금융분야에서의 Agentic AI 도입 필요성...
목차
1. Agentic AI vs 기존 AI Agent 비교
개념 및 구조적 차이
금융 서비스 전반의 에이전트 AI 사용 사례
금융서비스 내 적용 방식 차이
2. 글로벌 동향 및 구체적인 사례
투자은행, 자산운용, 핀테크 사례
기술 스택 및 운영 방식
성공요인 및 도입 경로 분석
3. Agentic AI 시스템 아키텍처 및 기술 요구사항
기술 개념 및 기본 구성
시스템 구조 및 오케스트레이션 전략
금융 업무 적용 사례: Modeling & MRM 흐름
기술 연동 요소 및 시스템 통합
리스크 관리 및 Human-in-the-Loop 제어
미래 방향 및 확장성
1. Agentic AI vs 생성형 AI vs 기존 AI Agent 비교
■ 2025년, Agentic AI의 성장과 전망
2025년은 Agentic AI가 본격적으로 일상과 업무에 도입되는 원년이 될 전망이다. Agentic AI는 개인과 기업의 워크플로우에 깊숙이 들어와, 셀프-드라이빙 어시스턴트나 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 기존에는 일부 특권층만이 누릴 수 있었던 맞춤형 서비스(예: 개인 셰프, 집사, 운전기사, 튜터, 프라이빗 뱅커 등)가 앞으로는 모든 사람이 스마트폰, 웨어러블 기기 등을 통해 쉽게 접근할 수 있게 된다.
Agentic AI의 발전은 2023~2024년 동안 Large Language Model(LLM) 등 AI 핵심 기술의 급격한 발전에 기반하고 있다. 특히, 문맥 이해, 메모리, 멀티태스킹 등 모델의 성능이 크게 향상되면서, 기존의 검색·조회 기능을 넘어 프로세스 전체를 자동화하는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 IT 컨설팅 기업 Gartner는 2025년 전략기술 트렌드 1위로 Agentic AI를 선정했고, Y Combinator 등은 SaaS가 소프트웨어 시장을 바꾼 것처럼 Vertical AI agent가 산업을 재편할 것으로 전망한다.
2024년에는 전체 VC 투자 중 37%가 AI 스타트업에 집중되었고, 그중에서도 Autonomous agent와 디지털 협업자(digital co-worker) 분야가 가장 큰 성장세를 보였다. 이는 기업들이 AI를 활용해 생산성을 높이고 ROI를 극대화하려는 움직임과 맞물려 있다.
Agentic AI는 단순히 마케팅 슬로건에 그치지 않고, 실제로 다양한 AI 모델을 조율해 복잡한 업무를 자동화하는 새로운 패러다임을 제시한다. 앞으로 Agentic AI 관련 투자와 기업들의 도입 발표가 계속 늘어날 것으로 예상된다. Autonomous AI agent는 사람처럼 행동을 시뮬레이션하고, 계획·의사결정·실행까지 복잡한 환경에서 자율적으로 처리할 수 있는 소프트웨어로, 연구개발 단계에서 상용화로 넘어가는 시점에 있다.
결론적으로, 2025년은 Agentic AI가 금융을 비롯한 다양한 산업에서 본격적으로 도입되고, 그 성장 가능성이 매우 크다는 점이 강조된다.
■ 개념 및 구조적 차이
기존의 AI Agent는 사용자 입력에 따라 정해진 규칙 기반 로직(rule-based logic) 또는 사전 학습된 모델을 통해 정보를 반환하는 응답형(Response-based) 시스템이다. 이는 주로 대화형 챗봇, 검색 보조 도구, 추천 엔진 등에서 사용되며, 사용자의 지시에 수동적으로 반응한다. 시스템은 독립적인 의사결정 능력을 갖추지 못하며, 복잡한 다단계 과업은 인간의 개입 없이는 수행하지 못한다.
반면 Agentic AI는 목표 지향적인 자율성(goal-driven autonomy)을 갖춘 시스템으로, 주어진 목적을 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고 실행하며 환경 변화에 적응할 수 있다. 핵심은 ‘에이전트(Agent)’가 스스로 문제 해결을 주도한다는 점이며, 이 과정에서 오케스트레이션(orchestration)이 매우 중요한 역할을 한다.
