지를 따로 떼어놓을 수 없다는 판단이다. 금융에서는 컴플라이언스와 보안·프라이버시, 정확성과 일관성에 더해 AI가 어떤 근거로 결과를 내놓았는지를 확인하는 과정까지 실제 도입 여부를 좌우한다.
“금융에서는 정확성과 일관성뿐 아니라 왜 그렇게 답했는지 설명할 수 있는 해석 가능성이 중요합니다.”
글로벌 시장에서도 AI 활용은 상대적으로 규제가 적은 핀테크에서 보험과 자산운용, 은행 등으로 빠르게 확산되고 있다. 보험은 오랜 기간 축적된 약관과 언더라이팅 자료처럼 방대한 비정형 데이터를 다뤄야 한다는 특성 때문에 생성형 AI와의 접점이 크다. 알리안츠는 전 세계 약 15만명의 직원에게 AI 활용 권한을 제공하고 내부 생산성 향상뿐 아니라 신상품 개발과 비즈니스 프로세스에도 AI를 적용하고 있다. AIG를 비롯한 보험사와 자산운용사에서도 업무별 활용 사례가 나오고 있다.
AWS와 앤트로픽의 협력은 금융사가 요구하는 보안과 최신 모델 활용을 함께 가져가는 방식이다. 금융사는 아마존 베드록을 통해 클로드 모델을 AWS의 보안 체계 안에서 사용하고 업무에 필요한 솔루션과 결합할 수 있다. 국내 금융사에는 데이터가 어느 지역에서 처리되는지도 중요한 조건이다.
이날 최 대표는 클로드 최신 모델의 서울 리전 제공도 가까워졌다는 소식을 현장에서 전했다. 그는 “이번 주 좋은 소식을 전할 수 있을 것으로 생각했는데, 아주 가까운 시일 내에 서울 리전에서 최신 모델을 사용할 수 있을 것 같다”고 말했다. 국내에서 직접 추론할 수 있는 최신 모델이 확대되면 데이터 레지던시와 AI 주권 요건을 고려해야 하는 금융사의 선택지도 넓어진다. 구체적인 제공 시점은 향후 AWS의 공식 발표를 통해 공개될 예정이다.
코어 비즈니스부터 바텀업 확산까지…현대캐피탈의 AX 실험
금융 AI를 실제 조직에 안착시키는 과정은 현대캐피탈의 사례에서 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 현대캐피탈이 AI를 처음 적용한 곳은 단순 반복 업무의 자동화가 아니라 신용 심사와 마케팅, 컬렉션, 차량 가치 평가 등 핵심 비즈니스의 의사결정 영역이었다. 높은 정확도를 요구하는 만큼 적용 난도는 높지만 취급액과 이익 등 결과를 숫자로 확인할 수 있어 AI 투자의 성과를 조직 안에서 증명하기에 유리했다.
핵심 업무에서 확보한 성과는 당장 ROI를 계산하기 어려운 대화형 에이전트와 업무 생산성 프로젝트를 함께 추진하는 동력이 됐다. 단기간에 정량적 결과를 확인할 수 있는 과제와 장기적인 업무 전환을 위한 프로젝트를 병행하면서 AI 적용 범위를 전사로 넓혔다. 현대캐피탈은 AI와 머신러닝 기술을 해외 학회에서도 발표해왔으며, 전 세계 금융사 가운데 최초이자 유일하게 ‘혁신적 인공지능 응용상’을 세 차례 수상한 이력도 이날 소개했다.
이 과정에는 경영진도 직접 참여했다. 현대캐피탈은 지난해 초부터 사장을 포함한 비즈니스 리더들이 매달 AI 관련 회의에 참석해 기술 변화와 회사의 우선순위, 3개년 AI 전환 계획을 함께 논의해왔다. 기술 조직이 개발한 AI를 현업에 전달하는 방식이 아니라 경영진과 비즈니스 조직이 처음부터 도입 방향과 우선순위를 함께 결정하는 구조다.
탑다운 전략과 함께 현장의 참여를 끌어내기 위한 프로그램도 운영했다. AWS와 마련한 ‘ㅎㅋ톤’은 ‘현캐톤’과 ‘해커톤’을 결합한 프로그램으로 개발자가 아닌 일반 구성원이 중심이 되는 바이브 코딩 방식으로 진행됐다. 개발자는 서포터로 참여하고 현업 구성원이 자신의 업무에서 필요한 아이디어를 직접 구현하면서 AI 리터러시를 높였다.
행사장의 기술 데모에서도 금융 AI의 변화가 구체적으로 나타났다. 카드 도용 신고를 받은 AI 에이전트가 접수와 후속 업무를 처리하고, 해외 송금을 수행하거나 수백 페이지의 금융 문서를 읽어 컴플라이언스와 리스크를 점검하는 시나리오가 등장했다. 정형·비정형 데이터를 시맨틱 레이어로 연결하는 ‘AI-Ready Data’와 에이전트의 보안·배포·비용을 관리하는 AIOps도 함께 소개됐다.
AWS를 활용하는 글로벌 주요 기업과 기관의 로고를 배경으로 노경훈 AWS코리아 금융산업·공공부문 리더가 AI 혁신 사례를 소개하고 있다.
현대캐피탈에 이어 신한카드와 KB금융그룹, 미래에셋증권 등 금융사 관계자들도 무대에 올라 각사의 AI 적용 경험을 공유했다. 신한카드는 카드 추천과 금융 상담, 음성봇 등 고객 접점의 AI 에이전트 활용을, KB금융은 망분리 환경에서의 Agentic AI Ops와 보안·운영 체계를 다뤘다. 미래에셋증권은 온톨로지 기반 금융상품 지식DB와 AI-Ready Data 구축 사례를 소개하며 금융사의 AI 활용을 뒷받침하는 데이터 기반의 중요성을 강조했다.
지난 2년간 금융권이 어떤 모델을 선택하고 무엇을 만들 수 있는지를 확인했다면 이제는 실제 업무의 어디까지 AI에 맡길지, 그렇게 맡긴 AI를 어떻게 신뢰하고 통제할지, 그 결과를 어떤 비즈니스 성과로 증명할지가 중요해졌다. 행사 초반 노경훈 리더가 던진 “AI를 얼마나 사용하고 계십니까”라는 질문도 그래서 의미가 있다. 금융권의 AI 경쟁은 기술을 얼마나 빨리 이해했느냐보다 얼마나 실제 업무에 적용했고, 그 AI에 얼마나 많은 일을 안전하게 맡길 수 있느냐로 평가 기준이 달라지고 있다.
The post 금융 AI, ‘무엇을 할 수 있나’에서 ‘어떻게 쓸까’로…AWS 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026 appeared first on 벤처스퀘어.