AI 시대 금융권 직장인들에겐 천국편과 지옥편 두 가지 시나리오가 기다리고 있습니다.

천국편은 ‘월화수쉼쉼쉼쉼쉼’의 시대가 열린다는 빌 게이츠의 예측입니다. AI로 단순 반복 업무가 자동화되면 직장인들이 하는 일이 줄고, 주 3일 출근 시대가 열린다는 거죠.

지옥편은 시티그룹 사례를 볼 수 있습니다. 지난해 시티은행에서 1400명의 일자리가 AI로 대체됐는데요. 3년간 최대 2만 명을 해고할 수 있다는 전망도 나와요.

시티은행의 사례를 보면 안타깝지만 세상은 지옥편으로 조금 더 기울어 있는 것 같은데요. 포브스 보도에 따르면 전통적인 금융 업무의 약 54%가 AI에 의해 자동화될 것이며, 이는 보험업(48%)이나 에너지산업(43%)과 비교해도 높은 수치입니다.

금융인에 대해 ‘숫자를 넘어 신뢰를 거래하는 사람’이라고도 하고, ‘자본이라는 혈액이 경제라는 신체에 원활하게 흐르도록 돕는 의사’라고도 합니다. 모두 기계나 컴퓨터가 대체할 수 없는 금융업의 전문성을 뜻하는 표현이었지만 이젠 다릅니다.

강력한 인공지능(AI)의 도래와 함께 금융업의 본질이 변하고 있습니다. 고객 상담 챗봇, 마케팅 자동화, 재무 회계, 백오피스 등 일반적인 회사 업무에서의 AI 도입을 넘어 은행의 본 사업 영역까지 AI로 대체되고 있습니다🤯

미국의 Upstart는 AI 기술 및 머신러닝을 활용해 대출 신청자의 신용 위험을 실시간으로 분석하고, 대출을 실행할지 여부까지 AI가 결정합니다. 이런 기술로 60만 명의 대출 리스크를 예측하고 완전히 자동화된 개인 대출을 제공했으며, 이 솔루션을 도입한 은행의 대출 부도율을 약 75% 감소시켰다고 합니다.

또 대출과 같은 금융업의 핵심 사업 영역이 AI 기술로 발전하면 은행권의 수익이 9% 이상 향상될 것이라는 보고서도 나왔죠. 수십 수백조 원 규모의 돈을 다루는 금융업에서 9% 이상의 수익 향상은 수조 원의 돈벼락이 갑자기 하늘에서 떨어진다는 소리입니다.

그럼 한국은 어떨까요?

지난해 7월 ‘저축은행이 투자자로 참여하는 온라인투자연계금융업 개인신용대출 서비스’가 금융규제 샌드박스로 지정됐습니다. 

간단히 말하자면 중저신용의 개인들에게 돈을 빌려주는 P2P 금융 스타트업(온라인투자연계기업, 이하 온투사)의 대출에 샌드박스에 참여한 29개 저축은행이 투자할 수 있는 길이 열린 것이죠.

투자라고 말해서 복잡하지만, 사실상 저축은행이 P2P 대출을 통해 중저신용 대출을 늘리는 효과가 생겨난 거죠. 기존 상호저축은행법에서는 대출자의 신용평가나 심사 업무를 외부에 위탁할 수 없었는데, 규제 샌드박스 덕분에 외부 AI 기업에 신용평가와 심사 업무 같은 대출의 주요 업무도 외부 위탁이 가능해졌습니다. 

좀 더 자세히 들여다보면 대출은 크게 ▲대출자 모집 ▲신용 평가 ▲심사 ▲가격(이자 책정) ▲계약/대출 실행 ▲정산/채권 관리 등으로 구분됩니다. 이 모두를 AI가 대체할 수 있다는 건데요. 
 

이제 미국 Upstart 사례처럼 은행의 대출 업무 전 과정을 AI로 진행할 수 있는 길이 열린거죠.

온투사들은 각사별로 발전시킨 AI 자체 신용분석 시스템을 사용합니다. 그래서 기존 금융권보다 더 큰 대출 리스크를 감당할 수 있다고 주장합니다. 이 말이 맞다면  기존에 반복적인 업무만 하는 사람은 당연히 일자리를 지키기 힘들어지겠죠. 

업계에 따르면 현재 국내에서는 8퍼센트, 어니스트AI, PFCT(구 피플펀드) 등이 바로 실현 가능한 AI 기술을 가지고 있는 것으로 알려져 있어요. 

단순히 AI로 개인들의 신용을 평가하고, 업무 보조 자료로 사용하는 수준과는 완전히 다른 시장이 열린 겁니다. 시장에 주는 충격 때문에 저축은행부터 시작되지만, 효율성이 증명되면 모든 여신금융업이 앞다투어 AI 대출 솔루션을 도입할 겁니다.

