2025년 은행과 AI: 효율과 경쟁력 두 마리 토끼 취할 수 있을까?

목차

 

디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI)은 이제 국내 은행권에서 선택이 아닌 필수로 자리 잡았습니다. 2025년 들어 전 세계적으로 챗봇·빅데이터·머신러닝 등 AI 기술이 폭발적으로 발전하고, 금융 당국의 규제 완화도 맞물리면서 은행들은 고객 서비스부터 신용평가, 이상 거래 탐지, 내부 업무 자동화까지 전방위적으로 AI를 도입하고 있습니다. 이 글에서는 2025년에 발표된 최신 뉴스 기사와 각 은행의 공식 발표 자료를 토대로, 국내 은행의 AI 활용 현황과 그 효과, 발생 가능한 문제점, 나아가 향후 전망까지 종합적으로 살펴보고자 합니다.

 

AI 도입 분야

고객 서비스 (챗봇 및 상담 자동화)

국내 은행들은 AI 기술을 활용해 고객 서비스 품질과 접근성을 높이고 있습니다. 대표적으로 AI 챗봇과 AI 은행원(디지털 휴먼)을 도입하여 24시간 상담과 업무 안내를 자동화하고 있습니다. 신한은행은 약 150대의 디지털 데스크에 AI 은행원을 탑재하고 무인점포인 AI브랜치를 개설하여 계좌 개설부터 각종 증명서 발급 등 64개 창구 업무를 자동 처리하고 있습니다​. NH농협은행 역시 전국 1,103개 모든 영업점에 AI 은행원을 배치해 투자상품 설명 등 고객 상담을 보조하고 있습니다. 한편 대부분의 은행이 지능형 챗봇 서비스를 운영 중이며, 최근 생성형 AI와 고도화된 자연어 처리(NLP) 기술을 접목해 일상적인 고객 질문을 이해하고 대화 형태로 응답할 수 있을 정도로 성능을 향상시켰습니다. 예를 들어 KB국민은행은 모바일 앱에 AI 기반 금융비서를 베타 출시했고, 우리은행은 우리WON뱅킹 앱에 AI 상담 서비스를 도입해 단순 문의뿐 아니라 대출 상담까지 챗봇 응대 범위를 확대하고 있습니다. 하나은행은 자체 NLP 엔진을 활용한 기업 고객용 AI 하이챗봇을 통해 기업 문의를 처리하며, 신한은행은 감정 인식으로 이상 징후 시 자동으로 상담사를 연결해주는 등 AI 상담의 한계를 보완하고 있습니다. 카카오뱅크는 주 1회 이상 자체 언어모델 재학습을 통해 챗봇의 답변 정확도를 지속 개선하고 있습니다. 이처럼 AI 기반 고객 서비스는 신속한 응대와 개인맞춤 상담을 가능케 하여 고객 편의와 만족도를 높이고 있습니다.

 

신용 평가 및 리스크 관리

은행권에서는 신용 평가와 리스크 관리에도 AI를 적극 활용하고 있습니다. 과거에는 재무정보 위주의 평가에 그쳤다면, 이제는 머신러닝을 통해 비재무적 요소까지 고려한 정교한 신용평가 모델을 구축하고 있습니다. 하나은행은 2014년부터 축적된 기술신용평가 데이터를 활용해 기업의 기술력까지 평가하는 머신러닝 모형을 개발함으로써 기존보다 정확한 기업 신용평가를 가능하게 했습니다. 케이뱅크도 통신 기록 등 비금융 데이터와 신용정보를 결합하고 머신러닝으로 고도화한 대안 신용평가 모형(ACSS)을 도입하여 금융 이력이 부족한 고객들에게도 대출 혜택을 확대하였습니다. IBK기업은행은 스타트업 대상 AI 심사역 시스템을 개발해 재무 정보가 충분치 않은 혁신기업의 미래 성장성을 예측 및 평가하고 있으며, AI가 산출한 결과와 근거를 제시하여 대출·투자 심사에 활용하고 있습니다. 이러한 AI 기반 신용평가/리스크 관리 도입으로 여신 심사의 효율성과 정확성이 높아지고, 유망 기업이나 씬파일러(thin-filer) 고객도 포착하여 포용적 금융을 실현하는 효과를 거두고 있습니다​.

