최근 고도화하고 있는 인공지능(AI)을 어떻게 전략적으로 활용하느냐가 은행의 핵심 경쟁력을 가르는 요인 중 하나가 됐다.
전문적인 AI 기업에서 인재를 채용하며 조직 내 AI 전문가를 늘리고 있는 이유도 여기에 있다.
생성형 AI 플랫폼 개발 전문기업에서 금융권으로 오게 된 이영수 신한은행 AI연구소장은 다른 분야 대비 아직 AI 활성화가 더딘 금융에서 새로운 시너지를 창출해 낼 여지가 많다고 말한다.
그는 2022년 신한은행 AI유닛의 ‘AI모델 셀장’으로 입행한 후 올해 AI연구소장이 됐다.
 
신한은행은 주요 시중은행 가운데 상대적으로 AI 사업을 진취적으로 전개하고 있다는 평가를 받는다.
대표적으로 2021년 금융권 최초로 도입한 ‘AI 은행원’부터 지난해 11월 서울 중구 서소문에 문을 연 미래형 영업점 ‘AI 브랜치’, AI 챗봇 ‘오로라’, AI 업무비서 플랫폼 ‘AI 원(ONE)’, 고객의 투자 관련 궁금증에 답하는 ‘AI 투자메이트’ 등을 개발했다.
 
-신한은행의 AI 연구소는 어떤 업무를 하는 곳인지 소개해 달라.
 
“신한은행 AI 조직은 크게 ‘AI유닛’과 ‘AI연구소’로 나뉜다.
AI유닛은 전반적인 AI 서비스를 만들고, AI연구소는 자산관리와 자본시장 쪽을 채우고 있다.
AI연구소는 금융시장에서 AI 활성화를 통해 은행의 영업 강화, 수익성 증대를 목표로 업무를 추진하고 있다고 보면 된다.
”
 
-이전에 생성형 AI 플랫폼 개발 전문기업에 있었는데, 금융권으로 오게 된 계기나 동기는.
 
“이전 회사에서는 통신이나 제조, 금융 등 다양한 부문에서 AI 프로젝트를 수행했다.
그중 금융은 리스크와 다양한 규제가 있어 상대적으로 AI가 잘 활용되지 않은 부분이 있었다.
그래서 AI를 더 적용해 볼 여지가 있다고 판단했고, 뭔가 좀 더 해볼 거리가 많다고 생각해 금융권에 오게 됐다.
”
 
-금융권으로 넘어온 이후 느낀 차이점은.
 
“부서원에게 늘 하는 말이 있다.
AI연구소를 은행 내 AI 조직이라 생각하라는 것이다.
AI는 단독으로 존재할 수 없다.
이전에도 다양한 분야의 서비스에 AI를 적용했기 때문에 금융권에 있다고 해서 큰 차이점은 없다.
다만 은행에 대해 더 깊게 연구하고, 은행 문화에 AI를 잘 융합시켜야 한다는 점이 있다.
AI 문화는 성장과 학습, 자율과 책임이라는 지론을 갖고 있는데, 최대한 녹여내려 하고 있다.
”
 
-2022년부터 신한은행에 약 3년간 계셨는데, 그동안 주도적으로 이끌었던 프로젝트가 있다면.
 
“앞서 AI유닛에 있으며 은행 전반에서 AI를 활용할 수 있도록 지원했다.
예를 들어 고객관계관리(CRM), 건전성, 대고객, 이상징후 검사시스템(FDS), 대직원, 내부통제 등 AI를 활용할 수 있는 영역은 다 경험했다.
대표적으로 ‘AI 스튜디오’가 있다.
영업점 직원이 사용할 수 있는 개인 CRM 플랫폼으로 현재 더 고도화하고 있다.
2023년 12월 금융권 최초로 구축해 지난해 3월 전 영업점에 도입했다.
특정 상품이나 서비스가 필요한 고객을 예측하거나, 고객 행동을 분석해 직원이 맞춤형 상품과 서비스를 제안할 수 있도록 돕는다.
올해 AI연구소장으로 발령 나면서 고도화 사업 중간에 빠지게 됐다.
”
 
-AI 스튜디오의 고도화 전후 어떻게 달라지는가.
 
“기존에는 고객에게 맞춤 상품을 추천하는 등 제한적인 영역에서 사용됐다.
그런데 업무 영역이 건전성과 내부통제로 확대된다.
또 직원이 좀 더 사용하기 쉽도록 ‘싱글뷰’를 지원한다.
한 화면에 정보를 압축해 보여주는 것이다.
예컨대 오늘 해야 할 일이나 여기저기 흩어져 있는 정보를 직원이 한눈에 빠르고 쉽게 알아볼 수 있도록 돕는다.
또 생성형 AI를 써서 직원에게 인사이트를 제공한다.
최종적으로는 직원에게 고객의 니즈에 맞는 맞춤 상품 정보를 주는 용도다.
결국 여러 정보를 요약 정리하는 게 생성형 AI의 역할이다.
”
 
-올해 AI연구소장이 되셨는데, 앞으로 추진할 계획이나 목표는.
 
