[도메인: 금융] 생성형 AI 사용 사례

문제상황/현상

• 금융사 경쟁이 심화됨에 따라 우위를 점하기 위하여
• 업무 효율성 증대 및 리스크 예방 차원
• 주 사용자: 은행권, 보험사, 은행사, 증권사

핵심기능 및 개선사항

• 리스크 관리 영역 (은행권)
  • 공동 생성형 AI 포털과 모델 연계 플랫폼(MCP) 등을 구축 →  대내외 시스템과 AI 에이전트를 빠르게 연결

• 상담, 성과평가 영역
  • 상담 품질 측정과 성과 평가에도 AI를 접목해 업무 효율성을 높이고 있음
• 머신러닝 기반 조기경보 모델과 신용감리시스템 활용 → 외환/기업 거래에서도 이탈 가능성을 예측하는 모델이 가동되어 선제적 대응이 가능해짐
  • → 우량/고위험 차주를 자동 분류, 부실 위험을 사전에 예측
• 대고객 서비스
  • 설명 가능 인공지능을 활용한 맞춤형 금융상품 추천, 음성/채팅을 통한 자연어 기반 뱅킹 서비스, 퇴직연금 로보어드바이저, 보이스피싱 예방 체험 서비스 등 도입

• 고객 관리 자동화 (보험사)
  • 국내 보험사
    • 단순한 보장 판매를 넘어 보험 심사·보상·마케팅·고객 상담 전 과정에 AI를 접목
      • → 기존에 가입이 어려웠던 고령자나 질환 보유자에게도 적합한 상품을 제안
    • 딥러닝과 문자 인식(OCR) 기술 도입
      • → 보험금 청구 서류 판독을 자동화, 심사 속도/정확성 향상
    • 일부 손보사 암 진단 및 수술급여 심사에 AI 의료심사 시스템을 도입
      • → 수십 쪽에 달하는 의료 자료를 자동 분석하고, 보험사기 탐지 등
  • 설계/상담 분야
    • 가입 설계 과정을 단축하는 AI 설계 에이전트, 고객 보장 내용을 분석/보완하는 보장 분석 도우미 등 현장에 배치
    • 다국어 번역, AI 챗봇 - 외국인 고객 상담이나 고령층 금융 접근성을 높임
• 소비 데이터 기반 초개인화 마케팅 (카드사)
  • 국내 카드사
    • 축적된 소비 데이터를 리포트, 차트, 지도 형태로 시각화
      • → 지방자치단체 정책 수립 및 기업 마케팅에 활용
  • AI 기반 상담, 업무 분야
    • 고객 문의를 실시간 분석해 상담사에게 최적의 답변을 제시, 예상 질문 미리 제안. 상담 이후 후속 업무 자동화하여 상담 효율 향상
• 초개인화 투자와 리서치 혁신 (증권사)
  • 투자 서비스 및 리서치
    • 방대한 뉴스, 기업 데이터를 실시간 분석해 맞춤형 보고서 제공
    • 투자 심리를 수치화한 지표를 만들어 매매시점 판단 도움
  • PB 및 리테일 자산관리
    • 투자자의 소득/성향/목표를 바탕으로 맞춤형 상품 추천, 이를 기반으로 개인 고객 자금이 꾸준히 유입되어 초개인화 자산관리 경쟁의 본격화
  • 디지털 플랫폼 혁신
    • 머신러닝 기반 상담 챗봇은 투자자별로 상품을 추천하고 계좌 진단을 도움
    • 모바일 트레이딩 시스템(MTS): AI가 투자자의 탐색과 분석 과정을 지원하는 종합 플랫폼으로 진화

문제점 및 향후 과제

• AI 오류와 책임 소재: 잘모된 투자 조언을 하거나 부적절한 상품을 추천했을 때에 누가 책임질건지 불명확
  • → 전문가의 판단을 AI가 대체하면서 발생하는 리스크에 대한 법적 기준 및 가이드라인 정립
• 데이터 편향성과 공정성 이슈: 대출 심사나 보험 인수 과정에서의 연령, 성별, 지역 등에 따른 차별 발생 가능
• 개인정보 보호와 데이터 보안: 금융, 의료 정보 등은 민감한 개인정보이므로 외부에 제공하는 과정에서 개인 식별 가능성이 완전히 제거되었는지 검증이 필요
  • → 보안체계강화: 시스템 자체의 보안 취약점 점검, 적대적 공격에 대한 방어, 지속적인 모니터링 체계가 필요
• 기술 의존도 심화: 시스템 장애시 업무 마비로 이어질 수 있으며, 직원들의 전문성과 판단력이 약화될 수 있음
  • → AI가 단순 대체 도구가 아닌 보조 기구로 활용하되, 최종 판단은 인간 전문가가 내리는 하이브리드 시스템이 필요. 또한 기술 발달에 발맞춰갈 수 있도록 직원 재교육과 역량 강화가 병행되어야 함
• 기타 향후 과제
  • 디지털 소외계층 개선

출처

https://www.hankyung.com/article/2025100196151