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금융권에도 인공지능(AI)의 물결이 빠르게 밀려오고 있습니다. 특히 최근에는 고객 상담을 넘어, 직원들의 업무를 지원하는 AI 시스템이 주목받고 있는데요. 오늘은 우리은행의 사례를 중심으로, 금융 현장에 적용된 생성형 AI 기술과 변화된 업무 환경을 함께 살펴보겠습니다.
1. 챗GPT 이후, 금융권 AI의 진화는 어디까지 왔나?
2022년 말 공개된 챗GPT는 전 세계에 큰 반향을 일으키며, AI에 대한 대중적 관심을 폭발적으로 끌어올렸습니다. 이후 금융권에서도 챗GPT와 같은 생성형 AI(Generative AI) 기술에 주목하기 시작했는데요. 단순한 자동 응답 시스템을 넘어, 사람처럼 사고하고 판단하며, 맥락을 이해하는 AI 기술들이 본격적으로 업무에 도입되고 있습니다.
은행권에서는 특히 복잡한 규정과 절차, 상품 정보 등을 다루는 업무가 많기 때문에, 생성형 AI의 도입은 직원들의 효율을 높이는 데 큰 역할을 하고 있습니다.
| 구분 | 적용 기술 | 적용 분야 | 주요 사례 (기업명) | 기대 효과 |
| 1 | GPT 기반 챗봇 | 고객 응대 | 신한은행 '쏠메이트', 카카오뱅크 챗봇 | 24시간 고객 응대, 상담 인력 부담 감소 |
| 2 | Agentic RAG | 내부 직원 상담 시스템 | 우리은행 'AI 지식상담 시스템' | 규정·상품정보 빠른 안내, 업무 정확도 향상 |
| (에이전틱 검색 기반 생성) | ||||
| 3 | Reasoning 기반 AI | 복합 질문에 대한 논리적 판단 | 우리은행, KEB하나은행(실험 단계) | 고난이도 질문 처리, AI 사고 능력 강화 |
| 4 | 문서 요약 및 보고서 자동 작성 | 리스크 분석, 보고서 작성 | NH투자증권, KB증권 | 업무 자동화, 문서 처리 시간 단축 |
| 5 | 자산관리 상담 | 개인 맞춤형 금융 전략 제안 | SC제일은행 'AI PB' 서비스 | 투자 성향 분석, 맞춤형 포트폴리오 제공 |
| 6 | 코드 생성 및 자동화 스크립트 작성 | IT 부서 업무 지원 | 일부 은행의 IT 본부 (내부 개발용) | 테스트 코드 작성, 데이터 처리 자동화 |
| 7 | AI 컨시어지 | 지점 방문 고객 응대 및 안내 | 하나은행, 우리은행 일부 지점 | 대기 시간 단축, 고객 경험 향상 |
2. 은행원이 일하면서 쓰는 AI는 어떤 모습일까?
그렇다면 실제로 은행 직원들이 사용하는 AI는 어떤 형태일까요?
예를 들어, 고객 상담 시 어떤 절차를 따라야 하는지 헷갈릴 때, 또는 특정 상품의 약관을 빠르게 확인해야 할 때, AI 지식상담 시스템이 직원의 질문을 이해하고, 필요한 정보를 찾아 정확한 답변을 제공합니다.
기존에는 수많은 문서를 뒤져가며 정보를 확인해야 했지만, AI가 이를 대신해 주기 때문에 반복되는 질문에 소모되는 시간을 줄이고, 업무의 정확도와 속도를 높일 수 있습니다.
