편집자 노트: 본 글은 AI On 블로그 시리즈의 일부로, 에이전틱 AI, 챗봇, 코파일럿의 최신 기술과 실제 적용 사례를 다룹니다. 또한, 최첨단 AI 에이전트를 구동하는 NVIDIA의 소프트웨어와 하드웨어를 소개하며, 이는 인사이트를 수집하고 작업을 수행해 일상 경험을 혁신시키고, 산업을 재편하게 만드는 AI 쿼리 엔진의 기반이 됩니다.
에이전틱 AI의 발전으로 인해, 지능형 AI 시스템이 이제 금융 서비스 산업을 포함한 여러 산업에서 자율적인 의사결정을 지원할 만큼 성숙해지고 있습니다.
지난 1년 동안, 챗봇 및 AI 어시스턴트를 포함한 생성형 AI의 고객 서비스 관련 활용이 금융 서비스 분야에서 25%에서 60%로 두 배 이상 증가했습니다. 많은 기업들은 문서 처리나 보고서 생성과 같이 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화함으로써, 상당한 비용 절감과 운영 효율성을 달성하고 있습니다.
NVIDIA의 최신 금융 서비스 분야 AI 현황 보고서에 따르면, 응답자의 90% 이상이 AI가 조직의 매출에 긍정적인 영향을 미쳤다고 답했습니다.
AI 에이전트는 다재다능하여, 엄격한 프로토콜과 보안 데이터 사용이 요구되는 복잡한 업무에도 적응할 수 있는데요, 이들은 포트폴리오 최적화 전략을 자동으로 식별하여 더 나은 투자 결정을 지원하거나, 규정 준수와 자동화된 컴플라이언스 보장을 통해 활용 사례를 계속 확장해 나가고 있습니다.
금융 서비스 분야에서 AI 에이전트가 가장 큰 가치를 제공하는 영역
시장 수익률과 비즈니스 성과를 높이기 위해 AI 에이전트는 데이터 기반의 자율적인 의사결정이 크게 도움이 되는 다양한 분야에 도입되고 있습니다.
고도화된 고객 서비스 경험
금융 서비스 분야 AI 현황 보고서에 따르면, 응답자의 60%는 생성형 AI의 최우선 활용 사례로 고객 경험 및 참여를 꼽았습니다. AI를 도입한 기업들은 이미 고객 경험이 26% 향상되는 효과를 보았습니다.
AI 에이전트는 반복적인 업무를 자동화하는 동시에, 분쟁 해결이나 고객 신원 확인(KYC) 업데이트와 같은 추가적인 후속 조치도 제공할 수 있습니다. 이를 통해 운영 비용이 절감되고, 사람에 의한 오류도 최소화할 수 있습니다.
고객 문의 및 서류 업무를 처리함으로써, AI 챗봇은 지원을 확장하고 24시간 연중무휴 서비스를 보장해 고객 만족도를 높여주는데요, 이로 인해 직원들은 단순한 케이스 접수, 데이터 분석, 문서 작성 대신, 더 높은 수준의 판단이 필요한 업무에 집중할 수 있습니다.
고급 사기 탐지
AI 에이전트는 사기 탐지에도 매우 중요합니다. 이들은 의심스러운 거래를 자동으로 감지하고 대응할 수 있습니다. AI 현황 보고서에 따르면 20가지 활용 사례 중 사이버보안 분야가 지난 1년간 가장 높은 성장률을 기록했으며, 응답자의 3분의 1 이상이 현재 사이버보안을 위해 AI를 평가하거나 투자하고 있다고 밝혔습니다.
AI는 특히 탐지와 조치 사이에 발생하는 시간 격차를 줄여줍니다. 즉, 신속한 조치가 없으면 상당한 재정적 손실이 발생할 수 있습니다.
사기에 대응하기 위해 AI 에이전트는 거래 패턴을 실시간으로 모니터링하며, 새로운 형태의 사기로부터 학습하고, 컴플라이언스 팀에 알리거나 의심스러운 계정을 즉시 동결하는 등의 조치를 사람의 개입 없이 바로 실행할 수 있습니다. 또한, 여러 AI 에이전트가 다른 시스템과 협력해 추가 데이터를 검색하고, 잠재적 사기 시나리오를 시뮬레이션하며, 이상 징후를 조사할 수 있습니다.
디지털 결제 및 은행 거래 관리
AI 에이전트는 특히 청구서 납부와 현금 흐름 관리 등 재무 관리를 더욱 편리하게 만듭니다. 에이전틱 AI는 디지털 생태계 내에서 기계 간의 상호작용을 지원하기 때문에, 자동으로 세부 감사 기록을 유지하여 규제 준수를 보장할 수 있습니다. 이는 컴플라이언스 비용과 처리 시간을 줄여주어 금융 기관이 복잡한 규제 환경에서 보다 쉽게 운영할 수 있도록 돕습니다.
지능형 문서 처리
자본 시장에서는 가장 유용한 투자 인사이트가 뉴스 기사, 블로그, SEC 공시 등 일상적인 문서의 비정형 텍스트 데이터에 숨어 있는 경우가 많은데요, AI 에이전트는 지능형 문서 처리 (IDP)을 가속해 트레이더에게 인사이트와 투자 추천을 제공하여 빠른 의사결정과 금융 손실 위험 감소를 가능하게 합니다.
소비자 은행업에서는 대출 기록, 규제 문서, 거래 기록 등 다양한 문서를 처리하는 데 복잡한 데이터가 많이 포함됩니다. 그 양이 너무 방대해 사람이 직접 처리하고 이해하기에는 시간이 오래 걸리고 매우 어렵습니다. IDP는 AI를 활용해 문서 유형을 식별하고, 문서를 요약하며, 검색증강생성(RAG) 방식으로 답변과 지원을 제공하고, 데이터를 구조화함으로써 이러한 문제를 해결합니다.
