금융권의 AI 경쟁이 달라지고 있다. 지난 2~3년이 새로운 모델을 테스트하고 개념검증(PoC)을 반복하는 시간이었다면 이제는 AI를 실제 업무에 얼마나 깊게 넣을 수 있는지가 중요해졌다. AI 에이전트가 고객과 내부 데이터를 다루고 직접 업무를 수행하기 시작하면서 보안과 데이터, 권한 관리, 성과 측정까지 함께 고려해야 한다.
경영진의 움직임도 빨라졌다. CEO가 직접 AI 교육을 받고 전략을 챙기는 금융사가 늘었고 AI 프로젝트 역시 IT 조직의 실험에서 전사 과제로 바뀌고 있다. 신한카드는 15개 AI 에이전트를 개발해 카드 추천 등 대고객 서비스를 순차적으로 선보이고 있으며 카카오페이손해보험 등도 개발과 내부 업무에 생성형 AI를 활용하고 있다.
27일 ‘AWS 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026’ 이후 열린 기자간담회에서 노경훈 AWS코리아 금융사업총괄 리더와 최기영 앤트로픽코리아 대표는 이러한 금융권의 변화를 두고 PoC 이후의 과제를 이야기했다. 노 리더는 “예전에는 테스트나 PoC 수준이었다면 이제는 어떻게 안전하게 사용하고 프로덕션으로 가져갈지를 고민한다”며 “AI가 비즈니스 임팩트를 만들기 시작하면서 경영진의 관심도 높아졌다”고 말했다.
실제 서비스로 가려면 모델 성능만 높여서는 부족하다. AI가 사용할 데이터부터 정리해야 하고 어떤 에이전트에 어느 수준의 권한을 줄지, 실행 결과는 어떻게 관리할지도 정해야 한다. 최근 금융권에서 온톨로지와 AI-Ready Data 구축이 활발해진 배경도 여기에 있다. AI에 대한 조직의 기대가 기술과 데이터의 준비 속도보다 앞서가는 만큼 경영진의 의지와 함께 실제 운영 환경을 얼마나 빠르게 갖추느냐가 중요해졌다.
노경훈 AWS코리아 금융산업·공공부문 리더(왼쪽)와 최기영 앤트로픽코리아 대표가 기자간담회에서 금융권의 AI 도입과 보안, 데이터, AI 네이티브 전환에 대한 질문에 답하고 있다.
AI가 일하기 시작하자 금융 보안도 달라졌다
AI 에이전트가 금융 업무를 직접 수행하면 보안 역시 데이터 접근을 차단하는 것만으로 끝나지 않는다. 어떤 데이터를 사용했고 어떤 과정을 거쳐 판단했으며 이후 어떤 행동을 했는지까지 추적할 수 있어야 규제와 감사에 대응할 수 있다. 최 대표는 특히 금융 AI에서 정확성과 일관성에 더해 ‘해석 가능성(Interpretability)’이 필요하다고 봤다.
“금융에서는 정확성과 일관성뿐 아니라 왜 그렇게 답했는지를 설명할 수 있는 해석 가능성이 중요합니다.”
에이전트가 내부와 외부 시스템을 오갈수록 관리해야 할 범위도 커진다. 접근할 수 있는 데이터와 시스템, 수행할 수 있는 행동을 사전에 정하고 모델 자체에서 발생할 수 있는 위험을 줄이는 세이프가드도 필요하다. 노 리더가 “모델이 아무리 좋아도 신뢰할 수 없으면 프로덕션으로 갈 수 없다”고 말한 것도 이 때문이다. AWS는 아마존 베드록과 에이전트코어, 보안 서비스를 활용해 에이전트의 권한과 행동을 관리하고 금융당국이 요구하는 모니터링과 보안 요건에 대응하고 있다.
국내 금융권의 망분리 규제 변화와 함께 프런티어 모델을 사용할 수 있는 환경도 달라질 전망이다. 최 대표는 클로드 오퍼스 5와 소네트 5 등 최신 모델을 가까운 시일 내 AWS 서울 리전에서 사용할 수 있을 것으로 내다봤다. 개인정보와 민감한 금융 데이터를 국내에서 처리해야 하는 금융사에는 중요한 변화다. 최신 모델을 서울 리전에서 활용하면 데이터 레지던시와 감사, 규제 요건을 고려하면서 적용할 수 있는 업무가 많아진다.
