뱅크 오브 아메리카, 은행 업무에 인공지능 에이전트 도입

AI 에이전트들은 주요 은행들이 내부 도구에서 실제 고객과의 상호작용을 용이하게 하는 시스템으로 발전함에 따라 금융 자문 제공에 있어 점점 더 직접적인 역할을 하고 있습니다.

뱅크 오브 아메리카는 현재 일부 금융 자문가들을 대상으로 AI 기반의 자문 플랫폼을 도입하고 있으며, Banking Dive의 보도에 따르면 약 1,000명의 자문가가 이 플랫폼을 사용하고 있습니다. 이러한 시도는 AI를 단순히 백오피스 업무나 제한적인 파일럿 프로그램에 활용하는 것이 아니라, 핵심 은행 업무에 적용하는 초기 사례 중 하나로 주목받고 있습니다. 또한 이는 AI가 기본적인 지원을 제공하는 수준에서 실시간 의사결정을 지원하는 수준으로 발전하고 있는 업계의 보다 광범위한 추세를 나타냅니다.

이 플랫폼은 Salesforce의 Agentforce를 기반으로 구축되었으며, AI 에이전트를 생성하여 작업을 관리할 수 있도록 해줍니다. 이는 자문가들이 고객 문의에 대응하고 권장사항을 작성하는 데 도움을 주며, 일상적인 업무 흐름을 간소화하는 데에도 기여합니다. Banking Dive에 따르면, 이 시스템은 주요 은행들이 AI 에이전트가 인간 직원과 협력할 수 있는 방법을 평가하기 위한 더 큰 노력의 일환입니다.

뱅크 오브 아메리카는 업무 전반에 걸쳐 AI의 활용 범위를 확대하고 있습니다. 이 은행은 자신들의 가상 보조원인 Erica가 약 11,000명의 직원에 해당하는 작업을 처리하고 있으며, 모든 18,000명의 소프트웨어 개발자들이 AI 코딩 도구를 사용하여 생산성을 약 20% 향상시켰다고 보고하고 있습니다. 이러한 지표들은 AI가 이미 조직의 다양한 부분에 어느 정도 통합되어 있는지를 보여줍니다.

AI 에이전트, 금융 의사결정 분야로 진출

이러한 전략은 이전의 은행 AI 활용 사례들과는 다른 점을 나타냅니다. 이전의 시스템들은 주로 챗봇이나 내부 생산성 향상 도구에 중점을 두었으며, 간단한 질문에 답하거나 반복적인 작업을 자동화하는 데 사용되었습니다. 하지만 새로운 플랫폼들은 고객 데이터를 분석하고 후속 조치를 제안하는 등 보다 복잡한 업무를 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

이러한 진화는 AI를 금융 의사결정의 핵심 부분에 더 가깝게 위치시킵니다. 이제 AI는 단순한 지원 도구가 아니라, 자문 과정 자체에 직접 통합되고 있습니다.

다른 대형 은행들도 비슷한 방향을 추구하고 있습니다. Banking Dive의 보도에 따르면, JPMorgan Chase, Wells Fargo, Goldman Sachs와 같은 기관들도 생산성 향상과 고객 서비스 지원을 목표로 AI 도구를 시범적으로 사용하고 있습니다. 물론 이러한 시도들은 각기 다르며, 반드시 자문가용 AI 에이전트 시스템에만 초점을 맞추는 것은 아닙니다. 하지만 모든 은행들의 공통적인 목표는 인력 수를 늘리지 않고도 생산성을 향상시키는 것입니다.

초기 데이터에 따르면, 이러한 도구들은 효율성을 향상시킬 수 있지만, 그 결과는 다양합니다. 일부 은행들은 자문가들이 정보에 접근하거나 회의를 준비하는 데 걸리는 시간이 단축되었다고 보고하고 있습니다. 하지만 정확성과 감독 문제에 대한 우려도 계속되고 있으며, 특히 AI 시스템이 금융 의사결정을 제안하는 데 사용될 때 이러한 문제가 더욱 심각해집니다.

금융 서비스 분야에서는 이러한 경향이 점점 더 확산되고 있습니다. 많은 기업들이 AI에 투자하고 있지만, 매우 신중하게 진행하고 있으며, 특정 팀이나 사용 사례에만 제한적으로 활용하고 있습니다. 그 목적은 이 기술이 실제 업무 환경에서 어떻게 성능을 발휘하는지를 평가한 후에 보다 광범위하게 적용하기 위함입니다.

일부 분석가들은 은행 분야에서 AI의 변화 속도에 대해 여전히 우려하고 있습니다. Wells Fargo의 분석가인 Mike Mayo는 최근의 발전이 아직 새로운 제품을 만들어내지 못했다고 지적하며, 현재 단계를 “제품 측면에서 볼 때 다소 지루하다”고 평가했습니다.

