라보뱅크, 인공지능의 미래에 20억 유로 투자 – AI를 주제로 한 창의적인 이미지 (Xpert.Digital 제공)
기술 정체인가? 유럽 은행들은 전면적인 디지털화에 집중하고 있다
라보뱅크의 혁신: 경쟁력의 핵심, AI
은행업계의 인공지능: 이론에서 실제 적용까지
네덜란드의 주요 은행 중 하나인 라보뱅크(Rabobank)는 향후 3년간 데이터, 정보 기술 및 인공지능(AI) 분야에 최대 20억 유로를 투자할 계획입니다. 이러한 결정은 라보뱅크의 순이익이 2026년 상반기에 26억 9,400만 유로로 정체될 것으로 예상되는 가운데 나온 것입니다. 라보뱅크는 단기적인 이익 극대화보다는 디지털 인프라 현대화를 미래 경쟁력 확보에 필수적인 요소로 보고 있습니다.
이 야심찬 프로젝트는 단순히 인공지능에 투자하는 것을 넘어 데이터 품질 향상, 디지털 고객 경험 개발, 그리고 최신 기술을 기존 시스템에 통합하는 것까지 포괄합니다. 점점 더 디지털화되는 세상에서 은행은 고객의 증가하는 요구와 시장의 도전에 부응하기 위해 기술적으로 발전해야 합니다. 이번 조치를 통해 라보뱅크는 경쟁이 치열한 환경에서 스스로의 위치를 재정립해야 한다는 필요성을 인식하고 있으며, 혁신적인 기술뿐 아니라 장기적인 성공을 보장하는 견고한 데이터 및 IT 기반 구축에도 집중하고 있음을 보여줍니다.
라보뱅크, AI에 20억 달러 투자
유럽 은행들은 더 이상 기술 발전의 정체를 감당할 수 없다
라보뱅크는 향후 3년 내에 데이터, 정보 기술 및 인공지능 분야에 최대 20억 유로를 투자할 계획입니다. 이러한 투자는 2026년 상반기 순이익이 전년 동기 대비 변동 없는 26억 9,400만 유로를 기록한 시점에 이루어졌습니다. 이러한 상황은 이번 결정이 경제적으로 매우 주목할 만한 이유를 제공합니다. 은행이 단기적인 수익 증대를 위해서가 아니라, 오히려 수익 정체에도 불구하고 기술 역량을 강화하고 있기 때문입니다. 즉, 라보뱅크는 디지털 인프라 현대화를 자발적인 혁신 프로그램이 아닌, 미래 경쟁력 확보를 위한 필수 조건으로 여기고 있는 것입니다.
이것이 오로지 인공지능(AI) 투자라는 오해는 잘못된 것입니다. 예산에는 데이터 및 IT 인프라, 디지털 고객 경험, 그리고 인공지능 확장에 대한 비용이 명시적으로 포함되어 있습니다. 따라서 상당한 금액이 화려한 언어 모델이나 눈에 띄는 인공지능 비서 개발에 투자되는 것이 아니라, 데이터 품질, 인터페이스, 클라우드 아키텍처, 사이버 보안, 모델 검증, 그리고 최신 애플리케이션을 기존 핵심 시스템에 통합하는 데 투자될 가능성이 높습니다. 이는 바로 경제적 논리에 따른 것입니다. 신뢰할 수 있는 데이터와 견고한 기술 기반 없이는 대형 은행에서 AI를 시연할 수는 있지만, 안전하고 수익성 있게 확장할 수는 없습니다.
따라서 전략적 투자는 인공지능(AI) 하나만으로 당장 수십억 달러를 절감할 수 있다는 기대에 기반한 것이 아닙니다. 오히려 현대적인 데이터 및 기술 아키텍처를 갖춘 은행은 프로세스를 더욱 신속하게 변화시키고, 위험을 더욱 정확하게 파악하며, 규제 요건을 더욱 효율적으로 충족하고, 고객에게 더욱 비용 효율적인 서비스를 제공할 수 있을 것이라는 데에 초점을 맞추고 있습니다. 동시에 새로운 비용 및 의존성 구조가 나타나고 있습니다. 컴퓨팅 파워, 클라우드 서비스, 특수 소프트웨어, 외부 컨설팅, 고도로 숙련된 인력, 그리고 지속적인 모니터링은 지속적으로 높은 비용을 발생시킵니다. 따라서 일회성 투자는 수년에 걸친 비즈니스 모델 혁신으로 이어집니다.
결과에 상당한 영향을 미치는 수십억 달러 규모의 프로그램
3년간 최대 20억 유로는 연평균 약 6억 6,700만 유로에 해당합니다. 상반기 이익 26억 9,400만 유로를 기준으로 연간 이익 규모를 가늠해 보면 약 53억 8,800만 유로가 됩니다. 이 경우 연평균 기술 예산은 연간 이익의 약 12.4%를 차지합니다. 상반기 이익 대비 3년간 총 예산은 무려 74%에 달합니다. 이러한 수치는 해당 예산이 조직 운영의 부수적인 보조적인 디지털 예산이 아님을 보여줍니다.
청구서를 직접적인 이익 공제와 혼동해서는 안 됩니다. 어느 부분이 자본화되고, 수년에 걸쳐 감가상각되고, 직접 비용으로 처리될지는 불분명합니다. 마찬가지로, 그중 얼마가 필수적인 갱신 투자이고 얼마가 실제 추가 투자인지에 대한 공개적인 세부 내역도 없습니다. "최대"라는 문구도 중요합니다. 이는 최대 금액을 의미할 뿐, 전액 사용될 금액을 의미하는 것은 아닙니다. 따라서 경제성 평가에서는 전체 총액보다 자금의 구성, 지출 시점, 그리고 각 특정 사용 사례에 대한 측정 가능한 결과가 더 중요합니다.
