
▲ 조영서 KB금융지주 부사장
특히 PB 상담자료 작성 업무의 경우 기존 반나절가량 걸리던 작업이 AI 에이전트 적용 이후 10분 수준으로 줄어드는 등 업무 생산성 개선 효과가 가시화되고 있다는 설명이다.
조영서 KB금융지주 전략담당 부사장은 지난 19일 서울 중구 은행회관에서 열린 ‘2026 한국금융미래포럼’ 주제발표 이후 진행된 토론에서 KB금융의 AI 에이전트 도입 성과와 향후 관리체계에 대해 이같이 밝혔다.
PB 업무시간 60% 절약 효과
조 부사장은 AI 에이전트 성과와 관련해 “‘엔드 투 엔드 워크플로’를 분석하고 있다”며 “처음부터 모든 업무를 커버할 수는 없기 때문에 시황 분석, 고객 분석, 내부 포트폴리오 최적화 등 단계적으로 확장하고 있다”고 설명했다.대표 사례로 조 부사장은 PB 업무를 제시했다. PB가 고객 상담을 위해서는 시장 상황, 고객 보유상품, 투자성향, 포트폴리오 상태 등을 각각 확인하고 상담자료를 구성해야 한다. 기존에는 이 과정에 반나절가량이 소요됐지만, AI 에이전트를 활용하면 상담자료 작성 시간이 10분 수준으로 줄어든다고 했다.
다만 KB금융은 아직 모든 AI 에이전트에 대한 정량적 성과지표 관리를 완성한 단계는 아니다. 각 업무 프로세스별 베이스라인을 설정하고, AI 적용 전후의 시간 절감·생산성 향상 효과를 측정하는 작업이 진행 중이라는 설명이다.
조 부사장은 “에이전트를 만들기 전에 적용되는 프로세스가 사람으로 치면 베이스라인을 잡아야 하는데, 엔드 투 엔드를 연결하다 보면 기술적으로 연결이 안 되는 부분도 있다”며 “아직 기술 개발 중이지만 업무시간이 50~60% 정도 절약되는 측면은 확실하게 있다”고 말했다.
“5년 내 AI뱅커 현실화 가능성”
AI 에이전트가 실제 행원을 대체할 수 있는 AI뱅커로 발전할 수 있는지에 대한 질의도 나왔다. 이에 대해 조 부사장은 업무 영역과 규제 수준에 따라 가능 범위가 달라질 수 있다고 설명했다.조 부사장은 “변화관리가 중요하다고 말씀드렸는데, 업무에 따라 다를 수 있다”며 “규제 영역과 비규제 영역은 다르게 봐야 한다”고 말했다.
대표적으로 여신심사 업무의 경우 AI가 사람을 완전히 대체하기는 어렵다고 봤다. 조 부사장은 “여신심사 부분은 사람의 판단이 반드시 개입돼야 한다는 법이 있다”며 “여신심사에서 AI는 보조수단이지 사람이 대체될 수는 없다”고 설명했다.
다만 모든 업무에서 AI의 독립 수행 가능성이 배제되는 것은 아니라고 했다. 업무 성격과 규제 조 부사장은 “내부 시스템이 AI 친화적으로 바뀐다면 3년 안에 일정 부분 업무는 독립적으로 수행할 수 있는 AI 직원이 생길 것”이라며 “그렇기 때문에 이들을 동반자로 쓰고 어떻게 관리해야 할지 고민하고 있다”고 말했다. 이어 “다가오는 기술의 성숙도와 발전 속도를 볼 때 5년 안에 가능할 수 있다고 본다”고 덧붙였다.
이는 AI뱅커가 단기간 내 모든 은행원을 대체한다는 의미라기보다는, 특정 업무 영역에서 사람의 업무를 독립적으로 수행하거나 보조하는 AI 직원 형태로 먼저 등장할 수 있다는 전망으로 풀이된다.
특히 반복적이고 표준화된 업무, 내부 데이터 조회·분석, 상담자료 작성, 상품 추천 보조 등에서는 AI 에이전트의 역할이 빠르게 확대될 가능성이 크다.
반면, 여신심사, 투자권유, 고객 피해 가능성이 있는 의사결정 영역에서는 사람의 최종 판단과 책임이 여전히 중요할 것으로 보인다. AI뱅커의 현실화가 기술 문제뿐 아니라 규제, 내부통제, 책임소재, 변화관리와 맞물린 과제라는 점이 부각되는 대목이다.
AI 에이전트별 거버넌스 세분화
AI 에이전트가 고객응대, 여신 심사, 투자 제안 등 금융 핵심 업무로 확대될 경우 책임소재와 통제체계도 중요한 과제로 떠오른다.생성형 AI와 에이전틱 AI는 답변 생성과 업무 실행 과정에서 오류가 발생할 수 있고, 특히 금융업에서는 잘못된 판단이 고객 피해나 내부통제 리스크로 이어질 수 있기 때문이다.
이에 대해 조 부사장은 “실제로 고객에게 나갔을 때 잘못된 판단을 하면 누가 책임을 지느냐는 우리도 고민하고 있는 일반론적인 문제”라며 “일단 KB금융은 에이전트에 대해 관리번호를 부여하고 있다”고 설명했다.
KB금융은 AI 에이전트별로 해당 업무와 연결된 부서, 책임자, 데이터 오너십을 명확히 하는 거버넌스 체계를 마련하고 있다. AI 에이전트가 어떤 데이터를 활용하고, 어떤 업무 판단을 지원하며, 답변 품질을 어느 부서가 관리할 것인지를 사전에 정리하는 방식이다.
장호성 한국금융신문 기자 hs6776@fntimes.com
















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