오픈텍스트가 후원한 글로벌 조사에서 금융기관의 96%는 에이전틱 AI 도입을 추진 중이지만 실제 운영 단계까지 옮긴 곳은 19%에 불과한 것으로 나타났다. 기술 도입의 의지와 운영 역량 사이 간극이 현실인 셈이다.

에이전틱 AI는 기존 생성형 AI와 다르다. 명령에만 반응하는 것이 아니라 목표를 파악하고 시스템에 접근한 뒤 스스로 다음 행동을 판단해 실행한다. 사기 탐지 에이전트가 이상 신호를 포착하면 즉시 보호 조치를 취하고, 대출 상담 에이전트는 고객 상황을 분석해 대환 제안을 선제적으로 제시하는 식이다. 맥킨지 분석에 따르면 생성형 AI와 관련 기술이 은행업계에 연간 2000억~3400억 달러 규모의 생산성 및 수익 창출 기회를 만들 수 있다.

하지만 대다수 금융기관은 이 정도 수준의 운영을 뒷받침할 기초가 부족하다. 콘텐츠·커뮤니케이션·거래 데이터를 실시간으로 연결할 수 있는 곳은 9%에 불과했고, 52%는 자신의 거버넌스가 규정 준수형 에이전틱 AI를 뒷받침할 준비가 됐는지 확신하지 못한다고 답했다. 분산된 데이터, 일관성 없는 거버넌스, 모호한 책임 구조가 공통 과제다.

가장 우려스러운 점은 인력 역량 강화다. 금융기관의 AI 투자 중 인력 강화는 14%로 최하위다. 에이전틱 AI 시대엔 직원 역할이 크게 바뀐다. 단순 시스템 운영에서 AI 워크플로우를 감시하고 검증하며 주도하는 방식으로 전환되기 때문이다. 성과가 좋은 은행들은 AI 전환을 기술 과제이자 인력 과제로 함께 추진 중인 점이 대비된다.

현장에서는 이미 대규모 실행이 벌어지고 있다. 뱅크오브아메리카의 가상 어시스턴트 에리카는 하루 200만 건, 누적 30억 건 상담을 처리한다. JP모간체이스는 자체 대규모언어모델을 25만 직원에게 제공해 리서치, 고객 서비스, 컨설팅 업무를 지원한다.

한국도 같은 길을 걷고 있다. 금융위원회는 22일 ‘금융분야 인공지능 가이드라인’을 시행한다. 거버넌스·합법성·신뢰성·보안성 등 7대 원칙을 중심으로, 함께 배포되는 ‘AI위험관리프레임워크’와 ‘인공지능 보안 안내서’가 구체적 지침을 제시한다. 금융위는 AI 에이전트의 상품 추천·가입·결제 역할에 대비해 기존 망분리 규제를 완화하고, 하반기 태스크포스로 시범사업 운영 방안도 검토할 예정이다.

글로벌 데이터와 국내 규제 동향을 합치면 메시지는 명확하다. 한국 금융기관에 있어 에이전틱 AI는 기술 도입이 아니라 데이터 거버넌스, 인력, 조직 구조를 함께 개편하는 경영 전환이다. 조사 결과에 따르면 가장 앞선 기관들은 전 영역을 동시에 바꾸지 않는다. 대신 가치가 명확하고 데이터에 접근하기 쉬운 업무부터 거버넌스를 갖춘 뒤, 성공 사례를 차근차근 축적하는 방식을 택한다.

오픈텍스트는 이 같은 거버넌스 기반 전환을 돕기 위해 콘텐츠 어비에이터 등 에이전틱 AI 솔루션을 국내 제공 중이다. 콘텐츠 어비에이터는 흩어진 문서와 데이터를 안전하게 통합·분석해 필요한 인사이트를 빠르게 찾아주는 AI 어시스턴트로, 거버넌스를 설계 원칙으로 삼았기 때문에 금융기관이 요구하는 정확성·규정 준수·보안 기준을 충족한다. 금융기관은 파일럿 수준의 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확대하는 데 필요한 데이터 신뢰성과 거버넌스 기반을 동시에 확보할 수 있다.
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