 

이상 거래 탐지 및 보안

금융권은 이상 거래 탐지(FDS)와 보안 분야에도 AI를 도입해 사기 및 부정 거래 예방 역량을 강화하고 있습니다. 카카오뱅크는 머신러닝 기반의 보이스피싱 탐지 시스템과 FDS를 운영하여 의심스러운 전화를 실시간 모니터링하고 이상 금융거래를 조기에 차단함으로써 금융사고를 효과적으로 예방하고 있습니다​. Toss은행(토스뱅크)은 신분증 진위 여부를 94% 정확도로 판별하는 머신러닝 모델을 자체 개발하여 비대면 계좌개설 시 도용 신분 증명을 가려내고 있습니다​. 신한은행도 AI 기반 이상 외환 송금 탐지 프로세스를 도입해 비정상적 해외송금을 조기에 발견하고 리스크를 낮추고 있습니다. 또한 KB국민은행은 자금세탁 방지를 위해 의심거래보고(STR)에 AI 시스템을 적용하여 이상 거래 징후를 자동으로 식별하고 있습니다. 이처럼 AI 기술을 활용한 상시 모니터링과 패턴 분석을 통해 사기 예방과 보안 수준을 한층 높이고 있습니다.

 

투자 자문 및 자산 관리

투자 상담과 자산 관리 영역에서도 은행들은 AI를 적극 활용하거나 도입을 준비 중입니다. 신한은행은 생성형 AI를 활용한 투자 자문 플랫폼을 준비하여, 금융소비자에게 뉴스 요약부터 시장 동향, 과거 수익률 정보까지 제공하는 종합 투자 Q&A 서비스를 선보일 계획입니다. 이는 고객들이 AI와 대화하면서 투자 관련 궁금증을 해소하고 의사결정을 지원받을 수 있는 형태로, AI 투자 상담사 역할을 할 것으로 기대됩니다. 하나은행은 AI 기반 디지털 자산관리 플랫폼 '아이웰스'(iWells)를 도입하여 고객별 포트폴리오를 분석하고 초개인화된 자산관리 서비스를 제공하기 시작했습니다​. 이를 통해 과거에는 VIP 고객에게만 제공되던 맞춤형 자산 관리 자문을 일반 고객들도 AI를 통해 받을 수 있게 되었습니다. 우리은행 또한 모바일뱅킹의 AI 상담 서비스를 고도화하여 고액 자산가 수준의 맞춤 자산관리 조언을 일반 고객에게 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 AI 투자 자문 및 자산관리 서비스는 전문가 수준의 금융 조언을 보다 많은 고객에게 제공함으로써 투자 접근성을 높이고, 개인별 최적화된 자산 운용을 지원하고 있습니다.

 

내부 업무 자동화 및 운영 최적화

은행 내부에서도 AI를 활용한 업무 자동화와 운영 효율화가 활발합니다. 신한은행은 내부 직원들을 위한 AI 업무비서 플랫폼 'AI ONE'을 구축하여 업무 검색, 서류 작성·발송, 대시보드 제공 등 40여 가지 기능을 지원함으로써 직원 업무 생산성을 높였습니다​. KB국민은행도 사내에 KB-GPT와 AI 번역기 등을 도입하여 보고서 작성이나 자료 검색을 돕는 등 직원 업무 효율 향상을 추진하고 있습니다. 한편 여러 은행이 반복적이거나 대량의 데이터를 처리하는 업무에 AI 기술을 적용하고 있습니다. 하나은행은 AI 해외송금 소요시간 예측 서비스를 도입해 국제 송금 시 예상 시간을 자동 산출하고 지연 사유를 안내하고 있으며, 자체 개발한 AI 기술(리딧 v3.0)을 수출 서류 분류 및 데이터 추출 자동화에 적용하여 무역서류 처리 속도를 크게 높였습니다​. KB국민은행은 AI OCR 기술을 고도화해 법인 및 개인고객의 신원확인(CDD) 절차에 적용함으로써 수작업을 줄이고 정확도를 높이고 있습니다​. 이처럼 RPA+AI를 통한 백오피스 업무 혁신으로 업무 처리 시간을 단축하고 인적 오류를 감소시켜 전반적인 운영 효율을 높이고 있습니다.

