AI 스타트업 인수해 기술 내재화 속도전
“모든 업무 AI로 구현 ‘AI 풀 뱅킹’ 목표”
Article at a Glance
NH농협은행이 ‘에이전틱 AI 뱅크(Agentic AI Bank)’로의 전격적인 전환을 선언했다. 금융권 최초로 AI 스타트업 ‘애자일소다’를 인수한 농협은행은 기술과 인재를 확보하는 한편 완전한 독립 경영을 보장해 스타트업 고유의 혁신 엔진을 온전히 보존하는 전략을 택했다. 또한 강력한 AX 컨트롤타워 구축을 위해 파편화돼 있던 AI·데이터·RPA 조직을 ‘AI데이터부문’으로 통합하고 전사 60개 부서의 팀명에 ‘AX’를 도입하는 등 톱다운 방식의 인식 전환을 이끌어내고 있다. 이와 동시에 현업 실무진으로 구성된 ‘AX 프런티어’를 통해 현장 밀착형 에이전트의 효용을 입증하는 투트랙(Two-track) 혁신을 전개 중이다. 농협은행은 하반기 자체 AI 플랫폼 ‘NHAIS’를 출시하고 코딩 지식이 없는 일반 직원도 에이전트를 직접 빌딩하는 ‘시티즌 디벨로퍼(Citizen Developer)’ 생태계를 본격 구축할 방침이다.
이제 은행에서 인공지능(AI) 에이전트 도입은 단순한 업무 효율화나 비용 절감의 차원이 아니다. 이는 금융 비즈니스의 근본적인 패러다임 시프트를 요구하는 ‘생존’의 문제다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)에 따르면 글로벌 은행업계가 AI를 성공적으로 도입할 경우 2030년까지 연간 3700억 달러(약 559조8000억 원)에 달하는 추가 이익을 창출할 것으로 전망된다.
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반대로 말하면 AI 에이전트를 선제적으로 내재화해 프로세스 혁신을 이뤄낸 선도 기업들이 마진을 개선하고 영토를 확장하는 동안, 주저하는 후발 주자들은 시장 경쟁력을 완전히 상실하게 된다는 뜻이다. 실제 AI 선도 금융사와 낙오된 금융사 간의 유형자기자본이익률(ROTE) 격차가 최대 4%포인트까지 벌어질 것이라는 경고도 나온다.
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ROTE는 순수 자기자본 대비 순이익으로 은행의 핵심 수익성 지표인 만큼 이 격차는 곧 생사를 가르는 기준선이 될 수 있다.
이미 글로벌 메가뱅크들은 가시적인 비즈니스 성과를 도출하고 있다. 일례로 JP모건체이스는 야간 시장 상황과 고객 포지션 등을 실시간 분석, 대응하는 AI 에이전트를 프라이빗 뱅킹(PB) 분야에 투입해 20%의 매출 신장을 기록했다. PB들이 자료 조사와 사후 분석에 빼앗기던 물리적인 시간을 고객과의 고도화된 소통에 집중하도록 리소스를 재배분한 결과다.
국내 은행 역시 AI를 활용한 체질 개선의 시급성에 공감하고 있다. 하지만 그간 엄격한 망 분리 규제와 AI 관련 사고에 따른 책임 소재 공방 등으로 인해 AI를 대고객 서비스에 적용하는 데는 보수적인 기조를 유지해온 것이 사실이다. 하지만 이미 AI가 금융 소비자의 일상 깊숙이 파고든 지금, 레거시 금융에 안주해서는 뒤처질 수밖에 없는 현실이다. 복잡다단한 고객의 금융 맥락을 정밀하게 읽어내고 가장 적시에 최적의 솔루션을 제공하기 위해서는 전면적인 AI 에이전트 도입이 필수적이다.
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