주요 특징은 다음과 같다:
자율성(Autonomy): 사용자 개입 없이 독립적으로 작업 수행
목표지향성(Goal-oriented behavior): 과업을 스스로 정의하고 우선순위를 판단
복합 작업 자동화(Multi-agent orchestration): 여러 소규모 agent가 협력하며 복잡한 워크플로우 자동화
학습 및 적응성(Learning capability): 강화학습 등으로 환경에 맞게 지속 개선
이러한 구조는 단일 응답 생성에서 벗어나 복합 의사결정과 실행을 포함하는 전체 프로세스 자동화로 확장된다. 좀더 세분화해서 우리가 사용하고 있는 생성형 AI와도 비교해보자.
상기 테이블은 세 가지 AI 유형의 주요 차이점을 보여준다.
인공지능(AI)은 인간 지능을 시뮬레이션하는 가장 광범위한 분야로, 챗봇이나 추천 시스템과 같은 분석과 자동화 작업을 수행한다. 머신러닝과 딥러닝 기술을 사용하며, 효율성 개선과 비용 절감에 기여하지만 종종 인간의 감독이 필요하다.
생성형 AI(GenAI)는 AI의 하위 집합으로, 텍스트, 이미지, 음악 등 새로운 콘텐츠 생성에 특화되어 있다. GPT나 DALL-E 같은 트랜스포머 모델을 사용하며, 창의성을 혁신하고 콘텐츠 생성을 자동화하지만 사용자 프롬프트에 의존적이고 방대한 학습 데이터가 필요하다.
에이전틱 AI는 가장 진보된 형태로, 인간 개입 없이 자율적으로 의사결정을 내리고 행동할 수 있다. 자율 거래, 로봇공학, 디지털 개인 비서 등에 활용되며, 실시간 데이터와 자체 생성 데이터를 활용해 복잡한 환경에서 독립적으로 작동한다. 센서와 작동기를 AI와 결합하여 환경과 직접 상호작용하며, 산업 전반의 자율성을 재정의하고 있다.
주요 차이점:
자율성: AI(제한적) < GenAI(비자율적) < 에이전틱 AI(완전 자율적)
복잡성: 에이전틱 AI가 가장 복잡하며, AI 의사결정과 실행을 통합
윤리적 우려: AI는 편향과 프라이버시, GenAI는 저작권과 잘못된 정보, 에이전틱 AI는 행동의 책임과 의도하지 않은 결과에 대한 우려가 있음
■ 금융 서비스 전반의 에이전트 AI 사용 사례
에이전틱 AI는 금융 서비스 전 분야에서 7가지 주요 영역에 걸쳐 혁신적인 변화를 주도하고 있다.
개인 맞춤형 제안 측면에서는 고객의 실시간 행동과 시장 동향을 분석하여 맞춤형 금융 조언을 제공하고, 기업 프로필에 최적화된 대출 구조를 설계하며, 동적 투자 포트폴리오와 맞춤형 보험 상품을 제안한다.
고객 참여 영역에서는 가상 금융 비서와 세금 계획 에이전트가 24시간 고객을 지원하고, 실시간 시장 알림과 맞춤형 리서치 인사이트를 제공하여 고객과의 상호작용을 강화한다.
운영 효율성은 상황 인식 워크플로우를 통한 일상 업무 자동화, 복잡한 비즈니스 트랜잭션 간소화, 송장 처리 자동화 등으로 대폭 개선되었다.
리스크 관리 및 언더라이팅에서는 실시간 데이터를 활용한 동적 리스크 프로파일링, 포트폴리오 다각화 전략, 기후와 행동 데이터를 반영한 실시간 언더라이팅이 가능해졌다.
재무 예측 기능은 지출과 저축 패턴 분석, 실시간 현금흐름 예측, 투자 진입/청산 시점 예측, 보험료 계산 자동화 등을 통해 정확도가 크게 향상되었다.
KYC/온보딩 프로세스는 적응형 신원 확인, 실시간 AML 준수, 자동화된 실사 과정을 통해 신속하고 안전하게 처리된다.
사기 방지 시스템은 상황 데이터 기반 무단 활동 감지, 내부자 거래 모니터링, 청구 이상 패턴 분석을 통해 금융 범죄 예방 능력이 획기적으로 강화되었다.
KYC/온보딩에 대한 설명:
KYC (Know Your Customer)는 '고객 확인 제도'로, 금융기관이 고객의 신원을 확인하고 검증하는 의무적인 절차다. 자금세탁 방지와 테러 자금 조달 차단을 목적으로 시행된다.