“내부에서 전문가 조직으로 자리매김할 수 있도록 역량을 강화하는 게 일차적인 목표다.
그다음 멀티 에이전트를 통해 ‘자산관리 어드바이저’ 서비스를 도입하고자 한다.
AI를 잘 활용해 수익성을 증대시키는 게 최종 목표다.
”
 
-주요 은행들 대비 AI 부문에서 신한은행의 가장 큰 차별점은.
 
“가장 다른 점은 서비스 마인드라고 생각한다.
프로덕트 관점에서 보면 서비스 질을 계속 높이기 위해 시도를 하고 있다는 점이다.
단순 연구나 과제 수행에서 끝내지 않고, 어떻게 하면 서비스 질을 높일 수 있을지 고민하고 실행한다.
또 자산화 측면에서 보면 AI 역량을 축적하고 있다는 점이 있다.
보통 개별과제 위주로 하다 보면 파편화하고 휘발되며 조직 역량이 쌓이지 못하는데, 신한은행은 내재화, 자산화를 통해 활용성을 강화하고 있다.
예를 들어 AI 스튜디오는 과제를 진행하며 기존 200~400개 정도던 데이터가 현재 몇천 개 수준으로 누적됐다.
”
 
-향후 출시를 검토하고 있는 AI 관련 서비스는.
 
“우선 ETF라는 투자상품 대상으로 대직원 자산관리 어드바이저 출시를 계획하고 있다.
내부적으로 멀티 에이전트 기반 개념증명(PoC·Proof of Concept)을 한 상태다.
또 자본시장 쪽에서도 몇 가지 과제를 진행하고 있다.
그중 하나가 전자외환거래(eFX)다.
eFX에 AI 알고리즘을 제공하려 한다.
eFX를 고도화하는 작업인데, 기존 환율 예측은 가능했지만 환 헤지(Hedge·위험회피) 같은 어떤 거래에 대한 AI 알고리즘은 없었다.
이를 통해 거래 손익에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
대략 올해 말 아니면 내년 서비스를 목표로 하고 있다.
”
 
-전문가로서 보기에 좀 더 완화했으면 하는 AI 관련 규제는.
 
“법상 명확히 규정돼 있지 않은 부분이 되게 많다.
개인신용정보법처럼 규제가 있지만, 실제 시행하는 절차에선 약간 불명확한 ‘그레이존(Gray zone·중간지대)’이 있다.
가이드는 있지만, 프로젝트를 진행하는 과정에서 하나하나 규제를 확인해야 하기 때문에 시간이 오래 걸린다.
실무단에서는 어디까지 해도 되고 안 되는지 정확히 알 수 없다 보니 당연히 보수적으로 판단을 하게 된다.
그렇다 보니 제약이 많다.
그런 게 조금 어려운 지점이다.
다만 정부에서도 혁신서비스라든지 생성형 AI 서비스를 사용할 수 있도록 환경을 조성하고 있고, 고민이 많은 것으로 알고 있다.
자산관리 어드바이저 역시 혁신서비스를 통해 제공하는 부분이다.
”
 
-한편으론 AI 활용에 따른 불완전판매 문제가 발생할 수 있는데, 어떻게 보는지.
 
“되게 조심스럽게 접근하고 있는 부분이다.
어떤 고객한테 추천 서비스를 하게 된다면 당연히 담당 부서와 논의해 문제가 없는 범위 안에서 서비스할 계획이고, 반대로 생각해 보면 상담 과정에서 당연히 불완전판매를 방지하기 위해 상담 스크립트를 생성형 AI로 지원한다든지 하는 과제를 진행 중인 것으로 안다.
상담 스크립트란 고객과 상담하는 과정에서 빠트리면 안 되는 내용을 일종의 안내서처럼 보여주는 것이다.
아직 서비스되지는 않았는데, 이런 부분은 참 어려운 문제긴 하다.
”
 
-해외 은행 대비 국내 은행의 AI 전환 속도에 대해 어떻게 보는지.
 
“해외 은행이 AI 부문에서 먼저 앞서 나가고 있는 면이 확실히 있긴 하다.
하루가 다르게 새로운 모델이 쏟아져 나오면서 상황이 급변하고 있다.
그러다 보니 기술을 빠르게 적용하는 것과 함께 비용 효율적인 측면을 동시에 고려할 수밖에 없게 됐다.
다만 이렇게 제한 조건이 많은데도 그 안에서 대부분 국내 은행이 각자 고군분투하고 있는 상황으로 안다.
올해부터는 어느 정도 가시화된 성과가 나오지 않을까 싶다.
이미 일부 이행하려는 AI 사업들이 있고, 챗GPT가 나온 지도 벌써 수년이 지났기 때문이다.
”