[금융 AI 대전환①] 은행 AI 투자, 회수 기간 평균 10개월…금융권 수익 경쟁의 변화

[KtN 신명준기자]세계 주요 은행들이 인공지능(AI)을 도입해 거둬들일 수 있는 경제적 효과가 구체적인 수치로 제시됐다. AI 에이전트를 활용한 금융업무 52건의 투자금 회수 기간은 평균 약 10개월, 3년간 투자수익률은 약 2.9배로 추산됐다. 은행들이 AI를 직원의 업무를 돕는 도구에서 비용과 수익구조를 바꾸는 기술로 활용하기 시작하면서 글로벌 금융산업의 경쟁 방식도 달라지고 있다.

글로벌 컨설팅 기업 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)는 2026년 11월 발간한 '글로벌 은행업 연례보고서(Global Banking Annual Review)'에서 AI 에이전트를 활용한 52개 사업의 투자 효과를 분석했다. 고객 상담과 전산 개발, 위험관리, 보고서 작성 등 은행 내부의 주요 업무가 조사 대상에 포함됐다. 분석에는 2026년 9~10월 금융회사 관계자 인터뷰와 AI 투자수익 분석 자료가 활용됐다.

52개 사업 가운데 운영·서비스 분야가 33건으로 가장 많았다. 위험관리와 규정 준수 업무가 7건, 지식관리·보고서 작성과 소프트웨어 개발이 각각 4건이었으며 나머지 4건은 기타 분야에 속했다. 은행들이 고객을 직접 상대하는 업무뿐 아니라 전산시스템과 내부 통제 등 운영비용이 지속적으로 발생하는 분야에 AI를 적용하고 있다는 뜻이다.

평균 10개월이라는 투자금 회수 기간은 실제 금융회사가 AI 도입 후 정확히 10개월 만에 투자비를 모두 회수했다는 의미는 아니다. 맥킨지는 시스템이 정상적으로 가동될 때 예상되는 비용 절감 효과를 기준으로 초기 투자비 회수 기간을 계산했다. 사업 구축에 걸리는 시간과 성과가 본격적으로 나타날 때까지의 기간을 함께 살펴야 한다.

분석 대상 52개 사업의 평균 구축 기간은 7개월, 도입 후 성과가 확대되는 데 필요한 기간은 6개월로 추산됐다. 구축과 성과 확대 기간을 합하면 13개월이다. 투자금 회수 기간 10개월은 안정적인 운영 수준에서 발생하는 경제적 효과를 기준으로 계산한 별도의 지표다. 3년 투자수익률 약 2.9배 역시 초기 구축비와 운영비, 성과가 나타나는 속도를 반영한 추정치다.

금융회사들이 AI 투자에 주목하는 배경에는 은행업의 높은 운영비용이 있다. 은행은 고객의 자금을 관리하고 대출을 실행하면서 거래의 정확성과 보안을 유지해야 한다. 금융상품을 판매하는 과정뿐 아니라 전산시스템 운영과 법규 준수, 내부 감사, 고객 상담에도 상당한 비용이 들어간다.

은행의 수익을 늘리는 전통적인 방법은 대출과 자산관리, 결제 등 주요 사업에서 고객과 거래 규모를 확대하는 것이었다. AI는 기존 업무를 처리하는 데 필요한 시간과 인력을 줄이고 같은 조직이 더 많은 업무를 수행할 수 있도록 한다. 이미 운영 중인 사업의 비용구조를 바꾸는 방식이라는 점에서 새로운 금융상품을 판매하는 성장 전략과 차이가 있다.

소프트웨어 개발은 변화가 빠르게 나타나는 분야다. 글로벌 은행 가운데 한 곳은 소프트웨어 개발 전 과정에 AI 에이전트를 도입하기 위해 초기 자금 2000만 달러를 투자했다. 18개월에 걸친 시스템 구축 이후 투자금의 두 배에 해당하는 경제적 효과를 기대하고 있다.

다른 은행은 오래된 메인프레임 전산시스템의 프로그램 코드를 현대화하는 작업에 3000만 달러를 투입했다. 연간 약 2500만 달러의 비용 절감이 예상됐다. 기존 전산시스템을 유지하면서 새로운 기술과 금융서비스를 연결해야 하는 은행의 특성상 소프트웨어 개발과 유지관리는 중요한 비용 항목이다.