| AI 시스템명 | 사용 용도 | 활용 예시 | 장점 |
| AI 지식상담 시스템 | 업무 규정, 절차, 상품 정보 검색 | 상품 해지 조건, 대출 가능 여부 확인 | 빠르고 정확한 정보 제공, 문의 시간 절약 |
| 모바일 AI 지식 앱 | 스마트폰으로 업무 지식 확인 | 외근 중 업무 규정 확인, 점심시간 상품 비교 | 장소·시간 제약 없이 활용 가능 |
| Agentic RAG 기반 상담 | 복잡한 질문도 논리적 답변 생성 | "이 상품과 저 상품의 금리 비교해줘" → 종합 답변 제공 | 질문 의도 파악, 다단계 답변 가능 |
| Reasoning 기능 | 단계별 사고가 필요한 질문 응답 | “고객이 중도상환하면 수수료 계산은?” → 조건 따라 판단 | 복잡한 조건도 논리 처리 |
| 챗봇 시스템 (고객용) | 고객의 단순 질의 자동 응대 | 영업시간, 계좌이체 방법 안내 등 | 상담 대기 시간 감소, 직원 부담 감소 |
3. AI 지식상담 시스템이 바꾼 은행의 일상 – 우리은행의 디지털 혁신 사례
우리은행은 최근 ‘에이전틱 RAG(Agentic Retrieval-Augmented Generation)’와 ‘리즈닝(Reasoning)’ 기술을 접목한 AI 지식상담 시스템을 고도화했습니다.
에이전틱 RAG는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, AI가 스스로 목표를 세우고 정보의 맥락을 파악하여 최적의 답을 생성하는 고급 기술입니다. 여기에 복잡한 질문도 논리적으로 분석하는 리즈닝 기능이 더해져, 직원들이 보다 빠르고 정확하게 업무를 처리할 수 있게 된 것이죠.
무엇보다 이 시스템은 외부 솔루션이 아닌 우리은행 자체 기술 역량으로 구축되었으며, 외부 클라우드가 아닌 내부 인프라에서 운영되어 보안성까지 강화되었다는 점에서 매우 주목할 만합니다.
| 구분 | 적용 전 | 적용 후 (생성형 AI 도입) | 변화 효과 |
| 업무 정보 검색 | 수동으로 규정집 검색 | AI가 질문 의도 분석 후 | 정보 접근 시간 단축, 오답률 감소 |
| 담당자에게 일일이 문의 | 규정·사례·절차 통합 제공 | ||
| 질의 반복 응답 | 동일 질문 반복 발생 | AI가 반복 질의 자동 응답 | 교육 부담 감소, 효율적 지식 전파 |
| 신입 직원 교육 시간 증가 | 모바일에서도 사용 가능 | ||
| 복잡한 상담 | 다단계 조건 해석 어려움 | ‘Reasoning’ 기술로 | 상담 일관성 향상, 고객 신뢰 확보 |
| 사람 간 편차 있음 | 논리적 추론 기반 답변 제공 | ||
| 문서 및 정책 변화 대응 | 변경 사항 수작업 반영 | AI가 최신 정보 반영해 | 규정 반영 지연 방지, 오류 감소 |
| 업데이트 지연 | 최적 답변 제공 | ||
| 지점 내 신입 OJT | 매뉴얼 중심 교육 | AI가 실시간 멘토 역할 수행 | 빠른 현장 적응, 업무 자신감 향상 |
| 현장 적응에 시간 소요 | 업무 흐름 내 교육 가능 | ||
| IT 인프라 | 외부 클라우드 일부 활용 | 자체 인프라에서 AI 운영 | 정보 유출 리스크 감소, 자율 운영 가능 |
| 보안 강화 | |||
| 업무 연속성 | 부서 이동 시 지식 단절 | AI가 전사적 업무 지식 축적 | 조직 내 지식 연속성 확보 |
4. 금융현장의 스마트워크, ‘모바일 AI 상담 시스템’으로 더 빨라지다
AI 시스템은 이제 PC를 넘어 모바일로도 확대되고 있습니다.
우리은행은 영업점 직원들이 시간과 장소에 관계없이 필요한 정보를 얻을 수 있도록, AI 지식상담 시스템을 모바일 앱에도 적용했습니다.