온보딩 (Onboarding)은 신규 고객이 금융 서비스를 이용하기 위해 가입하고 계좌를 개설하는 전체 과정을 의미한다.
KYC의 주요 구성 요소:
신원 확인에는 신분증, 여권 등 공식 문서를 통한 본인 확인이 포함된다. 주소 확인은 공과금 고지서나 은행 명세서로 거주지를 증명한다. 소득원 확인을 통해 자금의 출처가 합법적인지 검증한다.
온보딩 프로세스:
고객이 서비스 신청을 하면 필요 서류를 제출하고, 금융기관은 이를 검토하여 리스크를 평가한 후 승인 여부를 결정한다. 승인되면 계좌가 활성화되어 서비스 이용이 시작된다.
에이전틱 AI의 혁신:
전통적으로 며칠씩 걸리던 KYC/온보딩 과정이 에이전틱 AI를 통해 다음과 같이 개선되었다:
적응형 신원 확인: AI가 실시간으로 신분증을 인식하고 위조 여부를 판별한다
실시간 AML 준수: 자금세탁 방지 규정을 자동으로 확인하고 의심 거래를 즉시 감지한다
자동화된 실사: 고객의 배경과 거래 이력을 자동으로 조사하고 리스크를 평가한다
실시간 제재 모니터링: 국제 제재 대상자 명단과 실시간으로 대조하여 확인한다
이러한 혁신으로 과거 3-5일 걸리던 계좌 개설이 이제는 몇 분 만에 완료되며, 동시에 규제 준수와 보안은 더욱 강화되었다.
■ 금융서비스 내 적용 방식 차이
금융 산업에서의 AI 적용은 초기에는 정적 분석 → 추천 → 리포트 생성까지로 국한되었으며, 기존 AI Agent는 이를 자동화하는 데 초점을 맞췄다. 그러나 현재 고객과 조직이 요구하는 AI의 역할은 더 이상 "정보 제공자"가 아닌, 실행 가능한 조력자(Co-operator)"에 가깝다.
1) 기존 AI Agent 적용 방식:
고객의 질의에 응답하거나, 단순 리포트를 생성하는 역할
예: 은퇴 시점, 목표 수익률 입력 → 정해진 계산 로직 기반의 투자금액 추천
실제 투자 실행은 고객 또는 상담사의 수작업에 의존
의사결정, 실행, 피드백 루프 없음
2) Agentic AI 적용 방식:
사용자의 재무 목표, 시장 상황, 제약 조건 등을 통합적으로 인식하고 추론
복합 과업(예: 자산배분, 상품선정, 주문 실행)을 다단계 플로우로 자율 수행
예: 고객의 리스크 허용도가 낮아지고 시장 변동성이 상승할 경우,
① 포트폴리오를 자동 분석
② 목표에 맞는 리밸런싱 전략을 수립
③ 시스템 내부에서 주문 실행까지 이어짐
④ 이후 결과를 학습하고 반영
고객은 실행을 "요청"하는 것이 아니라, "위임"하고 결과를 확인함
3)금융업무 흐름에서의 실제 차이
고객 경험과 조직 운영 관점에서의 차이
고객 측면: 단순 추천에서 → 맞춤 실행까지 전환되며 서비스 몰입도 상승
조직 측면: 운영 인건비와 반복 업무를 절감하며, AI가 실질적 "조력자"로 기능
규모 측면: 수십만 명 고객 대상 포트폴리오 리밸런싱을 자동 수행 가능
4) 결론
금융서비스는 단순한 ‘응답형’ 시스템으로는 시장 요구를 충족할 수 없는 단계에 도달했다.
Agentic AI는 단순 자동화를 넘어, ‘금융 의사결정권한’을 일정 부분 위임할 수 있는 유일한 기술로 진화하고 있으며, 기존 AI Agent와의 차이는 기능뿐 아니라 서비스 본질의 전환이라는 점에서 구조적이다.
2. 글로벌 동향 및 구체적인 사례
(투자은행 · 자산운용 · 핀테크 사례 중심)
■ 투자은행 사례: Citi 및 글로벌 IB
1) 적용 사례 및 방식
Citi는 2025년 GPS 보고서에서 Agentic AI를 "금융산업의 차세대 표준"이라 언급하며, 전사적으로 이를 연구·도입 중이다. 특히 ‘Do-It-For-Me Economy’ 개념 아래, 고객이 직접 주문하지 않아도 Agent가 실행하는 형태의 자산운용 및 투자 실행 자동화 시스템을 시범 운영하고 있다.
