신한은행 'AI 브랜치'에서 AI은행원이 업무를 안내하는 모습.
컨슈머타임스=김하은 기자 | 국내 은행들이 생성형 인공지능(AI)을 기반으로 한 'AI 비서' 도입에 속도를 내면서 금융 서비스 제공 방식이 빠르게 재편되고 있다. 단순 상담을 넘어 자산관리와 여신 심사 보조 등 핵심 업무 영역까지 활용 범위가 확대되면서 사실상 '디지털 직원'이 은행 업무 전반에 도입되는 양상이다.
은행권의 이 같은 움직임은 비용 효율화와 고객 경험 개선을 동시에 겨냥한 전략으로 해석된다. 비대면 거래 확대와 점포 축소 흐름 속에서 기존 인력 중심 영업 모델의 한계를 보완하는 동시에 고객 접점을 넓히기 위한 대안으로 평가된다. 다만 오답 리스크와 규제 공백 등은 여전히 해결해야 할 과제로 지목된다.
AI 비서는 기존 챗봇 중심의 디지털 상담을 넘어선 개념이다. 생성형 AI를 기반으로 고객의 질문 맥락을 이해하고 보다 정교한 답변을 제공할 수 있다는 점에서 차별화된다. 단순 보조 수단을 넘어 실제 '비대면 창구' 역할을 수행하는 단계에 접어든 셈이다.
주요 시중은행들도 이 같은 흐름에 맞춰 AI 비서 기능을 빠르게 확대하고 있다. 단순 비용 절감에 그치지 않고 조직 운영 방식과 영업 구조 전반에 변화를 주려는 시도로 해석된다.
KB국민은행은 생성형 AI를 활용해 상담 기능과 금융상품 추천 기능을 결합하는 방향으로 시스템을 고도화하고 있다. 고객의 거래 패턴과 자산 상황을 반영한 맞춤형 제안 기능을 강화하며 '세일즈형 AI' 구축에 집중하는 모습이다. 신한은행은 내부 직원용 AI 비서를 도입해 여신 심사 자료 정리, 규정 검색, 보고서 작성 지원 등 반복 업무 자동화에 나섰다.
하나은행과 우리은행 역시 고객 상담 채널 고도화와 내부 업무 자동화를 병행하고 있다. 특히 '디지털 직원' 개념을 도입해 일부 영역에서는 AI가 1차 판단을 수행하고, 이후 사람이 검토하는 방식으로 업무 프로세스를 재구성하고 있다.
이처럼 AI 비서 도입이 확산되는 배경에는 수익 구조 변화 압박이 있다. 비대면 금융 수요가 빠르게 증가하는 가운데, 특히 2030 세대를 중심으로 즉시성과 개인화된 서비스를 선호하는 경향이 뚜렷해지고 있다.
다만 생성형 AI 특성상 발생할 수 있는 '오답' 문제는 여전히 가장 큰 리스크로 꼽힌다. 금융상품이나 대출 조건과 관련해 잘못된 정보가 제공될 경우 소비자 피해로 직결될 수 있기 때문이다. 이에 은행들은 AI가 제시한 답변을 재검증하는 절차를 강화하고 있다. 이와 함께 핵심 업무에서는 사람이 최종 판단을 내리는 구조를 유지하고 있다. 그럼에도 사고 발생 시 책임 소재가 불명확하다는 점에서 향후 분쟁 가능성은 남아 있다.
규제 환경 역시 AI 비서 확산 속도를 제약하는 요인으로 작용한다. 금융당국은 AI 활용 확대 필요성에는 공감하면서도 소비자 보호와 시스템 리스크 관리 측면에서 신중한 접근을 유지하고 있다. 특히 여신 심사나 투자 자문처럼 결과 책임이 수반되는 영역에서는 설명 가능성과 책임 명확성을 이유로 AI 활용을 제한적으로 허용하고 있다.
당국은 지난 2024년 생성형 AI 활용과 관련한 내부통제 기준 마련을 주문했다. 이와 동시에 금융사가 AI를 활용하더라도 최종 의사결정 책임은 기존과 동일하게 금융회사에 있다는 점을 분명히 했다. 이에 따라 현재까지 AI가 1차 분석과 보조 역할을 수행하고, 최종 판단은 사람이 내리는 방식이 일반적으로 적용되고 있다.
업계에선 개인정보 보호와 책임 소재, 내부통제 기준 등 제도적 불확실성이 여전히 남아 있는 만큼, AI 비서 활용 범위는 관련 규정 정비와 감독 기준 마련 속도에 따라 단계적으로 확대될 가능성이 크다는 관측이 나온다.
금융권 관계자는 "AI 비서는 이미 상담을 넘어 새로운 영업 채널로 기능하고 있지만 규제와 내부통제 이슈로 전면 확대에는 한계가 있다"며 "당국의 가이드라인이 구체화되고 책임 기준이 명확해지는 시점에 맞춰 활용 범위도 점차 확대될 것"이라고 말했다.
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