라보뱅크는 탄탄한 재무 기반을 바탕으로 구조조정에 착수했습니다. 2026년 상반기에는 보통주자본비율(CET1) 20.2%, 자기자본이익률(ROE) 9.5%를 달성했습니다. 비용 대비 수익률은 50.2%로 개선되었습니다. 그러나 동시에 금융자산 손상차손은 전년 동기 1억 3,600만 유로에서 5억 6,200만 유로로 증가했는데, 이는 주로 기업금융 부문의 대규모 충당금 설정 때문입니다. 이러한 상황은 기술 투자에 대한 위험이 항상 존재하는 것은 아니라는 점을 보여줍니다. 탄탄한 자본은 유연성을 제공하지만, 신용 위험이나 경제적 불확실성을 완전히 제거하는 것은 아닙니다.
운영 기반 또한 탄탄합니다. 네덜란드 소매 및 기업 금융 사업 부문에서 예금은 3,751억 유로, 대출은 2,930억 유로에 달했습니다. 이 부문의 순이자수익은 6% 증가한 39억 5,100만 유로를 기록했습니다. 국제 기업 및 농업 금융 사업 부문에서는 고정환율 기준으로 대출 포트폴리오가 78억 유로 증가한 1,427억 유로에 이르렀습니다. 프라이빗 뱅킹 부문의 운용자산은 831억 유로에 달했습니다. 이러한 재무제표 및 프로세스 지표에 영향을 미치는 기술 변화에서 작은 비율의 개선이라도 절대적인 효과는 상당히 클 수 있습니다. 반대로 오류, 실패 또는 잘못된 결정은 막대한 손실을 초래할 수도 있습니다.
진정한 병목 현상은 AI 표면 아래에 존재합니다
일반적인 담론에서 인공지능은 기존 시스템과 함께 설치할 수 있는 독립형 소프트웨어로 여겨지는 경우가 많습니다. 그러나 대형 은행에서는 정반대입니다. AI는 계좌, 거래 내역, 고객 관계, 대출 파일, 문서 보관소, 위험 관리 시스템, 커뮤니케이션 채널 등 다양한 출처의 데이터에 접근합니다. 이러한 정보는 형식도 다양하고, 품질 기준도 제각각이며, 때로는 정의 자체가 모순되기도 합니다. 따라서 데이터의 출처, 의미, 최신성, 접근 권한이 명확하게 정의되어 있어야만 모델이 안정적으로 작동할 수 있습니다.
따라서 막대한 투자 비용이 드는 주된 이유는 복잡성 때문입니다. 수십 년에 걸쳐 발전해 온 핵심 뱅킹 시스템에는 중요한 비즈니스 로직이 포함되어 있지만, 최신 플랫폼과의 통합은 어렵습니다. 데이터는 정제, 분류 및 메타데이터 보강이 필요합니다. 인터페이스는 통일된 표준을 따라야 합니다. 여러 시스템에 걸쳐 신원과 권한을 관리해야 합니다. 모든 중요한 모델에는 추적 가능한 버전, 문서화된 학습 및 테스트 데이터, 명확하게 정의된 책임, 그리고 지속적인 모니터링이 필요합니다. 이러한 작업은 눈에 띄는 결과물을 만들어내는 경우는 드물지만, AI가 시연 단계에서 정규 은행 업무로 전환될 수 있는지 여부를 결정짓는 중요한 요소입니다.
라보뱅크는 이미 핵심 아키텍처의 일부를 간소화했습니다. 기업 금융 사업 부문에서는 35개 이상의 기존 핵심 뱅킹 시스템에서 수천 개의 포트폴리오, 신용 한도, 대출, 거래 포지션 및 계좌를 중앙 플랫폼으로 이전했습니다. 이러한 통합은 병렬 데이터 모델, 인터페이스 및 유지 관리 경로의 수를 줄일 수 있기 때문에 경제적으로 매우 중요합니다. 그러나 단기적으로 비용이 자동으로 절감되는 것은 아닙니다. 전환 단계에서는 기존 시스템과 새로운 시스템이 함께 운영되는 경우가 많고, 추가 전문가가 필요하며, 마이그레이션 위험을 완화해야 합니다.
이는 대규모 디지털화 프로그램의 핵심적인 역설을 설명해 줍니다. 장기적인 비용 절감을 목표로 하는 전략임에도 불구하고 초기에는 오히려 노력이 더 많이 소요됩니다. 기존 시스템은 데이터 이전이 완료되고, 프로세스가 재설계되고, 제어 시스템이 검증되고, 비상 절차가 테스트된 후에야 폐기할 수 있습니다. 비용 절감이 너무 일찍 이루어지면 운영 위험이 증가합니다. 반대로 시스템을 너무 오랫동안 병렬로 운영하면 비용 절감이 실현되지 않습니다. 따라서 경제적 성공은 기술적 구현뿐만 아니라 지속적인 간소화에도 달려 있습니다. 기존의 복잡한 프로세스 구조에 최신 AI 기술을 추가하는 것은 기존 비용에 새로운 비용을 더하는 것에 불과합니다.
