올해 신한은행 AI연구소의 장이 된 이영수 소장은 내부에서 전문가 조직으로 자리매김하겠다는 일차적인 목표를 내세웠다.
이를 위해 먼저 연내 ‘자산관리 어드바이저’ 서비스를 도입한다는 계획이다.
결과적으로 인공지능(AI)의 활용성을 높이고, 서비스에서 성과를 창출하는 동시에 수익성 증대에 기여한다는 목표다.
 
이 소장은 10일 아주경제와 만나 “요새 은행에서는 ‘에이전트 AI’가 트렌드이자 대세”라며 “멀티 에이전트를 통해 우선 대직원용 자산관리 어드바이저 서비스를 도입하고자 한다”고 말했다.
대고객 서비스도 고려 중이지만, 아직 정해진 바는 없다.
연내 서비스하고, 보완을 거쳐 내년 최종 구축한다는 목표다.
 
에이전트 AI는 기존 생성형 AI와 다르다.
생성형 AI는 주어진 질문에 이미지나 텍스트 등을 만들어 내는 반면 에이전트 AI는 이러한 작업 명령이 없어도 복잡한 문제를 해결한다.
데이터를 실시간으로 수집, 처리하기 때문에 금융권에선 대출 등 수익의 확대, 조직 생산성과 효율성 제고 등 측면에서 긍정적인 효과를 기대하고 있다.
신한은행 AI연구소가 개발 중인 자산관리 어드바이저는 이러한 에이전트 AI 여러 개가 상호작용을 하며 맞춤 투자상품을 추천해 준다.
다양한 투자상품 중 현재로서는 상장지수펀드(ETF)에 한정해 서비스를 준비하고 있다.
은행원이 몇백 개에 달하는 ETF 상품을 모두 파악하기 힘든 만큼 AI가 ETF를 비교 분석한 후 이를 바탕으로 은행원이 고객에게 최적의 자산관리 솔루션을 제시할 수 있도록 돕는다.
 
그는 “요즘 에이전트 방식이 고도화하고 있는데, 멀티 에이전트라고 해서 정보를 총합 관리하는 슈퍼바이저가 있다”며 “이외에도 섹터 정보 전문가, 그 아래 시황 전문가, ETF 정보 전문가, 리포트 생성 전문가가 있고, 이런 AI들이 슈퍼바이저 AI와 소통하며 정보를 취합하고 필요하면 더 찾는다”고 설명했다.
 
거대언어모델(LLM)을 기반으로 각각의 AI에 역할을 부여한다는 게 그의 설명이다.
신한은행에는 애널리스트 출신 전문가가 있어 실제 금융시장 데이터를 보고, 어떻게 데이터를 분석하며 시황을 읽는지, 섹터 정보를 만들어내는지 등을 에이전트 AI에 녹여냈다.
 
이처럼 다양한 AI 활용 서비스를 확대하는 동시에 그는 신한은행에서 AI연구소가 전문가 조직으로 자리매김할 수 있도록 한다는 의지를 내비쳤다.
이 소장은 “내부에서 먼저 에이전트 AI 전문가 집단이 되고, 이를 서비스에 적용해 직원의 영업 역량 강화를 지원하는 한편 수익성 증대를 목표로 삼고 있다”며 “만들어 놓고 안 쓰는 서비스는 의미가 없기 때문에 단순 과제에서 끝나지 않는다”고 강조했다.