증권사 CEO 23인 “AI 거버넌스 전략적 접근…PB 고도화·내부통제 강화” [AX, 금융 대변혁의 시대]

[한국금융신문 정선은 기자] 국내 증권사 CEO들이 AI(인공지능) 거버넌스에 대한 전략적 접근으로 AI 전환(AX)에 속도를 내고 있는 것으로 나타났다.

인력 수급과 배치에서 IT·전산개발뿐만 아니라 전략·기획 등 구조 설계 역량을 중요하게 고려하는 것으로 조사됐다.

또 CEO들은 PB(프라이빗뱅킹) 고도화와 내부통제 강화를 핵심 AI 활용 분야로 제시했다.
2일 한국금융신문이 창간 34주년 기획으로 금융권 CEO 대상 ‘AX, 금융 대변혁의 시대’ 설문조사를 실시했다.

증권업계(유관기관 포함)에서는 총 23개사(미래에셋증권, 한국투자증권, KB증권, NH투자증권, 키움증권, 하나증권, 대신증권, 신한투자증권, 교보증권, 현대차증권, 한화투자증권, IBK투자증권, 유안타증권, 한양증권, BNK투자증권, 우리투자증권, 유진투자증권, 다올투자증권, 토스증권, 넥스트증권, 카카오페이증권, 코스콤, 한국증권금융) 사령탑이 답변했다.

“AX, IT 못지않게 전략·기획 중요”

질문 1번 '현재 업무/사업에서 AX(AI 전환) 수준은?'에 대해 증권사 CEO 절반 이상이 선택지 중 가장 낮은 수준의 '10~20%대'(56.6%)라고 답했다. 기타 의견은 '현재 AX를 위한 체계 수립 및 기반 마련 단계', '부서 별 천차만별로 통계화 어려움', '10% 미만' 등으로 아직 걸음마 단계임을 보여줬다.

반면, '올해 연말 업무/사업에서 AX 및 활용 기대 수준은?'(질문 2번)에 '30~40%대'(47.8%)가 가장 많이 응답해 현실과 바람에 격차가 존재했다.

질문 3번 '올해 이익 대비 AX 투자 계획'에 대해 '5% 미만'(47.9%) 응답이 최다였다. 비용/지출 계획 자체는 존재하지만, 정도에 대해 다수가 선택지 중 가장 낮은 수준을 택했다.

'조직의 인력 배치/수급 측면에서 AX 우선순위는?'(질문 4번)의 경우, 인프라가 되는 'IT/전산개발(34.8%)' 응답이 가장 많았고, 이어 적용과 관련된 '전략/기획(23.9%)'가 차순위였다.

대형, 중소형 등 규모 별, 또 디지털 부문 성숙 정도에 따라 대응 수준이 달랐다. 그럼에도 대체로 단일 조직보다 전사적 차원에서 AI 거버넌스 체계 수립에 중점을 두고 단계적 AX를 추진 중인 것으로 나타났다.

증권사 A 대표이사는 "현재는 기획 조직이 방향성과 우선순위를 설정하고, IT부서와 현업 부서가 공동 참여하는 협업 구조를 운영 중"이라며 "향후 활용 범위 확대에 따라 전담 인력과 역할을 단계적으로 보강할 계획"이라고 말했다.

B 증권사 CEO는 "단순한 기술개발 기능을 넘어, 전사적 전략/기획, 리서치, 리스크 관리, 내부통제 등 주요 부서와 긴밀히 협업하며 AI 과제를 발굴하고 실행하고 있다"며 "AI를 특정 부서의 실험적 시도가 아닌, 실질적인 업무 혁신과 의사결정 고도화를 뒷받침하는 핵심 인프라로 정착시키고자 한다"고 설명했다.
증권업계 C 대표는 "대고객 경험 혁신을 위해 최신 AI 기술 기반 리테일/자산관리 부문 신사업 및 서비스 도출을 담당하는 조직을 신설했다"며 "그 외 모든 부서들도 자체 기획 또는 협업을 통해 필요한 AI 도입 및 전환을 병행적으로 진행 중"이라고 말했다.