2) 활용 분야:
자산배분 및 투자상품 자동 매칭 + 실행
규제보고서 자동작성(KYC/AML 포함)
딥페이크 탐지 및 사기 방지
3) Agent 구조:
Task Agent: 투자 목표 확인 → 리스크 점검 → 포트폴리오 구성
Execution Agent: 내부 OMS(주문관리시스템)와 연동해 실제 주문 실행
Compliance Agent: 거래 전후 규제 위반 여부 실시간 체크
4) 기술 스택:
LangChain 기반 LLM 오케스트레이션 프레임워크
사내 Knowledge DB + 외부 Market Feed API 연동
메모리 스택, 강화학습기반 Feedback Loop 구성
■ 자산운용 사례: Wealthfront (미국)
1) 적용 사례 및 방식
Wealthfront는 미국 최초의 Fully Autonomous Robo-Advisor 플랫폼으로, 매일 수천 개 계좌의 포트폴리오를 자동 리밸런싱하고, 시장 변화에 따라 ‘알아서 대응하는’ Agentic AI 구조를 실현했다.
2) 운영 흐름 예시:
사용자 리스크 허용도/목표 입력
시스템이 자산군별 비중 산출 및 ETF 선택
리밸런싱 임계치 도달 시 사용자 개입 없이 자동 매매 실행
실행 결과를 학습 → 향후 전략 조정
3) 기술 스택:
ML 기반 자산배분 최적화 알고리즘
실시간 데이터 피드 및 리스크 시뮬레이션 엔진
투자자별 Persona Mapping + 강화학습 기반 전략 수정
■ 핀테크 사례: Ant Financial (중국)
1) 적용 사례 및 방식
Ant Financial은 Agentic AI를 통해 중국의 저소득층과 농촌 지역을 포함한 전체 국민을 대상으로 맞춤형 금융자문을 제공하고 있다. 특히 로컬 경제 데이터를 학습하여 문화·지역 특화형 상품 설계 및 실행이 가능하다.
2) 운영 방식:
농촌 고객의 자산 수준, 소비 패턴, 소득변화 데이터를 기반으로 투자상품 추천
사용자 별 목표금액/목표기간 기반 저위험 상품 자동 설계
디지털 지갑/결제/투자 통합 플랫폼에서 즉시 실행
3) 기술 스택:
지역별 경제/문화/소비 행태 데이터셋 수집 → Semi-supervised Training
Adaptive AI: 사용자 행동 변화 인식 → 실시간 전략 전환
대규모 AI API 게이트웨이(Alipay 플랫폼 기반)
4) 도입 효과
금융 포용성 제고: 금융 미접근 계층 대상 금융교육 + 실질 투자 기회 제공
규모 확장성: 연 5천만 명 이상에게 자동화된 재무설계 제공
운영 비용 절감: 고객센터 인력 없이도 맞춤형 서비스 제공 가능
■ 금융서비스 산업의 Agentic AI 도입 효과 분석 (2023~2025)
1) 의사결정 정확도 (Decision Accuracy)
Agentic AI(실행형 AI 에이전트)의 도입으로 금융 의사결정의 정확도가 크게 향상되고 있다.
자산관리 분야에서는 로보어드바이저들이 인간 자문가에 필적하거나 그 이상의 포트폴리오 성과를 거두고 있다.
예를 들어, Wealthfront는 최근 3년 간 연평균 5.51%의 투자수익률을 기록하여 동종 로보어드바이저 중 최고 성과를 냈다. 이는 전통적 60/40 포트폴리오 수익률과 유사하거나 높은 수준으로, 알고리즘 기반 자산배분의 정확도를 입증했다.
한편, Vanguard의 디지털 자문 서비스도 일관된 성과를 보이고 있으며, 7년 이상의 장기 투자기간에서 상위권 장기수익률을 기록한다는 평가를 받았다.
리스크 관리 및 대출 심사 분야에서도 AI의 의사결정 정확도가 두드러진다. Ant Financial(앤트그룹)은 머신러닝 신용평가 엔진을 통해 3,000개 이상의 변수를 초 단위로 분석하여 대출 결정을 내리는데, 부도율을 0.38%로 낮추어 동종 업계 평균 부도율 1.9% 대비 현저히 정확한 신용판단을 달성했다. 이러한 AI 모델은 그래프 분석 등 첨단기술로 230만 개에 달하는 중소기업 네트워크를 파악함으로써 사기 위험을 감소시켰다.
