2026년 AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경제의 생존과 직결된 ‘주권’의 영역이 되었다. 는 창간 21주년을 기념해 인프라부터 금융, 문화에 이르기까지 산업 전반을 재편하는 AX(AI 전환)의 흐름을 짚어보고, 대한민국이 글로벌 AI 질서 속에서 부가가치를 선점하기 위한 입체적인 성장 전략을 모색한다.
인공지능으로 제작한 이미지.
[디지털데일리 김남규기자] 인공지능(AI)이 금융권의 업무 문법을 바꾸고 있다. 과거 챗봇이나 단순 상담 자동화 수준에 머물렀던 AI는 이제 대출 심사와 자산관리, 보험 심사, 리스크 관리까지 금융업 전반으로 빠르게 확산되는 분위기다. 금융사들도 비용 절감과 생산성 향상을 위해 AI 투자와 조직 개편에 속도를 내고 있다.
전 세계 AI 시장 성장세도 가파르다. 스태티스타 마켓 인사이트에 따르면 글로벌 AI 시장 규모는 올해 약 2600억달러 수준으로 추산된다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 확산되면서 시장은 향후 수년간 급성장할 것으로 전망된다. 금융권 역시 AI를 활용한 업무 자동화와 고객 맞춤형 서비스 경쟁이 본격화하고 있다.
시장조사업체들은 금융권 AI 시장 성장 속도가 특히 빠를 것으로 보고 있다. 금융 데이터와 고객 정보, 리스크 관리 체계 등 방대한 데이터를 보유한 금융업 특성상 AI 활용 효과가 크기 때문이다. 실제 글로벌 금융사들은 생성형 AI를 활용한 내부 업무 자동화와 리스크 관리, 고객 분석 시스템 구축 경쟁에 나서고 있다.
◆“사람 대신 AI가 보고서 쓴다”…은행권 업무 구조 변화
은행권은 내부 업무 효율화에 가장 적극적이다. 여신 심사와 고객 상담, 내부 보고서 작성, 이상거래 탐지(FDS), 자금세탁방지(AML) 등 반복 업무에 AI를 적용하는 흐름이 빨라지고 있다. 주요 금융그룹들은 생성형 AI 기반 내부 업무비서 구축에도 속도를 내고 있다.
은행들이 AI 도입에 공을 들이는 이유는 비용 구조와 직결되기 때문이다. 대면 영업과 인력 중심으로 운영되던 기존 구조에서 벗어나 상담·심사·사후관리 업무를 자동화하면 운영 비용을 줄일 수 있다. 동시에 고객 응대 속도와 업무 정확도를 높일 수 있다는 장점도 있다.
증권업계는 리서치와 자산관리 영역에서 AI 활용을 확대하고 있다. 방대한 시장 데이터와 공시, 뉴스, 기업 실적을 실시간 분석해 투자 판단을 지원하는 방식이다. 고객 성향에 맞춘 포트폴리오 추천과 시황 분석 자동화 경쟁도 치열해지고 있다. AI를 활용해 리서치 자료 작성 속도를 높이고, 투자 전략 수립 과정의 효율성을 강화하려는 시도도 이어지는 분위기다.
보험업계 역시 AI를 활용한 손해율 관리와 보험사기 탐지 고도화에 집중하고 있다. 사고 정보와 병원 기록, 과거 지급 데이터를 분석해 보험금 지급 심사 시간을 줄이고 리스크 관리 정확도를 높이는 방식이다. 고객 데이터를 기반으로 한 맞춤형 보험상품 개발과 헬스케어 연계 서비스도 확대되는 흐름이다.
업권별 전략은 다르지만 목표는 같다. AI를 앞세워 비용 구조를 낮추고 더 빠르고 정교한 금융 서비스를 제공하겠다는 것이다. 금융권의 AI 경쟁은 단순한 기술 도입 경쟁을 넘어 조직 운영 방식과 인력 구조까지 바꾸는 단계로 들어섰다.
◆생성형 AI 넘어 ‘AI 에이전트’ 경쟁…관건은 규제·보안
최근 금융권 AI 경쟁의 핵심 키워드는 생성형 AI와 AI 에이전트다. 기존 AI가 정해진 질문에 답하는 수준이었다면, AI 에이전트는 업무 절차를 이해하고 보고서를 작성하거나 심사와 리스크 점검까지 보조하는 단계로 진화하고 있다. 단순 보조 기능을 넘어 실제 업무 흐름 일부를 대신 처리하는 방향으로 발전하고 있는 셈이다.
금융권에서는 AI가 향후 생산성과 수익성을 동시에 끌어올릴 핵심 기술이 될 것으로 보고 있다. 실제 금융사들도 단순 기술 도입을 넘어 조직 구조와 인력 배치까지 AI 중심으로 재편하는 움직임을 보이고 있다. IT 조직에 머물던 AI 인력을 사업부 전면에 배치하고, 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하는 사례도 늘고 있다.
다만 과제도 적지 않다. 금융은 개인정보와 자금 거래가 밀접하게 얽힌 산업이다. AI가 잘못된 대출 판단이나 투자 추천을 내렸을 때 책임 소재를 어떻게 정할지 명확하지 않다. 생성형 AI의 환각 현상과 데이터 편향 문제도 금융권이 풀어야 할 숙제로 꼽힌다.
금융당국 역시 AI 활용 확대 필요성에는 공감하면서도 소비자 보호와 내부통제 체계 구축에 무게를 두고 있다. AI 의사결정의 설명 가능성과 데이터 관리 기준, 보안 체계를 강화해야 한다는 요구도 커지는 분위기다.
금융권에서는 “AI 경쟁의 승부처는 기술 도입 속도보다 현장 안착 능력”이라며 “보안과 규제, 내부통제 문제를 안정적으로 해결하는 금융사가 향후 AI 경쟁에서 앞서갈 것”이라는 평가가 나온다.
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