시범 프로젝트부터 산업 규모 확장에 이르기까지
유럽 은행 부문은 실험 단계를 상당 부분 벗어났습니다. 유럽 은행 감독 당국의 감시를 받는 대형 금융기관의 85% 이상이 어떤 형태로든 인공지능(AI)을 활용하고 있습니다. 유럽 은행 감독청(EBA)의 조사에 따르면 전체 시장에서는 그 비율이 90%를 넘는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 수치가 AI가 모든 분야에서 이미 생산적으로 활용되고 있다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 제한적인 문서 분류 모델과 비즈니스 핵심 기능에 깊이 통합된 AI 플랫폼 사이에는 성숙도 측면에서 상당한 차이가 존재합니다.
경제적 과제는 수많은 개별 솔루션을 재사용 가능한 기능으로 전환하는 데 있습니다. 챗봇, 사기 탐지 모델 또는 프로그래밍 도우미는 단기적으로는 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 그러나 각각의 솔루션에 대해 별도의 데이터 파이프라인, 보안 검사 및 운영 모델을 구축해야 한다면 비용과 위험이 증가합니다. 확장을 위해서는 공유 가능한 기술 구성 요소, 표준화된 품질 기준, 그리고 부서들이 애플리케이션을 개발할 수 있는 중앙 집중식 프레임워크가 필요합니다.
이것이 바로 라보뱅크가 설립한 에이전트 허브(Agentic Hub)의 목적입니다. 에이전트 허브는 AI 에이전트 개발을 위한 지식, 기술 개발, 응용 경험 및 재사용 가능한 구성 요소를 한데 모으는 것을 목표로 합니다. 은행 내 소프트웨어 개발에 참여하는 팀이 1,100개가 넘는다는 점을 고려할 때 이는 매우 중요합니다. 중앙 집중식 아키텍처가 없다면 각 팀은 유사한 문제를 반복적으로 해결하고, 서로 다른 도구를 선택하며, 자체적인 제어 메커니즘을 구축할 수 있습니다. 허브는 노력의 중복을 줄이고 성공적인 솔루션의 확산을 가속화할 수 있습니다.
하지만 중앙 집중화가 번거로운 통제 메커니즘으로 변질되어서는 안 됩니다. 모든 변경 사항에 대해 몇 달씩 승인을 받아야 한다면, 부서들은 승인되지 않은 도구로 전환하거나 디지털 경쟁에서 뒤처지게 될 것입니다. 반대로 지나치게 개방적인 플랫폼은 통제되지 않은 모델, 데이터 유출, 그리고 일관성 없는 결과로 이어집니다. 생산적인 균형점은 표준화되고 사전 승인된 구성 요소, 명확한 위험 등급, 그리고 단계별 승인 프로세스로 구성됩니다. 내부 지식 관리 시스템은 신용 결정 준비 시스템이나 의심스러운 결제 차단 시스템과는 다른 통제 방식을 필요로 합니다.
경제적 이익이 발생할 수 있는 곳
초기에 가장 매력적인 적용 분야는 대량의 업무가 표준화된 지식 기반 작업과 결합되는 영역입니다. 이러한 영역에는 고객 식별, 문서 검증, 사기 탐지, 자금 세탁 방지 모니터링, 서비스 요청 처리, 소프트웨어 개발 및 내부 연구 등이 포함됩니다. 이러한 영역에서는 AI가 처음부터 완전히 자율적으로 작동할 필요는 없습니다. 사전 분류, 요약 또는 우선순위 지정 기능을 개선하는 것만으로도 처리 시간을 단축하고 숙련된 직원의 반복적인 업무 부담을 줄일 수 있습니다.
라보뱅크는 이미 사기 탐지를 위해 하루 수백만 건의 거래를 매우 짧은 시간 내에 처리하고 있습니다. 규칙 기반 절차는 위험 평가 및 머신 러닝과 결합됩니다. 이러한 하이브리드 접근 방식의 장점은 투명성과 패턴 인식의 결합에 있습니다. 규칙은 알려진 사기 시나리오를 투명하게 매핑하는 반면, 통계 모델은 사전에 완전히 정의되지 않은 비정상적인 조합을 탐지할 수 있습니다. 손실 방지, 오경보 감소 및 수동 검토 노력 절감을 통해 경제적 가치가 창출됩니다.
자금세탁 및 기타 금융 범죄 방지에도 동일하게 적용됩니다. 은행은 방대한 양의 메시지, 문서 및 거래 정보를 분석해야 합니다. 기존 시스템은 종종 수많은 경고를 생성하는데, 그중 상당수는 근거 없는 것으로 판명됩니다. AI가 우선순위 지정 기능을 개선하면 조사관은 복잡한 사건에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 따라서 그 이점은 단순히 비용 절감에 그치지 않습니다. 더 빠르고 정확한 탐지는 규제, 법적 및 평판 위험을 줄여주며, 이러한 위험으로 인한 잠재적 피해는 지속적인 인건비보다 훨씬 큽니다.
고객 서비스 분야에서 생성형 AI는 내부 지식 저장소에서 정보를 수집하고, 대화를 준비하며, 문서를 요약할 수 있습니다. 직원들은 상황을 더 빠르게 파악할 수 있고, 고객은 응답 시간 단축을 경험할 수 있습니다. 하지만 완전 자동화된 커뮤니케이션은 부정확하거나 불완전한 답변이 즉각적인 외부 파급 효과를 가져올 수 있기 때문에 여전히 위험성이 높습니다. 따라서 단계적 접근 방식이 경제적으로 더 효율적인 경우가 많습니다. AI가 콘텐츠를 준비하고, 사람이 민감한 사안을 검토한 후, 명확하게 정의된 표준 사례에 대해서만 완전 자동화를 적용하는 방식입니다.
