사진=ChatGPT
국내 은행권이 인공지능(AI) 에이전트를 앞세워 '업무 재설계 경쟁'에 돌입했다. 같은 기술이지만 적용 방식과 전략에 따라 경쟁 구도가 엇갈리며 금융권 판도 변화가 본격화되는 모습이다.
21일 금융권에 따르면 KB국민은행은 최근 AI 에이전트 'DAVIS'를 일부 부서에 도입하고 상반기 내 본점 전 직원으로 확대할 계획이다.
KB국민은행의 전략은 '분석형 업무 비서'로 요약된다. DAVIS는 자연어로 질의하면 금융 데이터를 추출하고 의미까지 분석하는 기능을 앞세워 PB·RM·여신 심사 등 데이터 기반 업무를 지원한다. 이는 단순 반복 업무 자동화를 넘어 의사결정 보조 영역까지 AI를 확장했다는 점에서 의미가 있다. 다양한 내부 데이터를 빠르게 해석하고 보고서 형태로 가공하는 데 강점이 있으며 올해 약 100개의 AI 에이전트를 추가 개발해 통합 운영할 방침이다. 직원 생산성을 높이고 판단의 정확도를 끌어올리는 데 초점이 맞춰져 있다.
우리은행은 상담, 기업금융, 자산관리(WM), 내부통제 등 5대 핵심 영역에 걸쳐 총 175개 에이전트를 구축하는 대형 프로젝트를 추진 중으로 전사 단위 확산 전략으로 차별화를 꾀하고 있다. 단일 서비스 도입이 아니라 조직 전체 업무 프로세스를 AI 중심으로 재편하려는 시도라는 점에서 가장 공격적인 접근으로 평가된다. 특히 우리은행은 단계적 확대 로드맵을 통해 올해 말 1차로 97개 에이전트를 도입한 뒤 이후 전사로 확장할 계획이다. 특정 부서의 실험을 넘어 '은행 운영 방식 자체'를 바꾸겠다는 전략이 특징이다.
신한은행은 플랫폼 중심 전략을 택했다. AI 업무 비서 플랫폼 'AI ONE'을 통해 다양한 AI 기능을 하나의 인터페이스로 통합하고 음성 기반 명령까지 지원한다. 여기에 노코드 기반 'AI Studio'를 결합해 직원이 직접 AI 서비스를 만들고 활용할 수 있도록 접근성을 높였다. 신한은행의 강점은 기술 자체보다 '사용 경험(UX)'에 있다. 여러 시스템에 흩어진 기능을 하나로 묶어 활용성을 높이고 디지털 데스크와 AI 브랜치 등 오프라인 접점까지 확장하며 사용자 중심의 AI 환경을 구축하고 있다.
하나은행은 '기업금융 특화 자동화' 전략으로 차별화를 시도하고 있다. 직원용 '지식챗봇'에 자체 생성형 AI(H-GPT)를 적용해 규정·FAQ·문서 분석 등 업무 지식을 통합 제공하고 있으며 기업 고객 대응 영역에서 활용도를 높이고 있다. 특히 기업 하이챗봇, 해외송금 예측, 수출환어음 자동화, 정책자금 맞춤 조회, 금융사고 감시 등 기업금융과 리스크 관리 분야에 집중된 AI 활용이 특징이다. 하나은행은 지난해 6월부터 AI 플랫폼 구축에 착수해 노코드 기반 내재화 전략을 추진하고 있으며 그룹 차원의 AI 에이전트 도입도 검토 중이다.
NH농협은행은 고객 여정 전반의 자동화에 초점을 맞춘다. 대출 상담부터 심사, 실행, 사후관리까지 전 과정을 AI로 연결하는 구조를 지향하며, 영업점 AI 행원과 금융상품 추천 시스템 등을 통해 현장 적용을 확대하고 있다. 특히 금리인하요구 대응, 기업대출 심사 등 실제 고객이 체감할 수 있는 영역에 AI를 집중 적용하고 있다는 점에서 '고객 중심 혁신' 전략이 두드러진다. 내부 효율화에 머무르지 않고 고객 경험 개선으로 직접 이어지도록 설계된 것이 특징이다.
이처럼 은행권 AI 경쟁은 단순한 기술 도입을 넘어 적용 영역과 전략에 따라 뚜렷한 차이를 보이고 있다. 현재는 직원용 업무 비서 중심으로 확산되고 있지만 향후 고객 서비스로 확장되며 경쟁의 초점도 빠르게 이동할 것으로 전망된다.
금융권 관계자는 "AI 에이전트는 단순 자동화 도구가 아니라 은행의 업무 구조와 서비스 방식을 동시에 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다"며 "각 은행의 전략이 실제 고객 가치로 얼마나 빠르게 연결되느냐가 향후 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.
신용준
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