 

주요 은행별 AI 도입 사례

KB국민은행

디지털 혁신 조직을 신설해 AI 전략을 강화하고 있습니다. 모바일 앱 리브 넥스트에 AI 금융비서 챗봇 서비스를 시범 운영하고, KB-STA 및 KB-AI OCR 등의 AI 기술을 도입해 문서심사 등을 자동화했습니다​. 또한 의심거래 탐지 시스템에 AI를 적용하여 금융범죄 모니터링 고도화와 내부 생성형 AI 플랫폼(KB-GPT) 구축 등 전방위로 AI 활용을 확대하고 있습니다​.

 

신한은행

디지털혁신단 산하에 AI 유닛과 AI 연구소를 신설하는 등 조직을 개편하고 AI 역량을 결집했습니다​. 영업점에 AI 은행원을 탑재한 디지털 데스크를 150대 이상 배치하고, 무인 점포 'AI브랜치'를 열어 약 60여 가지 창구 업무를 AI로 수행하고 있습니다​. 동시에 내부적으로 AI 업무비서 'AI ONE'과 노코드 AI 개발 플랫폼 'AI Studio'를 도입해 직원들의 업무 효율을 높이고, 자체 AI 언어모델 개발을 추진하는 등 AI를 활용한 전방위 혁신에 속도를 내고 있습니다​.

 

우리은행

2024년 생성형 AI 기반의 AI 뱅커 서비스를 출시하여 대화형 AI 상담사를 도입했고, 모바일뱅킹 우리WON뱅킹 앱에도 AI 상담 챗봇을 탑재해 상품 추천부터 대출 상담까지 대응 범위를 넓혔습니다. 또한 AI 기술 연구와 실용화 테스트를 위한 AI 실험실(AI Lab)을 개설하여 신기술을 검증하고 있으며, 향후 이 서비스를 고도화해 고액 자산가 수준의 맞춤 자산관리 서비스까지 제공할 계획입니다.

 

하나은행

AI 전담 조직을 디지털그룹 산하로 확대 개편하고, 다양한 AI 서비스를 내놓고 있습니다. 기업 고객 상대 AI 하이챗봇을 출시하여 기업 금융문의에 대응하고 있으며, AI 기반 해외송금 예상 시간 안내 서비스를 통해 고객 편의를 높였습니다. 또한 수출환어음 매입 프로세스에 AI OCR 기술(리딧 v3.0)을 적용해 무역 서류를 자동 분류·처리하고 있고, 소상공인 대상 AI 맞춤형 정책자금 추천 서비스를 제공하는 등 사업자 금융에도 AI를 접목했습니다. 아울러 AI 기반 디지털 자산관리 플랫폼 '아이웰스'를 통해 고객들에게 맞춤형 자산관리 솔루션을 제공하고 있습니다.

 

NH농협은행

디지털리딩뱅크를 선언하며 AI 등 신기술 도입에 속도를 내고 있습니다. 전국 모든 영업점에 AI 은행원을 배치한 최초의 은행으로, 1천여개 지점에서 AI가 예금·대출상품 설명을 돕고 있습니다. AI 기반 금융상품 추천 서비스를 출시하고 기업 대출 심사에도 AI 모델을 도입하는 등 영업 현장과 본사의 다양한 업무에 AI를 활용하고 있습니다. 향후에도 빅데이터와 AI를 활용해 고객 맞춤형 서비스를 확대하고 업무 효율성과 혁신성을 제고할 방침입니다​.

 

IBK기업은행

중소기업 특화은행으로서 AI를 활용한 미래기업 평가 시스템을 선도적으로 도입했습니다. 핀테크 기업과 협업하여 스타트업의 성장성을 예측하는 AI 모델(미래성장모형)을 개발했고, 2025년 CES에서 시연하였습니다. 이 AI 심사역은 IBK가 축적한 방대한 기업 데이터를 학습하여 향후 고성장이 예상되는 기업을 선별하고, 그 판단 근거까지 설명해주는 특징이 있습니다. 이는 은행권 최초 사례로서, IBK는 곧 이 모델을 실제 벤처대출과 투자 심사에 적용해 신용평가의 정확도를 높이고 효율화를 꾀할 예정입니다.

