글로벌 은행의 AI 트랜스포메이션 추진 전략과 과제

인공지능 기술은 다양한 산업분야에서 조직이 기존의 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다. 특히 기업들은 AI를 활용하여 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화함으로써 인적 자원을 보다 부가가치가 높은 업무에 재배치하고 있습니다. 그리고 이러한 자동화는 전반적인 운영 효율성을 크게 향상시키며 비용 절감에도 기여하고 있습니다.

나아가 AI는 기업의 비즈니스 모델 자체를 재구성하는 데에도 영향을 미치고 있습니다. 새로운 AI 기반 서비스나 제품 개발, 데이터 분석을 통한 맞춤형 솔루션 제공 등이 대표적인 예입니다. AI 혁신을 적극적으로 도입하는 기업들은 그렇지 않은 기업들에 비해 경쟁 우위를 확보하며 시장 리더십을 강화하는 추세가 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 이러한 현상은 금융 분야에서도 잘 나타나고 있습니다.

글로벌 은행들은 차별화된 경쟁 우위를 확보하고, 기존의 고객 경험을 혁신하며, 운영 효율성을 극대화하기 위해 AI 기술 도입에 적극적으로 나서고 있습니다. AI는 리스크 관리 시스템 고도화, 고객 행동 분석을 통한 초개인화 금융 상품 추천, 백오피스 업무 자동화 등에 광범위하게 적용될 것으로 예상되며, 금융권의 디지털 전환 속도를 더욱 가속화할 전망입니다. 이처럼 AI는 단순한 업무 자동화를 넘어, 데이터 분석을 통한 통찰력 도출, 위험 관리 정확성 향상, 맞춤형 서비스 제공 등 금융 업무 전반에 걸쳐 혁신을 가져오고 있습니다. 이번 아티클에서는 글로벌 주요 은행의 AI 트랜스포메이션 사례에 대해 알아보고 향후 과제와 전망을 제시하고자 합니다.

주요 은행별 AI 트랜스포메이션 사례

JPMorgan Chase

JPMorgan Chase는 AI를 "회사의 미래에 있어 가장 중요한 기술 중 하나"로 규정하고, 전사적인 차원에서 AI 역량 강화에 연간 150억 달러 이상을 투자하고 있습니다. 2023년 기준, 2,000명 이상의 AI 및 ML 전문가와 데이터 과학자를 고용하고 있으며, 400개 이상의 AI 사용 사례를 실제 업무에 적용하고 있다고 밝혔습니다. CEO인 제이미 다이먼은 “AI를 우리의 모든 프로세스에 임베디드할 것”이라고 밝히면서, 트레이딩, 리서치, 헤지, 고객 서비스 등 은행의 모든 업무에 AI를 내재화하겠다는 강력한 비전을 제시했습니다.

2024년 JPMorgan은 자체 개발한 대규모 언어 모델 기반 비서인 LLM Suite를 사내에 보급했습니다. 현재 이 도구를 활용하는 직원 수는 약 5만 명에 달하며, 사내 메모 작성, 보고서 요약, 데이터 분석 등 업무 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 경영진은 이를 통해 “같은 비용으로 훨씬 많은 업무를 처리하거나, 아니면 같은 업무를 더 적은 비용으로 처리하게 될 것”이라고 밝혀, AI 도구에 의한 비용 절감과 처리량 증가를 기대했습니다.

특히 시간 소모가 많고 많은 인원이 투입돼야 하는 전통적인 법률 문서 검토 방식을 대체하기 위해 AI 도구인 COiN(Contract Intelligence)을 개발했습니다. COiN은 JPMorgan Chase에서 개발한 AI 기반 플랫폼으로, 법률 문서 분석을 자동화하기 위해 설계되었습니다. 이 플랫폼은 머신러닝을 활용하여 법률 문서에서 핵심 정보를 추출함으로써 프로세스를 간소화하고 시간을 절약하고 계약 관리의 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 오류를 최소화합니다.

