"금융권 AI PoC 홍수…기술 선택보다 문제 정의 우선해야" 작성일 05-14 13 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[AI WAVE 2026] 코리아엑스퍼트, 네 단계 의사결정 프레임으로 자율형 에이전트 구현</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="63nXQH1yhN"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5106091107136ade50f62dc8b3173ba25872b6734e6150bac5cd59e3a5980a2f" dmcf-pid="P0LZxXtWya" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/552796-pzfp7fF/20260514154919863ajpy.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8YPlKhTsCj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/552796-pzfp7fF/20260514154919863ajpy.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="78bc08a007f3a34a3d4c5a814e25f75e2ae6e4e5b320256d8d3d05d7b06cbaa8" dmcf-pid="Qpo5MZFYWg" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 박재현기자] <strong>"바야흐로 AI 개념검증(PoC)이 전 산업군에서 홍수처럼 쏟아지고 있습니다. 하지만 실제 업무로 연결되는 경우는 드뭅니다. 많은 챗봇 PoC가 데모 후 종료되고, OCR PoC는 업무에 적용되지 못한 채 방치되는 사례가 반복되고 있습니다. 이러한 문제의 원인은 기술 선택의 실패가 아닌 문제 정의의 부재에서 기인합니다."</strong></p> <p contents-hash="2d6010e0483ba39f8e9239cd293012025f2c59011fc34757ef4c31c0e6b8a0b2" dmcf-pid="xUg1R53GCo" dmcf-ptype="general">14일 소공동 롯데호텔서울에서 디지털데일리 주최로 열린 'AI WAVE 2026' 행사에서 유인지 코리아엑스퍼트 대표는 '자율형 AI 에이전트가 만드는 새로운 금융 패러다임'을 주제로 발표하며 이 같이 강조했다.</p> <p contents-hash="f597de40d4cf184205dd55e9c311a5dd9ba6a600614ed334e316fb1b08082421" dmcf-pid="y6I9kKfzCL" dmcf-ptype="general">문제 정의 없이 기술부터 도입할 경우 룰 복잡도가 폭발적으로 늘어나게 된다. 수백 개 차트가 쌓인 대시보드는 정작 핵심 인사이트를 잃고 액션으로 연결되지 못한다. 하드코딩된 레거시 룰은 복잡도가 크게 증가하게 돼 IT 수정 리드타임이 늘어난다. 운영 환경과 분리된 블랙박스 AI는 버전 관리도, 성능 측정도, 책임 소재도 불명확하다.</p> <p contents-hash="b2bd311756bf5133a39d0f9380a9f3ac7eb715016990306988fdbe5419f006ee" dmcf-pid="WPC2E94qhn" dmcf-ptype="general">결국 분석과 실행이 단절되고 수동 개입에 의존하면서 실시간 대응은 불가능해진다.</p> <p contents-hash="5f29e6d12d521b650de9d308ae6b5e59aaedfaa65b25720c5008c3426c8d2981" dmcf-pid="YQhVD28Byi" dmcf-ptype="general">유 대표는 "어떤 업무를 개선할 것인지, AI가 어떤 의사결정을 지원해야 하는지, 정책과 제약은 어디까지 허용되는지를 먼저 정의해야 한다. ROI도 모델 정확도가 아닌 처리 리드타임 단축, 업무 부담 감소 같은 업무 지표로 측정해야 한다"면서 "비즈니스 질문 정의, 의사결정 구조 설계, 정책·제약 설정, 성공 지표 정의, 기술 선택 순서로 접근해야 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="db72e60820343d78fb86ea77868aff2612fe23f6c7ab7b773aeb942d2202eb1e" dmcf-pid="GxlfwV6blJ" dmcf-ptype="general">코리아엑스퍼트가 제시하는 금융권 AI 에이전트 기반 의사결정 프레임은 크게 네 단계로 구성된다. 첫째는 데이터다. 의사결정의 시작점이 정형 DB에서 비정형 문서함으로 이동하고 있다. 