증권사 D 대표이사는 "AI 상품을 만드는 팀과 이를 뒷받침하는 기술 팀이 하나의 트라이브 내 각자의 고유 역량을 바탕으로 상호보완 시너지를 내고 있다"며 "운영 안정성을 유지하면서도 리소스를 집중 투입할 수 있는 민첩한 대응 체계를 완성했다"고 설명했다.

E 증권사 CEO는 "내부 생산성 증대를 목적으로 하는 AX팀과, 대고객 서비스를 담당하는 AI 서비스 센터를 구성했다"고 말했다. 이어 "AI 엔지니어링 역량뿐만 아니라 에이전트와 직원들이 협업할 수 있도록 업무 프로세스 재설계 역량을 함께 키우고, 투자 정보 고도화와 개인화를 통한 서비스 제공에도 초점을 맞출 것"이라고 말했다.

F 증권사 대표는 "AI 과제 컨트롤타워가 거버넌스를 총괄하고 있다"며 "담당직원들은 IT 및 현업 요건들을 취합해서 AI 기술을 활용한 서비스 기획, AI 협업 솔루션 등을 개발할 예정"이라고 말했다.

G 증권사 CEO는 “AI 거버넌스 구축을 위한 TF(태스크포스)를 출범시킬 예정”이라며 “이후에는 AI 기본법, 금융분야 AI 가이드라인 취지에 따라 AI 기획/개발 및 AI 위험관리전담조직을 구분하고, 효율적인 비즈니스 확장을 위해 조직을 재정비할 계획"이라고 밝혔다.

증권사 H 대표이사는 "현재는 에이전트 AI(Agent AI)를 활용한 자동화 솔루션 개발 가능성 검토를 위해 기술개발을 진행하고 있다"며 "CISO(정보보호최고책임자) 주도로 IT보안파트에서 AI 보안 통제를 강화하고 데이터 보안 및 정보유출 방지에 대응할 예정"이라고 말했다.

질문 5번 '금융산업 비즈니스 측면과 수익처로서 AI 활용에 대한 견해는?'에 대해서 증권사 CEO들은 '잠재적 수익 가능성 있으나 현재 구체성 미흡(56.6%)' 답변이 과반을 넘었다. 그러나, '매우 긍정적. 자체 수익 BM(비즈니스모델) 창출 여력 존재'(39.1%) 응답도 상존했다.

반복업무 효율화…‘AI 에이전트’ 도입 중점

질문 6번 '현재 AI 활용에 가장 중점을 둔 분야, 또 투자 계획이 가장 큰 분야는?'에 대해 생산성과 연관된 '내부 시스템 등 업무자동화(RPA)'(20.3%) 응답이 가장 많았다. 이어 증권업 특성에 맞게 'AI 에이전트 등 심화 분야'(14.5%) 답변이 뒤를 이었다. 'AI 리서치/연구 분야'와 '내부통제, 보안, 소비자보호'도 각각 13.1%로 집계됐다.

직원용 업무상담 챗봇(chat bot), AI 업무 포털 등을 갖춰 내부 업무 효율화를 진행 중이며, 고객 대상 MTS(모바일트레이딩시스템) 등 채널에서 투자정보 요약, 고객 의사결정 지원 등 개인화 맞춤형 서비스를 고도화하고 있다. AI를 단기적인 수익 창출 수단보다 중장기 금융 비즈니스 경쟁력을 높이는 기반 기술로 접근하는 모습을 보였다.

I 증권사 CEO는 "반복적인 업무를 자동화하고, 데이터 분석 정확도와 속도를 높이는 데 AI 기술을 적용하고 있다"며 "향후에는 내부 활용 경험을 바탕으로 고객 접점과 자산관리, 리서치 서비스 등으로 AI 활용 범위를 점진적으로 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 다만 그는 "기술 도입 자체보다 금융소비자 보호와 신뢰 확보를 전제로 한 단계적 확장을 기본 원칙으로 삼고 있다"고 덧붙였다.

증권사 J 대표는 "업무망에서 생성형 AI 활용을 통해 단순 업무 소요시간을 단축하고, 문서작성, 자료조사, 회의 정리 등 핵심 업무처리 부담을 경감시켰다"며 "표준화된 사내 문서 작성 및 정보 처리로 업무 품질을 제고하고, AI 기반 요약 및 분석을 통한 신속 정확한 의사결정 지원을 예상하고 있다"고 말했다.

