금융 분야 AI Agent 전략, 규제 속에서 신뢰를 구축하는 방법

이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다.
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핵심 인사이트

• 금융 산업은 규제와 내부 통제가 강력하기 때문에 AI Agent 도입 시 자율성보다 통제 가능성이 우선 고려됩니다.
• 현재 AI Agent는 금전 집행보다는 정보 수집, 문서 검토, 이상 탐지, 후속 조치 제안 등 보조적, 주변적 업무에 집중되고 있습니다.
• 데이터 품질, 접근 통제, 감사 추적, 모델 거버넌스는 금융 AI 확장이 전제 조건입니다.
• ROI는 단순 자동화를 넘어 규제 대응 고도화, 리스크 저감, 고객 경험 개선까지 포함해 평가되고 있습니다.

AI가 모든 산업으로 확산되고 있는 가운데, 금융 산업은 그 어느 분야보다도 높은 수준의 검증과 통제를 고려해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 금융기관들은 점점 강화되는 규제와 거버넌스 환경 속 매우 좁은 오차 범위 안에서 AI를 운영해야 합니다. 이 글에서는 금융권에서 AI Agent를 실제로 활용하고 있는 전문가들의 경험과 접근 방식을 살펴봅니다.

금융권에 빠르게 확산되는 AI Agent

에이전틱 AI는 2026년 소프트웨어 개발 전반을 사실상 주도할 것으로 보입니다. API 관리 기업 그래비티(Gravitee)의 조사에 따르면, 기업의 70%가 2026년 말까지 조직 내에서 15개 이상의 AI Agent를 운영할 계획이며, 100만 개 이상의 봇이 업무 환경에 투입될 것으로 예상됩니다.

이러한 흐름 속에서 금융 분야는 AI Agent의 활용이 특히 빠르게 확대될 영역으로 전망되고 있습니다. 그 배경에는 금융 업무에 여전히 많은 수작업이 존재한다는 현실이 있습니다. AI 자동화 기업 오디토리아AI(Auditoria.AI)가 250명 이상의 금융 전문가를 대상으로 조사한 ‘2025 재무 부서의 AI 자동화 현황’ 보고서에 따르면, 매출 채권 관리, 문서 추출, 과도한 이메일 처리가 가장 대표적인 수작업 영역으로 나타났습니다. 이에 따라 생성형 AI와 자율 Agent 같은 새로운 기술 트렌드에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

AI Agent 실제 도입 사례와 금융 분야 활용 영역

AI Agent를 활용한 초기 성공 사례도 이미 등장하고 있습니다. 결제 서비스 기업 스퀘어(Square)와 캐시 앱(Cash App)으로 알려진 금융 서비스 기업 블록(Block)은 오픈소스 AI 에이전트 ‘구스(Goose)’를 도입했습니다. 현재 이 에이전트는 1만 2,000명 이상의 직원이 활용하고 있으며, 직원들은 일상 업무에서 최대 75%의 시간 절감 효과를 체감하고 있습니다. 블록(Block)의 개발 책임자 엔지 존스(Angie Jones)는 해당 에이전트가 MCP를 활용해 API, 도구, 데이터 시스템과 상호작용을 하며 모든 직무 영역에서 사용되고 있다고 설명합니다.

다른 금융 환경에서도 AI Agent는 이미 정보 수집, 분류, 우선순위 지정, 인간 의사결정 보조 영역에서 성과를 내고 있습니다. 다만 결제 실행과 같이 고위험 금융 워크플로우를 완전히 자율적으로 처리하는 단계까지는 아직 이르지 않았습니다. 2025년 12월 하버드 비즈니스 리뷰와 워카토(Workato)가 진행한 조사에 따르면, 전체 기업 중 단 6%만이 AI를 End-to-End 비즈니스 프로세스를 완전히 자율적으로 처리하는 데 신뢰하고 있으며, 94%의 기업은 AI Agent를 낮은 위험도의 업무나 사람의 감독하에 활용하고 있습니다.

금융 분야에서 AI Agent가 제공할 수 있는 기회는 분명합니다. 고객 접점에서는 고도화된 채팅 및 음성 비서를 통해 새로운 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 전문가들은 기존의 IVR 시스템은 자연어 처리 기반의 지능형 음성 에이전트로 진화해, 보다 자연스러운 대화형 금융 서비스를 제공하게 될 것으로 전망합니다. 최근 대형 언어 모델의 정확도가 개선되고 환각 문제가 줄어들면서 활용 가능 영역도 확대되고 있습니다. 다만 다만 단기적으로는 규제 영향을 받지 않는 영역부터 도입이 적극적으로 진행될 가능성이 높으며, 규제 대상 업무는 여전히 인간의 감독 하에 운영될 것으로 보입니다.

