(AI구축사례) 은행권 AI구축 사례 (출처: BIKorea)

출처: https://m.bikorea.net/news/articleView.html?idxno=45483

 

 

- “단위업무 개편 또는 신규 개발시, ‘AI에이전트 기본요건’ 될 것”

 

AI에이전트 뱅킹이 향후 은행권 단위업무 개발의 기본요건이 될 것이라는 전망이 나오며, 업계 관심이 모이고 있다.

특히, 최근 우리은행 ‘AI에이전트 뱅킹’ 구축 사업이 본격화됐고, AI 에이전트 뱅킹의 역할 및 적용 범위 등이 알려지며 전통적 개발요건에 AI에이전트 개발이 추가될 것이라는 예측이다. 

다만, 은행들이 각 업무별 AI 에이전트를 기본 요건으로 개발하기 위해서는 ‘멀티 에이전트 프레임워크(Multi Agent Framework)’, ‘AI서비스 허브’, ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’, 빅데이터 개편 AI데이터 관리 체계 등 선행 인프라 투자 사업이 필요해 보인다. 

◆우리은행, 어떤 업무에 AI에이전트를 구현하나 = 우리은행은 884억원을 투입, 약 16개월간 ▲AI 기반 상담채널 확대를 통한 상담 완결 제고/상담지원 혁신 ▲생산적 금융 추진 지원을 위한 RM/기업여신 E2E AX ▲WM본업의 영업 경쟁력 확보를 위한 AX ▲업무 단계별 점검 효율화를 위한 전행 내부통제 AX ▲AI에이전트 기반 자동화 커버리지 확대 AX 등 업무에 AI 에이전트 뱅킹을 구현한다. 

- 공통 = AI에이전트 특화 UX 전략 및 표준화 수립을 골자로 한다.

기존 정적인 GUI(Graphical User Interface)를 넘어, 자연어 대화와 동적 UI가 결합된 AI에이전트 특화 사용자 경험(CUI, Conversational UI)를 구현한다. 

- 고객상담 = 수작업으로 수행되던 영업점 VoC(Voice of Customer) 데이터의 비정형 텍스트 정제 및 카테고리 분류 업무를 자동화 해 업무처리 시간을 단축을 목적으로 AI에이전트를 구축한다.

‘고객상담’ 관련 AI에이전트는 ▲영업점 VoC 분석 ▲적재시스템(WINI)에 업로드된 CXPI 로 데이터(RAW Data)를 전행 평균과 비교 ◆고객상담 에이전트 : SLM 기반 질문 분류 에이전트 구축, 뉴 KMS 데이터 검색 및 CoT 등을 활용한 답변 생성 에이전트 구축 ▲에이전트와 AICC 연동 ▲지식 관리체계 고도화 : AI 기반 지식 업데이트 초안 생성 및 저장 지원, STT 분석 기반 FAQ 자동 생성 및 신규 지식 발굴, 대고객 서비스 연동을 위한 데이터 구축 ▲상담업무 어시스턴트 : 상담사 전용 지능형 워크페이스, 상담 후처리 자동화, 실시간 모니터링 및 관리자 제어, CTI 등 레거시 시스템 연계 ▲고객상담 인사이트 : 에이전트를 활용한 고객 상담 이력 기반의 상담 유형 분류, 고객 긍부정 지수 추출 등의 지표 도출을 통한 고객상담 품질 향상, 인사이트 대시보드 ▲상담품질 모니터링(상담 이력 기반 품질 평가 체계 자동화)  등을 개발 골자로 한다. 

- RM & 기업여신 = 이와 관련 우리은행은 ▲RM영업활동 지원(중소기업) : 데이터 기반 가망 고객 자동 추출, 사용자(RM) 영업준비 지원 및 ODS(포터블 브랜치) 영업환경 구축, 여신 프로세스 완결성 확보, 금리/한도 시뮬레이션 기능 구현 ▲RM영업활동 지원(대기업) : 데이터 기반 담당 기업 분석 및 인사이트 생성, 사용자의 영업준비 단계, 영업활동 이력 관리 지원, SPC 신용조사서 작성 지원, WE-KEY 시스템 연계 ▲금리/네고 상담업무 지원 : ‘RM의 금리 네고/여신 신청’ 시 필요 정보통합 분석 및 RM/금리 승인 담당자/심사담당자 간 정보성 환경 제공 등을 구축한다. 

- 여신 특화 에이전트 = 우리은행은 여신 관련 AI에이전트 뱅킹 구현에 적극적이다. 

우리은행 ‘여신특화 에이전트’는 대화형 인터페이스 기반 여신 업무 지원 목적 에이전트 구현을 목표로 한다. 

이를 위해 우리은행은 ▲RAG 검색 필요 데이터(내외 규정, 시행문, 공문, 업무매뉴얼 등) 식별 자산화를 골자로 ‘여신 관련 지식/문의 내용 자산화’를 추진한다. 

또 사용자의 문의에 대한 답변 제공(QA) 및 액션플랜 제언 등 여신 신청 및 심사, 여신 실행, (사후관리)여신 기일관리/차주변동 정보 확인 자동화를 이번 사업에서 구현한다. 

이같은 여신특화 에이전트를 위해 우리은행은 ▲AI OCR 기반 여신 관련 적정여부 검증 ▲고객 제출 서류의 분류 및 적정성 검증, 서류 진위확인 값 식별 후 통합단말 입력 ▲실물 제출 외 파일화 된 서류의 BPR W/F 시스템 자동 전송 ▲고객전송 약정 서류의 적정 여부 검증 후 오류 검출 및 안내 등을 구성한다. 

- WM 영역 = 기존 WM 업무 프로세스와 데이터·기능·산출물 단위로 연계 가능한 시스템 구조를 전략/관리, 전술/영업, 운영/지원 등 전반에 적용이 가능하도록 설계한다.

