디뱅크7_DX2_PI _ 프로세스 이노베이션 했다.
은행은 우리가 알고 있던 것 그 이전부터 프로세스 이노베이션 했다.
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Dec 7. 2025
은행 디지털 전환의 출발점, 업무 프로세스 이노베이션
은행의 디지털 전환은 모바일 앱이나 인터넷뱅킹 같은 고객 접점에서만 시작된 것이 아니다. 우리가 아는 은행의 프로세스 이노베이션! 혁신! 그 출발점은 본점과 영업점 내부의 업무 프로세스였다. 오랫동안 은행은 ‘정확성’과 ‘안정성’을 최우선 가치로 삼아 왔고, 그 결과 수기 문서, 다단계 결재, 반복 업무가 조직 전반에 깊이 뿌리내리게 되었다. 이러한 구조는 리스크 관리에는 유효했지만, 업무 효율성과 민첩성 측면에서는 분명한 한계를 드러냈다.
디지털 전환의 초기 단계에서 은행들이 가장 먼저 주목한 영역은 바로 반복·정형 업무의 디지털화와 자동화였다. 카드 연체 관리, 채권관리, 회의록 작성, 관리대장 정리, 업무권한 신청, 사내 메일 및 메모 관리, 통화 기록 취합 등은 매일같이 발생하면서도 부가가치가 낮은 업무의 대표적인 사례였다. 이러한 업무는 직원의 숙련도와 무관하게 일정한 패턴을 가지며, 오류 발생 시 리스크로 이어질 수 있다는 공통점을 가지고 있었다.
RPA! RPA(Robotic Process Automation)
본점 중심으로 RPA(Robotic Process Automation)가 도입되기 시작했다. RPA는
사람의 화면 조작을 그대로 모방하여 시스템 간 반복 작업을 자동으로 처리하는 기술로, 기존 시스템을 대대적으로 바꾸지 않고도 빠른 효과를 낼 수 있었다. 연체 채권
데이터 수집, 보고서 자동 작성, 권한 신청 및 승인 프로세스 자동화는 RPA 도입의
대표적인 성과였다. 이를 통해 은행은 단순히 인력을 절감하는 수준을 넘어, 업무 정확도 향상과 처리 시간 단축이라는 구조적 개선을 경험하게 되었다.
영업점의 변화: 전자창구와 전자서식
본점 중심의 업무 자동화가 어느 정도 자리 잡으면서, 디지털 전환의 무게중심은 자연스럽게 영업점으로 이동했다. 영업점은 은행과 고객이 직접 만나는 공간이자, 아날로그적인 업무 방식이 가장 오래 남아 있던 영역이다. 종이 서식 작성, 서류 스캔, 수기 서명, 보관 문서 관리 등은 고객 대기 시간을 늘리고, 직원의 업무 부담을 가중시키는 주요
요인이었다.
이에 따라 은행들은 태블릿 모니터를 활용한 전자서식 작성과 전자창구(PPR: Paperless Process Reengineering) 활성화에 집중하기 시작했다. 고객은 태블릿을 통해 각종 신청서를 작성하고, 전자서명으로 즉시 처리할 수 있게 되었으며, 직원은
종이 서류를 출력·보관하는 대신 시스템 내에서 모든 절차를 관리할 수 있게 되었다.
전자창구 시스템 개선과 전자서식 전환은 단순히 종이를 없애는 것을 넘어, 고객정보 통합과 상담 자동화로 이어졌다. 고객이 한 번 입력한 정보는 여러 업무에 재사용되었고, 상담 이력과 거래 정보는 시스템에 자동으로 축적되었다. 이러한 변화는 영업점 업무를 ‘처리 중심’에서 ‘상담 중심’으로 전환시키는 중요한 계기가 될 수 있었다.
결과적으로 은행은 업무 프로세스 디지털화를 통해 효율성 증대라는 가시적인 성과를 얻었고, 고객은 대기 시간이 줄어든 보다 매끄러운 금융 경험을 체감하게 되었다.
디지털 전환은 끝이 아니라 AI금융의 출발점
디지털 전환! 정말로 중요한 점은, 이러한 업무 프로세스 디지털화가 금융에서는 목표 최종 목적지가 아니라는 사실이다. 은행권 내부에서는 개선해 나갈 때마다 공통된 인식이 자리 잡기 시작했다.
“업무를 디지털로 바꾸는 것만으로는 충분하지 않다.”
