2025년 국내 은행 AI 활용 전망

인공지능(AI) 기술은 금융산업의 트렌드를 빠르게 변화시키고 있습니다. 이런 변화에 맞춰 국내 은행들도 기존 머신러닝 기반 서비스를 고도화하고 생성형 AI 도입에도 적극적으로 나서며, 업무 효율화 및 새로운 고객 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

본 보고서에서는 2024년 국내 주요 은행의 AI 활용 현황과 AI 관련 금융정책의 변화를 살펴보고, 이를 통해 2025년 국내 은행의 AI 활용 방향을 전망하고자 합니다.

2024년 국내 은행 AI 활용 현황

2024년 국내 은행의 AI 활용은 ‘AI 뱅커’, ‘머신러닝 기반 AI 기술 강화’, ‘XAI(eXpainable AI) 적용’, ‘생성형 AI의 자체 구축 및 제한적 도입’이라는 특징으로 요약할 수 있습니다.

2024년 국내 주요 은행들의 AI 활용 현황은 다음과 같습니다.

<표 1> 2024년 국내 은행 AI 활용 현황

AI 뱅커 - 오프라인 점포의 변화

금융 비대면 채널이 확대됨에 따라 오프라인 점포는 지속적으로 통폐합되고 있습니다. 최근 5년 동안 1,000여 개의 점포들이 통폐합되었으며, 남은 점포들 또한 AI 기술을 기반으로 Self-Banking 서비스를 강화하고 있습니다.

신한은행은 AI 뱅커 도입에 적극적입니다. AI 뱅커가 탑재된 150여 대의 ‘디지털 데스크’를 영업점에 배치하였고, AI 뱅커로 운영되는 무인점포 ‘AI 브랜치’를 오픈해 계좌 입출금, 증명서 발급 등 64개 창구 업무를 제공하고 있습니다. ‘AI 브랜치’는 단순히 디스플레이를 통한 고객 소통뿐 아니라 정맥 인증, 신분증 스캐너 등 고객이 스스로 은행 업무를 볼 수 있는 디바이스도 지원하고 있습니다.

NH농협은행은 전국 1,103개 모든 영업점에 AI 뱅커를 배치해 투자상품 판매를 위한 상품 설명을 보조하고 있습니다.

고객 대응 서비스 강화

은행 챗봇 서비스는 생성형 AI와 향상된 NLP(자연어 처리 기술)를 기반으로 대화 형태의 질문을 이해하고 답변할 수 있는 수준으로 성능이 향상되고 있습니다.

KB국민은행은 ‘리브 넥스트’의 AI 금융비서 베타 서비스를 개시했으며, 우리은행은 ‘우리WON뱅킹’ 내 AI 상담 서비스를 통해 상품 가입 권유뿐만 아니라 대출 상담까지 영역을 확대할 예정입니다. 하나은행의 경우, 자체 NLP 엔진을 적용한 ‘기업 하이챗봇’을 통해 기업 고객의 문의를 대응하고 있습니다. 신한은행은 감정 인식 분석을 통해 금융사고 상황이 의심되거나, AI 음성봇과의 대화가 어렵다고 판단될 때에는 상담사를 연결해 원활한 서비스가 제공될 수 있도록 합니다. 카카오뱅크는 주 1회 이상 언어 모델을 재학습시켜 AI 상담 챗봇의 성능을 개선해 나가고 있습니다.

머신러닝 기반 AI 기술 강화

2024년, 생성형 AI가 IT 시장의 중심 화두로 부상했음에도 불구하고, 은행들은 기존 머신러닝 기반 AI 기술의 실질적인 성능 향상 및 내재화에 초점을 맞추었습니다. 또한 기존 AI 모델 자산화를 통해 고객에게 더욱 정확하고 향상된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였습니다.

신용평가
하나은행은 2014년부터 축적된 기술 신용평가(TCB) 정보를 활용해 ‘기술력 기반 기업 평가 머신러닝 모형’을 개발함으로써 기존 신용평가에 사용하지 않았던 기술력에 대한 평가 기준을 제시하고 보다 정확한 기업 평가를 진행했습니다. 케이뱅크는 비금융데이터와 신용정보(CB)를 결합 후 머신러닝을 통해 고도화한 대안 신용평가 모형(ACSS) - 네이버페이 스코어를 도입함으로써 금융 이력이 부족한 고객까지도 금융 혜택을 확대했습니다.

