[현장] AWS가 제시한 '금융 AI' 핵심 승부처는
"금융권 인공지능(AI) 경쟁이 단순한 모델 도입을 넘어 보안·규제 준수와 비용 통제, 실질적인 사업 성과를 확보하는 단계로 접어들고 있습니다. 우리는 금융사가 신뢰할 수 있는 AI 인프라 구축부터 핵심 의사결정 업무 적용, 전사적인 AI 문화 확산까지 실행 전략을 구체화할 것입니다." 노경훈 아마존웹서비스(AWS)코리아 금융산업·공공부문 리더는 27일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 'AWS 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026' 키노트에서 이같이 밝혔다. 금융권의 AI 경쟁 기준이 모델 성능과 개념검증(PoC)에서 실제 업무 적용과 운영 역량으로 이동하고 있다. 금융사는 고객 데이터 보호와 규제 준수, AI 비용 관리라는 조건을 충족하면서 대출 심사와 리스크 관리 등 핵심 업무에서 측정할 수 있는 성과까지 입증해야 하는 상황이다. 노 리더는 이날 '모든 것을 다시 생각하라(Rethink everything)'를 주제로 금융 산업 AI 전략을 소개했다. 금융 서비스가 통장과 전표 중심의 아날로그 환경에서 온라인·모바일 뱅킹을 거쳐 AI 기반 서비스로 진화한 만큼 기존 업무 방식과 시스템을 AI 관점에서 다시 설계해야 한다는 설명이다. 이날 그는 금융권 AI 전략 세 가지 축으로 '제약 없는 혁신(Freedom to invent)'과 '신뢰할 수 있는 AI(AI you can trust)', '가치 극대화(Maximizing value)'를 제시했다. 제약 없는 혁신은 기업이 특정 AI 모델이나 도구에 종속되지 않고 업무와 비용에 맞는 기술을 선택할 수 있도록 하는 전략이다. 기업 데이터를 차별화 요소로 활용하고 여러 AI 에이전트를 업무에 연결해 실제 서비스를 구축하는 데 초점을 맞췄다. AWS는 이를 지원하는 도구로 '키로'와 '아마존 퀵' 'AWS 트랜스폼' '아마존베드록 에이전트코어' 'AWS 시큐리티 에이전트' 'AWS 데브옵스 에이전트'를 소개했다. 이를 통해 AI 에이전트를 개발하는 단계부터 정책 설정과 평가, 보안, 운영까지 하나의 환경에서 지원한다는 구상이다. 노 리더는 "금융권에서는 모델을 자유롭게 선택하는 것만큼 신뢰할 수 있는 운영 환경을 구축하는 일이 중요하다"며 "AI 모델 성능이 아무리 뛰어나더라도 결과를 신뢰할 수 없다면 실제 서비스 환경에 적용할 수 없기 때문"이라고 설명했다. 이어 "고객 데이터가 AI 모델 학습에 이용돼서는 안 되며 데이터가 이동하는 전 과정에 암호화를 적용하고 접근 권한을 최소화해야 한다고 설명했다. 할루시네이션과 왜곡된 결과를 줄이기 위한 가드레일과 검색 증강 생성(RAG), 책임 있는 AI 원칙도 인프라 단계부터 반영해야 한다고 강조했다. 금융 분야 망 분리 규제 완화도 AI 활용 확대의 주요 변수로 꼽았다. 규제 완화가 AI를 제한 없이 사용하도록 허용한다는 의미가 아니라, 망 분리가 완화된 환경에서도 AI를 안전하게 운영할 수 있다는 점을 금융사가 입증해야 한다는 설명이다. AWS는 아마존 베드록과 AWS 시큐리티 에이전트 등 생성형 AI 도구를 통해 기존 보안 체계가 AI 환경에서도 작동하는지 점검하고, 발견된 취약점에 대응할 수 있다고 밝혔다. 금융권의 AI 전환이 기존 보안 체계를 부분적으로 보완하는 수준을 넘어 전체 구조를 다시 설계하는 작업으로 이어질 수 있다는 의미다. AI 비용과 투자수익률(ROI) 관리도 주요 과제로 제시됐다. 기업은 워크로드에 따라 서로 다른 모델과 모델 버전을 선택하고 아키텍처와 프롬프트 체계를 최적화해 AI 운영비를 줄여야 한다. AWS는 유스케이스 발굴과 우선순위 선정부터 비즈니스 성공 기준 수립, 데이터·모델 기반 마련, 보안·컴플라이언스 검토, 책임 있는 AI 적용, 가치 검증(Proof of Value), 개발·평가, 배포·확장·유지보수까지 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 이 과정 전반에 일관된 거버넌스를 적용하는 것이 핵심이다. 