아래 그래프는 전통적 모델과 AI 모델의 대출 부도율을 비교한 것으로, AI 도입으로 의사결정 정확도 향상이 수치로 드러난다:
전통적 방식 대비 Ant Group의 AI 기반 대출심사 부도율. AI 활용 시 부도율이 약 1/5 수준(0.38%)으로 감소하여 정확한 신용결정이 이루어지고 있다.
또한 AI는 투자 의사결정에서도 실수 및 편향을 줄여 정확도를 높이는 효과가 있다.
자동화된 포트폴리오 리밸런싱과 세금손실 상계(TLH) 같은 기능이 대표적이다. Wealthfront는 자동 세금손실 상계로 연 평균 1.8%포인트의 추가 세후 수익을 창출한다고 발표했고, 2023년에는 3.66%의 세금절감 효과를 거둔 것으로 보고되었다. 이는 AI 알고리즘이 시장 변동에 신속히 대응하여 손실을 활용함으로써 사람이 놓칠 수 있는 이익까지 실현했음을 의미한다.
2) 고객 만족도 (User Satisfaction)
AI 자산관리 서비스에 대한 고객 만족도는 젊은 투자자층을 중심으로 매우 높은 편이다. 2023년 조사에 따르면 Z세대의 86%, 밀레니얼의 79%가 디지털 로보어드바이스에 관심을 보이고 있으며, 이는 3년 전보다 각각 5%p, 3%p 증가한 수치이다.
아래 그래프에서 보이듯 젊은 층의 로보어드바이저 수용도가 크게 상승하여, AI 기반 서비스의 만족도와 편의성이 받아들여지고 있음을 시사한다:
로보어드바이저에 관심을 보이는 투자자 비율 (세대별). 2023년 기준 86%의 Z세대와 79%의 밀레니얼 세대가 디지털 투자자문에 관심을 갖고 있으며, 이는 AI 투자서비스 이용 만족도와 신뢰도가 높아지고 있음을 보여준다.
이러한 만족도는 실제 서비스 평가에서도 드러난다.
Vanguard의 개인투자자 대상 디지털 자문 서비스는 J.D. Power의 2023년 조사에서 734점(1000점 만점)을 획득하며 만족도 1위를 차지했다. (동 조사에서 2위는 724점, 업계 평균은 695점 수준).
Wealthfront와 같은 전문 로보어드바이저들도 젊은 고객층의 호응을 얻어 2023년 기준 55만 명 이상의 고객을 유치했고, 서드파티 평가에서 “고객 서비스까지 높은 평가”를 받는 등 긍정적 리뷰가 많다.
한 연구에서는 로보어드바이저 이용자가 비이용자보다 재무 만족도가 높다는 결과도 보고되었는데, 이는 AI 자문으로 투자목표 달성에 대한 심리적 만족감이 높아졌음을 시사한다.(출처: WJAETS-2023-0138.pdf, World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, 2023. 인용 연구: Spring et al. (2022), Comparative Studies: Agentic AI vs. Traditional Models)
물론 신뢰 형성은 고객만족도의 선결 조건이다. 초기에는 기계에 대한 불신으로 도입을 꺼리는 경향도 있었으나, 기관의 평판과 투명한 알고리즘 공개 등이 이를 완화하고 있다. 실제 기술 이해도가 만족도에 영향을 미치는데, 로보어드바이저 이용자 중 자신이 이용하는 AI의 작동원리를 “완전히 이해한다”는 비율은 22%에 불과하며, 이해도가 낮은 경우 NPS(순추천지수)가 크게 하락하는 것으로 나타났다.
이에 따라 AI 자문 서비스 사업자들은 교육과 소통을 강화하여 신뢰를 높이고 있다. 전반적으로, Agentic AI 도입으로 편리성과 일관된 서비스를 제공함으로써 고객 만족도 지표(NPS, 재이용 의향 등)가 개선되는 추세이다.
3) 연간 고객당 비용 절감 (Cost Efficiency)
AI 에이전트는 운용비용 절감을 통해 비용 효율성을 크게 높이고 있다. 로보어드바이저의 수수료는 일반적으로 자산의 0.25% 수준으로, 전통적 금융자문 수수료(평균 1% 내외)의 1/4 이하에 불과하다.