전자문서, RPA, 전자창구는 결국 데이터를 구조화하고 시스템에 적재하는 과정이다. 이는 곧 AI 금융으로 나아가기 위한 토대를 마련하는 작업이었다. 사람이 종이로 처리하던 업무가 데이터로 전환되면서, 은행은 비로소 AI가 학습하고 판단할 수 있는 기반을 확보하게 된 것이다. 그땐 몰랐다. AI가 이렇게 빨리 다가올 줄 그리고 손안에 은행은
이용하는 것이 매우 자연스러워질 것이라는 것 등을 몰랐다.
이러한 인식 전환은 은행의 디지털 전략을 한 단계 끌어올렸다. 단순 자동화를 넘어, DX (DIGITAL Transformation) 그리고 AX(AI Transformation)를 목표로 하는
방향 전환이 본격화된 것이다.
다음 단계로의 전환을 향하며~
은행의 디지털 전환은 이렇게 업무 프로세스의 디지털화 → 데이터 기반 구축 → AI 적용을 위한 준비 단계로 자연스럽게 진화해 왔다. 이 과정에서 중요한 교훈은 분명하다.
AI 금융은 어느 날 갑자기 등장한 것이 아니라, 디지털 전환의 축적된 결과물이라는 점이다.
이제 은행은 내부 업무 지원을 넘어, 직원과 고객을 직접 지원하는 생성형 AI, 그리고 AI가 금융 업무의 주체가 되는 미래형 영업점이라는 새로운 국면을 맞이하고 있다.
프로세스 이노베이션 하면서 디지털 금융, AI금융의 길을 만들다.
은행의 업무 프로세스 디지털화가 일정 수준에 도달하면서, 다음 단계의 화두는 자연스럽게 디지털과 AI의 실질적 활용으로 옮겨갔다. 초기 디지털 전환이 ‘업무를 시스템으로 옮기는 과정’이었다면, 이후의 변화는 ‘시스템이 스스로 돕고 판단하는 구조’로 나아가는 전환이라 할 수 있다. 이 중심에는 생성형 AI와 지식 기반 AI 기술이 자리 잡고 있다.
은행은 본질적으로 복잡한 규정과 방대한 정보 위에서 움직이는 조직이다. 상품별 약관, 내부 규정, 감독 규제, 업무 매뉴얼은 해마다 확대되고 개정되며, 이를 현장 직원이 모두 숙지하기는 사실상 불가능에 가깝다. 그동안 직원들은 필요한 정보를 찾기 위해 여러 시스템을 오가거나, 선배 직원 또는 본사 사업기획 부서에 문의하는 방식에 의존해 왔다. 이는 업무 속도를 저하시킬 뿐만 아니라, 업무 정확도에서도 편차가 발생하는 원인이었다.
이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 주목받은 것이 생성형 AI를 활용한 지식 챗봇이다. 은행 내부에 축적된 규정, 상품 설명서, 업무 매뉴얼, 과거 상담 사례 등을 AI가 학습하여, 직원의 질문에 실시간으로 답변하는 방식이다. 직원은 더 이상 여러 시스템을 검색할 필요 없이, 자연어로 질문하고 필요한 정보를 즉시 확인할 수 있게 되었다.
우리가 AI 연구하는데, AI가 ‘직원을 대체하는 존재’가 아니라, 업무 도우미이자 보조 지능으로 활용되고 있다는 사실이다. 은행은 AI를 통해 직원의 판단을 대신하기보다는, 직원이 보다 정확한 판단을 할 수 있도록 정보를 정리하고 추천하는 역할에 초점을 맞추고 있다. 이는 금융업 특유의 책임성과 설명 책임을 고려한 매우 중요한 방향 설정이다.
한편 생성형 AI의 활용[ 범위는 지식 검색을 넘어, 문서 작성과 분석 영역으로 확장되고 있다. 보고서 초안 작성, 회의록 요약, 고객 상담 내용 정리와 같은 업무에서 AI는 직원의 시간을 크게 절약해 주고 있다. 이를 통해 직원은 반복적이고 소모적인 작업에서 벗어나, 리스크 관리나 고객 맞춤 제안과 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었다.
이러한 변화는 은행 조직 문화에도 점진적인 영향을 미치고 있다. 과거에는 경험과 연차가 중요한 자산이었다면, 이제는 AI를 얼마나 잘 활용하는가가 개인의 업무 역량을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 이는 단순한 기술 변화가 아니라, 금융 조직의 일하는 방식 자체가 변하고 있음을 보여준다.