앤트로픽, AWS 서울 리전에 '오퍼스5·소네트5' 제공…금융권 공략 앤트로픽이 AWS와 손잡고 국내 금융권의 생성형 AI 도입 확대에 나선다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 이날 '앤트로픽×AWS 포 파이낸셜 서비스'를 주제로 금융 분야 협력 전략을 발표했다. 최 대표는 "클로드 오퍼스 5와 소네트 5를 조만간 AWS 서울 리전에서 이용할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다. 구체적인 제공 시점은 공개하지 않았다. 그는 "서울 리전에서 추론을 수행하면 금융사가 국내 데이터 레지던시 요건에 대응하면서 서비스 지연 시간도 줄일 수 있다"며 "고객은 아마존 베드록 API를 통해 업무와 비용에 따라 오퍼스와 소네트, 하이쿠를 선택할 수 있을 것"이라고 말했다. 최 대표는 금융 서비스에 필요한 AI 조건으로 컴플라이언스·보안·프라이버시와 신뢰성, 대규모 정보 처리 능력, 해석 가능성을 꼽았다. 고객 데이터를 모델 학습에 이용하지 않고 민감정보를 암호화하는 한편, 100만 토큰 컨텍스트를 활용해 방대한 금융 이력을 처리할 수 있다는 설명이다. 그는 금융권 AI 필수 조건으로 투명성을 제시했다. 대출 심사와 보험 인수, 리스크 관리 등에 AI를 적용하려면 결과 정확도뿐 아니라 판단 근거와 감사 기록도 추적할 수 있어야 한다는 이유에서다. 이어 금융사가 앤트로픽 서비스로 활용해 언더라이팅 의사결정 기간을 수 주에서 하루로 줄이고, 고객 응답 시간을 60% 단축한 사례도 소개했다. 최 대표는 "클로드는 여신·심사와 리스크·컴플라이언스, 투자·리서치, 보험, 고객 응대 등 금융 업무 전반으로 확산하고 있다"며 "사람이 AI를 단순한 보조 도구로 사용하는 단계를 넘어 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 '휴먼+AI 워크포스'가 자리 잡을 것"이라고 강조했다 . 현대캐피탈, 핵심 의사결정을 AI로…"비개발자도 서비스 개발" 이날 김우영 현대캐피탈 AI전략실장은 AI를 통해 핵심 의사결정 시간을 단축할 수 있다고 강조했다. 현대캐피탈은 약 50명 규모 인하우스 개발 조직을 앞세워 AI 모델과 에이전트를 자체 개발하고 있다. 유스케이스 발굴과 개념검증(PoC), 파일럿을 거쳐 검증된 기술을 핵심 업무에 적용하는 방식으로 AI 전환을 추진한다. 김 실장은 "AI를 처음 적용할 때 자동화나 효율화보다 핵심 비즈니스 의사결정 영역을 우선 선택했다"고 밝혔다. 이어 "금융 심사와 마케팅, 자동차 할부금융을 위한 차량 가치 평가처럼 높은 정확도가 필요하지만 취급액과 이익 등으로 성과를 명확하게 측정할 수 있는 업무부터 AI를 적용한 것"이라고 설명했다. 현대캐피탈은 빠른 성과를 기대할 수 있는 의사결정 과제와 대화형 에이전트처럼 장기 투자가 필요한 과제도 병행하고 있다. 핵심 업무에서 창출한 정량적 성과 토대로 장기 AI 프로젝트에 대한 투자를 이어가며 전환 과정의 안정성을 확보했다는 설명이다. 김 실장은 전사적 AI 전환을 위해서는 경영진 지원이 필수적이라고 강조했다. 실제 현대캐피탈은 사장과 각 사업부문 책임자가 참여하는 AI 회의를 매달 열고, 3개년 AI 전환 마스터플랜을 기반으로 실행 과제를 추진하고 있다. 회사는 현업 구성원 참여를 확대하기 위해 AWS와 비개발자 중심 바이브 코딩 해커톤 'ㅎㅋ톤: 말하는 대로'도 진행했다. 개발자는 지원 역할만 맡았으며 약 50개 팀이 아이디어를 제출해 이 가운데 12개 팀, 51명의 임직원이 이틀 동안 AI 서비스와 솔루션을 직접 구현했다. 현대캐피탈은 당초 수상한 3개 팀의 과제만 프로덕션 수준으로 개발할 계획이었다. 완성도 높은 아이디어가 다수 나오면서 본선에 오른 과제 전부를 내년도 사업계획에 반영하는 방향으로 적용 범위를 확대하기로 했다. 김 실장은 "AI 전환은 특정 조직만 열심히 한다고 성공할 수 있는 일이 아니다"며 "경영진의 톱다운 지원과 현업 구성원의 바텀업 참여가 함께 이뤄져야 전사적인 변화로 이어질 수 있다"고 말했다.