이는 고객 입장에서 동일 자산 규모 대비 연간 비용을 75% 이상 절약하는 효과이다. 예컨대 $50,000(약 6,500만원) 자산을 맡길 경우, 인간 자문가는 연 $500 (약 65만원: 1%)의 수수료를 받지만 로보어드바이저는 $125 (약 16만원: 0.25%)만을 청구하여 연간 $375를 절감해준다.
아래 표는 이 차이를 계량화한 것이다:
이처럼 고객 1인당 연간 수수료 부담이 수십만 원 감소함에 따라, 대규모 고객들에게 누적되는 비용 절감 효과는 막대하다. Wealthfront, Betterment 등은 일률적으로 0.25%의 보수만 부과하여 전통업계 대비 평균 0.75%p 비용우위를 확보하고 있으며, Vanguard Digital Advisor 역시 0.15~0.20%의 저렴한 보수를 유지해 비용경쟁력을 갖추고 있다.
용사 측면에서도 AI 도입은 고객당 서비스 비용을 극적으로 낮추어, 규모의 경제를 실현하고 있다. 로보어드바이저 기업은 인건비 의존도를 낮춰 전통 금융사 대비 비용구조가 효율적이다. 예를 들어 55만 고객을 보유한 Wealthfront의 직원 수는 약 279명에 불과하여 직원 1인당 2천 명에 육박하는 고객을 관리한다.
반면 전통적 재무설계사 한 명이 관리하는 고객은 평균 50만 명을 동시에 상대하는 것이 가능해지며, 인력비용 절감 및 운영 레버리지가 극대화된다.
Ant Financial의 경우 AI로 자동화된 마이크로대출 프로세스를 통해 연간 3억 건 이상의 대출을 운용하면서도, 인건비 대비 건당 처리비용을 무시할 만큼 낮추는 성과를 거두었다 (인력 개입 없이 3.2초만에 대출심사 완료).
이러한 비용 효율화는 고객에게 수수료 인하로 돌아가고, 기업에는 이익률 개선으로 연결된다. PwC는 AI 도입으로 자산운용 업계 수익률이 상승하고 있음을 지적하며, 2024년 보고에서 80%의 운용사들이 AI가 향후 매출 성장을 견인할 것으로 기대한다고 밝혔다.
4) 서비스 확장성 (Scalability)
Agentic AI는 금융 서비스의 확장성을 비약적으로 높였다. 동시처리 능력과 24시간 자동화 운영을 통해, 과거 인력 중심으로는 불가능했던 고객 수용량을 달성하고 있다.
자산관리 분야에서 세계 최대 로보어드바이저 중 하나인 Vanguard의 디지털 자문(AI+사람 하이브리드)은 AUM(운용자산) 규모가 $3,330억에 달해 업계 1위를 차지하며, 수백만 명의 투자자를 관리한다.
순수 로보어드바이저인 Wealthfront도 55만 명 고객으로 $350억 이상 자산을 운용하고 있어 고객 계정 수와 운용규모 면에서 중형 자산운용사에 필적한다.
소액 투자플랫폼 Acorns는 570만 사용자를 확보해 고객 수 기준 최대 규모 로보어드바이저로 성장했다. 이같이 AI 기반 플랫폼은 지리적 제약 없이 고객을 모을 수 있어, 인력 지점망 없이도 수백만 이용자를 커버할 수 있다.
특히 Ant Financial은 AI를 앞세워 금융 포용을 확대한 대표 사례로, 중국 내 12억 명 이상의 개인 사용자와 수천만 소상공인을 디지털 플랫폼에 끌어들였다. Ant트그룹 산하의 온라인은행인 MyBank는 5,300만 개 이상의 소기업에 대출을 지원하며, 2023년 신규대출 300만건 중 72%가 첫 은행대출일 정도로 새로운 고객층을 대거 포섭했다.
이는 AI 에이전트가 초대규모 트랜잭션을 낮은 비용으로 처리하여, 전통은행이 커버하지 못한 틈새까지 고객 기반을 확장한 사례이다.
요약하면, AI 도입으로 금융사는 고객 수용능력을 수십~수천 배 확대했습니다.
