[현장] "코딩은 AI가 맡는다"···AWS, 금융 개발 '의사결정 중심' 전환...

10일 ‘금융사를 위한 게임 데이 2026’ 개최

에이전트 기반 금융 업무 전반 자동화 확대

보고서·분석 자동 생성, 업무 생산성 혁신↑

AWS가 10일 서울 역삼동 AWS코리아 오피스에서 ‘금융사를 위한 AWS 게임데이 2026’를 개최했다. [사진=AWS]

[이뉴스투데이 김진영 기자] “AI가 금융 개발과 운영 전반을 바꾸고, 사람이 직접 코딩하지 않는 단계로 넘어가고 있습니다.”

AWS는 10일 서울 역삼동 AWS코리아 오피스에서 ‘금융사를 위한 AWS 게임데이 2026’를 개최했다. 구태훈 AWS코리아 금융 전문 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 행사장에서 진행된 발표와 시연을 통해 금융권에 확산되고 있는 ‘에이전트 AI’의 변화상을 이같이 설명했다.

이번 행사는 금융권을 대상으로 한 실전형 기술 대회로, 참가자들이 가상의 기업 환경에서 발생한 장애와 개발 과제를 해결하며 클라우드와 AI 기반 아키텍처를 직접 적용해 보는 방식으로 운영됐다. 올해로 5회째를 맞은 행사에는 NH농협은행, KB국민은행, 신한은행, 하나은행 등 주요 시중은행과 KB증권, 현대카드, 카카오페이손해보험 등 총 24개 팀이 참여했다.

행사장은 단순한 기술 시연을 넘어 금융권 IT 환경 변화의 방향성을 확인하는 자리였다. 특히 올해는 AWS의 AI 어시스턴트 ‘아마존 Q 디벨로퍼’와 통합 개발 환경 ‘키로’를 활용해 개발 전 과정을 AI가 주도하는 ‘AI 주도 개발 라이프사이클(AI-DLC)’이 핵심 주제로 제시됐다.

노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄은 “AI 도입이 클라우드 전환을 더 가속화하고 있다”며 “국내 금융사들도 이미 다양한 수준에서 클라우드를 활용하며 AI 기반 혁신 단계에 들어섰다”고 말했다. AWS 조사에 따르면 국내 금융사의 약 60%가 AI 활용을 위해 클라우드를 도입했거나 도입을 검토 중이다.

그는 특히 금융권의 보수적인 IT 환경이 빠르게 바뀌고 있다는 점을 강조했다. 온프레미스 중심의 투자 방식으로는 빠르게 진화하는 AI 기술을 따라가기 어렵고, 클라우드 기반 접근이 필수라는 설명이다. AWS는 폐쇄망 환경에서도 안전하게 AI를 실험할 수 있도록 지원하며 금융권의 도입 장벽을 낮추고 있다.

노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄이 10일 서울 역삼동 AWS코리아 오피스에서 열린 ‘금융사를 위한 AWS 게임데이 2026’에서 발표를 진행하고 있다. [사진=AWS]

여기에 AWS는 생성형 AI와 에이전트 기반 개발을 결합한 기술 스택을 전면에 내세우고 있다. 핵심은 ‘아마존 Q 디벨로퍼’와 ‘키로’를 중심으로 한 개발 자동화 체계다. Q 디벨로퍼는 코드 생성뿐 아니라 디버깅, 보안 취약점 점검, 장애 원인 분석까지 수행하며 개발 전 주기를 지원한다. 실제 시연에서는 시스템 장애 상황을 입력하자 AI가 로그를 분석해 원인을 도출하고, 개발자가 취할 후속 조치까지 제시하는 방식이 구현됐다.