내부 업무 측면에서는 규칙이 정확하고 반복 질문이 많은 구조화된 워크플로우가 주요 적용 대상입니다. 조달 가이드, 정책 지원, 예측 업무, 계약 검토, 채권 회수 등의 업무는 명확한 규칙과 방대한 문서, 반복적인 질문이 존재하기 때문에 에이전트가 가치를 발휘할 여지가 크다고 전망됩니다. 또한 여러 시스템에서 데이터를 수집, 분류, 요약하고 인간의 판단이 필요할 때만 에스컬레이션하는 데이터 집계 역할도 중요한 활용 사례로 꼽힙니다.

고위험 금융 업무에서의 점진적 활용

모든 은행 거래에는 최소 2명의 승인자가 필요한데, 금융권에서는 이를 ‘이중 승인(maker and checker)’ 원칙으로 부릅니다. 이 원칙은 역사적으로 많은 수작업 의사결정을 요구해 왔지만, 에이전틱 AI는 향후 의사결정을 간소화하거나 언젠가는 자율적으로 실행하는 방향까지도 가능성을 열어두고 있습니다.

예를 들어, 후속 조치가 필요한 송장을 식별하거나 월간 현금 목표 달성을 위한 운영 조치를 제안하는 식입니다. 이는 거래 실행 자체가 아니라 의사결정을 보조하고 사전 분석을 수행하는 영역에 해당합니다.

직접적인 금전 거래 적용은 아직 초기 단계이며, 적용 시에는 명확한 역할 정의, 강력한 데이터 거버넌스, 투명한 추론 과정, 인간의 감독, 위험이 임계치를 초과 시 즉시 중단할 수 있는 장치 등이 필수적입니다. 예측 가능하고 재현 가능한 의사결정 구조를 유지하는 것이 그 핵심입니다.

금융권에서 Agentic AI 활용을 가로막는 문제들

금융 환경에서 진정한 자율 에이전트가 확산되기 위해서는 데이터 품질, Agent의 라이프사이클 관리, 상호 운용성, 오케스트레이션, 그리고 사람의 개입 구조를 함께 고려해야 합니다. 데이터 거버넌스가 취약하면 결과 역시 신뢰할 수 없기 때문입니다.

현재 금융 기관들이 직면한 주요 과제로는 데이터 불일치, 시스템 간 연계 부족, 취약한 접근 제어, 불충분한 감사 추적 체계 등이 꼽힙니다. 이를 해결하기 위해 데이터 표준화, 통합 구조 현대화, 실시간 모니터링, 강력한 거버넌스 체계가 필요하며, AI 모델 거버넌스와 사람의 감독 체계 역시 지속적으로 강화되어야 합니다. 컴플라이언스, 접근 통제, ID 관리는 지금 그 어느 때보다 중요합니다. 리서치 단계부터 투자, 오케스트레이션까지 모든 단계에 거버넌스와 보안 메커니즘을 필수적으로 고려하는 것이 필요합니다.

MCP와 Agent2Agent(A2A) 프로토콜, 벤더 중립적인 오케스트레이션, 정책의 코드화(policy-as-code) 가드레일 도입은 에이전트 운영의 기반을 강화합니다. 또한, NIST AI RMF, ISO 27001, ISO 42001과 같은 프레임워크는 조직 차원의 위험 거버넌스를 체계화하는 기준으로 언급됩니다. 각 에이전트는 좁고 목적이 명확한 역할을 수행하도록 설계되어야 하며, 이는 Zero-Trust 접근 방식과도 일치합니다.

금융에서 AI Agent의 ROI 평가

AI Agent의 단기 ROI는 반복 업무 자동화, 처리 지연 감소, 고부가가치 분석 업무로의 인력 전환에서 나타납니다. 장기적으로는 규제 준수 강화, 리스크 점수 산정 고도화, 사기 탐지 개선 등 더 복합적이고 전략적인 가치가 주목받습니다.

AI Agent가 정보 검색 단계를 넘어 실제 조치 실행 단계로 이동할수록, 운영 효율성과 의사결정 민첩성은 더욱 명확한 수치로 측정될 수 있습니다. 일부 IT 리더들은 AI Agent가 은행의 컴플라이언스 기능을 ‘상시 가동되는 체계’로 발전시킬 수 있다고 보고 있습니다. 증빙 주기를 단축하고 정확성을 높이며 전 생애주기에 가시성을 확보함으로써 행정 부담을 줄일 수 있다는 평가입니다.

결국 금융 환경에서 AI Agent 전략은 속도와 통제, 혁신과 신뢰 사이의 균형을 설계하는 문제입니다. 빠르게 움직이되 보안 모범 사례를 훼손하지 않는 구조를 만드는 것이 금융 IT 리더들의 핵심 과제로 자리하고 있습니다.

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