[KtN 김상기기자]유럽의 한 은행이 구축한 인공지능(AI) 자금 출처 검증 시스템은 약 60개 세부 작업을 연결해 한 차례 조사 절차를 15~30분에 실행하도록 설계됐다. 고객의 경력과 소득 정보를 정리하고, 재산 형성 경위를 분석하며, 조사 보고서를 작성하는 과정에 AI 에이전트가 참여한다. 은행 직원이 개입하는 검토 단계는 세 곳이다. 고객의 경제활동 이력을 확인하고, 증빙이 부족한 판단을 검토한 뒤 최종 보고서의 사실관계와 수치를 점검한다.

고객확인(KYC)과 자금세탁방지(AML) 업무에 에이전틱 AI(Agentic AI)가 도입되면서 금융기관의 업무 분담이 달라지고 있다. 은행 직원이 직접 처리하던 자료 수집과 문서 작성은 AI가 수행하고, 금융 전문가는 조사 결과의 신뢰성과 판단의 적절성을 검증하는 방식이다.

업무 처리속도가 빨라졌다고 감독에 들어가는 비용까지 같은 비율로 줄어드는 것은 아니다. 은행 고객서비스 AI의 경제성을 분석한 별도 연구에서는 AI 운영에 따른 변동비 가운데 인간의 감독 비용이 70~75%를 차지했다. 모델을 실행하는 데 필요한 토큰 비용은 20~25%였다. AI가 작업을 대신하는 시간이 늘어날수록 사람이 결과를 확인하는 절차를 얼마나 효율적으로 설계했는지가 운영비에 영향을 미치는 구조다.