증권업계 K 대표이사는 "단기적으로 AI를 내부업무 지원과 업무 프로세스 효율화 영역에서 가장 효과적으로 활용할 수 있다고 보고 있다"며 "규정 검색, 자료 작성, 내부 의사결정 지원 등에 AI를 적용해 생산성과 정확성을 동시에 높이고자 한다"고 말했다.

L 증권사 대표는 "사내 시스템은 금융문서를 읽고 분석해주는 플랫폼, AI 어시스턴트, 투자광고심의 등 다수가 있다"며 "대고객 서비스는 다양한 투자정보를 실시간으로 알려주는 번역, 요약, 검색 서비스를 확대했고, 올해는 에이전트형 서비스도 오픈할 예정"이라고 말했다.

증권사 M 대표는 "AI 사업 기회로 활용할 수 있는 핵심 분야로 업무 자동화 및 지능화와 데이터 기반 의사결정 지원 영역을 보고 있다"며 "반복 업무 효율화와 분석/예측 역량 고도화를 통해 생산성과 경쟁력을 동시에 높일 수 있다"고 판단했다. 이어 그는 "이를 위해 LLM(거대언어모델)과 데이터 분석 기술을 중심으로 PoC(개념검증) 및 단계적 상용화를 추진하고, 데이터 품질·보안·거버넌스 체계를 구축하는 한편, AI 전문 인력 확보와 조직 역량을 강화할 계획"이라고 말했다.

증권사 N 대표이사는 "심사, 리서치, 기획 등 지식기반 내부 업무 효율화를 중심으로 AI 적용을 검토하고 있으며, 외부 또는 그룹 AI 플랫폼 도입 방식과 거버넌스 체계가 마련되는 시기와 맞춰 시범 적용을 추진할 계획"이라며 "적용 성과 등에 따라 활용 범위를 점진적으로 확대해 나갈 예정"이라고 말했다.

O 증권사 CEO는 "리서치 고도화, 리스크 관리, 내부통제, 고객 맞춤형 서비스 영역에서 AI 활용 가능성이 크다고 판단하고 있다"며 "데이터 품질 관리, 내부 거버넌스 정비, 보안과 윤리 기준 확립을 병행해 AI 활용 신뢰성과 투명성을 높이는 데 집중하고 있다"고 말했다.

특히 증권업계 사령탑들은 'AI PB(프라이빗뱅킹)' 출시와 고도화에서 향후 사업기회를 모색하는 목소리가 컸다. 증권사 P 대표이사는 "AI PB가 핵심 비즈니스로 성장할 것이라고 본다"며 "AI는 데이터 홍수의 시대에 고객에게 반드시 필요한 정보를 요약 제공해서 투자의 길잡이가 되어줄 것"이라고 예상했다.

증권업계 Q 대표는 "앞으로의 AI는 고객의 포트폴리오와 투자 관점에 따라 정보의 우선순위를 완전히 다르게 재구성해 줄 것으로 보여진다"며 "AI로 고객의 투자 맥락에 맞춘 해석을 제공하고, 나아가 고객이 방대한 데이터 속 자신만의 투자 논리를 정립할 수 있도록 돕고자 한다"고 말했다. 이어 그는 "실시간 데이터 처리 기술을 넘어 고객의 투자 문맥까지 이해하는 지능형 서비스로 비즈니스 영역을 확장해 나갈 계획"이라고 제시했다.

AI 에이전트(AI agent)도 핵심 키워드다. R 증권사 대표는 "투자 지원 에이전트 및 이를 통한 새로운 사업 기회 발굴은 필수적인 흐름이라고 보고 있다"며 "AI 에이전트의 제어 기술 및 지식 기반 고도화를 추진하고 있고, 관련 외부 전문가 그룹 등과 협업을 계획중이다"고 말했다.

증권업계 S 대표는 "향후 AI 플랫폼을 도입해 리서치 보고서 생성 등 에이전트 기반 서비스를 단계적으로 도입할 예정"이라며 "또 AICC(AI 컨택트센터)를 도입해서 상담 자동화, 상담 품질 향상, 운영 효율화를 추진할 계획"이라고 말했다. 이어 그는 "완전판매 프로세스에 AI를 적용해서 상품 설명, 고객 이해도 확인, 판매 과정 모니터링 등을 자동화 및 고도화하고, 고객 서비스와 영업·업무 프로세스 전반으로 AI 적용을 확대할 계획"이라고 덧붙였다.

