[AWS 게임데이 2026] KB증권 6개월 만에 AI 에이전트 6개 출시한 비결은...

아마존웹서비스(AWS)가 10일 서울 역삼동 AWS 코리아 오피스에서 개최한 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'을 연 가운데 구태훈 AWS 코리아 금융 전문 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "에이전트 AI는 모든 기업이 사용하게 될 것"이라고 강조했다.

그는 가트너가 제시한 에이전트 AI 확산 전망 시점인 2028년을 언급하며 "이미 대부분의 금융 시스템 안에 에이전트 AI가 담길 것으로 예상되고, 많은 금융사가 AI를 가지고 개발하고 운용하는 것을 준비하고 있는 단계"라며 "2028년은 너무 늦지 않을까 생각한다"고 했다.

금융 시스템과 AI 만남에 강한 확신이다.

사진=최진홍 기자

"고객 접점·개발 생산성·프로세스 자동화, 세 갈래로 침투"

구 아키텍트는 금융권에서 에이전트 AI가 활용되는 영역을 세 가지로 나눴다.

첫째는 고객 접점이다. 그는 "금융 서비스가 고객과 만나는 접점은 웹, 콜센터, 대면 창구 같은 것들"이라며 "이미 국내에서도 AICC를 통해 에이전트 AI가 응대하고 채팅하는 것이 실행되고 있다"고 했다. 둘째는 직원 생산성이다. 그는 "코드뿐 아니라 문서 작성, 상담 스크립트 생성 등 금융업에 종사하는 개인의 생산성을 높이는 쪽"이라며 "최근 특히 각광을 받는 분위기"라고 설명했다.

셋째는 금융 프로세스 자동화다. 그는 "보험 심사(언더라이팅), 보험 청구(클레임 프로세스), 기업 평가, 사기 탐지(프로드 디텍션) 등 사람과 시스템이 연결된 업무 프로세스를 자동화하는 데 에이전트 AI가 쓰이고 있다"고 했다.

프로세스 자동화의 대표 사례로 무디스(Moody's)를 꼽았다. 구 아키텍트는 "무디스는 100개 이상의 워크플로우를 자동화했고 보유 문서의 80% 이상을 멀티 에이전트로 처리하고 있다"고 소개했다.

직접 무디스의 기업 심사 시스템 데모를 시연하며 "기업 평가를 하면 외부 데이터를 가져오고 펀더멘탈을 분석하며 경쟁사를 분석하는 등 다양한 에이전트가 병렬로 일을 처리해 심사 보고서를 만든다"고 설명했다.

그는 나아가 "기존에는 리서치팀이 팀 단위로 몇 주씩 작업해야 하나의 보고서를 만들어야 하지만 이 시스템은 모든 기업의 보고서를 매일 만들 수 있다"며 "사람이 하는 일의 방식과는 다른 차원의 변화"라고 했다. 이어 "이러한 에이전트가 많아질수록 일하는 범위가 넓어지고 깊이 있는 업무를 수행할 수 있을 것"이라고 강조했다.

국내 사례로는 KB증권과 카카오페이증권을 조명했다. 구 아키텍트는 먼저 "KB증권은 임직원용과 대고객용 두 가지 목적으로 혁신금융서비스를 신청했고, 아마존 베드록 기반으로 진행했다"며 "그 결과 개발 기간 단축과 함께 AI 에이전트를 6개월 동안 6개 출시했다"고 말했다.

투자 분석, 상담 가이드, 법무 검토, 책무 분석, 리스크 검토 등의 에이전트를 런칭했다는 것이다.

투자 에이전트 사례도 소개했다. 구 아키텍트는 "특정 기업에 대한 전문가 투자 의견을 물으면 답변하고, PER(주가수익비율)이 낮은 종목과 높은 종목을 찾아달라고 하면 투자 의사결정 포인트가 되는 정보를 제공하는 에이전트"라며 "현재는 직원이 먼저 사용하고 있고, 대고객 서비스용으로 곧 출시될 계획"이라고 했다.

카카오페이증권은 개발 생산성 측면의 사례로 조명했다.

구 아키텍트는 "카카오페이증권은 개발·운영에서 AI를 적용했는데 사내 협업 툴과 에이전트 AI를 연동하고 코드 리뷰 자체를 에이전트가 수행하며 장애 발생 시 대응도 에이전트가 돕는 구조"라고 했다.

사내에서 '춘실이'라는 이름으로 운영되고 있으며, "쿠버네티스 클러스터 아키텍처를 설명해달라고 하면 춘실이가 설명해주는 방식"이라고 전했다. 그는 "신입 직원이 사내 시스템을 파악할 때 효과적이고, 에이전트가 하나의 직원처럼 활동한다고 보면 된다"고 했다.

게임데이. 사진=최진홍 기자

키로가 요구사항부터 설계·개발까지

아마존 Q 디벨로퍼와 키로에 대한 기술 설명도 이어졌다.

구 아키텍트는 Q 디벨로퍼에 대해 "단순히 코딩만 해주는 것이 아니라 소프트웨어 개발 라이프사이클 전체를 자동화하는 것을 지향하는 서비스"라고 했다. 장애 분석 시연에서는 "장애 원인 분석을 Q 디벨로퍼에 요청하면 분석 결과를 보고 사람이 다음 단계 조치를 수행할 수 있게 해준다"고 설명했다.

키로에 대해서는 "Q 디벨로퍼를 진화시킨 확장형 서비스"라고 정리했다.

그는 "가장 중요한 것은 바이브코딩이 아니라 스펙 기반 개발(Spec-driven development)이라는 점"이라며 "요구사항을 입력하면 요구사항 목록을 AI가 생성하고, 승인 기준까지 도출하며, 설계 문서와 다이어그램 작성, 태스크 분해와 순차적 개발까지 전 단계를 수행한다"고 했다. 나아가 "사람은 생각했던 설계와 다르면 교정하고 재구성을 요청하는 역할을 하게 된다"고 설명했다.

구 아키텍트는 "AI 코딩 분야는 초기 룰 기반 자동완성에서 어시스턴트를 거쳐 에이전트 단계로 진화하면서 점차 사람이 직접 코딩하지 않는 시대가 되어가고 있다"고 했다.

그는 "저도 직접 코딩하는 것을 이제 안 하기로 했다"며 "저보다 훨씬 잘하기 때문"이라고 덧붙였다. 금융사 임원 교육에서도 "테트리스를 한 줄 명령으로 만들어보는 것부터 시작하면, 직원들의 일하는 방식을 어떻게 바꿔야 하는지에 대한 아이디어를 경영진이 얻게 된다"고 했다.

한편 구 아키텍트는 사무 직군의 변화에 대해서도 언급했다. 아마존 Q 비즈니스(Amazon Q Business) 데모를 시연하며 "금융권은 영업점 성과 대시보드를 보는데, 과거에는 추가 분석이 필요하면 IT 담당자를 불러 조사를 시켰다"며 "지금은 대시보드에서 바로 질문하면 에이전트가 정형·비정형 데이터와 외부 데이터를 모아 분석하고 보고서를 만든다"고 했다.

그는 "에이전트 AI가 개발뿐 아니라 운영, 금융 사무직에 필요한 기능까지 포괄하는 핵심 기술"이라며 "이를 통해 금융업이 혁신해 나가고 있다"고 정리했다.