AI 에이전트가 은행 업무를 더 스마트하고, 빠르고, 안전하게 만드는 방법

은행은 모든 방향에서 압박을 받고 있습니다. 고객은 더 빠르고 개인화된 서비스를 원하고, 규제 당국은 더 엄격한 통제와 투명성을 요구합니다. 하지만 오래된 시스템과 수작업 업무는 빠른 대응을 어렵게 만듭니다.

AI 에이전트는 새로운 길을 제시합니다. 이 지능적이고 실행 중심적인 도구는 반복적인 작업을 처리하고, 규정 준수를 지원하며, 팀의 업무 방식을 개선하도록 설계되었습니다. 여기서는 은행들이 AI 에이전트를 어떻게 활용하고 있는지, 어디에서 가치를 창출하고 있는지, 기존 시스템과 어떻게 통합되는지, 그리고 도입을 위해 무엇이 필요한지를 살펴봅니다.

은행 업무에서 AI 에이전트의 정의

AI 에이전트는 단순히 제안을 하거나 질문에 응답하는 것이 아니라 조치를 취하도록 설계된 지능형 디지털 작업자입니다. 인공 지능을 기반으로 사람의 지속적인 감독 없이도 의사 결정을 내리고, 작업을 완료하며, 프로세스를 실행할 수 있습니다. 일회성 고객 문의를 처리하는 기존의 챗봇과 달리 AI 에이전트는 여러 시스템과 부서에서 수행하는 작업이 포함된 전체 워크플로를 관리할 수 있습니다.

은행 업무는 이로 인해 수작업이 줄어들고, 응답 속도가 빨라지며, 전반적인 운영 일관성이 높아집니다. AI 에이전트는 단순히 직원을 지원하는 수준을 넘어, 독립적으로 운영되어 효율성을 높이고 사일로를 해소하며, 가장 중요한 지점에서 더 스마트한 자동화를 제공합니다.

에이전트 프로세스 자동화: 차세대 뱅킹 혁명

APA(에이전트 프로세스 자동화)는 진정한 자율 은행 업무 운영을 가능하게 하는 최첨단 기술입니다. 고립된 시스템 내에서 운영되는 기존 AI 기술과 달리 APA는 부서 간 경계를 허물고 AI 에이전트가 핵심 뱅킹 시스템, CRM(고객 관계 관리) 플랫폼, 규정 준수 도구를 넘나들며 유기적으로 작동하도록 만듭니다. 이러한 수평적 프로세스 오케스트레이션은 전체 고객 여정을 아우르는 효율적이고 간소화된 상호 작용을 가능하게 합니다.

예를 들어, AI 에이전트는 대출 신청을 시작하고, KYC(Know Your Customer) 절차를 통해 신원을 확인하며, 최종적으로 대출을 처리할 수 있습니다. 이 모든 과정이 여러 시스템과 실시간으로 연동되어 진행됩니다. 분절된 자동화에서 은행 업무 가치 사슬 전반의 포괄적인 프로세스 오케스트레이션으로의 전환은 금융 기관의 운영 방식이 크게 진화했음을 의미합니다.

경쟁 우위: AI 에이전트를 사용하는 은행과 전통적인 은행 비교

AI 에이전트를 활용하는 은행은 전통적인 은행에 비해 상당한 경쟁 우위를 점하고 있습니다. 운영 지표를 비교하면 다음 핵심 영역에서 AI 기반 은행이 다른 은행보다 우수한 성과를 내는 것을 확인할 수 있습니다.

처리 시간: AI 에이전트는 대출 승인과 같은 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 며칠에서 단 몇 분으로 크게 줄일 수 있습니다.
거래당 비용: 자동화는 운영 비용을 절감하여 은행이 인력을 비례적으로 늘리지 않고도 더 많은 거래를 처리할 수 있게 합니다.
고객 만족도: AI 에이전트를 통한 향상된 서비스 제공은 경쟁이 치열한 시장에서 매우 중요한 요소인 CSAT(고객 만족도)를 높입니다.

핀테크와 디지털 전용 은행이 전통적 은행 업무 모델을 위협하는 상황에서 AI 에이전트는 기존 은행이 서비스를 혁신하고 개선할 수 있도록 지원함으로써 강력한 대응책을 제시합니다. AI 에이전트를 성공적으로 구현한 은행의 사례 연구에 따르면 효율성, 고객 참여 및 전반적인 성과가 측정 가능한 수준으로 개선되었습니다.

지표	AI 에이전트 기반 은행	전통적인 은행
평균 대출 처리 시간	10분	3~5일
거래당 비용	기존 대비 50% 절감	표준 수준
고객 만족도	90%+	75%-80%

은행 업무에서 AI 에이전트의 주요 활용 사례

AI 에이전트는 고객 응대 업무부터 백오피스 업무까지 다양한 은행 업무 운영을 변화시킬 수 있습니다. 다음은 주요 유스케이스입니다.

고객 응대 은행 업무 운영

고객 온보딩 및 계좌 개설

AI 에이전트는 신청서 처리부터 KYC 인증 및 계좌 설정에 이르기까지 전체 계좌 개설 프로세스를 자동화합니다. 이는 계좌 개설 시간을 며칠에서 단 몇 분으로 단축시켜 고객 경험을 크게 향상시킵니다. 프런트엔드 애플리케이션을 신원 확인 서비스 및 핵심 뱅킹 시스템과 통합함으로써, AI 에이전트는 원활한 온보딩 여정을 보장합니다.