소프트웨어 개발 분야 역시 상당한 잠재력을 지니고 있습니다. AI 에이전트는 코드 작성, 테스트 생성, 버그 발견, 문서 작성, 코드 검토 지원 등의 업무를 수행할 수 있습니다. 업계 사례에 따르면 개발 프로세스 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 일관되게 도입할 경우 생산성이 20~30% 향상되는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 수치가 비용 절감을 보장하는 것은 아닙니다. 개발자 한 명당 생산량 증가는 실제 업무 부담이 줄어들 경우에만 인건비 절감으로 이어집니다. 대부분의 경우, 초기에는 프로젝트 속도 향상, 업무 적체 감소, 그리고 뛰어난 적응성에서 이점을 얻게 됩니다.
수익은 단순히 시간을 절약하는 것만으로 창출되는 것은 아닙니다
많은 AI 비즈니스 모델은 사소한 시간 절약의 가치를 과대평가합니다. 인공지능 비서가 직원 한 명당 하루에 몇 분씩 시간을 절약해 준다고 해도 그에 상응하는 수익으로 이어지지는 않습니다. 절약된 시간은 추가적인 가치 창출 업무가 이루어지지 않는 짧은 시간으로 분산될 수 있기 때문입니다. 생산성 향상은 프로세스와 책임 분담이 재편될 때 비로소 비용 절감, 생산 능력 증대 또는 추가 수익으로 이어질 수 있습니다.
따라서 라보뱅크의 경우 경제성 평가는 프로세스 수준에서 수행되어야 합니다. 대출 처리에서는 처리 시간, 오류율, 완료된 건수, 위험 조정 수익률 등이 관련 지표가 될 것입니다. 사기 방지에서는 손실 방지, 탐지율, 오경보율, 건당 처리 비용이 핵심 지표입니다. 고객 서비스에서는 최초 접촉 해결률, 대기 시간, 고객 만족도, 문의당 비용이 단순히 AI가 생성한 응답 수보다 더 중요한 의미를 갖습니다. 소프트웨어 개발에서는 배포 시간, 출시 후 오류, 재사용률, 실제로 폐기된 기존 시스템의 비율을 측정해야 합니다.
투자 수익률은 총비용 대비로도 계산해야 합니다. 라이선스 및 컴퓨팅 파워 외에도 데이터 준비, 통합, 사이버 보안, 법률 검토, 모델 검증, 직원 교육, 모니터링 및 백업 솔루션 등이 포함됩니다. 컴퓨팅 볼륨이나 모델 호출 횟수를 기준으로 요금이 부과되는 경우 사용량 증가로 인해 비용이 급증할 수 있습니다. 초기에는 저렴했던 시범 프로젝트도 하루 수백만 건의 거래가 발생하면 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 따라서 모든 사용 사례에 대해 정확한 단위 비용 계산과 명확한 기준을 마련하여 다른 기술 접근 방식이 더 경제적인 시점을 판단해야 합니다.
화려한 총 수익률보다 더 중요한 것은 다각화된 투자 포트폴리오입니다. 위험도가 낮고 측정 가능한 효과가 빠르게 나타나는 애플리케이션은 조기에 수익을 창출할 수 있습니다. 위험도가 높은 핵심 프로세스는 검증 기간이 더 길지만 더 큰 전략적 이점을 제공할 수 있습니다. 인프라 투자는 개별적인 수익을 직접적으로 창출하지는 않지만, 향후 다양한 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다. 핵심적인 경영 오류는 플랫폼 비용을 초기 프로젝트 하나에만 전적으로 귀속시키거나, 반대로 미래의 모든 가능성을 통제되지 않은 지출의 정당화 근거로 삼는 것입니다.
'관리형 AI'(인공지능)로 디지털 혁신의 새로운 차원을 열다 - 플랫폼 및 B2B 솔루션 | Xpert Consulting
'관리형 AI'(인공지능)로 디지털 전환의 새로운 차원을 열다 – 플랫폼 및 B2B 솔루션 | Xpert Consulting - 이미지: Xpert.Digital
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수익 정체는 성공에 대한 압박을 가중시킨다
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순이익 변동이 없다고 해서 반드시 은행의 건전성이 떨어지는 것은 아닙니다. 오히려 어려운 환경 속에서도 안정적인 수익 창출 능력을 보여주는 것일 수 있습니다. 라보뱅크의 경우, 매출 증가와 비용 절감에도 불구하고 손상차손이 크게 증가했습니다. 그럼에도 불구하고, 정체된 이익 성장세는 기술 프로그램에 대한 인식을 바꾸고 있습니다. 성과가 역동적으로 성장하지 않는 한, 투자자, 회원, 그리고 규제 당국은 투자 지출이 언제, 어떻게 결실을 맺을지 더욱 면밀히 검토할 것입니다.
개선된 비용 대비 수익률 50.2%는 견고한 출발점을 제공합니다. 이는 수익 1유로당 약 절반이 운영 비용으로 지출된다는 것을 의미합니다. 전통적인 종합은행의 경우 이는 경쟁력 있는 수치이지만, 결코 안심할 수는 없습니다. 디지털 은행과 전문 금융 서비스 제공업체들은 더욱 효율적인 구조로 수익성이 높은 가치 사슬 부분을 공략하고 있습니다. 동시에 기존 금융기관들은 규제, 사이버 보안, 숙련된 인력, 기술 현대화에 대한 지출 증가에 직면하고 있습니다. 인공지능(AI)은 이러한 부담을 부분적으로 완화하기 위한 것이지만, 초기에는 비용 또한 발생합니다.