멀티 에이전트 시스템이 도출하는 데이터 기반 인사이트는 전략적 비즈니스 의사결정에 활용됩니다. 이러한 시스템은 데이터 플라이휠을 통해 고객 및 기관 데이터를 지속적으로 학습하여 점점 더 정교해집니다.
금융 서비스 분야의 AI 에이전트 사례
많은 업계 고객과 파트너사들은 AI를 워크플로우에 통합함으로써 큰 혜택을 보고 있습니다.
예를 들어, 블랙록(BlackRock)은 Aladdin이라는 자체 플랫폼을 활용하고 있는데요, 이 플랫폼은 기관 투자자를 대상으로 공·사모 시장 전반의 투자 관리 프로세스를 통합합니다. 애플리케이션이 여러 개이고 수천 명의 전문 사용자가 존재하기 때문에, 블랙록 팀은 AI를 도입하여 플랫폼의 사용자 경험을 간소화하고, 연결성 및 운영 효율성을 높일 기회가 있다고 판단했습니다. 이에 따라, 블랙록은 Aladdin Copilot을 통해 Aladdin 플랫폼에 첨단 AI 기능을 빠르고 안전하게 강화했습니다.
또한, 블랙록은 다양한 팀이 공통 기반 위에서 독립적으로 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 페더레이티드 개발 모델을 도입했습니다. 중앙 AI 팀이 표준화된 통신 시스템과 플러그인 레지스트리를 구축하여, 개발자와 데이터 과학자들이 각자의 영역에 특화된 AI 에이전트를 직접 만들고 배포할 수 있도록 지원했습니다. 이로 인해 고객에게 더 높은 수준의 인텔리전스와 효율성을 제공할 수 있게 되었습니다.
또 다른 사례로는 bunq의 생성형 AI 플랫폼 Finn이 있습니다. Finn은 앱 내 챗봇을 통해 사용자가 금융 관리를 할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 사용자 질문에 답변하고, 지출 습관에 대한 통찰을 제공하며, bunq 앱 활용 팁을 안내하기도 합니다. Finn은 고도화된 AI를 활용해 피드백에 따라 답변의 품질을 지속적으로 개선하고 있습니다. 뿐만 아니라, 단순한 챗봇을 넘어 모든 사용자 지원 티켓의 90% 이상을 처리하고 있습니다.
Capital One 역시 Chat Concierge라는 다중 에이전트 기반 AI 어시스턴트를 도입하여 자동차 구매 경험을 혁신하고 있습니다. 이를 통해 소비자는 연중무휴 24시간 에이전트로부터 실시간 정보를 얻고, 요청에 따라 다양한 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 대화 한 번만으로 차량 비교, 최적의 차량 선택 지원, 시승 예약 또는 영업팀 미팅 일정까지 모두 해결할 수 있습니다.
마지막으로, RBC의 최신 글로벌 리서치 플랫폼인 Aiden은 내부 에이전트를 활용해 RBC Capital Markets에서 다루는 기업이 SEC 공시를 발표할 때 자동으로 분석을 수행합니다. 이때, 오케스트레이션 에이전트가 SEC 공시 에이전트, 실적 에이전트, 실시간 뉴스 에이전트 등 여러 다른 에이전트들과 협업하게 됩니다.
AI 기반 금융 에이전트 설계
강력한 금융 서비스 에이전트의 핵심 요소는 다음과 같습니다:
- 멀티모달 및 멀티쿼리 기능: 이러한 에이전트는 텍스트와 이미지를 결합한 질의를 처리하고 응답할 수 있어 검색 과정을 더욱 다양하고 사용자 친화적으로 만듭니다. 또한, 음성과 같은 다른 모달리티로의 확장도 용이합니다.
- 대형 언어 모델(LLM)과의 통합: NVIDIA Llama Nemotron 패밀리와 같은 고급 거대 언어 모델이 AI 어시스턴트에 추론 능력을 부여하여 자연스럽고 인간과 유사한 상호작용을 가능하게 합니다. NVIDIA NIM 마이크로서비스는 AI 애플리케이션, 개발 프레임워크, 워크플로우에 간편하게 통합할 수 있도록 산업 표준 API를 제공합니다.
- 구조화/비구조화된 데이터 관리: NVIDIA NeMo Retriever 마이크로서비스는 다양한 데이터 소스를 수집, 임베딩하고 이해할 수 있게 하여 AI 에이전트의 답변이 언제나 적절하고 정확하며 맥락을 반영할 수 있도록 지원합니다.
- 통합, 최적화 및 자동화: NVIDIA NeMo Agent toolkit은 통합 모니터링, 정밀한 워크플로우 프로파일링, 병목현상 노출 및 비용 절감, 확장성과 신뢰성 보장을 위한 데이터 기반 최적화 도구를 통해 다양한 프레임워크와 맞춤형 워크플로우 전반에서 에이전트 시스템을 구축·프로파일링·최적화할 수 있게 해줍니다.
- 안전하고 온-토픽 대화 보장: NVIDIA NeMo Guardrails는 AI 어시스턴트와의 대화가 안전하고 주제에서 벗어나지 않도록 관리하여 브랜드 가치를 보호하고 고객 신뢰를 높입니다.
금융 서비스 기업들이 AI를 통해 서비스와 비즈니스 운영을 어떻게 혁신하고 있는지 더 자세한 내용은 금융 서비스 분야 AI 현황 보고서 전체를 참고해 보세요.