증권업계 T 대표는 “정보 과다 노출, 복잡도 증가로 인해 다가가기 어려웠던 투자상품을 로그 수집분석을 통한 개인 선호 기반 핵심 정보 노출 및 투자상품 예측, AI 뉴스요약/판단 지원 등 서비스로 지원 기능을 제공하고자 한다”고 설명했다.
아울러, U 증권사 CEO도 "연금, IB(기업금융) 등 사업 특성이 뚜렷한 영역에 대해 내부업무 고도화 관점에서 AI 활용 가능성을 병행 검토하고 있다"고 말했다. 증권사 V 대표는 "AI가 금융 비즈니스 전반 의사결정을 보조하고, 보다 정교한 판단을 가능하게 하는 방향으로 준비하고 대응하고 있다"고 말했다.

중소형 증권사의 한계를 돌파할 사업 기회를 모색키도 했다. W 증권사 대표는 "AI 기반 효율적 백오피스 운영을 중요하게 보고 있다"며 "단순 반복적인 행정 업무와 복잡한 레거시 시스템 운영을 AI로 자동화하는 게 수익성 강화의 요건"이라고 판단했다. 그는 "이는 추후 고객 맞춤형 AI 자산관리 및 지능형 트레이딩 지원부문으로 확장해 나가는 강력한 원동력이 될 것"이라고 덧붙였다.

'금융권에서 AI 도입 시 경영 상 애로사항이 있다면?'(질문 7번)의 경우, '망분리 규제 일부 개선에도 불구 금융업권 특성상 AI 활용 제약 측면'(41.3%) 응답이 가장 많았다. 금융업은 타 산업보다 상대적으로 전향적인 기술 활용보다 위험관리 측면이 본원적인 영향으로 풀이된다.이어 'AI 기술 습득, 활용 전문인력 부족'(17.4%), 'AI 인프라 구축에 대한 막대한 투자 재원 부담 및 확보 어려움'(13%) 순으로 응답했다.

‘데이터 리터러시’ 인재 환영

질문 8번 '금융사고 방지, 내부통제 및 감사 역량 강화 측면에서 AI의 활용도에 대한 의견은?'의 경우, 증권사 CEO의 69.6%가 'AI 기술 활용 유용성 기대되나, 시기상조 측면'이라고 응답했다. '적극적 도입 권고, 휴먼(human) 배제 필요'(17.4%) 의견도 적지 않았다.

또, 'AX를 달성하는 데 유효한 방식'(질문 9번)에 대한 응답으로는 '자체적인 AI 역량 심층화(ex. 직원교육 및 학습, 인프라 기반 확충)'(56.5%)가 과반을 기록했다. 이어 '외부제휴 확대(ex. 테크/IT기업, 비금융 산업 등)'와 '포괄적인 내부 AI 거버넌스 강화(ex. 가이드라인 수립, 이사회 내 관련 조직 검토 등)'가 각각 17.4%였다. 기타로는 내부와 외부 어느 한 쪽만이 아닌 병행 필요성을 택한 의견도 나왔다.

'금융권 AI 도입에 따른 긍정적 기대 효과는?'(질문 10번)에 대해 증권사 CEO들은 '업무 효율성 제고, 시간 절약'(41.3%), '반복업무 감소 따른 생산성 향상'(37%) 순으로 선택했다.

반면, '금융권 AI 도입에 따라 발생할 수 있는 부정적 영향은?'(질문 11번)의 경우, '기술적 미흡 및 한계, 신뢰성 리스크'(34.7%) 답변이 많았다. 이어 설명가능한 AI 개념 관련 '결정(decision)에 대한 책임 소재 문제'(23.9%), '해킹 위협, 개인정보 보안 문제'(17.4%) 등이 뒤를 이었다.

'AI 시대에 요구되는 금융권 인재상과 역량에 대한 견해는?'(질문 12번)의 경우, 증권 CEO 다수가 '데이터를 해석할 수 있는 문해력(데이터 리터러시, Data Literacy)'(69.6%)을 최우선으로 꼽았다. 이어 '고객 니즈를 타게팅하는 마케팅 역량'(13%), '컴퓨팅/IT 등 기술적 역량'(8.7%) 순이다.