은행 전산시스템에는 수십 년 동안 축적된 업무 규칙과 거래 처리 절차가 남아 있다. 대출과 예금, 결제 업무를 처리하는 핵심 시스템은 안정성이 중요해 단기간에 교체하기 어렵다. 기존 프로그램을 새로운 개발 환경으로 옮기거나 수정하는 과정에서도 많은 인력과 시간이 필요하다.

AI를 이용해 프로그램 코드를 분석하고 반복적인 개발 작업을 자동화하면 기존 시스템을 유지하는 데 필요한 비용을 줄일 수 있다. 다만 금융거래와 연결된 프로그램은 작은 오류도 고객의 자산과 서비스에 영향을 줄 수 있다. 개발 속도가 빨라지더라도 기능 검증과 보안 점검, 장애 대응은 계속 필요하다.

위험관리와 규정 준수 분야에서도 상당한 규모의 투자가 이루어지고 있다. 한 은행은 위험평가 모델을 개발하는 조직에 AI 에이전트를 도입한 뒤 4개월 만에 해당 인력의 약 10%를 다른 업무에 재배치할 수 있는 수준으로 업무 효율이 높아질 것으로 예상했다.

다른 은행은 내부 통제 절차를 자동화하는 데 3200만 달러를 투자했다. 예상되는 연간 비용 절감액은 5000만 달러에 달했다. 내부 규정과 거래 기록을 확인하고 이상 거래를 분석하는 업무의 일부를 자동화하면서 반복적인 점검에 필요한 비용을 줄이는 방식이다.

금융회사의 위험관리 업무는 단순한 서류 확인에 머물지 않는다. 신용위험과 시장위험, 유동성위험을 평가하고 금융거래가 관련 법규와 내부 규정에 부합하는지 살펴야 한다. 검토할 거래와 자료가 많아질수록 담당 직원이 수행해야 하는 작업도 늘어난다.

AI가 방대한 자료를 분류하고 위험 신호를 찾아내는 데 활용되면 전문인력은 복잡한 거래와 판단이 필요한 업무에 더 많은 시간을 사용할 수 있다. 금융회사가 기대하는 비용 절감은 직원 수를 줄이는 방식뿐 아니라 기존 인력을 다른 업무에 배치하고 처리 능력을 확대하는 방식으로도 나타날 수 있다.

고객 상담 분야에는 상대적으로 적은 초기 투자비로 효과를 기대한 사업도 포함됐다. 한 은행은 고객 문의를 처리하는 AI 에이전트 개발에 500만 달러를 투자했다. 도입 후 1년 이내에 초기 투자액의 2.8배에 해당하는 경제적 효과가 발생할 것으로 예상했다.

다른 은행은 고객의 문의 내용을 분류하고 상담 목적을 파악하는 시스템에 260만 달러를 투입했다. 상담시간 단축에 따른 경제적 효과가 투자액의 3.3배 수준에 이를 것으로 추산됐다.

은행 고객센터는 예금과 대출, 카드, 계좌 이용, 각종 수수료 등 다양한 문의를 처리한다. 고객이 요청한 내용을 정확히 파악한 뒤 적절한 업무로 연결하는 과정에도 시간이 필요하다. 반복적인 문의를 AI가 처리하거나 상담 직원에게 필요한 정보를 미리 제공하면 상담에 걸리는 시간을 줄일 수 있다.

상담시간이 단축된다고 해서 그만큼의 비용이 곧바로 은행의 이익으로 남는 것은 아니다. 상담 인력의 근무시간과 배치, 고객센터 운영 방식이 기존과 같다면 업무가 빨라졌다는 성과만으로 실제 비용이 크게 줄어들지 않을 수 있다. 확보한 시간을 추가 상담이나 복잡한 고객 문제 해결에 활용하는 방식도 금융회사의 수익과 서비스 품질에 영향을 미친다.

금융회사의 AI 투자에서 업무 효율과 실제 수익 개선을 구분해야 하는 이유다.

맥킨지가 별도로 분석한 금융·전문서비스 기업의 AI 에이전트 시스템 7개는 업무 처리시간을 약 60% 줄였다. 그러나 개별 직원이 하루 한두 시간의 업무시간을 절약하더라도 회사 전체의 운영비용이 같은 비율로 감소하지는 않았다.

직원이 보고서를 작성하는 시간을 줄여도 대출 승인 절차가 그대로 유지되면 전체 업무가 완료되는 시점은 달라지지 않을 수 있다. 신용평가 자료를 AI가 빠르게 준비하더라도 심사위원회가 정해진 일정에 따라 심의한다면 고객이 대출 결과를 받는 데 걸리는 시간은 크게 줄어들지 않는다.

