newsletterTODAY'S PICKS AI 금융 버블론? 실적 수치로 증명한 글로벌 금융사 AX 성공 사례 BESPICK by 현주 이 2026년 07월 06일 2026년 07월 06일 2.2K AI 열풍이 계속되는 가운데 “AI 붐이 과열된 것 아니냐”는 우려도 함께 나오고 있습니다. 실제로 MIT에 따르면 공개된 AI 프로젝트 300개 가운데 약 95%는 아직 실질적인 수익으로 이어지지 못했다고 하는데요. 여기에는 수백억 달러 규모의 생성형 AI 투자도 포함됩니다. AI에 대한 기대는 크지만 성과를 증명하는 것은 또 다른 문제임을 잘 보여줍니다. 하지만 AI를 실제 성과로 연결하고 있는 업계도 있는데요. 대표적인 곳이 바로 금융권입니다. 글로벌 AI 벤치마킹 및 분석 기관인 Evident에 따르면, 작년만 해도 AI 투자 수익을 공개한 은행이 4곳에 불과했는데요. 올해는 15곳으로 늘어났으며 성과 지표를 함께 공개하는 비중도 38%에 달한다고 하죠. 이처럼 AI의 ROI를 측정하고 공개하는 것도 새로운 업계 표준으로 자리 잡고 있는데요. 오늘 베스픽에서는 AI를 통해 비즈니스 성과를 만들어내고 있는 글로벌 금융사들의 사례를 살펴보겠습니다. AI 자동화, 효율을 넘어 비즈니스 성과로 많은 기업들이 AI를 활용해 운영 효율을 높이고 있는데요. 단순 반복 업무 자동화에서 더 나아가, 실제 매출과 수익성 개선으로도 이어지고 있습니다.미국의 대형 수탁은행 BNY(Bank of New York Mellon)는 2025년부터 디지털 직원을 운영해왔습니다. 로그인 계정과 이메일 주소까지 갖춘 AI 에이전트를 업무에 공식 투입한 것인데요. 역할에 따라 결제 검증 에이전트는 거래 오류를 감지하고, 엔지니어링 에이전트는 코드를 수정합니다. 그렇게 늘어난 BNY의 디지털 직원은 1년 만에 2배 증가해 현재 130여 명에 달하며, 이처럼 빠른 확장이 가능했던 것은 AI 거버넌스를 갖춘 플랫폼 구축과 직원 교육을 선행했기 때문이라고 설명합니다. 대부분 AI 자동화를 먼저 시작해 파일럿으로 끝나는 반면, 처음부터 기반 인프라를 다짐으로써 확장이 가능한 구조를 만든 것인데요. 이러한 전략은 의미있는 결과로 이어졌습니다. 2025년 조정 CAGR 18% 성장, 세전이익 21% 성장, 배당금 13% 증가를 달성한 것입니다. 참고로 BNY는 2025년에 기술 투자에 38억 달러를 투자했으며, 이는 매출의 19%에 해당하는 금액으로 대형 은행 중에는 가장 높은 비율입니다. 글로벌 금융기관 Citi Bank은 올해 초, 4만 명의 개발자 전원을 대상으로 에이전틱 AI를 도입했습니다. AI 에이전트가 소프트웨어 오류 수정이나 라이브러리 업그레이드, 기술 문서 작성과 같은 반복적인 개발 업무를 처리하고요. 사람 개발자는 최종 검토와 승인에만 집중하는 구조인데요. 단순 보조 도구가 아닌 능동적인 파트너로서 몇몇 작업에서는 기존보다 최대 20배 빠른 속도를 보여주기도 했습니다. 에이전틱 AI는 개발 조직을 넘어 고객 서비스와 운영 전반으로 확산되고 있습니다. 19,000개 기업 고객을 담당하는 서비스 부문에서는 신규 고객 온보딩 서류 처리를 AI가 자동화했는데요. 원래는 수 시간씩 걸리던 문서 처리 시간이 10~15분으로 단축되었습니다. Citi Bank는 현재 임직원의 80% 이상이 AI 도구를 활용 중이며, 이는 경영 실적으로 이어졌습니다. 