Agentic AI가 금융 산업에 미치는 영향

 

1. 서론

인공지능(AI)의 급격한 발전으로 금융 서비스 산업이 근본적인 변화를 맞이하고 있다. 기존의 머신러닝과 생성형 AI(Generative AI, GenAI)는 신용 평가, 사기 탐지, 리스크 모델링 등의 분야에서 중요한 역할을 해왔으나, 이 기술들은 여전히 명시적인 인간의 요청(prompt)에 의존하는 수동적인 시스템이다.

그러나 Agentic AI는 이러한 한계를 뛰어넘어 금융 산업을 근본적으로 혁신할 것으로 예상된다. Agentic AI는 단순히 데이터를 분석하는 것이 아니라 스스로 학습하고, 결정을 내리며, 최소한의 인간 개입으로 행동을 실행할 수 있는 자율적인 AI이다.

본 보고서에서는 Agentic AI가 금융 서비스(컨설팅, 회계, 감사, 은행 업무, 신용 평가, 투자)에 미치는 영향과 이로 인해 발생할 수 있는 위험 및 규제적 도전 과제에 대해 분석한다.

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2. 금융 산업에서 AI의 발전 과정

금융 산업에서 AI의 역할은 다음과 같이 발전해 왔다.

• 머신러닝(ML): 사기 탐지, 신용 평가, 리스크 분석을 정교화
• 생성형 AI(GenAI): 데이터 요약, 문서 생성, 고객 서비스 지원
• Agentic AI: 자율적인 의사결정 및 실행이 가능한 AI로 발전

Agentic AI의 핵심 특징

✅ 자기 학습(Self-learning) 및 적응(Adaptation): 새로운 데이터를 기반으로 지속적인 개선 가능
✅ 자율적 의사결정: 인간의 개입 없이 금융 거래 및 고객 응대를 실행
✅ 다중 에이전트 협업: 대형 언어 모델(LLM)이 여러 AI 에이전트를 조율하여 복잡한 금융 문제 해결

주요 기술 사례: OpenAI의 Operator, DeepMind의 Project Mariner, Anthropic의 Computer Use 등

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3. Agentic AI가 금융 산업에 미치는 영향

3.1 컨설팅, 회계, 감사 분야의 변화

Agentic AI는 컨설팅, 회계, 감사와 같은 전문 서비스 분야를 자동화하면서 큰 영향을 미칠 것이다.

🔹 컨설팅 업계:

• AI 기반 리서치 도구(예: OpenAI의 Deep Research)가 대량 데이터를 자동으로 분석하고, 핵심 트렌드를 찾아내며, 보고서를 생성
• 컨설턴트들이 수행하던 데이터 수집 및 분석 작업이 AI에 의해 대체되며, 비용 절감 및 효율성 증가

🔹 감사(Auditing) 업계:

• Agentic AI는 수동적인 감사 업무를 대신해 실시간으로 재무제표를 스캔하고, 규정 준수 여부를 검토하며, 이상 거래를 감지
• 감사인의 역할이 반복적인 검토 작업에서 벗어나 AI가 생성한 분석을 감독하는 방향으로 변화

👉 영향:

• 비효율적인 수작업이 감소하고, 생산성이 향상
• 초급 분석가 및 감사 인력의 필요성이 줄어들 가능성

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3.2 은행 서비스의 자동화

현재 AI 챗봇과 로보어드바이저가 널리 사용되고 있으나, Agentic AI는 단순한 상담을 넘어 금융 업무를 실제로 실행하는 역할을 하게 된다.

🔹 예시:
✅ 고객의 신용카드 미결제 잔액을 감지
✅ 고객의 예금 계좌에 여유 자금이 있는지 분석
✅ 고객의 동의 하에 최적의 상환 전략을 자동 실행

👉 영향:

• 초개인화(Personalized)된 금융 서비스 제공
• 업무 자동화로 인해 은행 직원들의 역할 변화 및 인력 감축 가능성

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3.3 신용 평가 및 대출 승인 방식의 변화

기존 신용 평가 모델은 과거 데이터에 기반한 정적인 방식이었다. 그러나 Agentic AI는 실시간 데이터를 반영하여 동적으로 신용을 평가할 수 있다.

✅ 실시간 거래 데이터 분석
✅ 소비자 행동 패턴 반영
✅ 거시 경제 지표 적용

🔹 예시: 은행이 고객의 재정 상태를 실시간으로 평가하여 대출 한도를 자동으로 조정하거나 이자율을 개인 맞춤형으로 설정

👉 영향:

• 대출 승인 속도 증가 및 리스크 평가 정확도 향상
• AI 신용 평가 모델의 공정성과 편향성 문제 발생 가능

💡 과제: AI가 과거의 차별적 데이터 학습 시, 대출 심사에서 편향적 결과를 초래할 위험이 있음.

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3.4 투자 및 자산 운용의 변화

Agentic AI는 금융 시장에서도 자율 거래 및 투자 전략 수립이 가능하도록 만들 것이다.

🔹 가능한 활용 사례:

• AI 기반 투자 포트폴리오 관리: 실시간 시장 분석을 기반으로 자동 포트폴리오 조정
• 알고리즘 트레이딩: AI가 매매 신호를 감지하여 자동으로 주식 거래 실행

👉 위험:
📉 AI 트레이더들이 동일한 신호에 동시 반응할 경우, 시장 변동성이 커질 가능성
📉 Flash Crash(초단기 폭락) 위험 증가

💡 해결책: 금융 규제 기관은 AI 알고리즘 스트레스 테스트 및 시장 안전장치(서킷 브레이커) 도입 필요

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4. Agentic AI 도입에 따른 위험 및 규제 과제

4.1 윤리적 문제 및 공정성 확보

❗ AI 신용 평가의 편향성 문제 – AI가 학습한 데이터가 과거의 차별적 요소를 반영할 경우, 불공정한 대출 심사 가능성
❗ 투명성 문제 – AI 의사결정 과정이 블랙박스(Black Box) 형태로 운영될 경우, 규제 및 감독이 어려움

4.2 금융 시장 안정성 및 리스크 관리

❗ 자동화된 투자 전략으로 인한 시장 변동성 확대
❗ AI 의존도가 높아질 경우, 인간의 감시 기능 약화 가능성

4.3 일자리 감소 및 경제적 영향

❗ 컨설팅, 회계, 은행 분야에서 초급 인력 수요 감소
❗ AI 확산에 따른 세금, 복지 정책 변화 필요

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5. 결론: Agentic AI 시대의 대응 전략

Agentic AI의 도입은 금융 산업에서 다음과 같은 변화를 가져올 것이다.
✅ 비효율 제거 및 금융 서비스 자동화
✅ 고객 맞춤형 금융 서비스 제공
✅ 신속한 신용 평가 및 투자 의사결정 가능

그러나 윤리적 문제, 시장 리스크, 일자리 감소 문제를 해결하기 위한 규제와 정책이 반드시 필요하다.

필수 조치:

📌 AI 금융 시스템의 투명성 및 공정성 확보
📌 시장 리스크 완화를 위한 알고리즘 규제 도입
📌 AI 도입에 따른 경제적, 사회적 영향 관리

💡 Agentic AI는 금융 산업을 혁신할 것이며, 이에 대한 대비가 지금 필요하다.