최기영 앤트로픽코리아 대표
기존 업무에 AI 붙이는 단계 지나 ‘AI 네이티브 금융’으로
금융권의 AI 활용은 기존 업무의 처리 시간을 줄이고 생산성을 높이는 데서 업무 자체를 AI에 맞게 다시 설계하는 방향으로 바뀔 가능성이 크다. 노경훈 AWS코리아 금융사업총괄 리더는 이를 ‘AI 네이티브 금융’이라고 표현했다. 사람이 해온 업무에 AI를 추가하는 방식이 아니라 AI가 업무의 일부를 수행한다는 전제에서 프로세스와 조직, 성과평가 기준까지 다시 만드는 것이다.
노 리더는 “AI가 이 일을 한다면 우리 업무는 어떻게 달라져야 하는지, 조직은 어떻게 바뀌어야 하는지, KPI는 무엇으로 잡아야 하는지를 다시 생각하게 될 것”이라며 “기존 금융 업무가 AI를 중심으로 역설계되면서 IT 부서뿐 아니라 모든 부서에서 변화가 일어나는 ‘AX Everywhere’가 나타날 것”이라고 말했다.
이렇게 업무의 출발점이 달라지면 AI의 역할도 내부 생산성 향상에 한정되지 않는다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 최근 AI 기술의 발전 속도를 고려하면 금융상품과 고객 서비스에서도 변화가 빠르게 나타날 것으로 봤다. 과거에는 현업의 아이디어를 실제 서비스로 만들기 위해 IT 조직의 개발 과정을 거쳐야 했다면 AI를 활용하는 현업이 직접 구현할 수 있는 영역이 커지면서 서비스 출시까지 걸리는 시간도 짧아질 수 있다. 개인에게 필요한 순간 적합한 금융상품을 제공하거나 일부 고객에게 집중됐던 금융 자문을 더 많은 고객에게 제공하는 방식도 그중 하나다. 앤트로픽은 글로벌 시장에서 ‘Claude for Financial Services’를 운영하고 있으며 국내 금융사와도 한국의 데이터와 규제 환경을 고려한 적용 방안을 논의하고 있다.
노경훈 AWS코리아 금융산업·공공부문 리더
AI가 담당하는 업무가 많아질수록 하나의 모델로 모든 일을 처리하기보다 업무에 따라 모델을 나눠 쓰는 방식도 중요해진다. 이메일 작성처럼 비교적 단순한 업무에 최고 성능의 프런티어 모델을 사용할 필요는 없지만 복잡한 금융 분석이나 판단에는 높은 성능이 필요할 수 있다. 노 리더는 기업이 앞으로 여러 AI 모델을 함께 사용하는 환경을 전제로 업무에 적합한 모델을 선택해야 한다고 봤고, 최 대표는 여기에 토큰 가격뿐 아니라 문제를 해결하는 데 걸리는 시간과 반복 횟수까지 비용에 포함해야 한다고 덧붙였다. 단가가 높은 모델이라도 복잡한 문제를 더 적은 시행착오로 해결한다면 전체 업무 비용과 시간에서는 오히려 효율적일 수 있다는 얘기다.
이 같은 변화는 AI 투자 성과를 평가하는 방식에도 영향을 준다. 금융사 내부에서도 AI 에이전트를 몇 개 개발했는지를 넘어 실제 프로덕션에 얼마나 적용했는지, 기존 업무 시간을 얼마나 줄였는지, 비용과 매출에는 어떤 영향을 줬는지를 정량화하려는 요구가 커지고 있다. 노 리더는 아직 금융사마다 평가 방식에 차이가 있지만 실제 사례가 쌓이면 업무시간과 비용 절감, 새로운 서비스 출시 등 비즈니스 성과를 중심으로 한 벤치마크가 만들어질 것으로 봤다.
지난 2~3년 동안 금융사가 AI로 무엇을 할 수 있는지 시험했다면 이제는 실제 업무의 어디까지 AI에 맡길 수 있는지를 확인하는 단계다. 여기서 더 나아가 노 리더가 말한 ‘AI 네이티브 금융’은 AI가 일한다는 전제에서 기존 금융 업무를 다시 설계하는 변화를 뜻한다. AI 에이전트의 숫자를 늘리는 것보다 업무시간과 비용을 줄이고 새로운 상품과 서비스를 더 빨리 만드는 것, 나아가 조직과 업무 방식까지 바꾸는 것이 금융 AX의 다음 경쟁이 되고 있다.
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