이로 인해 시간적 비대칭성이 발생합니다. 투자 비용과 조직적 부담은 초기에 발생하지만, 절감 효과와 수익 증대는 나중에 나타나고 그 결과 또한 불확실합니다. 내부 기대치를 지나치게 높게 설정하면 성급한 인력 배치나 검증되지 않은 시스템의 조기 확장으로 이어질 위험이 있습니다. 반대로 목표를 너무 신중하게 설정하면 수십억 달러에 달하는 예산이 충분한 관리 없이 낭비될 수 있습니다. 따라서 기술 발전과 경제적 성과를 연계하는 중간 목표가 필요합니다. 모델 수나 사용자 수에 초점을 맞추는 것이 아니라 전체 가치 흐름을 개선하는 데 집중해야 합니다.
은행은 또한 효율성 향상이 조직 내에서 단순히 새로운 수요를 창출하는 것을 방지해야 합니다. 모든 부서에서 AI 덕분에 더 많은 분석, 보고서 및 소프트웨어 변경을 요청한다면 활동량은 증가하겠지만 회사의 가치가 반드시 증가하는 것은 아닙니다. 훌륭한 거버넌스는 위험, 경제적 기여도 및 전략적 중요성을 기준으로 사용 사례의 우선순위를 정합니다. 또한 기반 기술이 아무리 인상적이라 하더라도 그 이점을 입증할 수 없는 프로젝트는 중단해야 합니다.
규제는 제품의 일부가 됩니다
유럽 금융 부문에서 인공지능(AI)은 규제와 불가분한 관계에 있습니다. 유럽 법률 체계는 일반적으로 개인의 신용도를 평가하는 시스템을 고위험 애플리케이션으로 분류합니다. 이는 위험 관리, 데이터 품질, 기술 문서, 로깅, 투명성, 인적 감독 및 구현 후 모니터링에 대한 요구 사항으로 이어집니다. 동시에, 모델 위험, 소비자 보호, 데이터 프라이버시 및 적절한 사업 조직과 관련하여 은행 감독 규정이 이미 적용되고 있습니다.
또한, 2025년 1월부터 시행된 금융 부문의 디지털 운영 복원력에 관한 규정이 있습니다. 이 규정은 IT 위험 관리, 사고 보고, 테스트 및 외부 기술 서비스 제공업체 관리에 대한 강력한 절차를 요구합니다. 라보뱅크의 경우, AI 애플리케이션은 단순히 정확한 계산만 하는 것이 아니라, 어떤 제공업체, 하청업체, 데이터 센터 및 데이터 흐름이 관련되어 있는지, 장애 발생 시 어떻게 해결해야 하는지, 그리고 제공업체 변경이 기술적으로 어떻게 가능한지까지 파악해야 합니다.
따라서 규정 준수는 사후 고려 사항이 아니라 시스템 아키텍처의 필수적인 부분입니다. 개발 후에 문서화, 데이터 출처 추적, 접근 권한 관리, 모니터링 등을 추가하면 상당한 재작업이 발생합니다. 비용 효율적인 플랫폼은 이러한 기능들을 처음부터 통합합니다. 표준화된 프로토콜, 모델 레지스터, 자동화된 테스트, 명확한 책임 소재는 초기 비용을 증가시킬 수 있지만, 이후 적용 시 발생하는 추가 비용을 줄여줍니다.
인간의 감독 문제는 특히 어려운 과제입니다. 직원들이 권고 사항을 비판적으로 검토할 시간과 정보가 부족하다면, 형식적인 승인만으로는 충분하지 않습니다. 효과적인 감독을 위해서는 이해하기 쉬운 근거, 예외 적용 가능성, 그리고 명확한 문제 해결 절차가 필요합니다. 신용 결정이나 고객 불만과 같은 사안의 경우, 관련 당사자들은 투명하고 이해하기 쉬운 답변을 받아야 합니다. 시스템이 권리와 경제적 기회에 개입하는 정도가 클수록, 인간의 역할은 자동화된 결과에 대한 단순한 상징적 확인에 그쳐서는 안 됩니다.
규제는 단기적으로 비용 부담으로 작용할 수 있지만, 장기적으로는 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다. 신뢰할 수 있고, 감사 가능하며, 공정한 AI 프로세스를 숙달한 은행은 새로운 애플리케이션을 더 빠르게 출시하고 고객과 규제 기관의 신뢰를 강화할 수 있습니다. 반면, 규제를 단순히 방해 요소로만 여기는 기관은 향후 규제, 벌금, 사업 모델 중단, 평판 손상 등의 위험에 직면할 수 있습니다. 은행업계에서 신뢰는 그 자체로 경제적 자산입니다.
클라우드 의존성은 전략적 재무제표 위험 요소로 대두되고 있습니다
첨단 AI는 고성능 데이터 센터, 특수 칩, 확장 가능한 스토리지 및 복잡한 소프트웨어 플랫폼을 필요로 합니다. 이러한 인프라를 대규모로 제공할 수 있는 글로벌 공급업체는 극소수에 불과합니다. 이는 은행 업계에 새로운 형태의 통합을 초래합니다. 계약이 법적으로 아웃소싱되더라도 핵심 기능에 대한 책임은 여전히 은행에 남아 있습니다.
대형 클라우드 및 AI 제공업체의 즉각적인 이점은 속도와 규모의 경제에 있습니다. 이들은 유럽의 한 은행이 막대한 노력을 들여 자체적으로 개발하기 어려운 보안 도구, 모델 및 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 모든 구성 요소를 자체적으로 구축하는 것은 종종 더 비싸고, 더 느리며, 기술적으로도 뒤처집니다. 따라서 기술적 주권을 확보한다는 것은 모든 구성 요소를 자체적으로 개발하는 것을 의미할 수 없습니다.