아래 표는 전통 vs AI 서비스의 고객 수용량 격차를 보여준다:
이처럼 AI 에이전트는 확장 한계비용이 거의 0에 수렴하기 때문에, 고객이 늘어날수록 평균 비용은 감소하고 서비스 커버리지는 무한대로 확장될 수 있다. 이는 금융 서비스의 포용성 증대와 글로벌 확장을 가속화하는 기반이 된다.
5) 윤리·규제 대응 지표 (Ethical Compliance)
금융 분야에서 AI 도입이 가속되면서 윤리적 이슈와 규제 준수에 대한 대응 역시 중요한 성과 지표로 부각되고 있다.
Agentic AI는 한편으로 규제 준수(compliance)를 기술적으로 지원함으로써 효율을 높이고, 다른 한편으로는 새로운 윤리적 도전에 직면하게 된다.
긍정적인 측면에서, AI는 방대한 데이터 분석으로 규제준수를 강화하고 윤리적 위험을 사전에 탐지하는 데 기여하고 있다. 예를 들어 자금세탁방지(AML) 분야에서 AI 기반 모니터링을 도입한 금융사는 오탐지(false positive) 경고를 70%까지 감소시켰다.
이는 과거 사람의 규칙 기반 시스템이 의심거래가 아님에도 보고하는 사례를 대폭 줄여, 실제 위험에 자원을 집중할 수 있게 한다는 의미한다.
아래 그래프는 AI 도입 전후 AML 경보 오탐지 발생량을 지수화해 비교한 것이다:
AML 의심거래 모니터링의 오탐지 경보 건수 (AI 도입 전후 비교). AI 기반 모델 도입 시 불필요한 경보가 기존의 30% 수준으로 줄어들어 규제준수 업무의 정확성과 효율이 향상되었다.
또한 규제 리포팅 자동화 등에도 AI가 활용되어, 보고 오류 감소와 신속한 컴플라이언스 대응이 가능해졌다. 한 글로벌 조사에 따르면 규제테크(RegTech) 자동화로 준법감시 비용이 평균 30% 절감되고 운영효율이 50% 개선된 것으로 나타났다. AI가 규제 변경사항을 실시간 모니터링하여 관련 부서에 즉각 알림을 제공함으로써, 규제 대응 지연을 최소화하는 사례도 보고되고 있다. 이러한 지표들은 AI가 규정 위반 리스크를 예방하고 컴플라이언스 비용을 절감하는 데 기여함을 보여준다.
Ethical 측면에서는 AI의 편향성과 투명성이 주요 이슈로 대두되었다. 금융 AI가 의사결정 근거를 설명가능하게 만들고 차별이나 편향을 제거하는 노력이 지속되고 있다. EU 등은 AI 활용 금융 서비스에 대한 엄격한 가이드라인을 도입하여 알고리즘 평가 및 감사체계를 요구하고 있으며, 글로벌 금융사들도 AI 윤리 원칙을 수립하고 있다.
실제 사례로, 미국 CFPB는 일부 로보어드바이저에 fiduciary duty(수탁의무) 준수를 권고하며 고객의 최선 이익을 위한 알고리즘 검증을 강조했다. 다행히도 2023년까지 주요 로보어드바이저에서 중대한 윤리적 위반 사례는 보고되지 않았으며, 오히려 일관된 조언과 수수료 투명성으로 이해상충을 줄였다는 평가가 나온다.
다만 한 연구에서는 조사된 로보어드바이저의 68%가 초기에는 고객 위험성향을 정확히 평가하지 못해 투자적합성 문제를 노출했다고 지적하기도 했는데, 이는 이후 알고리즘 개선과 규제지도 강화로 꾸준히 개선되고 있다.
또 다른 윤리적 지표는 금융포용 및 형평성이다. AI 도입으로 소외계층에 대한 금융 접근성 향상이 중요한 성과로 나타났습니다.
앞서 언급한 Ant Financial의 사례에서 보듯, 신용기록이 부족한 영세상공인과 농촌 주민들이 처음으로 대출을 받게 된 비율이 72%에 달했고, 여성 및 저소득층에 대한 대출 비중도 크게 늘었다. 이는 AI가 차별적 요소 대신 데이터 기반 신용평가를 함으로써 가능해진 결과로서, 사회적 금융포용성 지표를 높인 사례이다.