이상거래 탐지/예방
카카오뱅크는 보이스피싱 모니터링 시스템과 부정 사용 방지시스템(FDS)에 머신러닝을 적용해 금융사고를 효과적으로 예방하고 있으며, 토스뱅크는 신분증 진위 여부를 94% 정확도로 판별할 수 있는 머신러닝 기반 ‘신분증 검증 서비스’를 자체 개발했습니다. 신한은행도 ‘AI 기반 이상 외화 송금 탐지 프로세스’를 적용했습니다.

뱅킹 업무 자동/효율화
신한은행은 직원이 잠재 고객을 발굴하고 맞춤형 상품을 제안할 수 있게 지원하는 노코드 AI 플랫폼 ‘AI Studio’를 전 영업점에 확대 도입했으며, KB국민은행은 자체 텍스트 분석 처리 기술을(KB-STA, KB-AI OCR) 고도화해 법인/개인 고객 확인 제도(CDD)에 활용하고 있습니다. 하나은행은 ‘AI 해외송금 예측 서비스’를 통해 해외송금 소요시간을 예측하고 지연 사유를 안내하고 있으며, 자체 개발한 AI 기술 ‘리딧 v3.0’ 을 수출환어음 매입 전산 자동화에 적용해 비정형화된 수출 서류를 자동 분류하고 데이터를 추출하고 있습니다.

개인화 서비스
하나은행은 소상공인에게 최적의 정책 자금을 분석해 주는 ‘AI 기반 정책자금 맞춤 조회’ 서비스를 제공하고 있으며, AI 기반 디지털 자산 관리 플랫폼 ‘아이웰스’를 통해 초개인화된 자산 관리 서비스도 제공하고 있습니다. 카카오뱅크는 고객이 상품을 조회하면 AI 기술을 활용해 성별, 나이 등 개인 특성에 맞는 상품을 추천하고 있습니다.

XAI(eXplainable AI) 적용

금융업은 신뢰를 기반으로 하는 사업입니다. 아무리 뛰어난 결과를 제시하더라도, 근거가 명확하지 않다면 이를 실제로 도입하기 어렵습니다. 특히 딥러닝이나 생성형 AI와 같은 기술은 수많은 매개변수로 이루어진 블랙박스와 같아 결과 도출 과정을 이해하기가 쉽지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 은행들은 AI가 도출한 결과의 근거를 확인할 수 있는 XAI(eXplainable AI)를 적용하여 AI 활용의 투명성과 신뢰성을 확보하고자 지속적으로 노력하고 있습니다.

NH농협은행은 AI 금융상품 추천 서비스를 제공하면서 XAI를 활용해 추천 이유까지 제공하고 있으며, 카카오뱅크의 경우 속도를 10배 향상한 XAI 모델을 이상거래 탐지시스템에 적용함으로써, AI가 수행한 탐지 과정을 사람이 이해할 수 있는 정보로 제공해, 이상 탐지 결과에 대한 정확한 분석, 검증을 지원하고 있습니다.

생성형 AI 자체 구축 및 제한적 도입

2024년, 생성형 AI를 은행 업무에 적용하기엔 보안, 제도적으로 여러 제약들이 있었지만, 은행들은 생성형 AI 도입을 위해 내부 인프라를 강화하고 다양한 유스케이스를 발굴하기 위한 노력을 지속했습니다.

AI 인프라 강화 및 자체 생성형 AI 모델 구축
카카오뱅크는 AI 인프라, AI 디비전, AI 프로덕트 등의 요소를 연결할 ‘AI 에코시스템’을 전략으로 삼고 올해 ‘AI 전용 데이터센터’를 개소하였습니다. 케이뱅크는 업스테이지와 협업해 솔라 LLM(Solar LLM) 모델을 베이스로 금융 특화 LLM을 구성했으며, 신한은행 또한 오픈소스 생성형 AI 모델을 기반으로 자체 모델을 구축하였습니다.