AX(AI Transformation)를 위한 체계도 정비
은행들은 AX(AI Transformation)를 위한 체계도 정비하고 있다. 앞선 디지털 전환 단계에서 구축한 공동 클라우드 플랫폼 위에 AI 개발·활용 환경을 올리고, AI 모델의 정확도와 신뢰성을 평가하는 프로덕트 평가 프레임워크를 도입함으로써, 무분별한 실험이 아닌 통제된 확산을 추진하고 있다. 이는 금융이라는 영역에서 AI를 안정적으로 활용하기 위한 필수 조건이라 할 수 있다.
또한 AI 사용에 대한 윤리와 보안 문제도 중요한 고려 사항으로 떠오르고 있다. 은행은 고객 정보와 금융 데이터를 다루는 기관인 만큼, 생성형 AI 활용 과정에서도 데이터 관리와 출력 결과의 신뢰성에 대해 엄격한 기준을 적용하고 있다. 이로 인해 AI는 외부 모델을 그대로 쓰기보다는, 내부 데이터와 규정을 기반으로 한 폐쇄형·업무 특화형 AI 형태로 발전하고 있다.
PI, 디지털, AI 도입으로 어떤 변화가 있는지?
AI 기반 대화형 시스템은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 대화형 AI는 고객의 질문 의도를 파악하고, 상황에 맞는 정보를 제공하며, 필요한 경우 사람 상담으로 자연스럽게 연결하는 역할을 수행한다. 단순 응답을 넘어, 고객과의 대화를 이해하고 맥락을 유지하는 능력이 핵심이다.
ATM과 같은 오프라인 채널에 대화형 AI를 탑재하는 시도는 상징적인 변화라 할 수 있다. 기존의 ATM은 정해진 버튼과 메뉴를 따라야 하는 기계였다. 그러나 음성과 자연어 기반의 대화형 AI가 적용되면서, 고객은 사람과 대화하듯 원하는 업무를 요청할 수 있게 되었다. 계좌 조회, 이체, 환전, 각종 신고 업무까지 보다 직관적으로 처리할 수 있으며, 디지털 기기에 익숙하지 않은 고객에게도 접근성이 크게 개선되는 효과를 가져왔다.
차근차근 AI 은행원
대화형 AI 도입은 고객 경험뿐만 아니라, 은행 운영 효율에도 긍정적인 영향을 미친다. 단순 문의와 반복 상담이 AI로 분산되면서, 콜센터와 영업점 직원은 보다 복잡한 상담과 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 된다. 이는 인력 효율화라는 차원을 넘어, 상담 품질을 높이는 선순환 구조를 만들어낸다.
AI는 상담을 수행하는 동시에 은행이 고객을 이해하는 창구 역할을 하게 된다.
결국 AI가 적용된 ATM과 상담 채널은 단순한 기술적 진보가 아니라, 은행과 고객의 관계를 재정의하는 변화를 의미한다. 은행은 더 이상 단순히 상품을 제공하는 기관이
아니라, 고객의 금융 활동을 옆에서 안내하고 지원하는 동반자로 자리매김할 것이다.
고객은 단순한 업무 처리를 위해 영업점을 찾기보다는, 중요한 금융 의사결정을 위한 상담 공간으로 영업점을 인식하게 된다. 이는 오히려 영업점의 가치와 존재 이유를 강화하는 방향이라 할 수 있다.
연동이 필수적인 AI 미래형 영업점의 구현을 위해서는 기술 외에도 여러 조건이 필요하다. 우선 데이터와 시스템의 안정적인 다. AI 은행원이 업무를 처리하기 위해서는 계정계, 정보계, 외부 연계 시스템이 유기적으로 연결되어야 하며, 실시간 처리와 보안 요건을 동시에 충족해야 한다. 이는 단순한 프런트 기술이 아니라, 금융 IT 전반의 구조적 성숙도를 요구한다.
미리 대비하는 AI 미래형 영업점
AI 미래형 영업점은 단기적인 완성 형태라기보다는, 점진적으로 진화하는 모델에 가깝다. 초기에는 일부 업무에 제한적으로 적용되지만, 시간이 지날수록 처리 범위와 정확도가 확대될 것이다. 중요한 것은 이러한 변화가 기술 중심이 아니라, 고객 경험과 금융 신뢰를 중심에 두고 설계되고 있다는 점이다.
결국 AI 미래형 영업점은 은행의 디지털 전환과 AI 금융 도입이 만들어낸 하나의 상징적 결과물이라 할 수 있다. 이는 은행이 기술을 통해 효율을 추구하는 동시에, 고객과의 관계를 다시 정의하고 있음을 보여준다.