오히려 이는 핵심적인 의존 관계를 이해하고 관리하는 것을 의미합니다. 여기에는 이식 가능한 데이터 형식, 문서화된 인터페이스, 별도의 백업, 검증된 종료 전략, 그리고 특히 중요한 기능에 대한 대체 운영 방식이 포함됩니다. 계약에는 접근 권한, 감사 권한, 그리고 해지 권한이 명시되어야 합니다. 또한, 은행은 독점 서비스를 프로세스에 너무 깊숙이 통합하여 전환이 사실상 불가능해지는 상황을 피해야 합니다.
멀티벤더 전략은 종종 간단한 해결책으로 제시되지만, 그 자체로 비용을 발생시킵니다. 두 개의 클라우드 환경을 운영하려면 추가적인 전문 지식, 보안 구성, 인터페이스 및 테스트가 필요합니다. 따라서 모든 애플리케이션이 여러 플랫폼에서 동시에 실행될 필요는 없습니다. 위험 기반 아키텍처가 더 합리적입니다. 특히 중요한 서비스의 경우 확실한 대안과 백업 옵션이 필요하며, 중요도가 낮은 애플리케이션은 단일 공급업체에서 선택적으로 실행할 수 있습니다. 무엇보다 중요한 것은 은행이 집중 위험을 단순한 계약 다양화와 혼동해서는 안 된다는 점입니다.
지정학적 문제 또한 점점 중요해지고 있습니다. 많은 주요 클라우드 및 모델 제공업체가 유럽 연합 외부에 위치하고 있습니다. 무역법 변경, 제재, 역외 접근권 주장 또는 고성능 칩 공급 병목 현상은 서비스 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 유럽 은행은 기술적 성능, 데이터 보호, 법적 체계 및 공급 안정성을 종합적으로 평가해야 합니다. 가동 중단 시간이나 전환 비용을 충분히 고려하지 않는다면 가장 저렴한 서비스가 반드시 가장 경제적으로 합리적인 선택은 아닙니다.
인력 구성에 대한 재평가가 진행될 예정입니다
인공지능은 은행 업무 방식을 먼저 바꾸고, 그 다음에는 직무 자체를 변화시키고 있습니다. 특히 문서 처리, 고객 서비스, 규정 준수, 위험 분석, 소프트웨어 개발과 같은 반복적인 업무에 큰 영향을 미칩니다. 모델은 정보를 검색하고, 사례를 사전 분류하고, 초안을 생성하고, 표준 검사를 수행할 수 있습니다. 결과적으로 인간의 업무는 모니터링, 예외 처리, 상황 판단, 고객 소통과 같은 영역으로 옮겨가게 됩니다.
이러한 변화가 사회적으로 자동적으로 수용될 수 있는 것은 아닙니다. 생산성 목표가 주로 인력 감축으로 제시될 경우, 직원들은 정보를 숨기거나, 새로운 시스템을 거부하거나, 문제점을 공개적으로 보고하지 않을 수 있습니다. 그러나 성공적인 구현은 경험적 지식에 달려 있습니다. 전문가들은 어떤 예외 사항이 중요한지, 잘못된 결과를 어떻게 식별하는지, 그리고 언제 문제를 상위 부서에 보고해야 하는지를 설명해야 합니다. 따라서 직원들이 초기 단계부터 프로세스 설계 및 품질 측정에 참여할 때 경제적 이점이 증가합니다.
동시에 고용에 미치는 영향을 과소평가하는 것은 비현실적입니다. 은행이 동일하거나 더 적은 직원으로 더 많은 거래와 고객 문의를 처리할 수 있다면 특정 업무에 대한 필요성이 줄어듭니다. 이러한 감소는 자연 감소, 신규 채용 축소, 인력 재배치, 그리고 특정 직무에 대한 감원을 통해 이루어질 수 있습니다. 특히 정보 수집, 표준 문서 작성 또는 규칙 기반 처리와 같은 업무가 큰 압박을 받을 것으로 예상됩니다.
데이터 엔지니어링, 모델 안전성, 프로세스 설계, 사이버 방어, 제품 책임 및 독립적 검증 분야에서 새로운 요구 사항이 대두되고 있습니다. 그러나 새로운 전문 직책이 생겨난다고 해서 반복적인 업무가 줄어드는 것을 상쇄하는 것은 아닙니다. 더욱이, 숙련된 관리직 직원을 단기간에 AI 아키텍트로 재교육할 수는 없습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 자격 프로그램은 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다. 일부 직원은 보안 애플리케이션 기술이 필요하고, 다른 직원은 심층적인 데이터 지식이 필요하며, 소수의 직원은 고도로 전문화된 기술이 필요합니다.
가능한 한 빨리 사람을 업무에서 배제하는 것이 목표가 되어서는 안 됩니다. 의식적인 업무 분담이 경제적으로 더 효율적입니다. 기계는 대량의 데이터 처리, 반복적인 작업, 패턴 인식을 담당하고, 사람은 모호한 사례, 윤리적 고려 사항, 관계 형성, 장기적인 결정에 대한 책임을 져야 합니다. 품질, 안전, 책임성이 입증된 후에야 자동화 수준을 높일 수 있습니다.
고객 혜택이 정당성을 결정짓습니다
기술적 현대화는 고객의 일상생활에서 체감할 수 있을 때 비로소 의미를 갖습니다. 처리 시간 단축, 사기 방지 강화, 명확한 소통, 접근성 향상은 분명한 이점입니다. 개인 맞춤형 조언은 고객이 재정적 위험을 조기에 파악하거나 적합한 상품을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 은행이 명확한 목적 없이 데이터를 사용하는 경우, 이러한 개인 맞춤형 서비스는 오히려 고객의 사생활을 침해하거나 조작하는 것처럼 느껴질 수 있습니다.