직원 내부 업무 효율화
신한은행은 AI 업무 비서 플랫폼 ‘AI ONE’을 구성해 직원들이 업무 검색, 서류 발송, 업무 관리용 대쉬보드 등 40여 개 업무 비서 기능을 활용할 수 있게 했으며, KB국민은행도 내부 직원의 업무 효율을 최우선 목표로 KB-GPT, KB AI Translator 등 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 그 외 여러 은행들도 직원 내부 업무를 중심으로 생성형 AI 기술 검증(PoC)을 수행하고 있습니다.

고객 부가서비스
생성형 AI는 주로 고객 부가 서비스에 실험적으로 적용되었습니다. 카카오뱅크는 카드 결제 이력을 기반으로, 자동으로 일기를 생성하는 ‘오늘의 mini 일기’ 서비스를 제공하였고, 케이뱅크는 라이브 퀴즈 방송 ‘AI 퀴즈 챌린지’와 ‘연말연시 카드 만들기’를 진행하였습니다. 토스뱅크도 고객이 원하는 사진으로 지폐를 만들어 선물할 수 있는 ‘나만의 지폐 만들기’ 이벤트를 열었습니다.

AI 관련 금융정책 변화^[26][27][28]

국내 은행 전산망은 기본적으로 인터넷망과 분리된 환경에서 운영되기 때문에 인터넷을 기반으로 한 서비스들을 업무에 직접 활용하기엔 제약이 많습니다. 이런 이유로 많은 은행들은 내부망에 AI를 자체 구축하고 기술 검증 수준으로 활용하고 있는 상황입니다. 하지만 상대적으로 유연한 환경에서 생성형 AI를 활용하고 있는 글로벌 금융기업들과 비교한다면 국내 금융산업은 경쟁력 측면에서 불리한 점이 많습니다.^\[29] 이러한 어려움을 해결하기 위해 금융당국은 AI 활용을 촉진하고 산업 경쟁력을 강화하기 위한 다양한 지원 방안을 적극 추진하고 있습니다.

최근 발표된 금융권 생성형 AI 활용 지원 방향은 크게 “규제 특례를 통한 인터넷망 상용 AI 서비스 허용”, “금융사 내부망에 오픈소스 AI 적용 지원”, “금융 특화 AI 학습 데이터 구축”, “AI 활용 위험 최소화를 위한 가이드라인 개정”으로 요약됩니다.

규제 특례를 통한 인터넷망 상용 AI 서비스 허용

2024년 8월 발표된 금융분야 망 분리 개선 로드맵에 따르면 망 분리에 대한 규제 샌드박스를 허용하여 인터넷 환경에서 제공되는 상용 AI 서비스를 사용토록 허용하였습니다.

[그림 1] 클라우드 기반 AI 서비스 구조 예시(출처: 금융보안원)

네부 직원 ←→ 금융회사(내부망) 사용자 단말

금융회사(내부망) 사용자 단말 ← 사설네트워크(전용선/VPN) / 1회용 패스워드, 다중인증(MFA), 암호화통신, 기록보관, 단말 접근통제 → 방화벽/침입탐지

방화벽/침입탐지 ←→ 금융회사 클라우드 영역(인터넷 차단) 내 금융회사 애플리케이션

금융회사 클라우드 영역(인터넷 차단) 내 금융회사 애플리케이션 ← 보안접속(private link) → 애저 클라우드 내 LLM 모델(외부 인터넷차단)

지난 2024년 8월 발표 이후 이와 관련한 혁신금융서비스를 신청한 건수는 2024년 12월 기준 141건에 달할 정도로 금융사들의 높은 관심을 받고 있습니다. 혁신금융서비스로 지정된 생성형 AI 관련 주요 은행 서비스는 다음과 같습니다.

<표 2> 혁신금융서비스

(출처: 금융위원회 보도자료, 2024년 12월 9일)

주로 고객 경험 가치를 높이기 위한 서비스들이 혁신금융서비스로 선정이 되었습니다. 혁신금융서비스를 제공하기 위해서는 개인정보 관리, 보안성 평가 및 보안대책 등 추가적인 요건을 충족해야 하는 부담이 있지만 앞으로도 외부 생성형 AI 서비스 활용은 증가할 것으로 보입니다.