• 비용 절감: COiN 플랫폼을 통해 연간 360,000시간의 법률 업무를 감소시켜 비용을 절감하고 수동 계약 검토에 대한 의존도를 줄였습니다.
• AI 기반 사기 탐지 및 예방: 다니엘 핀토 COO는 “AI로 인한 혜택 중 가장 큰 부분이 사기 예방”이라고 언급할 정도로, AI 모델들이 금융사기 적발에 탁월한 효과를 보이고 있습니다. 머신러닝 모델을 활용하여 실시간으로 거래 데이터를 분석하고, 의심스러운 활동이나 사기 거래 패턴을 신속하게 탐지합니다. 이를 통해 연간 수십억 달러의 사기 피해를 예방하고 있습니다. 'AI Patrol'과 같은 내부 시스템을 통해 자금 세탁 방지(AML) 및 규제 준수(Compliance) 업무를 강화하고 있습니다.
• 고객 영향: 의사 결정 속도 향상으로 대출 처리, 계약 검토가 빨라지고 효율성이 향상되었습니다.

HSBC

HSBC는 "기술 주도 은행(Technology-led bank)"을 목표로 AI를 핵심 동력으로 삼고 있습니다. 특히 데이터 분석 역량 강화와 AI 기술 도입을 통해 고객 경험 혁신, 운영 효율화, 리스크 관리 정교화를 추구하며 글로벌 네트워크를 활용한 데이터 분석과 AI 적용에 강점을 보이며, 전 세계적으로 일관된 AI 거버넌스 및 윤리 기준을 적용하는 데 중점을 두고 있습니다.

특히 AI가 부정 거래 탐지를 자동화하고, 거래 모니터링을 강화하며, 금융 서비스를 개인화함으로써 컴플라이언스 및 고객 참여 방식을 혁신하고 있습니다. 이전에는 컴플라이언스가 수동 검토 및 규칙 기반 시스템에 의존했는데, 이러한 방식은 부정 거래 탐지 지연 및 과도한 운영 비용으로 이어졌습니다. HSBC는 AI 기반 거래 모니터링으로 전환했으며, 머신러닝(ML) 및 빅데이터 분석을 통합하여 거래를 실시간으로 분석하고 오탐지를 줄이며 부정 방지를 개선했습니다.

• AI 기반 금융범죄 모니터링 (Dynamic Risk Assessment) : HSBC의 AML AI 시스템은 2021년 시범 도입 후 2022년 전 세계 운영에 적용되어, 금융범죄 탐지 효율을 비약적으로 향상시켰습니다. HSBC에 따르면 이 AI 시스템 덕분에 과거 대비 2~4배 더 많은 이상 금융거래를 찾아내고 있으며, 오탐 사례는 60% 줄여 불필요하게 정상 고객을 조사하는 일이 크게 감소했습니다. 또한 1.35억 건/월 거래 데이터 분석 소요 시간을 몇 주에서 며칠로 단축하여 의심 사례를 훨씬 신속히 대응함으로써 범죄 예방 효과도 높였습니다.
• HSBC AI Markets 플랫폼 : 2023년 HSBC 글로벌뱅킹·마켓 부문은 기관 투자자들을 위한 “HSBC AI Markets” 플랫폼을 선보였습니다. 이 플랫폼은 HSBC의 방대한 시장 데이터와 연구 콘텐츠를 AI로 연결하여, 투자자가 간단한 키워드 입력만으로 원하는 정보와 분석을 얻도록 설계되었습니다. 투자자가 AI Markets에 “신흥시장 통화 변동성 추이 알려줘”라고 입력하면, NLP 엔진이 해당 질문에 맞는 실시간 데이터 차트와 관련 연구 보고서를 즉시 제공합니다. 또한 대화형 인터페이스를 통해 트레이딩 아이디어를 묻거나, 복잡한 파생상품 구조를 문의하면 AI가 이해하기 쉬운 언어로 설명해줍니다.
• 인력 감소: 거래 모니터링 및 컴플라이언스 확인 자동화는 높은 기준을 유지하면서 대규모 컴플라이언스 팀의 필요성을 줄였습니다.
• 고객 영향: 더 빠른 부정 탐지 및 개인화된 금융 서비스는 월별 카드 지출을 15% 증가시켰습니다.

Commonwealth Bank of Australia (CBA)

CBA는 "글로벌 최고 수준의 디지털 경험과 기술 리더십"을 목표로 AI를 핵심 전략으로 추진하고 있습니다. 가빈 먼로(Gavin Munroe) CBA 그룹 CIO는 “AI가 이미 더욱 개인화되고 직관적인 고객 경험을 제공하고 있고, 앞으로 은행 이용 방식을 재창조할 엄청난 잠재력이 있다”고 언급했습니다. 고객 중심의 AI 활용을 강조하며, 데이터 분석과 머신러닝을 통해 개인화된 서비스 제공 및 운영 효율성 향상에 집중과 고객의 금융 복지(Financial Wellbeing) 증진을 위한 AI 활용에 적극적입니다.