※ 세 가지 모델의 전략 비교 요약
3. Agentic AI 시스템 아키텍처 및 기술 요구사항
■ 기술 개념 및 기본 구성
Agentic AI는 기존의 단일 모델 기반 인공지능 시스템과 달리, 역할 기반(Role-based) 다중 에이전트(Multi-agent) 구조를 통해 문제 해결의 자율성과 협업성을 극대화하는 방식으로 설계된다. 각 에이전트는 고유의 목적(goal)과 페르소나(persona), 툴(toolset), 메모리(memory)를 가지고 있으며, 인간 전문가의 개입 없이 독립적이면서도 상호보완적인 작업을 수행한다.
에이전트는 크게 네 가지 모듈로 구성된다:
Agent Core: LLM을 중심으로 한 사고 및 반응 엔진
Memory Module: 단기 및 장기 메모리 구조로 과거 경험 축적 및 회상 기능 수행
Planning Module: 주어진 목표를 다단계 계획으로 분해하고 실행 루프 구성
Toolset: 코드 실행기, 데이터 분석기, RAG 검색기, 보고서 생성기 등 외부 도구 연동 기능 포함
에이전트 간 상호작용은 정해진 작업 순서(task flow)에 따라 직렬 또는 병렬로 수행되며, Plan → Execute → Review → Replan 형태의 루프 구조를 따른다.
■ 시스템 구조 및 오케스트레이션 전략
Agentic AI 시스템은 전체적으로 Human-Orchestrated, Crew-Based 협업 구조를 따른다.
상위에는 사람(Human Supervisor)이 오케스트레이터로 존재하고, 하위에는 역할 기반으로 구성된 두 개의 에이전트 그룹(Crew)이 병렬로 운영된다:
Modeling Crew: 모델 개발과 학습을 담당 (Data Scientist, ML Engineer, Document Agent, Judge Agent 등)
MRM Crew: 모델의 리스크 관리 및 규제 적합성 검토를 수행 (Concept Validator, Reproducibility Agent, Report Agent 등)
이 구조는 수평적(Horizontal Role Split), 계층적(Hierarchical Execution), 중첩적(Nested Planning) 전략을 동시에 활용하여 복잡한 금융 모델 개발 전 과정을 분산 처리한다.
■ 금융 업무 적용 사례: Modeling & MRM 흐름
시스템은 다음과 같은 워크플로우에 따라 작동한다:
Human Expert가 모델링 목표와 조건을 지정
Modeling Crew가 데이터 수집 → 모델 학습 → 성능 평가 → 문서화 수행
MRM Crew가 모델 재현성 검토 → 개념 타당성 평가 → 리스크 분석 및 보고서 작성
Judge Agent가 각 결과를 교차 검토하고, 필요 시 수정을 요청하거나 인간 감독자에게 결과 보고
예를 들어, 신용카드 사기 탐지 모델 구축 작업에서 Data Scientist Agent는 데이터 전처리와 알고리즘 선택을, ML Engineer Agent는 하이퍼파라미터 튜닝을, Report Agent는 모델 설계 배경과 가설 정리를 담당하며 각자가 분업적으로 행동한다.
■ 기술 연동 요소 및 시스템 통합
Agentic AI는 단독 시스템이 아닌 다음과 같은 기존 조직 시스템들과 통합되어 작동해야 한다:
MLOps 및 문서화 툴: 실시간 모델 트래킹, 자동화 문서 템플릿 연동
규제 대응 시스템: AML/신용심사/감사보고 등을 위한 규정 매핑 및 체크리스트 생성
Knowledge Retrieval Module: Cache-Augmented Generation, Vector Search 등을 통한 사내 정책 연동
Code Execution API: Agent가 직접 Python 환경에서 모델을 학습/검증
또한 모든 task 수행 내역은 audit log로 자동 저장되며, 에이전트는 log를 기반으로 자기 피드백 및 에러 리커버리를 수행한다.
■ 리스크 관리 및 Human-in-the-Loop 제어
금융 산업의 특수성에 따라, 시스템은 반드시 인간 개입(HITL)을 전제로 설계된다. 각 주요 작업 결과는 인간 오케스트레이터 또는 감사자에게 검토·승인되며, 의심스러운 판단이 있을 경우 모델의 행동 기록이 추적 가능해야 한다.
Judge Agent는 자동 검토를 통해 실패 가능성을 사전 감지하고, 리스크가 높은 경우에는 Human Validator에게 판단을 위임한다. 이는 금융 규제 당국이 요구하는 설명가능성(XAI), 책임소재, 적합성 평가 등의 조건을 만족시키기 위함이다.
