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금융회사는 신용평가, 이상거래 탐지, 상담 응대 같은 업무에 AI를 적용하려는 시도를 몇 년째 이어왔지만, 실제로 전사적인 전환까지 진행한 곳은 많지 않습니다. 최근 들어 이 격차를 메우려는 수요가 늘고 있는데, 그 배경에는 금융당국의 AI 관련 규제 정비, 경쟁사의 도입 사례 공개, 내부적으로 AI 전환을 요구하는 경영진의 압박이 함께 작용하고 있습니다.
개별 부서 단위의 실험을 넘어 전사 차원의 전환 전략을 세우는 데 도움을 요청하는 수요가 컨설팅 시장에서 늘어나는 흐름입니다. 개별 부서가 각자 진행한 시범 프로젝트가 서로 다른 기준과 도구로 쌓이면서, 이를 하나의 방향으로 정리해 줄 외부 시각을 찾는 경우도 늘고 있습니다.
금융회사의 기간 시스템은 오래전에 구축되어 지금까지 안정적으로 운영되고 있는 경우가 많습니다. 이 시스템에 새로운 AI 기능을 붙이려면 기존 시스템의 구조를 건드려야 하는데, 계좌나 거래를 직접 처리하는 시스템일수록 변경에 따르는 위험 부담이 큽니다. 레거시 시스템의 구조를 먼저 분석하고, AI 기능을 안전하게 연결할 수 있는 지점을 찾아내는 작업이 컨설팅에서 초기에 다루는 항목이 됩니다. 이 분석 없이 AI 도입부터 진행하면 이후 기존 시스템과의 연동 단계에서 예상치 못한 문제가 반복해서 발생합니다. 일부 금융회사는 이 분석 단계를 건너뛰고 AI 기능부터 먼저 개발했다가, 실제 연동 시점에 기존 시스템의 처리 속도나 데이터 형식과 맞지 않아 개발 내용을 다시 손보는 시행착오를 겪기도 합니다.
AI 모델의 성능은 학습에 쓰이는 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 금융회사는 오랜 기간 여러 부서에서 각자 다른 방식으로 데이터를 관리해 온 경우가 많아, AI 도입을 시작하려는 시점에 데이터 형식과 기준이 부서마다 다르다는 문제가 먼저 드러납니다. 부서별로 흩어진 데이터를 통합하고, 데이터 항목의 정의와 관리 기준을 통일하는 작업을 AI 모델 개발보다 앞서 진행해야 이후 단계가 원활하게 이어집니다.
이 정비 작업은 시간이 걸리는 데다 눈에 띄는 성과가 바로 드러나지 않아, 경영진 입장에서는 우선순위에서 밀려나기 쉬운 항목이기도 합니다. 데이터 정비에 들인 시간과 비용을 AI 모델의 성능 개선으로 곧바로 연결해 보여주는 방식으로 성과를 설명하면, 이 작업이 우선순위에서 계속 밀리는 상황을 어느 정도 막을 수 있습니다.
금융권은 다른 산업보다 규제 감독이 엄격합니다. 신용평가나 대출 심사에 AI를 활용하면, 왜 특정 고객에게 그런 판단이 내려졌는지 설명할 수 있어야 합니다. 판단 근거를 알기 어려운 모델을 그대로 도입하면 규제 심사를 통과하지 못하거나, 이후 분쟁이 생겼을 때 대응할 근거가 부족해집니다. 모델의 판단 근거를 사람이 이해할 수 있는 형태로 함께 제공하도록 설계하는 작업이 금융권 AI 전환에서 다른 산업보다 비중 있게 다뤄지는 이유입니다.
여러 금융회사가 특정 부서나 업무에 한정해 AI를 시범 도입하는 데는 성공했지만, 이를 회사 전체로 확대하는 단계에서 멈춰 있는 경우가 많습니다. 시범 단계에서는 문제가 되지 않던 데이터 규모나 시스템 부하가 전사 규모로 확대되면서 새로운 제약으로 나타나기 때문입니다. 시범 도입 단계에서부터 전사 확대를 염두에 둔 설계를 함께 검토하는 작업을 두면, 이후 확대 단계에서 시스템을 처음부터 다시 설계해야 하는 상황을 줄일 수 있습니다.
금융회사 내부에도 데이터 분석이나 시스템 개발 인력은 있지만, AI 전환 전략을 처음부터 끝까지 설계해 본 경험을 갖춘 인력은 많지 않습니다. 전략 수립과 규제 대응처럼 경험이 필요한 영역은 외부 컨설팅이 맡고, 이후 운영과 유지보수는 내부 인력이 넘겨받는 방식으로 역할을 나누는 접근이 실제 프로젝트에서 자주 쓰이는 구성입니다. 이 역할 구분이 명확하지 않으면 프로젝트가 끝난 뒤에도 회사 내부에 남는 역량이 거의 없는 상태로 마무리되는 경우도 생깁니다.
금융권의 AI 전환 컨설팅 수요가 늘어난다는 사실은, 이 업계가 AI 도입 자체보다 도입 이후의 복잡성을 더 무겁게 받아들이고 있다는 뜻으로 읽을 수 있습니다. 기술 하나를 들이는 문제였다면 이렇게 많은 수요가 컨설팅으로 몰리지는 않았을 것입니다. 레거시 시스템, 데이터 정비, 규제 대응, 전사 확대라는 여러 문제가 동시에 얽혀 있기 때문에 외부의 경험과 시각이 필요해진 것이고, 이 수요는 금융회사가 AI를 얼마나 원하는지보다 그 도입 과정이 실제로 얼마나 복잡한지를 더 정확히 보여주는 지표에 가깝습니다.
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