2026년 1분기 매출은 전년 대비 14% 성장해 10년만에 최고 분기 매출을 달성했으며, AI 도입이 특히 활발한 서비스 부문은 매출이 17% 증가했습니다. 미국 최대 규모 은행인 JPMorgan Chase는 AI에 매년 20억 달러를 투자하고 있습니다. 대표적으로 프라이빗 뱅킹 부문의 AI 시스템이 있는데요. AI가 야간 시장 동향, 고객 투자 현황, 리서치 자료를 자동으로 분석해 뱅커들은 고객 응대에만 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 올해 안으로 복잡한 업무도 스스로 판단하고 처리할 수 있는 AI 에이전트 배포도 예정되어 있다고 하죠. 그 결과 총 매출이 20% 증가했으며, AI 투자에 대한 손익분기점도 이미 넘어섰습니다. AI가 바꾼 리스크 대응 패러다임, 성과로 증명하다 리스크 대응은 금융업에서 가장 많은 인력과 비용이 투입되는 영역 중 하나입니다. 이제는 AI가 비용만 줄이는 것이 아니라 리스크 대응의 역할까지 바꾸고 있습니다. 글로벌 핀테크 기업 FIS(Fidelity National Information Services)는 지난 달, Anthropic과 함께 자금세탁방지(AML) 수사에 특화된 AI 에이전트를 개발한다고 발표했습니다. 기존의 AML 수사는 수사관이 거래, 결제, 예금, 고객 정보 등을 일일이 찾아 증거를 직접 취합해야 했습니다. 그래서 분석보다 데이터 수집에 더 많은 시간이 걸렸는데요. AI 에이전트는 이 과정을 자동화해 수사가 시작되면 즉시 관련 증거를 한데 모아 정리하고, 불법 자금 패턴과 대조해 위험도가 높은 사례를 선별합니다. 전 세계적으로 연간 2조 달러 규모의 불법 자금이 금융 시스템을 통해 흐른다고 하죠. 미국 금융사들이 AML 운영에 사용하는 비용은 1년에 약 400억 달러 정도라고 합니다. 따라서 이러한 AML 수사 AI 에이전트는 실질적인 시장 수요를 겨냥하고 있다는 분석인데요. 개발에는 캐나다의 BMO(Bank of Montreal)와 미국의 Amalgamated Bank가 참여하고 있으며, 올 하반기에 공개를 앞두고 있습니다. 앞으로 여신 심사, 고객 온보딩, 사기 예방 영역까지 에이전트 적용 범위를 확장할 예정이라고 하네요. JPMorgan Chase 역시 AI를 활용해 AML 부문에서 의미 있는 성과를 내고 있습니다. AML 모니터링 시스템은 단순한 규칙과 임계값에 기반하다보니 정상 거래임에도 허위 경보를 생성하는 경우가 많았는데요. 이를 일일이 검토하는 데 많은 비용과 인력이 들었습니다. AI를 도입한 후에는 거래 이력, 행동 패턴, 네트워크 관계 등을 실시간으로 분석해 허위 경보가 95% 줄었고, 사기 탐지 속도는 300배 향상되었는데요. 이로써 15억 달러 규모의 비용을 절감할 수 있었다고 합니다. 프랑스의 보험 그룹 AXA는 리스크 대응을 아예 다르게 정의했습니다. 보험은 사고가 난 뒤 보상을 지급하는 것이 일반적인데요. AXA는 AI를 통해 사고를 예방하고 막는 역할을 수행하고 있습니다. 대표적인 것이 산불 리스크 예방 서비스 AXA Wildfire입니다. AI가 지리공간 데이터를 실시간으로 분석해 산불 발생 최대 48시간 전에 위험을 경고하고, 고객별 맞춤형 예방 가이드를 제공하는데요. 작년 1월, LA 산불 당시에도 대응 지원에 활용되었다고 하죠. 이처럼 AXA는 AI를 통해 보험의 패러다임을 전환하고 있습니다. 