 

카카오뱅크

인터넷전문은행으로 AI 기술을 광범위하게 활용 중입니다. 2024년에 AI 전용 데이터센터를 구축하고 은행 시스템 전반에 AI 적용을 확대했습니다​. 이상거래탐지시스템(FDS)에 설명가능한 AI(XAI) 기법을 도입해 보안성을 강화했고, AI를 활용한 보이스피싱 탐지 시스템으로 94%의 높은 탐지 정확도를 달성하여 고객들을 사기 피해로부터 보호하고 있습니다. 또 AI 기반 개인화 추천 엔진을 통해 앱에서 고객의 연령·성별 등에 맞는 상품을 자동 제안하고, 스미싱 의심 문자를 식별하는 AI 문자 분석 서비스도 제공하고 있습니다​. 자체 한국어 LLM 개발에도 적극적이며, 챗봇 성능 향상을 위해 언어모델을 지속 재학습시키는 등 AI 경쟁력을 높이고 있습니다​.

 

케이뱅크

국내 1호 인터넷전문은행인 케이뱅크는 대안 신용평가(ACSS) 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 통신료 납부내역 등 비금융 데이터를 신용평가에 활용하는 머신러닝 기반 ACSS 모형을 고도화하여, 금융거래 이력이 적은 고객들도 대출을 받을 수 있게 포용적 여신 전략을 펼치고 있습니다. 이와 함께 AI 활용 고객 퀴즈 이벤트 등을 진행하며, 축적된 데이터를 다시 신용평가 정교화에 활용하는 선순환을 구축하고 있습니다. 내부적으로도 AI 기반 업무자동화를 도입하고 있으며, 2025년에는 챗GPT 등 외부 AI 서비스 활용에도 나설 예정입니다.

 

토스뱅크

2021년 출범한 인터넷전문은행 토스뱅크도 AI 기술을 접목하고 있습니다. 머신러닝 기반 신분증 진위 확인 시스템을 자체 개발하여, 위·변조 신분증이나 도용 위험이 있는 경우를 94% 정확도로 판별함으로써 비대면 인증 보안을 강화했습니다​. 또한 사용자 경험 향상을 위해 생성형 AI를 활용한 실험적 서비스로 ‘나만의 지폐 만들기’ 이벤트를 제공하기도 했습니다​. 토스뱅크는 앞으로도 모회사(Viva Republica)의 기술 역량을 바탕으로 AI 챗봇 상담 등 다양한 디지털 서비스에 AI를 확대 적용할 것으로 예상됩니다.

 

AI 도입 증가 추세 및 배경

2025년 금융권의 핵심 키워드는 디지털 전환(DT)을 넘어 AI로 정의될 만큼, 은행권에서 AI 도입 움직임이 본격적인 확산 국면에 들어섰습니다. 보수적이기로 유명한 금융권조차 챗GPT 등장 이후 생성형 AI 도입에 적극 나서고 있으며, 이를 뒷받침하기 위해 주요 은행들은 조직개편을 통해 AI 전담 부서를 신설하거나 확대했습니다. 예를 들어 신한은행은 디지털혁신단 내에 AI 유닛과 AI연구소를 신설했고, KB국민은행은 산하에 AI·DT추진그룹을 통합 출범하는 등 조직 역량을 AI 중심으로 재편했습니다​. 이러한 변화의 배경에는 금융 당국의 규제 완화와 디지털 경쟁 심화가 있습니다. 2024년 8월 금융위원회가 망분리 규제를 완화하여 인터넷망 기반 외부 AI 서비스 활용을 혁신금융서비스로 승인함에 따라 은행들이 앞다투어 신규 AI 서비스를 내놓기 시작했습니다​. 실제로 규제 완화 이후 불과 몇 달 만인 2024년 말까지 금융권에서 무려 141건의 혁신금융서비스를 신청할 정도로 AI 도입에 대한 열기가 폭발적이었습니다. 또한 글로벌 금융사들도 AI에 대규모 투자를 단행하고 있고, 일본의 경우 대형은행의 80% 이상이 생성형 AI 도입을 추진하는 등 AI를 '선택이 아닌 필수'로 인식하는 추세입니다. 이러한 국내외 환경 변화 속에서, 국내 은행들은 디지털 경쟁력 확보와 비용 효율화, 그리고 새로운 고객 경험 창출을 위해 AI 기술 도입을 적극적으로 늘리고 있는 것입니다.