대출은 특히 민감한 영역입니다. 더욱 정밀한 모델은 위험을 더 잘 구분하고 이전에는 평가하기 어려웠던 고객에게 자금 조달 기회를 제공할 수 있습니다. 그러나 과거 데이터에 편향된 결정이 포함되어 있다면 기존의 불평등을 그대로 답습할 수도 있습니다. 중립적으로 보이는 변수조차도 출신, 거주지 또는 사회적 지위를 간접적으로 반영할 수 있습니다. 따라서 차별 여부를 정기적으로 점검하는 것은 법적으로 요구될 뿐만 아니라 잘못된 위험 선택으로부터 비즈니스 모델을 보호하는 데에도 필수적입니다.
디지털 비서는 또 다른 문제를 야기합니다. 언어적 자신감이 사실적 확신으로 쉽게 오해될 수 있다는 점입니다. 유창한 표현을 사용했더라도 잘못된 조언은 금전적 손실을 초래할 수 있습니다. 고객은 자동화 시스템과 상호 작용하고 있음을 인지하고, 담당자에게 연락하는 방법을 알아야 합니다. 복잡한 금융 결정을 내릴 때 편리함이 정확한 조언을 대체해서는 안 됩니다.
라보뱅크의 협동조합적 특성상 기술적 효율성이 단순히 내부 비용 절감으로만 이어지지는 않을 것이라는 기대가 있습니다. 회원과 고객은 향상된 서비스, 공정한 가격 책정, 그리고 책임감 있는 데이터 처리를 기대할 것입니다. 자동화가 대면 접촉 횟수를 줄여 대기 시간만 늘린다면, 이러한 변화는 대중의 수용을 얻지 못할 것입니다. 반대로, 신속한 디지털 처리와 언제든 이용 가능한 인적 지원이 성공적으로 결합된다면, 기술은 고객 충성도를 강화할 수 있을 것입니다.
경쟁 우위인가, 아니면 값비싼 부담인가?
이처럼 막대한 투자가 경쟁 우위를 보장하는 것은 아닙니다. 다른 주요 은행들도 기술 투자 확대를 추진하고 있기 때문입니다. 더욱이 AI 도구는 점점 표준화되고 있으며, 경쟁사들도 동일한 공급업체를 통해 이용할 수 있게 되었습니다. 따라서 지속적인 차별화는 단순히 모델에 대한 접근성만으로는 이루어지지 않습니다. 독자적인 데이터, 개선된 프로세스, 신속한 구현, 신뢰할 수 있는 거버넌스, 그리고 인사이트를 구체적인 고객 서비스로 전환하는 능력에 달려 있습니다.
네덜란드 소매 및 기업 금융 부문에서 강력한 입지를 구축하고 농업 및 식품 분야에서 국제적인 전문성을 보유한 라보뱅크는 업계 특화 데이터와 네트워크를 풍부하게 갖추고 있습니다. 이는 일반 기술 기업이 쉽게 모방할 수 없는 애플리케이션 개발로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 농업 및 공급망 위험 평가 정확도 향상, 중소기업 유동성 예측 개선, 기상 및 원자재 관련 공급망 차질 조기 경보 등이 가능합니다. 전략적 가치는 범용 인공지능(AI) 역량과 심층적인 산업 전문 지식을 결합하는 데 있습니다.
하지만 규모가 크다는 것은 단점이 될 수도 있습니다. 사업 부문, 국가, 규제, 기존 시스템이 많아질수록 조정 노력이 증가합니다. 반면 소규모 디지털 서비스 제공업체는 통합 플랫폼에서 신제품을 더 빠르게 테스트할 수 있습니다. 따라서 라보뱅크는 내부적인 복잡성에 얽매이지 않고 규모의 경제를 실현해야 합니다. 에이전트 허브와 공유 데이터 기반은 이를 위한 필수 조건이지만, 충분조건은 아닙니다.
이 프로그램이 경쟁 우위를 창출할지는 다음 세 가지 질문에 달려 있습니다. 첫째, 은행이 비용과 위험 증가 속도보다 더 빠르게 성공적인 애플리케이션을 도입할 수 있는가? 둘째, 단순히 새로운 계층을 추가하는 것이 아니라 기존 시스템과 프로세스 단계를 실제로 폐지하는가? 셋째, 손실 감소, 고객 유지율 향상 또는 추가 사업 기회 창출로 이어지는 더 나은 의사 결정과 고객 경험을 제공하는가? 이 질문들에 대한 답을 찾지 못한다면, 이 프로그램은 평균 이상의 성과를 거두지 못하는 값비싼 현대화 의무에 그칠 것이다.
향후 3년간 신뢰할 수 있는 기준점
성공 여부를 판단하는 첫 번째 기준은 기술 환경의 단순화입니다. 폐기된 기존 시스템의 수, 간소화된 인터페이스, 통합된 데이터 세트는 은행이 장기적인 비용을 절감하고 있는지 여부를 보여줍니다. 반면, 폐기 없이 단순히 마이그레이션만 하는 것은 구조적인 이점이 미미합니다. 마찬가지로 중요한 것은 오류 데이터 기록 빈도, 데이터 출처 추적 가능성, 검증된 정보를 제공하는 데 소요되는 시간 등 데이터 품질 지표입니다.
