AI로 업무 효율성 높였지만… 고객은 대면업무 사라져 불편 [금융권 AX 대전환]

(2) 과도기 겪는 AI은행
생성형 AI·AI 에이전트 적극 활용
상담 뿐아니라 여신 업무로 확대
은행권 "단순 인력 대체 아냐"
AI대출심사 결과 두고 불만나와
해외선 '차별 제기' 소송 사례도
고객 편의성 확보 등 과제로

인공지능(AI)이 은행의 업무 속도를 바꾸고 있다. 고객 상담을 넘어 신용평가와 대출보고서 작성, 대출심사에도 AI가 투입되면서 직원들의 업무시간이 크게 줄어들 전망이다.

다만 이 과정에서 고객이 직원과 대면하지 못해 불편을 호소하는 경우도 나타나고 있다. 은행권의 AI 전환(AX)이 내부 업무효율을 넘어 고객편의로 이어지려면 풀어야 할 과제가 적지 않다는 지적이다.

■상담 넘어 여신 업무까지 확대

22일 금융권에 따르면 5대 시중은행(KB국민·신한·하나·우리·NH농협)은 생성형 AI와 AI 에이전트를 다양한 업무에 활용하고 있다.

KB국민은행은 생성형 AI와 은행 내부 업무지식을 결합한 '금융상담 에이전트'를 운영한다. 기존의 챗봇이 정해진 질문에 표준화된 답변을 제공하는 것과 달리, 금융상담 에이전트는 영업점 직원의 질문 의도를 파악해 상담에 필요한 정보를 찾아준다. 수신과 가계여신 등 자주 묻는 질문을 대상으로 직원별 정보탐색 시간을 비교한 결과 종전보다 업무시간이 평균 70.2% 줄었다는 자체 분석도 있다.

신한은행은 '1부서 2에이전트' 사업을 통해 부서별 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 있다. 개인여신심사부의 'AI 심사위키'는 심사역을 대신해 영업점 문의에 대응함으로써 업무시간을 하루 평균 약 200분, 금융결제부의 'IB딜 관리 에이전트'는 약 400분을 절감할 것으로 기대된다.

하나은행은 신용평가모형 개발 과정에 AI를 적용해 데이터 전처리와 변수 선택, 모형 개발, 평점 산정 등을 자동화했다. 알고리즘 정비와 데이터 파이프라인 재구축을 통해 통상 3개월가량 걸리던 모형 재학습·조정 주기를 최단 5일 이내로 단축하기도 했다.

우리은행은 상담 준비부터 신청, 심사, 실행, 사후관리까지 약 50개로 나뉜 기업여신 업무 가운데 20개 단계를 AI 중심으로 재설계하고 있다. 전체 기업여신 업무 단계의 약 40%를 단순화해 연간 약 5만시간의 처리 시간을 줄일 수 있을 것으로 보고 있다.

농협은행은 대규모언어모델(LLM)을 활용한 기술평가보고서 자동 작성과 대출심사 의사결정 지원체계 구축을 추진하고 있다. 이를 통해 기술평가 대출 과정에서 작성하는 TCB 보고서의 작성시간을 건당 약 20분 줄일 것으로 전망한다.

■고객 체감은 아직

은행권은 AI 도입의 목적이 단순한 인력 대체가 아니라 직원의 역할을 적재적소에 활용하는데 있다고 설명한다. 대출심사의 경우 AI가 정보검색과 보고서 초안 작성, 형식 검토 등을 맡으면 직원은 기업 발굴과 현장 실사, 면담 등을 통해 상황을 판단하고 예외 사례를 처리하는데 더 많은 시간을 쓸 수 있다는 것이다.

하지만 고객 입장에서는 AI 도입으로 인한 어려움이 존재하는 것도 현실이다. 특히 신용점수와 소득 등 일반적인 조건을 충족한 고객이 대출을 거절당하고 충분한 답변을 받지 못해 결과를 납득하지 못하는 일이 발생하고 있다. 해외에서는 AI 대출심사 차별을 제기하는 소송 사례도 나온다.

이에 대해 은행권은 AX 과정에서 나타나는 과도기적 문제로 보고 있다. 은행권 관계자는 "AI가 익숙해질수록 AI를 무조건 신뢰하는 문제가 생길 수 있어 직원 대상 책임교육을 강화하고 있다"고 말했다.

[email protected] 서지윤 기자