금융사 내부망에 오픈소스 AI 적용 지원

금융사 내부망에 자체 AI 서비스를 구성한다면 중요/비중요 업무 관계없이 활용 가능하고 망 분리 규제도 준수할 수 있습니다. 하지만 수많은 오픈소스 AI 모델의 보안 안정성을 확인하기가 힘들고 AI 서비스를 제공할 인프라를 구성하기 위해서는 많은 예산이 필요하기 때문에 도입에 신중해야 합니다.

금융당국은 2025년 상반기까지 “금융권 AI 플랫폼”을 구축해 전문가 그룹이 선정한 오픈소스 AI 모델을 내부망에 바로 설치할 수 있도록 지원하고, 내부 업무에 적용하기 전에 성능을 점검할 수 있는 환경을 제공함으로써 AI 인프라 구축 비용을 절감할 수 있도록 지원할 계획입니다.

[그림 2] 금융권 AI 플랫폼 개요(출처: 금융위원회, 금융권 생성형 AI 활용 지원 방안)

금융권 AI 플랫폼 - 신정원

1. AI 모델 선별

• AI 모델
• 어플리케이션
• 데이터

금융권 AI 플랫폼 - 신정원 → 기능 연동 Data Hub(전용선/가상사설망) → 기능테스트(PoC)환경 - 금보원

기능테스트(PoC)환경 - 금보원

2. 사전테스트

기능테스트

금융권 AI 플랫폼 - 신정원 → 내부망 전송 Data Hub(전용선/가상사설망) → 3.내부망설치 → 금융회사

기능테스트(PoC)환경 - 금보원 → 3.내부망설치 ← 데이터 전송 Data Hub(전용선/가상사설망) ← 금융회사

기능테스트(PoC)환경 - 금보원 → PoC 결과 전송 Data Hub(전용선/가상사설망) → 금융회사

금융 특화 AI 학습 데이터 구축

AI 모델 학습 시 사용되는 데이터는 그 모델의 성능을 좌우합니다. 성능이 높은 오픈소스 AI 모델이라 할지라도 한국어 기반의 국내 은행업에 바로 적용하기에는 한계가 있습니다.

금융당국은 금융사기 방지, 신용평가, 금융보안 데이터 등 제공 채널을 ‘금융권 AI 플랫폼’으로 일원화하고 ‘금융권 특화 한글 말뭉치’를 2025년 1분기부터 단계적으로 제공할 예정입니다. 제공된 데이터는 RAG 구성, AI 추가 학습, AI 평가에 활용될 수 있습니다.

금융데이터 특성상 민감 항목이나 특정인이 추정될 수 있는 정보를 제외하는 등 제공할 수 있는 데이터 범위는 제한적일 것입니다. 결국 은행들이 자체 AI 모델을 구축하기 위해선 은행 내부 데이터를 기반으로 학습하겠지만, 검증된 금융 공통데이터를 지원받게 된다면 AI 학습 및 평가에 유용하게 활용할 것으로 기대됩니다.

2025년 국내 은행 AI 활용 전망

2025년 국내 은행들은 전반적으로 조직을 슬림화하는 방향으로 조직개편을 진행했지만, AI 관련 부서는 더욱 강화하였습니다. 생성형 AI 활용에 대한 제도 개선이 진행된 만큼, 은행 내부 업무에 다양한 생성형 AI 적용 사례가 나올 것으로 기대됩니다. 또한 내부 통제의 중요성이 높아짐에 따라 내부 통제를 강화하기 위한 AI 활용도 증가할 것입니다. 성능이 상향 평준화되고 다양해진 여러 AI 모델을 통합 관리/활용할 수 있는 플랫폼 도입이 늘고, AI 모델의 투명성을 확보하기 위한 노력도 지속될 것입니다.