AI 실무 능력 향상을 위한 임직원 자체 교육 과정, 외부 전문 개발인력 채용 등을 병행하는 증권사가 다수였다. AI 조직 셋업을 위해 내부 인력과 외부 전문가가 초기 방향성을 설정하고 실도입 사례를 창출키도 했다. 내부 자율 참여형 스터디, 자격증 취득 프로그램 등이 제공되고 있고, AI 전략 수립과 기술 내재화를 수행할 전문인력도 지속적으로 채용 중이다. 잠재력을 가진 인재를 조기 발굴하고 조직 전반에 AI 활용 문화를 확산시키는 데 힘을 싣고 있다.

X 증권사 CEO는 "AI 전문인력을 단순 채용 대상이 아니라, 기존 금융인재의 역량을 확장하는 방향으로 접근하고 있다"며 "외부 IT·데이터 전문가 영입과 내부 임직원 대상 교육 프로그램을 단계적으로 운영하며 융합형 인재를 지속적으로 육성하고자 한다"고 말했다.

증권업계 Y 대표는 “사내 AI 전문가를 양성하고 있다”며 “AI 거버넌스 구축이 본격화되면 AI 활용 및 서비스 제공이 가속화될 것으로 예상돼 외부 전문가 영입도 적극 나설 계획"이라고 말했다.

Z 증권사 대표이사는 "AI 전문인력을 단기간에 대규모로 확보하기보다, 금융업 이해를 바탕으로 AI를 실무에 활용할 수 있는 인재 육성에 중점을 두고 있다"며 "외부 AI 솔루션 기업, IT 파트너사, 컨설팅사와 협업을 통해 최신 기술과 활용 사례를 지속적으로 학습중"이라고 말했다. 그는 이어 "일부 프로젝트는 외부 전문가와 내부 인력이 공동 수행하며 실무 경험을 축적하고 있는 중"이라며 “장기적으로는 데이터 리터러시와 AI 활용 역량을 전사 공통 역량으로 정착시키는 게 목표”라고 제시했다.

디지털금융에서 비교우위가 있는 증권사는 내부 AI 경쟁력 강화에 보다 무게를 두기도 했다. A 증권사 CEO는 "외부 솔루션 의존을 지양하고 자체 AI 모델을 직접 구축해 기술적 변별력을 확보하고 있다"며 "단순히 AI 도구를 다루는 인력이 아니라, 금융 데이터의 특성을 이해하고 모델의 정확도를 근본적으로 개선할 수 있는 엔지니어링 중심 인재 영입에 사활을 걸고 있다"고 말했다.

증권업계 B 대표는 "다양한 내부 세미나를 통해 상호 노하우를 공유하고 있다"며 "또 AI에 특화된 직군을 신설해서 AI 역량과 경험이 있는 인재를 발굴할 수 있는 적합한 기준, 절차, 평가 체계를 갖추었다"고 말했다.

또, 증권사 C 대표이사는 "대형사와 인재 영입 경쟁에서 벗어나 외부 전문 파트너십과, 내부 인력의 상향평준화라는 실용적인 노력을 기울이고 있다"며 "글로벌 IT기업과 협력해 PoC(개념검증)를 진행했고, 이 과정에서 내부 AI 개발 인력이 AI 기반 코드 최적화 기술을 자연스럽게 습득하도록 유도하고 있다"고 말했다.

완전판매 프로세스 구축 등 ‘신뢰성’ 확보 깃발

질문 13번 ‘금융권 AI 활용 활성화를 위한 법/제도적 필수 요건은?’에 대해서는 'AI 적극적 활용 위한 규제 완화(ex. 규제 샌드박스 활성화 등)'(32.6%) 요청이 가장 많았다. 이어 '선행적(빠른) 기술 발전에 대한 후행적 법/제도 적용 문제 해결'(19.6%), '금융-IT 결합 산업 관련 규제 정비 및 안착 필요'(15.2%) 순으로 답했다.