 

AI 도입의 효과

업무 효율성 향상 및 비용 절감

AI 도입으로 은행 업무의 자동화 수준이 높아지면서 전반적인 효율성이 개선되고 있습니다. 반복적인 사무나 데이터 처리를 AI가 대신함에 따라 업무 시간이 단축되고 직원들은 보다 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 실제 은행들은 영업점과 인력을 점차 감축하는 추세인데, 5대 은행의 지점 수가 2021년 3,079개에서 2024년 상반기 2,817개로 260여 개 감소했고, 2024~25년에는 전년 대비 두 배에 가까운 규모의 희망퇴직을 실시하는 등 디지털 전환에 따른 비용 절감을 추진하고 있습니다. 한편 신한은행 등은 AI를 통한 업무 비서와 RPA를 내부에 도입하여 직원 생산성을 높이고, 같은 인력으로 더 많은 업무 처리를 가능하게 하고 있습니다​.

 

고객 서비스 및 경험 개선

AI 도입의 가장 큰 목표 중 하나는 고객 경험(CX) 향상입니다. 은행들은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것을 넘어 실제로 고객이 체감할 수 있는 가치를 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다​. 예를 들어 챗봇과 AI상담 도입으로 24시간 대기 없는 상담이 가능해졌고, 고객별로 맞춤형 상품 추천이나 개인화된 자산관리 조언을 제공함으로써 서비스 품질과 만족도가 높아졌습니다. 실제 금융당국이 선정한 혁신금융서비스들도 대부분 고객 경험 가치를 높이는 서비스들이었다는 점에서, AI는 궁극적으로 고객 편익 증대로 이어지고 있습니다. 이러한 AI 기반 서비스는 고객 이탈을 줄이고 충성도 제고에 기여하여, 은행의 경쟁력을 강화하는 긍정적 효과를 내고 있습니다.

 

보안 및 위험 관리 강화

AI 기술은 금융 보안과 컴플라이언스 측면에서도 뛰어난 효과를 발휘하고 있습니다. 머신러닝 기반 이상거래 탐지 시스템(FDS)은 수많은 거래 데이터를 실시간 분석해 수동으로는 놓치기 쉬운 이상 패턴을 즉각 포착하며, 의심거래 발생 시 자동 경보를 통해 피해를 예방합니다. 특히 AI를 활용한 보이스피싱 탐지 등의 도입으로 전화 사기 등 신종 금융범죄를 사전에 차단하여 고객 자산을 보호하는 사례가 늘고 있습니다. 또한 AI 신용평가 모형은 리스크 요인을 더 정확히 반영함으로써 부실 위험 감소에 기여하고, 규제준수를 위한 이상거래보고(STR)도 AI로 자동화되어 자금세탁 방지 등 내부 통제가 강화되고 있습니다. 전체적으로 AI 도입은 보안 사고를 줄이고 리스크 관리의 선제적 대응을 가능케 하여 금융 시스템의 안정성을 높이고 있습니다.

 

AI 도입의 문제점

개인정보 보호 및 보안 우려

AI 활용이 늘어나면서 민감 정보의 처리와 보호에 대한 우려도 커지고 있습니다. 최근 중국산 생성형 AI 서비스 딥시크(DeepSeek)에서 개인정보 유출 위험이 제기되자, KB국민은행·신한은행·하나은행·우리은행 등 국내 은행들이 급히 해당 서비스 접속을 차단하는 일이 있었습니다. 이처럼 외부 생성형 AI 활용 시 고객 데이터 유출 가능성이 지적되며, AI 도입에 신중을 기해야 한다는 목소리가 나옵니다. 은행들은 기본적으로 망분리 환경에서 내부 시스템을 운영해왔기 때문에 외부 AI를 쓸 때 정보가 나갈 수 있다는 점에 민감하며, 실제 새로운 AI 서비스를 대고객용으로 내놓기 위해서는 엄격한 개인정보 관리 체계 구축, 보안성 평가, 보안대책 마련 등의 추가 요건을 충족해야 하는 부담이 있습니다​. 향후 AI 활용 범위가 커질수록 이러한 데이터 프라이버시와 보안 이슈를 어떻게 해결할지가 지속적인 과제가 될 것입니다.