대출 처리 및 승인

AI 에이전트는 신청 접수부터 심사, 의사 결정, 대출 실행까지 전체 대출 워크플로를 처리합니다. 신용 평가 기관 및 위험 평가 도구와 통합되어, 프로세스를 진행하는 동안 고객에게 실시간 상태 업데이트를 제공합니다. 이 자동화는 승인 속도를 높일 뿐만 아니라 정확성과 규정 준수 수준도 향상시킵니다.

맞춤형 금융 자문

AI 에이전트는 고객의 거래 패턴과 시장 데이터를 분석하여 맞춤형 금융 자문을 제공합니다. 투자 플랫폼 및 재무 계획 도구와의 통합을 통해 고객 유지율을 개선하고, 고객의 재무 목표에 부합하는 맞춤형 인사이트를 제공함으로써 수익 기회도 높입니다.

백오피스 은행 업무 기능

규정 준수 및 보고

AI 에이전트는 거래를 지속적으로 모니터링하여 AML(자금 세탁 방지) 및 KYC와 같은 규정을 준수하도록 합니다. 규정 준수 보고서의 생성, 검증 및 규제 당국으로의 제출 과정을 자동화하므로 규정 준수 위반 위험과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

사기 탐지 및 예방

AI 에이전트는 거래 및 고객 행동의 실시간 모니터링을 통해 잠재적 사기를 신속하게 식별할 수 있습니다. 인증, 거래 모니터링, 고객 커뮤니케이션 시스템 전반을 조율함으로써 사기 탐지율을 높이고 오탐지를 최소화하여 은행과 고객을 모두 보호합니다.

정산 및 결제

AI 에이전트는 다양한 시스템 간의 거래를 매칭하고 불일치를 식별함으로써 정산 프로세스를 자동화합니다. 이러한 결제 시스템 및 핵심 뱅킹 플랫폼과의 통합은 오류율과 처리 시간을 단축해 운영 효율성을 높입니다.

문서 처리 및 관리

AI 에이전트는 명세서, 계약서 등 은행 업무 문서의 추출, 분류, 처리를 자동화하는 데 뛰어납니다. 콘텐츠 관리 시스템 및 워크플로 도구와의 통합을 통해 문서 워크플로를 간소화하고, 효율성을 향상시키며, 오류율을 줄입니다.

은행 업무 전용 AI 에이전트 플랫폼의 필수 기능

모든 AI 에이전트 플랫폼은 각각 다르며, 특히 현대 은행 업무에서 요구되는 기준을 충족하려면 그에 맞는 기능이 필요합니다. 실질적인 성과를 내기 위해, 은행은 단순한 자동화를 넘어 규제가 엄격한 환경에 맞게 설계된 솔루션이 필요합니다.

다음은 반드시 갖추어야 할 기능입니다.

엔드 투 엔드 프로세스 오케스트레이션: 핵심 뱅킹 시스템 전반에 걸쳐 전체 워크플로를 자동화하여 인계 과정을 제거하고 실행 속도를 높입니다.
은행 업무 전용 문서 인텔리전스: 수표, 대출 문서, 명세서 등 핵심 은행 업무 자료에서 데이터를 정확하게 추출하고 처리합니다.
내장된 규정 준수 제어 기능: 내장된 규정 준수 기능으로 전체 감사 추적을 유지하고 변화하는 규정을 지원합니다.
보안 API 통합: 성능이나 보안을 저해하지 않고 기존 시스템과 원활하게 연결됩니다.
거버넌스 및 감독 도구: 모든 부서에 걸친 자동화 작업에 대해 가시성과 통제력을 유지합니다.
비즈니스 사용자를 위한 로우코드 도구: 팀이 복잡한 IT 작업 없이 AI 기반 자동화를 직접 설계하고 관리할 수 있도록 지원합니다,
은행 업무 수준의 보안: 산업 및 규제 표준을 충족하도록 설계된 엔터프라이즈 수준의 보안 조치를 통해 민감한 고객 및 거래 데이터를 보호합니다.

이러한 기준을 참고하여 잠재적인 플랫폼을 평가하고, 은행 운영, 규정 준수, 고객 목표에 부합하는 투자가 이루어지도록 하세요.

Automation Anywhere가 자율 은행 업무 운영을 가능하게 하는 방법

APA(에이전트 프로세스 자동화)의 개척자인 Automation Anywhere는 은행이 단순한 작업 기반 자동화를 넘어서 진정한 자율 업무 운영을 실현할 수 있도록 지원합니다. 금융 서비스의 복잡성을 고려하여 설계된 Agentic Process Automation System은 AI, 자동화, 보안 통합 기능을 결합하여 은행 전반의 업무를 간소화합니다.

지능형 문서 처리, 핵심 뱅킹 시스템과의 실시간 통합, 규정 준수를 우선으로 한 자동화 기능을 통해, 이 플랫폼은 AI 에이전트가 부서 및 데이터 사일로를 넘어 작업할 수 있도록 하여, 단절된 작업들을 연결된 엔드 투 엔드 워크플로우로 전환합니다. AI 에이전트는 기존 인프라 내에서 안전하게 작동하며, 모든 작업이 금융 산업의 엄격한 기준을 충족하도록 보장합니다.

KeyBank: 자동화로 9년치 분량의 작업을 2주 만에 처리

KeyBank는 무엇이 가능한지 보여주는 명확한 사례입니다. 이 은행은 Automation Anywhere의 AI 기반 데이터 추출 기능을 활용하여 수작업으로는 9년이 걸렸을 40,000건 이상의 문서를 단 14일 만에 처리했습니다. 이는 은행이 APA로 전환할 때 기대할 수 있는 규모, 속도, 정확성을 잘 보여줍니다.