이런 변화는 이미 활발하게 진행되고 있습니다😲 대출 신용평가 시 사용하는 신용평가시스템(Credit Scoring System, CSS)이 2금융권을 시작으로 점차 AI로 대체되고 있죠.

최근까지 금융권은 N사나 K사 등이 제공하는 신용데이터를 통해 대출 심사를 진행해 왔는데요.

일부 대형 은행이나 카드사를 제외하면, 대부분의 금융권은 일반적으로 신용데이터를 평가하는 CSS 구축을 스스로 하는 대신 외주 업체에게 맡겼습니다. CSS 구축을 위해 진행하는 컨설팅은 보통 2~5년 주기로 진행되며, 한 번 진행할 때마다 약 6~8개월의 시간이 소요됩니다.

외주 비용도 부담되지만 이러한 방식의 가장 큰 문제점은 시장 변화에 신속하게 대응하기 어렵다는 점입니다. 대출 심사에는 거시경제 환경, 규제 변화, 사기 패턴의 발전 등 다양한 변수가 영향을 줍니다. 그런데 기존의 주기적 컨설팅 모델로는 이에 빨리 대응할 수 없어서 큰 손실이 발생해왔죠. 또한 CSS 모델의 정확도도 금융권의 기대에 미치지 못하는 경우가 많았습니다.

그래서 소형 저축은행으로 시작해 대형 저축은행, 카드사, 심지어 자체 CSS 개발 능력이 있는 은행까지도 AI 기반의 CSS로 바뀔 거라는 전망이 나오고 있어요.

지금까지 대출 심사나 CSS 구축 같은 은행의 핵심 업무는 고용된 전문가와 직장인들이 수행해 왔지만, 이제 AI 기술을 가진 외부 회사들에게 위탁될 수 있는 시대가 됐습니다.

물론 대출업처럼 특정 사업 전체가 AI로 대체된다면 당연히 회사는 매우 시끄러울 겁니다. 은행업의 본질을 담당하던 실무자들은 당연히 자신의 역할이 위협받는다고 느낄 수 있습니다.

하지만 AI 업계의 혁신을 이끌고 있는 샘 알트만 오픈AI 대표도 “몇 %의 직업이 AI로 대체되는 게 아니라, 내 업무 중 몇 %를 대체할지 고민해야 한다”고 이야기했는데요.

외부 AI 기관이 대출을 한다고 해도 외부 기관은 어디까지나 ‘업무를 대행’할 뿐 책임은 여전히 금융사에 있습니다. 예전에는 기관과 사람, 사람과 사람이 하던 일이 AI와 사람이 하는 일로만 바뀐 건데요.

대출 관련 전문 인력 중 책임지는 위치에서 AI와 일하며 더 큰 성과를 내는 사람은 단순히 살아남는 걸 넘어 더 적게 일하고도 더 큰 보상을 받게 될 겁니다 반대로 AI를 활용하지 않으면 책상을 빼야 하는 날이 얼마 남지 않았습니다.

대출 분야가 아니라고 안심하고 있어서는 안 됩니다. 고객 응대, CRM, CS 영역에서도 AI 챗봇이 단순 응답을 넘어 고객의 질문을 이해하고 맞춤형 답변을 제공하는 수준으로 발전하고 있죠.

은행뿐만 아니라 금융업 전반으로 AI 솔루션이 확대될 것으로 전망되는데요👨‍🏫 개인을 넘어 기업 대출, 부동산 PF(Project Financing), M&A, VC 투자 심사 등 복잡한 의사결정이 필요한 영역에서도 AI가 중요한 역할을 하게 될 겁니다.

기업금융 분야에서도 고액 연봉 전문가들의 진정한 가치는 단순 보고서 작성이 아니라 딜 소싱·고객 미팅·설득·딜 설계와 같은 핵심 업무에 있습니다. AI가 반복 작업을 대신함으로써 이들이 핵심 가치 활동에 집중할 수 있게 됩니다.

한 금융 AI 기업 대표는 “완전 자동화보다는 복잡한 분석 과정을 단순화하고 지원하는 방식으로 금융권 AI가 활용될 것입니다. 예를 들어 VC들은 주마다 수백 개의 투자 제안서를 받지만, 모두 꼼꼼히 검토하기 어렵습니다. AI가 이런 기초 스크리닝과 분석을 도와주면 전문가들은 더 가치 있는 판단에 시간을 투자할 수 있습니다"고 말했습니다.

이런 변화에도 기존과 같이 일하는 사람은 ‘lay-off’되겠지만 위 스타트업 대표의 말처럼 AI를 잘 활용하는 사람은 서두에 말한 ‘천국편’처럼 주 3일만 일하는 사람이 될 수 있습니다.

절대적인 업무 시간보다 결국 성과로 인재를 평가하는 시대니까요.