은행들이 AI 도입과 함께 업무 절차와 조직 운영 방식을 바꾸려는 배경이다. 담당 직원이 맡던 개별 업무에 AI를 추가하는 데서 벗어나 자료 수집과 검토, 의사결정, 고객 통지까지 이어지는 전반적인 과정을 재구성하는 방식이다.

기업들의 AI 활용 수준을 살펴본 2026년 별도 조사에서는 응답자의 80%가 개인의 생산성 향상을 경험했다고 답했다. 반면 AI가 영업이익에 상당한 기여를 했다고 평가한 비중은 6%에 그쳤다. 직원들이 AI를 활용해 업무를 빠르게 처리하는 성과와 기업의 재무제표에 반영되는 이익 사이에는 상당한 차이가 존재했다.

금융권에서도 AI를 사용하는 직원 수나 도입한 프로그램의 종류보다 실제로 줄어든 운영비와 처리시간, 고객 서비스의 변화가 중요한 평가 기준이 되고 있다.

금융회사가 AI를 도입하는 데 가장 큰 어려움으로 꼽은 분야도 기술 자체가 아니었다. 맥킨지가 2026년 금융권 경영진 85명을 조사한 결과, 응답자의 48%는 데이터 준비 상태를 가장 큰 장애 요인으로 꼽았다. 인재 확보는 41%, 조직 변화 관리는 37%였으며 기술 문제를 지목한 비중은 27%였다.

은행은 예금과 대출, 신용평가, 금융거래, 고객 상담과 관련된 데이터를 다양한 시스템에 보관한다. 고객에 관한 정보라도 업무에 따라 관리 방식과 접근 권한이 다를 수 있다. AI가 서로 다른 정보를 연결해 정확한 판단을 지원하려면 데이터의 품질과 접근 권한, 관련 법규를 함께 고려해야 한다.

금융회사가 보유한 고객 정보와 과거 의사결정, 내부 규정, 전문인력의 경험은 사업 운영 과정에서 축적된 자산이다. AI 기술이 여러 은행에 비슷한 수준으로 보급되더라도 각 금융회사가 확보한 데이터와 전문성에는 차이가 있다.

숙련된 신용심사 담당자가 오랜 경험을 통해 축적한 판단 기준을 내부 지식으로 정리하고, 이를 AI와 다른 직원들이 활용할 수 있도록 만드는 작업도 진행되고 있다. 단순한 정보 검색을 넘어 금융회사의 전문성을 조직 전체에서 활용하려는 시도다.

은행이 AI를 활용해 직원들의 처리 능력을 높이면 기존 고객에게 더 많은 서비스를 제공하거나 새로운 고객을 확보할 수 있다. 복잡한 금융상품을 설명하고 기업의 자금조달을 지원하는 분야에서는 고객에게 제공할 수 있는 전문적인 서비스의 범위도 넓어질 수 있다.

비용 절감이 은행의 수익을 높이는 방식만 존재하는 것은 아니다. AI를 도입한 금융회사가 절감한 비용을 금융상품의 수수료 인하나 더 나은 예금금리, 고객 서비스 개선에 활용하면 경제적 효과의 일부는 금융소비자에게 돌아간다.

경쟁 금융회사들이 비슷한 기술을 도입하면 비용 절감으로 확보한 이익을 오래 유지하기도 어려워질 수 있다. 운영비가 낮아진 은행이 더 유리한 상품 조건을 제시하면 다른 금융회사도 고객을 유지하기 위해 가격과 서비스를 조정해야 하기 때문이다.

AI 도입이 은행 전체의 비용을 줄이더라도 절감한 금액이 금융회사와 소비자, 관련 기술기업 사이에 어떻게 배분되는지에 따라 수익구조는 달라진다. 기술을 먼저 도입한 은행이 유리한 조건을 확보할 가능성이 있지만 장기적인 성과는 실제 사업 운영과 경쟁 상황에 영향을 받는다.

한국 금융권도 AI 도입을 위한 제도 정비에 들어갔다. 금융위원회는 2026년 6월 18일 금융권 인공지능 전환(AX) 현장 간담회를 열고 금융회사와 핀테크 기업들의 AI 활용을 지원하기 위한 정책 방향을 논의했다. 은행과 카드사, 전자금융업체 등이 참여한 자리에서는 금융서비스 개선과 AI 에이전트 도입, 위험관리 체계가 함께 다뤄졌다.

6월 22일부터는 개정된 '금융분야 인공지능 가이드라인'이 시행됐다. 금융회사의 AI 활용에 관한 거버넌스와 합법성, 보조수단성, 신뢰성, 금융안정성, 신의성실, 보안성 등 7대 원칙을 제시한 자율규제다.