CBA는 문서처리 및 데이터 분석의 효율성과 정확성을 높이기 위해 H2O.ai와 협력하여 AI 기반 문서 분석 도구를 도입하였습니다. 이러한 트랜스포메이션에는 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리(NLP)를 통합하여 수십억 건의 거래 분석을 자동화하고, 더 빠르고 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 했습니다.

• 고객 혜택 예측 및 개인화 서비스: CBA의 'Benefits finder' 기능은 AI를 통해 고객이 신청 가능한 250여 가지의 정부 지원금을 찾아 연결해 줍니다. 이 기능은 고객이 받을 자격이 있을 수 있는 혜택, 환급금, 할인 혜택을 찾고 신청하는 데 도움을 주며 2019년 출시 이후 개인 및 기업 고객에게 10억 달러 규모의 정부 지원금, 환급금, 할인 혜택을 제공하였습니다. 'Bill Sense' 기능은 AI가 고객의 반복적인 지출(공과금, 구독료 등)을 예측하고 관리하여 예산 계획을 돕습니다.
• 고객 참여 엔진(Customer Engagement Engine):  AI를 통해 매 순간 고객에게 가장 적절한 다음 행동(next best action)을 파악하여, 어떤 상품 제안이나 조언을 할지 은행 직원에게 실시간 인사이트를 주는 시스템입니다. CBA는 고객의 계좌활동, 웹사이트 방문, 콜센터 이력 등 모든 채널의 데이터를 통합한 360도 고객 프로파일을 활용합니다.

Wells Fargo

Wells Fargo의 AI 비전은 "고객 중심의 혁신"으로 정의할 수 있습니다. AI를 “문제 해결을 위한 기계”로 규정하고, 고객의 문제를 더 신속하고 똑똑하게 해결하는 데 AI를 활용하고 있습니다. 예를 들어 AI 챗봇을 통해 고객이 일상 은행 업무를 더 쉽게 처리하거나, 고객 데이터를 분석해 필요한 금융조언을 선제적으로 제공하는 것이 목표입니다. 실제 Wells Fargo는 2022년 말 미국에서 모바일 앱 가상비서 “Fargo”를 출시하며, “AI는 당신의 은행생활을 더 편리하게 만들어야지 복잡하게 해서는 안 된다”*고 강조했습니다. 이는 고객에게 자연스럽게 녹아드는 AI 서비스를 지향한다는 비전의 일환입니다.

Wells Fargo는 기업 금융 평가 및 고객 지원을 위해 AI 기반 솔루션을 개발하고 고급 머신러닝 알고리즘, 자연어 처리(NLP) 및 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 통합하여 금융 평가 및 고객 상호 작용을 자동화하는 과정이 포함되었습니다. 또한 새롭게 도입한 고객 참여 엔진(Customer Engagement Engine, CEE)은 고객과의 상호 작용을 강화하고 서비스 관련 메시지를 개인화하기 위해 사용하는 AI 기반 도구로 실시간 대화에서 고객의 신호를 식별하고 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

• 사기 탐지(Fraud Detection) :  Wells Fargo는 규칙 기반 시스템으로 운용되던 카드사기 모니터링을 이제는 딥러닝 기반 이상탐지 모델들이 수행하고 있습니다. 수억 건의 거래 데이터를 AI로 실시간 분석하여 이상 패턴을 즉각 포착하며, 의심 거래가 발견되면 자동으로 트랜잭션을 보류하거나 고객에게 알림을 보냅니다. 이러한 AI 모델은 정상거래와 사기거래의 미묘한 차이를 학습하여, 인간이 찾기 어려운 미세한 이상 징후 (예: 평소 쓰던 기기가 아닌데도 정확히 사용 습관을 모방한 로그인 시도 등)를 탐지해냅니다. 또한 새로운 사기 수법이 등장하면 AI가 패턴을 인식해내어 빠르게 룰베이스에 반영하거나 경보 기준을 조정합니다.  Wells Fargo는 사기탐지 AI 시스템을 콜센터 및 모바일 앱과 연계하여, 고객이 의심 거래 알림을 받으면 즉시 앱에서 승인/거절 조치를 취하거나 콜센터에 연락하도록 개선했습니다.
• AI 기반 가상 비서 및 고객 지원: 모바일 앱을 통해 AI 기반 가상 비서 'Fargo'를 제공하여 고객의 계좌 조회, 거래 내역 확인, 송금 등의 업무를 지원하고 맞춤형 금융 인사이트를 제공합니다. AI 챗봇은 고객의 금융 행동 패턴을 분석하여 개인별로 맞춤형 조언을 제공합니다. 예산 관리, 저축 방법, 투자 조언 등 다양한 영역에서 도움을 받을 수 있습니다.