기존 보험이 과거 데이터로 리스크를 계산해 보험료를 책정하는 방식이었다면, 이제는 AI로 앞으로 일어날 손실을 미리 예측하고 고객과 함께 막는 방향으로 나아가고 있는 것이죠. 이 밖에도 AXA는 다양한 업무에서 60개 이상의 에이전틱 AI를 적용하고 있으며, AI 솔루션을 사내에서 공유하고 재활용하는 체계를 갖춰 빠르게 확산시키고 있습니다. 그 결과 보험 업계의 AI 도입 수준을 평가하는 Evident AI Index에서 1위를 차지했다고 합니다. 금융권 성장 엔진이 된 AI 기반 고객 경험 서비스 신속한 개인화 고객 서비스는 고객 만족에 그치지 않고 신규 고객 유입, 재방문 등으로 이어집니다. 따라서 AI 기반 고객 경험은 매출 및 성장률과 직결되는 핵심 경쟁 요소로 자리 잡고 있습니다.동남아시아 최대 은행 DBS(Development Bank of Singapore)는 10년 전부터 AI를 도입해 왔으며, 현재 다양한 분야에 AI를 운영 중인데요. 이러한 경험을 바탕으로 100개 이상의 AI 알고리즘을 활용해 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자 데이터를 분석해 잔액 부족을 알려주거나 필요한 상품을 추천하는 것이죠. 또한 기업 고객을 위한 AI 어시스턴트를 통해 24시간 기업 금융 문의를 처리하기도 하는데요. 앞으로 고객이 앱에서 AI와 대화하며 맞춤형 금융 조언을 받는 수준까지 발전시키는 것이 목표라고 합니다. AI 도입은 실제 매출 성과로 이어지고 있습니다. AI 기반의 개인화된 고객 서비스를 제공하며 경쟁사 대비 예금 규모를 성장시킨 결과인데요. 실제 DBS는 AI 도입으로 올해 10억 싱가포르 달러 이상의 매출 증가를 전망하고 있습니다. 이는 2024년보다 33% 이상 증가한 수치입니다. DBS의 CEO는 AI의 혜택이 마치 눈덩이처럼 불어난다고 표현하며, 향후 AI 개발을 가속화해 AI 중심 은행으로 나아갈 계획이라고 밝혔습니다.미국의 AI 네이티브 보험사 Lemonade는 AI를 통해 보험 가입 과정을 새롭게 바꿨습니다. 기존에 보험에 가입하기 위해서는 복잡한 서류 작성이나 긴 대기 시간은 당연하게 여겨졌는데요. Lemonade는 AI 챗봇을 활용해 고객과 자연스럽게 대화하며 견적 생성부터 보험 계약 체결까지 모든 과정을 90초 이내에 처리합니다. 보험비 청구도 마찬가지인데요. AI가 전체 청구의 절반 이상을 처음부터 끝까지 자동으로 처리하는 덕분에 직원 1인당 2,300명의 고객을 담당하는 것이 가능하다고 하죠. 이는 기존 보험사로서는 불가능한 수준의 운영 효율성인데요. 가장 큰 차이는 실적에서 나타나고 있습니다. Lemonade의 2025년 반려동물 보험 사업 규모는 전년 대비 55% 성장한 반면, 전통적 방식을 유지한 타사는 수익성 악화로 반려동물 보험 계약 10만 건을 정리한 것입니다. 또한 Lemonade는 전체 보험료 수익이 31% 증가해 12억 4천만 달러를 기록했으며 앱 평점은 4.9점에 달하는데요. AI 기반 고객 경험이 단순한 편의성을 넘어 시장 점유율 자체를 바꾸고 있다는 평가입니다. 규제와 혁신 사이, 국내 금융권 AI 전환 사례 해외 금융권 사례에서 살펴보았듯이 AI는 더 이상 자동화 도구가 아니라 금융 비즈니스의 성과를 결정하는 핵심 기술이 되었는데요. 국내 금융권도 이러한 흐름 속에서 발 빠르게 움직이고 있습니다. 생명보험사 KB라이프는 늘어난 업무를 해결하기 위해 AI를 도입했습니다. 