AI를 활용하는 과정에서 최고경영자를 포함한 경영진의 역할과 책임을 분담하도록 했고, 현 단계에서는 AI를 업무의 보조수단으로 규정했다. 최종적인 의사결정과 책임은 임직원이 맡도록 하는 내용도 포함됐다. 금융회사가 AI를 도입하더라도 고객의 자산과 금융거래에 관한 책임을 기술 자체에 넘길 수 없도록 한 것이다.

한국 금융회사에는 AI를 활용한 비용 절감과 업무 효율화뿐 아니라 금융소비자 보호와 내부 통제, 보안체계 정비가 함께 요구된다. 은행의 전산시스템은 고객의 예금과 대출, 결제에 직접 연결돼 있어 새로운 기술을 도입하는 과정에서도 안정적인 서비스 운영이 중요하다.

AI 에이전트의 활용 범위가 넓어질수록 개발과 운영에 들어가는 비용도 달라진다. AI 모델 이용료와 컴퓨팅 비용, 보안 점검, 데이터 관리, 시스템 운영을 위한 추가 비용이 발생할 수 있다. 초기 투자비만 비교해서는 장기간의 경제적 효과를 판단하기 어려운 이유다.

맥킨지는 AI 에이전트의 토큰 사용과 연산, 운영에 들어가는 비용이 일부 상황에서 인건비의 최대 20%에 이를 수 있다고 분석했다. 은행이 AI를 통해 직원의 업무 부담을 줄이면서도 시스템 운영비가 빠르게 늘어난다면 예상했던 수익 개선 효과가 줄어들 수 있다.

금융회사는 사용하는 AI 모델의 종류와 연산량, 처리하는 업무의 난도에 따라 비용을 관리해야 한다. 간단한 업무와 복잡한 분석에 서로 다른 모델을 활용하거나 불필요한 연산을 줄이는 방식이 검토되고 있다. 응답의 정확성과 보안을 유지하면서 운영비를 관리하는 능력이 새로운 비용 경쟁력으로 연결되고 있다.

AI 에이전트를 도입한 뒤에도 성과를 지속적으로 관리해야 한다는 점은 기존 전산 투자와 다르지 않다. 금융회사는 새로운 시스템을 개발하고 구축한 뒤 실제 업무에 적용하는 데 상당한 시간을 사용한다. 고객과 직원이 시스템을 안정적으로 이용할 수 있도록 운영 환경을 정비하고 오류를 개선하는 과정도 필요하다.

맥킨지가 분석한 52개 사업에서 소프트웨어 개발 분야는 구축과 성과 확대에 평균 18개월이 걸리는 것으로 추산됐다. 위험관리와 규정 준수 분야는 평균 16개월, 운영·서비스 분야는 12개월, 지식관리·보고서 작성 분야는 8개월이었다. 적용하는 업무의 성격과 복잡성에 따라 성과가 본격적으로 나타나는 시점에 차이가 있었다.

은행들이 AI에 투자해 기대하는 경제적 효과는 업무별로 다르게 나타난다. 소프트웨어 개발에서는 개발 및 유지관리 비용을 줄이고, 위험관리에서는 자료 검토와 통제 절차를 개선하며, 고객센터에서는 상담 처리 능력을 높이는 방식이다. 투자비와 예상 수익을 일률적으로 비교하기보다 각 사업의 운영 조건을 함께 살펴야 한다.

2026년 11월 기준 글로벌 은행들은 AI를 활용해 전산과 위험관리, 고객 상담 등 주요 업무를 재편하고 있다. 52개 사업의 평균 투자금 회수 기간은 약 10개월, 3년 투자수익률은 약 2.9배로 추산됐지만 실제 성과는 사업 구축과 운영 과정에서 결정된다. 국내에서는 6월 시행된 금융분야 인공지능 가이드라인에 따라 AI 활용과 경영진의 책임체계를 함께 정비하는 작업이 진행되고 있다.

은행의 AI 투자 성적은 기술 도입 규모보다 운영비와 처리시간, 고객 서비스, 재무성과에서 나타나는 변화로 평가받게 될 전망이다. 글로벌 금융회사들이 추진 중인 전산 개발과 내부 통제, 고객 상담 자동화의 경제적 효과가 향후 실적에 반영되는 과정에서 AI가 은행업의 비용구조를 얼마나 바꾸고 있는지도 구체화될 것으로 예상된다.