글로벌 은행의 AI 도입 과제

글로벌 은행들의 AI 도입은 많은 장점을 가져오지만, 동시에 해결해야 할 과제도 존재합니다. 주요 과제는 크게 5가지로 구분할 수 있습니다.

첫번째는 데이터 프라이버시 및 보안입니다.

민감한 고객 데이터를 다루는 만큼 강력한 보안 시스템 구축 및 데이터 활용에 대한 윤리적 고려가 필수입니다. 금융기관은 고객의 재무정보, 신원정보, 거래 내역 등 고도로 민감한 데이터를 다루고 있기 때문에, AI 시스템의 활용이 이러한 정보를 위협에 노출시키지 않도록 철저한 보호 체계를 갖추는 것이 필수적입니다. AI가 다양한 데이터를 학습하고 처리하는 과정에서 개인정보가 유출되거나 오남용될 가능성이 존재하므로, 암호화, 접근제한, 익명화 기술 등의 적용이 요구됩니다. 더불어, AI 활용에 있어 데이터 사용의 목적과 범위, 보관 기간 등에 대한 윤리적 기준을 명확히 설정하고, 내부적으로 이를 지속적으로 점검하는 거버넌스 체계도 병행되어야 합니다. 결국, AI 도입이 신뢰 기반의 고객 관계를 위협하지 않도록 철저한 사전 대응과 관리가 필요합니다.

두번째는 철저한 규제 준수입니다.

금융 산업의 엄격한 규제 환경에서 AI 시스템이 법규를 준수하도록 설계하고 운영해야 하며 합니다. 미국, 유럽 등 각 국 정부와 금융 당국은 데이터 보호법, 소비자 보호 규정, 자금세탁방지(AML) 기준 등 다양한 규제를 적용하고 있으며, AI가 이러한 법적 요구사항을 충족하지 못할 경우 은행은 법적 책임과 신뢰 하락이라는 이중의 리스크를 감수해야 합니다. 특히 최근에는 ‘설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)’에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 이는 AI가 내린 의사결정의 근거를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명할 수 있어야 한다는 의미로, 고객의 이의 제기나 규제 기관의 감시에 대응하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 따라서 은행들은 AI 모델의 성능뿐만 아니라 투명성과 해석 가능성도 함께 고려한 개발 전략을 수립해야 합니다.

세번째는 데이터 품질 및 레거시 시스템 통합입니다.

AI 모델 학습을 위한 고품질의 데이터 확보 및 여러 시스템에 분산된 데이터의 통합이 필요합니다.  AI 기술이 금융 업무에서 실질적인 가치를 발휘하기 위해서는 고품질의 학습 데이터가 필수입니다. 그러나 현실적으로 많은 글로벌 은행들은 수십 년간 운영해온 레거시 시스템에 데이터를 분산 저장하고 있어, 일관성 있는 데이터 확보와 통합에 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 AI 학습에 필요한 정제된 데이터셋 구축이 지연되거나, 부정확한 예측 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 먼저 데이터 품질을 진단하고, 중복 제거·정규화·정제 등의 과정을 거쳐 데이터 신뢰도를 높이는 노력이 필요합니다. 이와 동시에 기존 IT 인프라와 AI 시스템 간의 연계성을 확보하는 통합 전략도 필수입니다. 클라우드 기반의 데이터 플랫폼 구축이나 API 기반 연동 방식이 주요 해결책으로 떠오르고 있으며, 이는 전체 시스템의 유연성과 확장성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

네번째는 윤리, 규제 및 책임성 문제입니다.