보험 계약별 수익성을 더 세밀하게 따져야 하는 새로운 국제회계기준(IFRS17)이 실행되면서 검토해야 할 약관이나 설명서가 크게 늘어났으며, 상품 라인업까지 확대되면서 기존 인력만으로는 처리하기 어려운 수준이 된 것인데요. AI 기반 심사 Q&A 서비스를 구축해 담당자가 문서를 직접 찾는 대신 AI에 질문하고 즉시 답변을 받을 수 있도록 했습니다.개념 검증(PoC)부터 상용화까지 단계적으로 추진해 현재는 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영 중인데요. 이 과정에서 핵심 문서를 AI가 이해하기 쉬운 형태로 정리하고 별도의 데이터 처리 체계를 구축해 정확성도 함께 높였습니다. 이를 시작으로 앞으로 KB라이프는 보험 설계와 보상, 고객 서비스까지 에이전틱 AI의 활용 범위를 넓혀 나갈 계획이라고 합니다.금융그룹 우리금융지주의 AI 전환 프로젝트에서 직면한 가장 큰 과제는 규제였습니다. 국내 금융권은 망분리 규제를 적용받기 때문에 최신 AI 기술을 자유롭게 활용하기 쉽지 않기 때문인데요. 우리금융지주는 AWS 기반의 별도 AI 연구 환경을 구축해 이 문제를 해결했습니다. 규제를 준수하면서도 생성형 AI와 대규모 언어 모델 등 최신 기술을 안전하게 실험할 수 있는 기반을 마련한 것입니다.한 걸음 더 나아가 그룹 차원의 AI 라이브러리도 구축했습니다. 우리은행과 우리카드, 우리투자증권, 우리금융캐피탈 등 각 계열사가 개발한 AI 모델과 데이터 파이프라인을 그룹 전체가 공유할 수 있는 시스템을 만든 것입니다. 이를 통해 이미 검증된 AI 자산을 공유하면서 여신 심사와 영업 지원, 고객 상담 자동화 등 다양한 AI 서비스를 더 빠르게 확대할 수 있는 기반을 갖추게 되었습니다. 글로벌 금융권의 AI 경쟁은 이미 다음 단계로 넘어가고 있습니다. AI 도입이 아닌 AI를 통해 실질적인 성과를 내고 있느냐가 더 중요해진 것인데요. McKinsey는 향후 5년 안에 AI 에이전트 기반의 혁신적인 비즈니스 모델이 금융 산업의 전환점이 될 것으로 전망했습니다. AI를 빠르게 내재화한 금융사는 수익성이 더욱 높아지는 반면, 그러지 못한 곳은 장기적으로 경쟁력이 약해질 수 있다는 분석도 내놓았습니다. 베스핀글로벌은 이 질문에 대한 답을 국내 금융사들과 함께 실전에서 찾아가고 있습니다. 앞서 소개한 KB라이프와 우리금융지주를 포함해 등 다양한 금융권 섹터에서 AI 전환 프로젝트를 수행해 왔는데요. 금융 규제나 보안 과제 속에서도 최신 AI 기술을 빠르게 검증하고 활용하고 싶다면 대한민국 금융 AI 전환의 대표 파트너 베스핀글로벌을 찾아주시기 바랍니다. 오늘 베스픽은 이것으로 마치겠습니다. ※본 콘텐츠는 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽(BESPICK)’을 통해 매주 화요일 발행되는 콘텐츠입니다. 베스픽을 구독하시면 가장 먼저 IT 업계 최신 이슈 및 인사이트를 전달받으실 수 있습니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1. 최근 AI 거품론이 제기되고 있는데, 금융권의 AI 도입 상황은 실제로 어떤가요?MIT에 따르면 전 세계 AI 프로젝트의 약 95%가 아직 실질적인 수익을 내지 못하고 있지만, 금융권은 예외적으로 구체적인 성과(ROI)를 증명해내고 있습니다. 