은행 내부 업무에 생성형 AI 적용 시도

은행 내부망에 생성형 AI를 도입할 수 있는 제도가 마련됨에 따라 은행 내부 업무 자동화에 생성형 AI를 적용하려는 시도는 가속화될 것으로 보입니다. 지금까지 업무를 보조하는 성격으로 생성형 AI가 활용되었다면, 이젠 AI가 판단하고 일을 처리할 수 있는 AI Agent 방식으로 확대할 것입니다. 이를 위해서는 업무를 최소 책임 프로세스 단위로 나눠 단순화시키고, 각 프로세스는 독립된 서비스로 구성되어 타 시스템에 서비스될 수 있어야 합니다. 이를 위해선 내부 코어시스템의 아키텍처 변화도 예상됩니다.

생성형 AI 기반 고객 대응 서비스 수준 제고

생성형 AI의 출현은 대화형 인터페이스에 큰 변화를 가져왔습니다. 생성형 AI 모델의 성능이 지속 향상된 만큼 고객 대응 서비스에 대한 많은 실 사용 사례가 나올 것입니다. 각 은행에서 신청한 혁신금융서비스를 보더라도 외국인, 고령자 등 금융 취약계층에 대한 서비스 지원, AI 기반 금융상담, 자연어 기반의 금융계산기 등 고객 대응 관련 서비스가 주를 이룹니다.

이러한 인터페이스의 변화는 비대면 채널뿐 아니라 대면 채널까지 확대해 나갈 것입니다. 또한 단순 공통정보를 기반으로 한 일반적인 답변이 아니라 은행 코어시스템과도 연계해 고객 맞춤형 서비스 제공도 기대해 봅니다.

AI 기반 내부 통제 강화 노력

금융사 내부 통제에 대한 임원 책임을 명확히 하고, 금융사고 발생 시 대표이사 제재도 가능한 ‘책무구조도’가 시범운영을 마치고 2025년부터 정식 시행됩니다.^\[30] 다만, 금융사고 발생 시 이를 막기 위한 상당한 노력이 확인되는 경우 책임 경감 또는 면제가 될 수 있는 만큼, AI를 활용한 다양한 내부 통제 강화 활동이 진행될 것으로 예상됩니다.

AI 통합 플랫폼 도입

빠르게 변하고 다양해지는 오픈소스 AI 모델을 효과적으로 관리하고, 데이터 수집부터 학습, 서비스 적용까지의 과정을 원활히 처리하기 위한 플랫폼이 도입될 것입니다. 이러한 플랫폼은 손쉬운 RAG 구성, 다양한 플러그인, 개인 맞춤 Agent 생성, 프롬프트 템플릿 등을 제공해 AI를 빠르고 효과적으로 활용할 수 있게 합니다. 또한 보안 필터 등 안전한 AI 활용도 지원합니다.

AI 투명성 확보 노력

AI 성능이 아무리 좋아도 AI 결과에 대한 근거가 명확지 않다면 은행 내부 업무에 활용하기엔 많은 제약이 발생합니다. 그 때문에 AI 판단 근거를 알 수 있는 XAI 적용 시도는 계속될 것입니다.

또한, 지금까지 은행들이 생성형 AI 기술에 대한 기술 검증에 중점을 두었다면, 2025년에는 은행 내 안전한 AI 활용에 대한 요구가 증가함에 따라, 정부 가이드라인을 충족하고, AI 윤리 지침, 개발/운영 및 보안 기준 등 자체 기준을 운용하기 위한 AI 거버넌스 구축 영역도 함께 성장할 것입니다.

마치며

2024년 국내 은행들은 머신러닝 기반 서비스를 고도화하고, 생성형 AI 도입을 위한 인프라 구축 및 기술 검증에 집중함으로써 생성형 AI 금융서비스의 기반을 다졌습니다. 2025년에는 생성형 AI 거버넌스를 강화하고, 이를 바탕으로 생성형 AI를 활용해 내부 업무 효율화 및 금융서비스 사례를 발굴하는 등 금융시장 혁신을 주도할 것으로 기대해 봅니다.