AI의 가장 중요한 윤리적 문제 중 하나는 의사 결정에서의 편향성입니다. 예를 들어, 과거 데이터로 훈련된 알고리즘은 신용 평가, 대출 승인 또는 부정 탐지에서 무의식적으로 편향성을 영속화할 수 있습니다. 은행들은 편향성 완화 기법을 통합하고 AI 모델에 다양한 데이터셋을 사용함으로써 이를 해결하고 있습니다. 또한 AI 시스템이 설명 가능해야 합니다. 특히 컴플라이언스 결정과 관련하여 더욱 그렇습니다. 은행들은 의사 결정 과정에 대한 통찰력을 제공하는 설명 가능한 AI(XAI) 모델을 연구하고 있으며, 이는 의사 결정이 규제 요구 사항에 부합하고 차별 위험을 줄이도록 합니다. 마지막으로 AI가 더 많은 의사 결정을 맡게 됨에 따라 은행이 책임성을 유지하는 것이 중요합니다. AI 시스템은 운영에 있어 투명해야 하며, 의사 결정을 추적할 수 있는 감사 추적(audit trail)이 있어야 합니다. 규제 당국은 은행이 AI 모델의 투명성과 공정성을 입증하도록 점점 더 요구하고 있으며, 특히 AML/KYC와 같은 분야에서 중요합니다.

다섯번째는 인력 구조 변화 및 새로운 역할 부여입니다.

AI 기술의 확산은 은행 부문에서 일부 업무의 자동화를 통해 인력 감축을 유발하는 한편, 전반적으로 역할의 진화를 촉진하고 있습니다. AI는 단순히 인간 노동을 대체하기보다는 기존 역할을 재정의하고 변화시키는 방향으로 작용하고 있습니다. 이에 따라 AI 윤리 책임자, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 등 고부가가치 직무가 새롭게 등장하고 있습니다. 기존 직원들은 이러한 역할에 적응하기 위해 재교육 및 역량 강화가 요구됩니다. 예를 들어, AI 기반 가상 비서는 단순 문의를 자동 처리함으로써 고객 서비스 인력이 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 지원합니다. 이처럼 AI는 일상 업무를 간소화하고 인간 고유의 감정적, 판단적 능력을 필요로 하는 분야에 집중할 수 있는 환경을 조성합니다. 또한, 은행 직원들은 데이터 분석, AI 윤리, 관련 규제 등에 대한 전문성을 갖추는 업스킬링(upskilling)을 통해 경쟁력을 확보해야 합니다.

향후 전망

JPMorganChase, HSBC, CBA, Wells Fargo의 사례를 통해 보면, 글로벌 주요 은행들은 각자의 전략적 목표와 환경에 맞게 AI 트랜스포메이션을 추진하고 있음을 알 수 있습니다. 비전과 접근법에는 차이가 있지만 공통적으로 AI를 통한 운영 효율 증대, 고객경험 혁신, 리스크 관리 강화를 핵심 가치로 삼고 있습니다. 특히 AI 거버넌스와 윤리에 대한 관심도 높아져, 혁신과 책임의 균형을 찾는 노력이 두드러집니다.

이들 은행의 실제 도입 사례에서는 수치로 검증된 성과들이 나타났습니다. 예컨대 JPMorgan은 AI로 수억 달러 가치 창출을 전망하며 거의 모든 업무에 AI를 적용 중이고, HSBC는 AML AI로 2~4배 범죄탐지 향상 및 고객 불편 감소를 이루었습니다. CBA는 수천 개의 AI 모델을 운영하며 사기 피해 절반 감소 같은 효과를 냈고, Wells Fargo는 AI 챗봇 Fargo로 2억 건 이상의 고객응대를 자동화하는 등 가시적 성과를 거두고 있습니다. 이러한 결과들은 금융기관의 AI 투자의 사업적 효용을 입증하며, 타 금융기관에도 중요한 참고가 되고 있습니다.

성공적인 AI 트랜스포메이션은 기술 도입 자체뿐만 아니라, 조직 문화 변화, 데이터 거버넌스 구축, 인력 양성 및 역할 재정의, 그리고 윤리적 고려까지 포괄하는 총체적인 접근 방식이 요구됩니다. 특히, AI 시대에 필요한 새로운 기술 습득을 위한 직원들의 지속적인 업스킬링 노력은 은행의 성공적인 디지털 전환과 개인의 경력 발전을 위해 필수적입니다.

글로벌 은행들은 이러한 과제를 극복하며 AI를 통해 금융 서비스의 미래를 재정의해 나갈 것입니다.향후 은행 산업에서 AI의 역할은 더욱 확대될 것이며, 생성형 AI와 같은 새로운 기술의 등장은 금융 서비스의 패러다임을 또 한 번 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서 은행들은 지속적인 기술 투자와 인재 양성, 그리고 윤리적인 AI 활용 원칙 확립을 통해 AI 시대를 선도해 나가야 할 것입니다.

글: 투이컨설팅 디지털연구소