조영서 KB금융 부사장 “AI 에이전트, 업무시간 대폭 절감…성과지표 관리 고도화 중” [2026 한국금융미래포럼]

[한국금융신문 장호성 기자] KB금융그룹이 추진 중인 AI 에이전트 전략이 실제 업무 현장에서 시간 절감 효과를 내고 있는 것으로 나타났다. 특히 PB 상담자료 작성 업무의 경우 기존 반나절가량 걸리던 작업이 AI 에이전트 적용 이후 10분 수준으로 줄어드는 등 업무 생산성 개선 효과가 가시화되고 있다는 설명이다.

조영서 KB금융지주 전략담당 부사장은 19일 서울 중구 은행회관에서 열린 ‘2025 한국금융미래포럼’ 주제발표 이후 진행된 토론에서 KB금융의 AI 에이전트 도입 성과와 향후 관리체계에 대해 이같이 밝혔다.

앞서 조 부사장은 주제발표를 통해 KB금융이 그룹 차원에서 약 300개의 AI 에이전트 과제를 추진하고 있으며, PB·RM·금융상담·데이터 분석·개발 등 핵심 업무 영역에 AI 에이전트를 적용하고 있다고 설명했다.

PB 상담자료 작성 시간 대폭 단축…“업무시간 50~60% 절약”

조 부사장은 AI 에이전트의 성과와 관련해 “엔드 투 엔드 워크플로를 분석하고 있다”며 “처음부터 모든 업무를 커버할 수는 없기 때문에 시황 분석, 고객 분석, 내부 포트폴리오 최적화 등 단계적으로 확장하고 있다”고 설명했다.

대표 사례로는 PB 업무가 제시됐다. PB가 고객 상담을 준비하기 위해서는 시장 상황, 고객 보유상품, 투자성향, 포트폴리오 상태 등을 각각 확인하고 상담자료를 구성해야 한다. 기존에는 이 과정에 반나절가량이 소요됐지만, AI 에이전트를 활용하면 상담자료 작성 시간이 10분 수준으로 줄어든다는 설명이다.

다만 KB금융은 아직 모든 AI 에이전트에 대한 정량적 성과지표 관리를 완성한 단계는 아니다. 각 업무 프로세스별 베이스라인을 설정하고, AI 적용 전후의 시간 절감·생산성 향상 효과를 측정하는 작업이 진행 중이라는 설명이다.

조 부사장은 “에이전트를 만들기 전에 적용되는 프로세스가 사람으로 치면 베이스라인을 잡아야 하는데, 엔드 투 엔드를 연결하다 보면 기술적으로 연결이 안 되는 부분도 있다”며 “아직 기술 개발 중이지만 업무시간이 50~60% 정도 절약되는 측면은 확실하게 있다”고 말했다.

AI 오류 책임, “에이전트별 관리번호·책임부서 부여”

AI 에이전트가 고객응대, 여신 심사, 투자 제안 등 금융 핵심 업무로 확대될 경우 책임소재와 통제체계도 중요한 과제로 떠오른다. 생성형 AI와 에이전틱 AI는 답변 생성과 업무 실행 과정에서 오류가 발생할 수 있고, 특히 금융업에서는 잘못된 판단이 고객 피해나 내부통제 리스크로 이어질 수 있기 때문이다.

이에 대해 조 부사장은 “실제로 고객에게 나갔을 때 잘못된 판단을 하면 누가 책임을 지느냐는 우리도 고민하고 있는 일반론적인 문제”라며 “일단 KB금융은 에이전트에 대해 관리번호를 부여하고 있다”고 설명했다.

KB금융은 AI 에이전트별로 해당 업무와 연결된 부서, 책임자, 데이터 오너십을 명확히 하는 거버넌스 체계를 마련하고 있다. AI 에이전트가 어떤 데이터를 활용하고, 어떤 업무 판단을 지원하며, 답변 품질을 어느 부서가 관리할 것인지를 사전에 정리하는 방식이다.

조 부사장은 “자기 비즈니스와 연결된 부서, 책임자들을 연결하는 거버넌스를 마련했다”며 “데이터를 공유하고 모더나이제이션하는 과정에서도 데이터 오너십을 함께 넘겨주는 과정이 필요하다”고 말했다.

또 “에이전트의 답변 퀄리티는 영업과 관련된 부서에 책임을 주는 것을 원칙으로 하고 있다”고 설명했다. 기술조직이 AI 에이전트를 개발하더라도 실제 업무 품질과 결과에 대한 관리는 해당 비즈니스 부서가 함께 맡는 구조다.

“오류는 원천 차단해야”…배포 이후 모니터링 자동화도 과제

조 부사장은 AI 에이전트의 오류 대응과 관련해 사후 책임 규명보다 사전 차단과 지속 모니터링이 중요하다고 강조했다.

그는 “오류 발생 같은 경우에는 원천 차단을 시켜야 한다”며 “에이전트를 만들고, 배포하고, 끊임없이 모니터링해 자동화하고 오류를 즉시 고치는 작업이 필요하다”고 말했다.

KB금융은 이를 위해 플랫폼 차원에서 에이전트 개발, 배포, 모니터링, 보완이 이어지는 관리체계를 구축하고 있다. AI 에이전트가 업무에 투입된 이후에도 답변 품질과 데이터 활용 현황을 지속적으로 점검하고, 오류가 발견될 경우 즉시 개선하는 구조다.

외부 AI 모델이나 SaaS 활용과 관련해서도 내부 보안과 검증 절차가 중요하다고 짚었다. 조 부사장은 “SaaS의 경우 망분리 환경에서 업무망에는 전면 허용된 상황이지만 개발이나 운영 쪽에는 들어가지 못한다”며 “금융보안원이 사전에 점검을 해주고, 테스트를 통과하면 보안 상황에 따라 발전시키는 프로세스를 거쳐 에이전트를 관리하고 보완한다”고 설명했다.

금감원 “AI 활용 핵심은 거버넌스…개발·위험관리 조직 분리해야”

이날 토론에 함께한 이종오 금융감독원 부원장보도 금융권 AI 활용에서 가장 중요한 과제로 거버넌스를 꼽았다.

이 부원장보는 “생성형 AI 도입에 있어서 가장 큰 걸림돌이 바로 거버넌스였다”며 “실무 현장에 도입할 때 통제 불확실성이 컸다”고 말했다.

그는 올해 초 공개된 AI 리스크 매니지먼트 프레임워크 역시 금융권의 요구를 반영해 마련된 것이라고 설명했다. 금융회사들이 AI를 활용하고 싶어도 책임소재, 통제 기준, 위험관리 체계가 명확하지 않으면 실제 업무 적용이 어렵다는 문제의식에서 출발했다는 것이다.

이 부원장보는 “결국 AI 활용에서 가장 중요한 것은 거버넌스라고 생각한다”며 “AI 관련 최고 의사결정기구와 이를 보조하는 전담조직이 필요하다”고 강조했다.

특히 AI 개발조직과 위험관리 조직의 분리 필요성을 언급했다. AI를 개발하고 확산하는 조직과 이를 점검하고 통제하는 조직이 동일할 경우 견제와 균형이 작동하기 어렵다는 이유에서다.

이 부원장보는 “AI 개발조직과 위험관리 조직은 서로 완전히 분리돼 서로를 견제하고 감시할 수 있어야 한다고 본다”고 말했다.

장호성 한국금융신문 기자 hs6776@fntimes.com