References
[1] AI행원, 온·오프라인 넘나들며 손님 맞는다 (https://www.etnews.com/20240223000217)
[2] "AI가 내게 딱 맞는 상품 찾아준다" 농협은행 'AI금융상품 추천서비스' 출시 (https://www.fnnews.com/news/202406131609294062)
[3] NH농협은행, 기업대출 심사에 AI 활용 (https://www.newsis.com/view/NISX20241118_0002963223)
[4] 신한은행, AI 은행원 금융업무 확대 (https://zdnet.co.kr/view/?no=20240604151603)
[5] 국내 최초 AI 은행 무인영업점, '신한 AI 브랜치' 가보니 (https://www.etnews.com/20241115000250)
[6] 신한은행, 업무효율 돕는 AI 업무비서 플랫폼 구축 (https://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2024092402109963033009)
[7] 신한은행, ‘노코드 AI 플랫폼’ 전 영업점 확대 (https://www.kfenews.co.kr/news/articleView.html?idxno=619821)
[8] 신한은행, AI 활용해 ‘이상 외화송금’ 의심거래 탐지한다 (https://biz.heraldcorp.com/article/3433576)
[9] KB국민은행, Z세대 위한 ‘AI금융비서’ 오픈베타서비스 진행 (http://kpenews.com/View.aspx?No=3223882)
[10] KB국민은행, 자체 개발 AI 기술 부수업무로 정식 지정 (https://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=1143235)
[11] KB국민은행, AI 도입으로 업무 효율 높인다 (https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=663631)
[12] 우리은행, “생성형 AI가 대출 상담도 뚝딱”··· 금융권 첫 사례 (https://www.siminilbo.co.kr/news/newsview.php?ncode=1160283327350223)
[13] 우리은행, AI 실험실 도입···"주택청약·시황 정보 제공" (https://www.newsway.co.kr/news/view?ud=2024050711151160424)
[14] 하나은행, '기업 하이챗봇' 서비스 오픈 (https://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=1178656)
[15] 하나은행, 해외송금 기업 위한 ‘AI 해외송금 예측’ 서비스 시행 (https://www.insightkorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=132635)
[16] 하나은행, 수출환어음매입 업무에 AI 기술 도입 (https://view.asiae.co.kr/article/2024062409144631803)
[17] 하나은행, 소상공인 위한 'AI 기반 정책자금 맞춤조회' 출시 (https://www.koreaittimes.com/news/articleView.html?idxno=128206)
[18] 카카오뱅크, ‘AI 전용 데이터센터’ 개소 (https://www.ebn.co.kr/news/articleView.html?idxno=1611280)
[19] 카카오뱅크, 이상거래탐지에 'XAI' 적용···안정성↑ (https://www.etnews.com/20240628000278)
[20] 카카오뱅크, 홈 개편 AI 통한 개인화 추천 기능 도입 (https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=528987)
[21] 카카오뱅크, 'AI 스미싱 문자 확인' 서비스 출시 (https://www.ddaily.co.kr/page/view/2024120711022831736)
[22] 케이뱅크, 네이버페이와 ‘대안신용평가모형’ 고도화 (https://www.sisaweek.com/news/articleView.html?idxno=212936)
[23] 케이뱅크, 생성형 AI 활용 'AI 퀴즈 챌린지' 출시 (https://www.globalepic.co.kr/view.php?ud=2024101009383561762abca1943_29)
[24] 토스뱅크 "AI로 가짜 신분증 600건 잡았다" (https://www.pointdaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=168730)
[25] 토스뱅크, ‘나만의 지폐’ 132만장 돌파…이벤트 연장 (https://www.dailian.co.kr/news/view/1361589)
[26] AI의 활성화와 안전한 활용 지원을 위한 「금융권 AI 협의회」 발족 (https://www.fsc.go.kr/no010101/81980)
[27] 금융권의 AI 활용을 적극 지원하겠습니다. (https://www.fsc.go.kr/no010101/83594)
[28] 금융권 생성형 AI 활용 혁신서비스 첫 지정 (https://www.fsc.go.kr/no010101/83554)
[29] 글로벌 금융권 AI 혁신 가속화...국내 기업은 아직 '걸음마' 수준 (https://www.hansbiz.co.kr/news/articleView.html?idxno=727450)
[30] "금융사고 발생시 CEO도 책임"…오늘부터 책무구조도 시행 (https://www.newsis.com/view/NISX20250103_0003019527)

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