주요 요건으로는 데이터 처리 및 리포트 자동화, 에이전트 활용을 고려한 데이터 관리 체계 , 보안 및 접근통제, 로그·이력·추적 관리 등이 공통 개발 요건이다.

WM 영역에는 ▲투자전략 수립 지원(시장 에이전트 : 내외부 시장, 거시경제 및 리서치 데이터의 통합 수집·관리, 시황·이슈리포트 자동생성·편집 및 게시 자동화) ▲상품 기획 및 선정 지원(상품 에이전트 : 상품별 주요 속성 및 내외부 데이터 통합뷰 제공, 에이전트 연계 챗 UI 기반 분석결과·근거 제공을 통한 의사결정 지원 도구 구축) ▲고객관리 업무 지원(고객 에이전트 구축 : 투자상품 정보변경 인지, 鳴譯聆 추출 및 변경 승인관리 등) ▲PB 고객상담 지원(통합 에이전트 : 시장·상품·고객 데이터를 연계한 고객 다면 진단 및 시나리오별 영향도 분석) ▲WM 업무 GPT(자연어 기반 대화형 인터페이스 구현 및 대화 세션·맥락 유지 기능) ▲시장 진단 및 고객분석(PB WON : 에이전트를 활용해 시황 및 관리고객 정보추출·가공) ▲자산진단 및 뉴스 분석 ▲비대면 맞춤형 상담 GPT(WON 뱅킹 앱 내 신규 대고객 대화형 상담 채널 구축) 등이 대상이다. 

- 내부통제 = 우리은행은 내부통제 업무에도 AI에이전트 구조를 적극 반영한다.

이를 위해 우리은행은 임원 책무이행 실효성 강화(AI가 감독당국 동향 및 은행권 금융사고 사례를 종합 분석한 후 내용을 요약하고 행내 유관 사업그룹 영향도를 식별), 국내외 내규 관리 자동화(AI 에이전트가 외부 법령 제·개정 등 신설·변경 사항을 실시간으로 탐지한 후 관련 내규 영향도를 분석해 내규 개정안 생성 및 유관부서 담당자 통지), 내규 기반 업무 사전 검토, 영업점 KYC 입력 및 검수 자동화(개인고객 KYC 및 WLF-Watch List Filtering 수행 내역에 대해 AI 기반 전수 사후 모니터링 체계 구축-업무량 조정 위한 임계치 제어 기능 구현), 기업고객 KYC 입력/검수 자동화(법인고객 KYC 수행시 고객확인서 작성 자동화 및 본부 심사 프로세스 지원), 자점 감사 수립 및 수행 지원, 자산수탁보 법령 및 공시정보 모니터링 등이 AI에이전트 연계 업무 대상이다. 

- 업무 자동화 = 수작업 및 비자동화 영역에 대한 AI에이전트 역할도 이번 사업의 핵심 분야다.

우리은행은 당/타발 송금, 수입신용장 작성, 수출입 선적서류 심사 등 외환업무센터 업무프로세스 상 업무 자동화를 위해 AI에이전트를 도입한다. 

이를 기본 요건으로, 우리은행은 외환업무 프로세스 제설계, 민원처리 자동화, 주요 외환/해외 업무 지원(주요 외환/해외거래 지원을 위한 다국어 문서 번역 및 요약), 스캔 문서 내 정보추출 입력(AI OCR 기반 서류 정보 추출 및 결과 자동입력), 정보 대사 업무 자동화(서류정보 추출 밑 WINI 등 행내 시스템 전산 자동 입력), 주요 보고서 초안 작성, 외부 동향 준실시간 모니터링, 대외 공시정보 정기수집/요약 지원, AI활용 영업코칭 지원 등이 업무자동호 AI에이전트 개발 대상업무다. 

◆은행권, 전통적 개발방식 전환해야 = 이같은 AI에이전트 뱅킹 구현을 단위 업무 개발 기본요건으로 두기 위해서는 이번 우리은행과 같은 AI에이전트 뱅킹 인프라 구축이 선행돼야 한다.

멀티 에이전트 프레임워크, 파이토치(Pytorch), 주피터 노트북(Jupyter notebook), vscode 등 개발툴, 제이쿼리, 리액트 등 UI프레임워크 등 과거 자주 사용하지 않았거나 새롭게 다뤄야할 툴도 활용해야 한다는 게 업계 전언이다. 

아울러 전통적 UI/UX 전환도 필요하다.

과거 업무시스템 로그인하면, 관련 기본 화면을 시작으로 UI/UX를 구수했다면, 향후 챗GPT 또는 구글 제미나이 같은 ‘묻고/답하는’ 화면부터 시작하게 될 수 있다.

실제로 우리은행의 경우 ‘ODS, 모바일(앱)의  신규 UI·UX 기획 및 개발’ 요건에 기업정보 검색 화면, 각종 리포트 조회 화면, 제안서 조회 화면, 분석 이업의 영업단계별(상담, 추천, 제안 등) 활동 이력 추적관리 화면 등으로 구성한다고 개발요건을 제시했다.

업계 한 관계자는 “은행 IT가 향하는 방향은 대고객 서비스도 있지만, 은행 직원들의 유연한 업무처리 능력 지원에 있다”며 “직원들이 업무처리를 수행하다가 잘 모르는 업무를 스스로 해결할 수 있도록 은행 업무 AI 탑재 이제, 기본요건이 될 것”이라고 분위기를 전했다. 

우리은행발(發) AI에이전트 뱅킹이 향후 은행권 새로운 IT투자의 새 이정표를 제시할지, 업계 관심이 점차 모이고 있다. 

<김동기 기자>kdk@bikorea.net