메일·PDF·이미지·영상까지 모든 파일을 OCR과 LLM으로 자동 파싱해 업무 입력으로 변환하는 것이 출발점이다.</p> <p contents-hash="3df674169e71e86526fb8871f5c1824be44965590097bdf2633ac3f2d5f4f5fc" dmcf-pid="HMS4rfPKSd" dmcf-ptype="general">다음은 로직·모델이다. 이제 고객이 요구하는 것은 룰을 직접 짜는 게 아니라 AI가 룰을 추천하고 담당자가 승인하는 구조다. 은행 이상거래탐지(FDS) 시나리오를 AI가 자동 생성하고 검사역이 검토·승인하는 방식이 실제 현장에 적용되고 있다.</p> <p contents-hash="e9b84eef3acc6f7f9ad46ccc58574337f3df3adaf2b4c9570bda97505f274123" dmcf-pid="XRv8m4Q9Te" dmcf-ptype="general">세 번째는 설명가능성이다. 금융위원회 AI 7대 원칙, EU AI 액트 등 규제 환경에서 블랙박스 AI는 생존하기 어렵다. SHAP 밸류 기반 항목 중요도 산출, 대리 모형을 통한 딥러닝 해석, 금감원 제출용 자동 리포팅 생성이 세트로 구현돼야 한다.</p> <p contents-hash="f9e389f07bc94b31239af4f49264668057fd1b862b816f9358af55e141ae71eb" dmcf-pid="ZeT6s8x2SR" dmcf-ptype="general">마지막은 액션·피드백이다. 금융 UI는 메뉴를 찾아가는 화면에서 자연어로 질문하면 AI가 의도를 파악해 다음 행동을 제안하는 의사결정 화면으로 진화하고 있다.</p> <p contents-hash="b7e5096af16b27bc690aa446840dc9cb5591f37bff1274241ee69a907c310831" dmcf-pid="5dyPO6MVSM" dmcf-ptype="general">금융에서의 자율형은 완전 자율이 아닌 '통제된 자율성'이다. AI 신뢰도가 90 이상이면 자동 처리, 70~90이면 사람 확인 권고, 70 미만이면 반드시 사람이 검토하는 HITL(Human-In-The-Loop) 구조가 핵심이다. 유 대표는 "어느 지점에서 사람이 책임을 지고 결정할 것이냐가 금융 AI 프로젝트의 가장 중요한 설계 포인트"라고 말했다.</p> <p contents-hash="0eece478c1e88b843df6cce4f6e1eb04ee46418c58c43935e12f816ba08a4de1" dmcf-pid="1JWQIPRfhx" dmcf-ptype="general">코리아엑스퍼트는 이 프레임을 보험사와 은행 프로젝트에서 실증한 사례도 공유했다. 보험사 사례에서는 형식이 제각각인 타사 계약서를 OCR·LLM으로 파싱해 50여개 세부종목·80여개 상품항목을 자동 추론하는 의사결정 자동화 에이전트를 구축했다. 슈퍼바이저 에이전트가 역할 기반 에이전트들을 조율하는 디시전 오케스트레이션 아키텍처로 설계했으며, 언더라이터가 최종 판단하고 AI는 추론 근거와 신뢰도 점수를 제시하는 구조다.</p> <p contents-hash="4f5f69c4ca92558ad39a17b6432209869cdfe021b86f52b5b56e8bf07a7c8873" dmcf-pid="tiYxCQe4vQ" dmcf-ptype="general">은행 FDS 사례에서는 기존 룰에 ML 모델을 결합해 이상 징후 패턴을 자동 탐지하고 신규 시나리오를 AI가 추천하면 검사역이 승인하는 체계를 구현했다.</p> <p contents-hash="2b1abe8a9f0f041e898f754e3285fae4660d818e7949cb134308e3a1e2f84fef" dmcf-pid="F6I9kKfzTP" dmcf-ptype="general">코리아엑스퍼트는 금융 AI가 일반 AI와 다르다는 점을 강점으로 내세운다. 단순히 모델을 붙이는 게 아니라 각 업무의 의사결정 구조를 먼저 이해하고, 무엇을 자동화하고 무엇을 사람이 판단할지 경계를 설계하는 것이 핵심이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="dcc5862eed18c4888ea865bafa2c8cda97d0d39f7ac9507e8c62ea0f84eec941" dmcf-pid="3PC2E94qT6" dmcf-ptype="general">유인지 코리아엑스퍼트 대표는 "좋은 모델과 플랫폼은 많다. 부족한 것은 기술을 의사결정 구조 속에 배치하는 역량"이라며 "고객사의 현재 환경 안에서 가장 현실적으로 작동하는 의사결정 체계를 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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