이를 통해 신입 직원이나 업무 경험이 적은 직원들도 현장에서 즉시 정보를 확인할 수 있어 현장 대응력이 향상되고, 업무 학습 속도도 빨라졌습니다. 이는 곧 전반적인 업무 생산성 향상으로 이어집니다.
| 구분 | 도입 전 | 도입 후 (모바일 AI 상담 시스템 활용) | 변화 효과 |
| 업무 접근성 | PC에서만 업무 자료 검색 가능 | 스마트폰 앱으로 언제 어디서나 지식 확인 가능 | 장소 제약 없는 스마트워크 구현 |
| 외근 시 제한적 정보 확인 | |||
| 반복 질의 대응 | 동일 질문을 계속 수기로 처리 | AI가 자동으로 질문에 대한 표준화된 답변 제공 | 시간 절약, 직원 간 정보 일관성 유지 |
| 시간 소모 많음 | |||
| 신입 직원 지원 | OJT나 선배 의존 | AI가 모바일로 실시간 업무 가이드 제공 | 빠른 적응력, 업무 실수 감소 |
| 현장 적응에 시간 소요 | |||
| 정보 검색 속도 | 복잡한 규정은 찾는 데 수 분 이상 소요 | 키워드만 입력하면 AI가 요점 정리 후 제시 | 업무 속도 향상, 고객 대기 시간 단축 |
| 이동 중 업무 대응 | 자료 미비로 상담 어려움 | 이동 중에도 규정·상품정보 실시간 확인 | 외근·출장 중 상담 품질 유지 |
| 고객 요청 처리 지연 | |||
| 보안 측면 | 외부 클라우드 사용 시 보안 우려 | 자체 인프라 기반 모바일 앱으로 운영 | 민감정보 보호, 보안성 강화 |
5. 금융권 생성형 AI 도입, 성공하려면 무엇이 필요할까?
생성형 AI를 도입하려는 금융기관이 많아지고 있지만, 성공을 위해서는 몇 가지 핵심 요소가 필요합니다.
| 성공 요소 | 세부 내용 | 우리은행 적용 사례 |
| ① 내부 데이터 기반 구축 | 방대한 업무 매뉴얼, 상품 정보, 규정 등의 고품질 데이터 정비 | AI 지식상담 시스템에 다양한 업무 지식 통합 제공 |
| ② 기술 자립 역량 확보 | 외부 솔루션 의존 최소화, 내부 개발 및 운영 가능성 확보 | 외부 클라우드 대신 자체 인프라에 AI 시스템 구축 |
| ③ 보안성 강화 | 민감한 금융정보 보호를 위한 철저한 보안 설계 | 외부가 아닌 내부망 기반으로 AI 운영, 보안성 확보 |
| ④ 현장 친화적 설계 | 실제 직원 업무 흐름에 맞춘 직관적 사용 환경 제공 | 모바일 앱 연동으로 시간·장소 제약 없이 사용 가능 |
| ⑤ 반복 학습과 피드백 체계 | 현장 피드백 반영하여 모델 지속 개선 | 실사용자 피드백 반영해 AI 응답 정교화 |
| ⑥ 고도화된 AI 기술 도입 | 단순 검색에서 벗어나 문맥 이해 및 추론 가능한 AI 기술 활용 | Agentic RAG, Reasoning 기술로 다단계 질문 응답 가능 |
| ⑦ 조직 문화의 수용성 | 디지털 도구를 받아들이는 유연한 조직 문화 조성 | 신입부터 베테랑까지 활용 가능한 환경 구축 |
우리은행의 사례처럼, 기술뿐 아니라 현장에 밀착된 적용 전략이 동반되어야 비로소 AI는 조직의 생산성을 높이는 진짜 도구가 됩니다.
맺으며
고객 상담 AI를 넘어서, 이제는 직원의 업무까지 돕는 '보이지 않는 동료' AI 시대가 열리고 있습니다.
우리은행의 AI 지식상담 시스템은 금융권의 디지털 전환이 단순한 기술 도입이 아닌, 현장 중심의 실질적인 변화로 이어질 수 있음을 보여주는 좋은 사례라 할 수 있습니다.
앞으로 더 많은 기업과 조직이 이처럼 실용적인 AI 도입을 통해 일의 방식 자체를 바꾸는 혁신을 만들어가길 기대해 봅니다.