또, 'AI 기본법(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법)의 본격 시행(2026년 1월 22일) 관련한 전망과 의견'(질문 14번)에 증권사 CEO의 61%는 'AI 악용 방어할 법적체계 완비 및 안착 기대'를 최우선으로 꼽았다. 이어 '세계 첫 AI 규제법 전면 시행 따른 부담'(21.7%)이 뒤따랐다. 선제적이고 공격적인 도입보다, 점진적이고 안정적인 내재화에 무게를 실은 것으로 풀이된다.

증권사 CEO들은 'AI 관련 최근 가장 흥미 있는 글로벌 동향과 이슈(질문 15번)'로 'AI를 통한 생산성 제고, 효율성 극대화 사례'(41.3%)를 가장 많이 꼽았다. 또, '피지컬 AI(physical AI), AI 에이전트 등 최신 산업 기술 동향'(28.3%) 답변도 많았다. 낙관적 전망뿐만 아니라, 'AI 인프라 구축 비용, 에너지 사용 논쟁(ex. AI 버블론 등)'(13%) 이슈도 중점을 두었다.

질문 16번 'AI가 앞으로 금융권에 끼칠 파급력과 영향력 정도는?'에 대해서는 '인간-기계 협업 시너지 기대, 인간의 AI 활용성 진화 예상'(82.6%)이 압도적으로 답변율이 높았다. 다만, '예단하기 어려움. 긍정적, 부정적 미래 모두 가능'(17.4%) 답변도 적지 않았다.

증권업계 D 대표는 "AI 전환 시대에 레거시 PB와 AI PB를 잘 융합한다면 고도화된 PB 서비스를 제공할 수 있으리라고 본다"며 "AI PB 분야에서 선두주자가 되고 싶다"고 말했다. E 증권사 CEO는 "AI를 인간을 대체하는 기술이 아니라, 인간 판단을 보완하고 고도화하는 도구로 활용함으로써, 책임 있는 금융과 지속 가능한 성장을 동시에 실현하고자 한다"고 말했다.

증권업계 F 대표는 "현실적인 도입과 내재화에 초점을 맞춰 점진적으로 확산 기반을 마련할 것"이라며 "실효성 있는 AI 활용을 위해 나아갈 계획"이라고 말했다. 또, 증권사 G 대표는 "의사결정 과정에서 다양한 정보를 손쉽게 획득해 분석할 수 있고, 그 과정에 다양한 화면과 정보들을 편리하게 찾는 일에 AI가 잘 활용된다면 금융투자 도메인에서 혁신적인 고객 경험 제공을 이끌어 낼 수 있을 것"이라고 기대했다.

신뢰성 확보, 내부통제 강화를 강조키도 했다. 증권업계 H 대표는 "신뢰성 있는 금융시스템 구축이 지향점"이라며 "사람이 일일이 모니터링하지 못했던 영역에도 AI를 활용해서 취약점을 판단하고 조치할 수 있는 시스템을 만들고, 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하고자 한다"고 말했다.

증권사 I 대표이사는 "신뢰할 수 있는 AI 활용 금융회사가 목표"라며 "금융업 특성 상 속도보다 안정성, 설명가능성, 책임 소재 명확성이 중요하다고 보고 있다"고 말했다. 그는 "이에 따라 인간의 판단을 보완하는 '휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)' 기반 AI 활용을 핵심 원칙으로 삼고 있다"고 제시했다.

J 증권사 CEO는 "완전판매 프로세스, 내부통제, 리스크 관리, 리서치 자동화 등 고도화된 업무 영역에서 AI를 통해 효율성과 신뢰성을 동시에 확보하는 것을 핵심 방향으로 설정하고 있다"고 말했다.

증권사 K 대표이사는 "AI 기반의 효율적이고 신뢰받는 증권사 운영이 목표"라며 "현업을 돕는 실용적인 AI, 사람의 판단을 보완하는 AI를 핵심 키워드로 삼고 있다"고 제시했다.

증권업계 L 대표는 "투자 리터러시 완성이 지향점"이라며 "단순히 정보 나열을 넘어, AI가 시장의 복잡한 맥락을 해석해줌으로써 고객이 스스로 본질적인 인사이트를 얻게 하는 것"이라고 말했다.

정선은 한국금융신문 기자 bravebambi@fntimes.com