글로벌 분석 기관 Evident에 따르면 AI 투자 수익을 공개한 글로벌 은행이 지난해 4곳에서 올해 15곳으로 급증했으며, 성과 지표를 함께 공개하는 비중도 38%에 달해 금융권 AI는 이미 실전 경쟁 단계로 진입했습니다.Q2. 금융권에서 말하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’는 기존 자동화와 무엇이 다른가요?기존의 AI 자동화가 정해진 규칙에 따라 단순 반복 업무를 처리하는 보조 도구였다면, 에이전틱 AI는 스스로 판단하고 복잡한 업무를 주도적으로 처리하는 ‘디지털 직원’이자 파트너 역할을 합니다. 일례로 시티은행(Citi Bank)은 개발자 전원에게 AI 에이전트를 도입해 반복적인 오류 수정과 문서 작성을 맡겼으며, 특정 작업에서는 기존보다 최대 20배 빠른 속도를 기록하며 실질적인 매출 성장을 견인하고 있습니다.Q3. AI 도입을 통해 금융사가 얻을 수 있는 대표적인 리스크 관리 성과에는 어떤 것이 있나요?대표적으로 자금세탁방지(AML)와 비용 절감 측면에서 혁신적인 성과를 내고 있습니다. JP모건 첼시의 경우, AI를 통해 AML 모니터링 시스템의 허위 경보를 95% 줄이고 사기 탐지 속도를 300배 향상시켜 무려 15억 달러 규모의 비용을 절감했습니다. 또한 글로벌 핀테크 기업 FIS는 불법 자금 패턴을 즉시 추적하는 AML 특화 AI 에이전트를 개발하여 실전 투입을 앞두고 있습니다.Q4. 엄격한 ‘망분리 규제’가 있는 국내 금융 환경에서도 생성형 AI 활용이 가능한가요?네, 가능합니다. 우리금융지주의 경우 AWS 기반의 별도 AI 연구 환경을 구축하여 보안 규제를 준수하면서도 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 안전하게 실험할 수 있는 인프라를 마련했습니다. 규제를 우회하거나 타협하는 것이 아니라, 보안 가이드라인 안에서 안전한 혁신 환경을 설계하는 전략적 접근이 필요합니다.Q5. 베스핀글로벌은 국내 금융사의 AI 전환(AX)을 위해 어떤 역할을 지원하나요?베스핀글로벌은 국내 금융사들이 마주한 까다로운 금융 규제 및 보안 과제를 해결하며 최신 AI 기술을 빠르게 검증(PoC)하고 실무에 상용화할 수 있도록 돕는 대표 파트너입니다. 본문에 소개된 KB라이프의 AI 기반 심사 Q&A 서비스 구축, 우리금융지주의 그룹 차원 AI 라이브러리 및 인프라 구축 등 다양한 금융 섹터에서 성공적인 AX 프로젝트를 수행해 온 독보적인 경험과 기술력을 보유하고 있습니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 보안 담당자 주목! 글로벌 보안 기업들의 최신 AI 전략은?AI가 바꾼 K-공공기관? 일반 기업도 알아야 할 공공 부문 AX 가이드AI는 더 이상 실험이 아니다! AWS가 말하는 엔터프라이즈 AI 전략미토스 쇼크는 현재진행형! 에이전틱 AI는 세상을 어떻게 바꿀까?엔비디아 쓰던 빅테크들, 왜 직접 ‘AI 칩’ 설계에 뛰어드나? Agentic AI PlatformAIAI AgentAI 데이터AI 트렌드AX 고객 사례AX전환BESPINGLOBALHELPNOWHelpNow AIHelpNow AI Foundry고객사례금융AI금융AI사례금융AX금융AX사례베스핀글로벌베스핀글로벌 금융 AI베스핀글로벌 금융 AI 고객사례 이전 글 보안 담당자 주목! 글로벌 보안 기업들의 최신 AI 전략은?