두 번째 평가 지표는 운영 성과에 관한 것입니다. 처리 시간, 자동화율, 오류율, 사기 손실액, 수동 검토량은 시스템 도입 전후로 유사해야 합니다. 평균값만으로는 충분하지 않습니다. 시스템이 일반적인 사례는 신속하게 처리하는 반면, 복잡한 사례는 오히려 악화시킬 수도 있기 때문입니다. 따라서 고객 그룹, 제품, 위험 등급별로 결과를 평가해야 합니다.
세 번째 측정 기준은 순 재무 효과입니다. 절감액과 추가 수익은 총 운영 비용과 비교해야 합니다. 여기에는 감가상각비, 외부 서비스 비용, 통제 기능 비용, 교육 비용 등이 포함됩니다. 비용 전가가 절감액으로 나타나서는 안 됩니다. 예를 들어, 사업부가 인력을 감축하는 반면 중앙 IT 및 규정 준수 비용이 크게 증가한다면 회사 전체의 실적이 개선되지 않을 수 있습니다.
네 번째 기준은 위험 관리입니다. 기술적 오류, 데이터 유출, 모델 편차, 고객 불만, 규제 기관의 이의 제기 등의 발생 건수와 심각도를 명확히 파악해야 합니다. 생산성은 높지만 오류나 불만 발생률이 증가하는 프로젝트는 성공적이라고 할 수 없습니다. 마찬가지로, 종료 계획과 비상 계획은 문서상으로만 존재하는 것이 아니라 실제로 정기적으로 검증해야 합니다.
다섯 번째 평가 기준은 조직 적응력입니다. 은행은 성공적인 애플리케이션을 한 부서에서 다른 부서로 얼마나 빠르게 이전할 수 있을까요? 새로운 모델을 승인하는 데 얼마나 걸릴까요? 공유 구성 요소를 사용하는 팀은 몇 개일까요? 도구를 자신감 있고 효과적으로 사용할 수 있는 직원은 몇 퍼센트일까요? 이러한 지표는 개별 프로젝트가 지속적인 역량으로 이어질지 여부를 보여줍니다.
수십억 달러 규모의 투자에 담긴 명확한 관점
라보뱅크의 결정은 경제적으로 이해할 만하지만, 자동으로 가치를 창출하는 것은 아닙니다. 투자하지 않는 것 또한 비용이 많이 들 것입니다. 노후화된 시스템, 파편화된 데이터, 느린 프로세스는 운영 위험을 증가시키고 디지털 기술이 더 앞선 경쟁업체와의 경쟁을 저해합니다. 동시에, 인공지능의 혁신적인 힘이라는 막연한 언급만으로 프로그램을 정당화하는 것은 위험합니다. 수십억 달러 규모의 예산에는 설득력 있는 시연 이상의 강력한 증거가 필요합니다.
이 프로젝트의 가장 큰 강점은 포괄적인 접근 방식에 있습니다. 은행은 인공지능이 견고한 데이터 및 IT 기반 위에서만 확장될 수 있다는 점을 명확히 인식하고 있습니다. 에이전트 기반 애플리케이션을 위한 중앙 플랫폼, 지속적인 핵심 시스템 현대화, 그리고 이미 구축된 사기 탐지 및 금융 범죄 관련 애플리케이션과의 결합은 인공지능이 단순한 유행에 그치지 않음을 보여줍니다. 더욱이, 탄탄한 자본 기반은 필요한 재정 자원을 제공합니다.
가장 큰 약점은 아직 구체적으로 정립되지 않은 경제적 세부 사항에 있습니다. 최대 예산은 알려져 있지만, 예산 배분 방식과 구속력 있는 수익 목표는 아직 확정되지 않았습니다. 투명한 중간 목표가 없다면 필수적인 기본 투자, 실험적인 AI 프로젝트, 그리고 일상적인 IT 시스템 업그레이드가 하나의 큰 예산으로 묶여버릴 위험이 있습니다. 그렇게 되면 어떤 부분이 실제로 부가가치를 창출하는지 파악하기 어려워집니다.
따라서 라보뱅크는 단 하나의 화려한 지표로 성공을 정의해서는 안 됩니다. 중요한 것은 단위 비용 절감, 빠른 적응력, 향상된 위험 관리, 그리고 더 큰 고객 가치를 포괄하는 균형 잡힌 결과입니다. 인력 감축은 이러한 목표 달성에 기여할 수 있지만, 유일한 사업 모델이 되어서는 안 됩니다. 마찬가지로, 기술적 주권을 비현실적인 자체 개발과 혼동해서는 안 됩니다. 관리 가능한 의존성, 명확한 책임 소재, 그리고 검증된 대안이 상징적인 독립성보다 훨씬 중요합니다.
궁극적으로 이 프로그램은 유럽 은행 부문 전체에 대한 시험대입니다. 라보뱅크가 탄탄한 재무제표를 더욱 생산적이고, 간소하며, 신뢰할 수 있는 디지털 조직으로 성공적으로 전환한다면, 이 투자는 하나의 청사진이 될 것입니다. 하지만 기존 시스템, 벤더 종속, 또는 운영 구현 부족으로 인해 실패한다면, 프로세스 혁신 없이 막대한 AI 투자만 하는 것은 기존의 복잡성에 또 다른 층위만 더하는 것에 불과하다는 것을 보여주는 사례가 될 것입니다. 따라서 핵심 질문은 20억 유로가 많은 금액인지 여부가 아닙니다. 3년 후, 은행의 복잡성이 이전보다 눈에 띄게 줄어들 것인지 여부입니다. 그래야만 기술 현대화가 경제적 성장으로 이어질 수 있을 것입니다.
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Konrad Wolfenstein
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