키로는 한 단계 더 확장된 개념이다. 단순 코드 생성이 아닌 ‘스펙 기반 개발(Spec-driven development)’을 구현하는 플랫폼으로, 요구사항을 입력하면 AI가 기능 목록과 승인 기준을 도출하고 설계 문서와 아키텍처 다이어그램을 생성한다. 이후 작업 단위를 자동으로 분해해 차례대로 개발까지 이어지는 구조다. 개발자는 결과를 검증하고 방향을 수정하는 역할에 집중하게 된다.

이 같은 구조는 기존 개발 방식과의 차이를 명확히 보여준다. 과거에는 개발자가 요구사항을 해석하고 설계·코딩·테스트를 차례대로 수행했다면, AI-DLC 환경에서는 AI가 전 과정을 병렬적으로 수행하고 사람은 의사결정과 검증에 집중하는 방식으로 역할이 재편된다.

현장에서 소개된 사례들은 이런 변화를 구체적으로 보여줬다. KB증권은 AWS 기반 ‘깨비 AI’ 플랫폼을 구축해 투자 분석, 리스크 검토, 법무 검토 등 다양한 업무에 AI 에이전트를 적용하고 있다. 6개월 동안 6개의 에이전트를 출시하며 개발 속도와 사용자 만족도를 동시에 끌어올렸다는 평가다.

카카오페이증권 역시 AI 기반 개발 환경을 도입해 코드 리뷰, 협업, 장애 대응까지 에이전트가 지원하는 구조를 구축했다. 사내에서는 ‘춘실이’라는 이름으로 운영되며, 개발자뿐 아니라 신규 직원 교육에도 활용되고 있다. 에이전트가 사실상 하나의 ‘디지털 직원’처럼 기능하는 셈이다.

구태훈 AWS코리아 금융 전문 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)가 발표를 진행하고 있다. [사진=AWS]

구 SA는 에이전트 AI의 적용 영역을 세 가지로 구분했다. 고객 접점, 직원 생산성, 금융 프로세스 자동화다. 실제로 콜센터와 채팅 서비스에서는 AI가 고객 응대를 수행하고 있고, 내부적으로는 문서 작성과 코드 생성 등 업무 생산성을 높이는 데 활용되고 있다. 보험 심사(언더라이팅), 보험 청구, 기업 평가, 사기 탐지 등 복잡한 금융 프로세스 역시 에이전트 기반 자동화가 빠르게 확산되는 영역으로 꼽힌다.

그는 글로벌 사례로 무디스를 언급하며 “100개 이상의 업무 흐름을 자동화하고, 전체 문서의 80% 이상을 멀티 에이전트로 처리하고 있다”며 “과거 수주가 걸리던 보고서를 이제는 매일 생성할 수 있는 수준”이라고 해석했다.

또 하나의 축은 데이터 기반 의사결정이다. AWS의 ‘Q 비즈니스’를 활용하면 대시보드 상에서 자연어로 질문을 던지는 것만으로 정형·비정형 데이터와 외부 데이터를 결합해 분석 결과를 도출할 수 있다. 기존처럼 IT 부서에 별도 분석을 요청하는 구조에서 벗어나, 현업 부서가 직접 데이터를 활용하는 방식으로 전환되는 셈이다.

AI 적용 범위가 확대되면서 개발 중심이던 변화가 조직 전반으로 확산되는 흐름도 뚜렷해지고 있다. 구 SA는 “AI 코딩은 자동완성 단계를 넘어 어시스턴트, 그리고 에이전트 단계로 진화하고 있다”며 “개발뿐 아니라 운영과 사무직 업무까지 AI가 포괄하는 구조로 바뀌고 있다”고 언급했다.

AWS는 이런 흐름을 금융권 전반으로 확산시키겠다는 계획이다. 노 총괄은 “금융은 보안과 규제가 가장 엄격한 산업이지만, AI 기반 혁신 역시 충분히 가능하다”며 “금융사들이 클라우드와 AI를 기반으로 디지털 경쟁력을 확보할 수 있도록 지속적으로 지원할 것”이라고 강조했다.