 

기술적 한계 및 신뢰성

현 단계의 AI 기술에도 몇 가지 한계와 위험이 존재합니다. 첫째, 데이터 편향 또는 오류 문제입니다. AI 모델은 과거의 학습데이터에 크게 의존하는데, 만약 수집된 데이터가 잘못되었거나 오래된 경우 그릇된 결과를 도출할 우려가 있습니다. 예를 들어 과거 사고가 일어나지 않았던 새로운 유형의 사기 수법에 대해서는 AI가 인지하지 못할 가능성이 있습니다. 둘째, 설명가능성(XAI) 부족 문제입니다. 딥러닝 기반 AI의 의사결정 과정은 일종의 블랙박스에 가까워 결과의 근거를 설명하기 어려운 경우가 많습니다. 금융처럼 신뢰가 중요한 산업에서는 AI의 판단에 대해 사용자나 감독당국이 이해할 수 있는 설명을 요구하는데, 현재의 AI로서는 이러한 설명 제공이 어려워 투명성 부족 문제가 제기됩니다. 아울러 생성형 AI의 경우 환각 현상(hal hallucination)으로 근거 없는 정보를 답변하거나, 윤리적 편향성 문제가 내재할 가능성도 지적됩니다. 이러한 기술적 한계로 인해, 은행들은 AI를 일부 보조적 역할에 제한적으로 활용하면서 충분한 테스트와 검증을 거치는 보수적 접근을 취하고 있습니다​.

 

제도 및 인력 측면의 도전

AI 도입에 따른 법·제도적 공백과 조직 문화 변화도 중요한 이슈입니다. 현재 금융분야의 AI 관련 규제는 명확하지 않아 AI 활용 범위와 책임 소재에 대한 가이드라인이 부족합니다. 이는 새로운 AI 서비스 출시 시 컴플라이언스 위험으로 작용할 수 있습니다. 또한 AI 도입으로 일부 업무의 자동화가 진행되면서 은행권의 고용 구조에도 변화가 불가피합니다. 대규모 희망퇴직과 인력 재배치 등이 이루어지고 있는데, 일자리 감소와 남은 인력의 재교육 필요성이 대두됩니다. 직원들이 AI를 업무에 활용하도록 하는 조직문화 정착도 과제입니다. 이처럼 기술 외적 측면에서의 대비가 미흡할 경우 AI 도입 효과를 극대화하기 어려우므로, 제도 정비와 인력 대응 전략 마련이 요구됩니다.

 

향후 전망

AI를 향한 금융권의 움직임은 앞으로 더욱 가속화될 전망입니다. 각 은행이 앞다투어 AI 조직과 인프라를 강화하고 있고, 정부도 금융 AI 활성화를 위한 정책 지원을 확대하고 있습니다. 생성형 AI의 발전으로 혁신적 금융 서비스가 다양화·고도화되어, 가까운 미래에는 고객 개개인의 니즈에 맞춘 초개인화 서비스까지 등장할 가능성이 높습니다​. 예를 들어 챗봇 기반의 투자 자문이 고도화되어 개인별 맞춤 포트폴리오 제안이 이루어지거나, AI가 종합 자산관리 코치 역할을 하는 서비스도 현실화될 수 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어 금융 서비스 패러다임 전환의 중요한 전환점이 될 것으로 보입니다​.

 

다만 AI 활용 확대와 함께 신뢰 확보를 위한 노력도 병행될 것입니다. 금융당국은 2025년을 맞아 AI 시대에 부응하는 개인정보 보호법제 정비 등 규제 체계를 정비하고 안전장치를 강화하고자 하고 있습니다. 은행들 역시 모델 안전성 검증과 윤리적 AI 실천을 강조하며, 일부 은행은 아예 자체 AI 모델 개발에 나서 보다 통제된 환경에서 AI 서비스를 운영하려는 움직임을 보입니다. 예컨대 신한은행과 카카오뱅크는 외부 챗GPT 등을 활용해 자사 전용 AI 언어모델을 개발 중이며, 향후에도 외부 의존도를 낮추고 은행 내부망에서 안전하게 운용하는 방향으로 AI를 활용할 것으로 예상됩니다.

 

결론! AI 기술의 진화 속도와 금융현장의 수용성을 고려할 때 머지않아 AI는 은행 업무 전반에 걸쳐 일상적으로 활용되는 수준에 이를 것입니다. 금융 소비자들은 보다 편리하고 개인화된 서비스를 누리게 되고, 은행은 효율성과 경쟁력을 동시에 향상시키는 효과를 거둘 것입니다. 결국 “기술을 위한 기술이 아니라, 고객을 위한 기술”이라는 방향성 아래, 신뢰할 수 있는 AI를 어떻게 구현하고 활용할 것인지가 금융권의 지속적인 도전과제가 될 것으로 보입니다. 각 은행이 이러한 도전과제를 슬기롭게 풀어나간다면, 2025년 이후 국내 금융산업은 AI와 함께 한층 혁신적인 도약을 이룰 것으로 기대됩니다.😁