인간의 감독은 여전히 필수적입니다

뱅크 오브 아메리카의 이러한 시도는 그 규모와 위치 때문에 주목받고 있습니다. 금융 자문가들은 은행의 고객 관계, 특히 자산 관리 분야에서 중심적인 역할을 하고 있습니다. AI를 이러한 역할에 도입하는 것은 해당 기술에 대한 신뢰가 커지고 있음을 나타냅니다. 또한, 자문 과정의 개발과 제공 방식에 AI가 영향을 미치도록 허용하려는 의지를 보여줍니다.

동시에, 이 시스템은 자문가들을 대체하는 것이 아니라, 그들과 함께 작동하도록 설계되었습니다. 인간의 감독은 여전히 중요한 역할을 하며, 특히 복잡한 금융 의사결정이나 고가치 고객의 경우에 더욱 그렇습니다. 업계 리더들도 AI가 전문가의 역할을 완전히 대체하기는 어려울 것이라고 인식하고 있으며, 특히 맥락과 판단력이 필수적인 복잡한 금융 업무에서는 더욱 그렇습니다.

이러한 하이브리드 모델은 은행 업계 전반에서 점점 더 흔해지고 있습니다. 은행들은 사람들을 이 과정에서 제거하는 것이 아니라, 인간의 판단력과 기계가 생성한 정보를 결합하여 사용하려고 하고 있습니다. 일부 기업들은 AI를 단순한 도구가 아니라 직원의 일원으로 여기기 시작했으며, 직원들이 이러한 시스템과 함께 매일의 업무를 수행하도록 하고 있습니다.

진전 과정에서는 한계와 타협이 필요합니다

실제로는 여러 가지 실질적인 어려움들이 존재합니다. AI 시스템은 깨끗하고 구조화된 데이터에 의존하지만, 기존 인프라를 갖춘 대규모 조직에서는 이러한 데이터를 확보하는 것이 쉽지 않습니다. 기존 도구들과의 통합도 시간이 많이 소요될 수 있으며, 직원들은 새로운 시스템을 효과적으로 사용하기 위해 교육을 받아야 합니다.

규제도 또 다른 복잡성을 가져옵니다. 금융 기관들은 AI가 제공하는 권장사항이 규제 기준을 준수해야 하며, 규제 당국의 질문에 대해서도 이러한 권장사항을 설명할 수 있어야 합니다. 이러한 요구 사항은 AI 시스템에 부여되는 자율성의 수준을 제한할 수 있으며, 특히 대출이나 투자 자문과 같은 분야에서 더욱 그렇습니다.

이러한 제약들에도 불구하고, 은행들은 실험 단계를 넘어 실제 운영에 AI를 적용하기 시작했습니다. 비록 진전 속도가 일관되지는 않지만 말입니다. 일부 추정에 따르면, 은행 업무의 최대 3분의 1, 또는 그러한 업무의 일부가 결국 AI에 의해 처리될 수도 있지만, 구체적인 시간표는 아직 확정되어 있지 않습니다.

AI 에이전트를 자문 역할에 통합하는 것은 이러한 업무 자체가 어떻게 변화할 수 있는지에 대한 질문을 불러일으킵니다. 만약 시스템들이 보다 분석적인 업무를 처리할 수 있다면, 자문가들은 고객 관계에 더 많은 시간을 할애하고 준비 작업에는 덜 시간을 할애할 수 있을 것입니다. 시간이 지나면서, 이는 해당 역할에 필요한 기술적 요구사항을 변화시킬 수도 있습니다.

동시에, AI에 대한 의존은 새로운 위험들을 동반합니다. 데이터나 모델의 오류는 권장사항에 영향을 미칠 수 있으며, 자동화된 시스템에 지나치게 의존하면 인간 직원들의 중요한 검토 작업이 줄어들 수도 있습니다. 이러한 문제들은 아직도 연구가 진행 중입니다.

현재 단계를 구별하는 것은 기술 그 자체가 아니라, 그 기술의 활용 방식입니다. AI를 전선 역할에 도입하는 것은 은행들이 이를 결과를 형성하는 도구로 여기고 있음을 보여줍니다. 단순히 백오피스의 효율성을 향상시키는 수단으로만 사용하는 것이 아닙니다.

뱅크 오브 아메리카의 이러한 시도는 이러한 전환 과정이 어떻게 진행될 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 대규모 기관이 AI를 일상 업무에 얼마나 깊이 통합할 수 있는지, 그리고 인간의 감독을 어떻게 유지할 수 있는지를 보여줍니다.

더 많은 은행들이 비슷한 길을 따르면서, 관심사는 AI를 사용해야 하는지에서, 일단 핵심 업무에 통합된 이후에 어떻게 관리해야 하는지로 옮겨갈 것입니다.

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