투자은행업계의 인공지능: 기계는 읽고, 인간은 결정한다 – 누가 진정한 승자인가?

투자은행업에서의 AI: 알고리즘이 (여전히) 처참하게 실패하는 작업들은 다음과 같습니다

창의적인 거래 구조, 수백만 달러 규모의 거래, 그리고 미래를 내다보는 안목 – 이것이 투자 은행들이 자신들의 서비스를 홍보하는 방식입니다. 하지만 화려한 프레젠테이션과는 달리, 주니어 애널리스트들의 현실은 사뭇 다릅니다. 가상 데이터룸에서 밤을 새우고, 수백 통의 계약서 PDF 파일을 수작업으로 분류하고, 복잡한 엑셀 모델에 수치를 입력하는 고된 작업에 매달립니다. 고액 연봉을 받는 전문가의 도움과 지루한 정보 수집 작업 사이의 이러한 괴리 속에서 인공지능(AI)은 현재 가장 큰 잠재력을 발휘하고 있습니다.

JP모건이나 골드만삭스와 같은 월가의 거물들은 분석가들이 단순하고 지루한 업무에서 벗어나도록 인공지능(AI) 시스템에 수백억 달러를 투자해 왔지만, 현실은 냉혹합니다. 아무리 높이 평가받는 기술이라도 실제 인수합병 거래의 숨 가쁜 속도와 압력을 견뎌낼 수 있는 것은 아닙니다. 더욱이 자동화는 다음과 같은 근본적인 질문을 제기합니다. 미래에 알고리즘이 연구를 대체한다면 차세대 금융 전문가들은 어떻게 전문성을 습득할 수 있을까요? 그리고 경험 많은 거래 전문가가 기계의 분석을 신뢰하게 되는 시점은 언제일까요? 이 글은 고도의 규제가 적용되는 금융 부문에서 실제로 효과적인 AI 애플리케이션은 무엇인지, 자동화 도입이 의도적으로 중단되어야 하는 이유는 무엇인지, 그리고 확실한 근거 없이 기술에 맹목적으로 의존하는 것이 왜 막대한 책임 위험으로 이어지는지를 냉철하게 분석합니다.

소문이 아닌 증거: 최고위 은행가들이 인공지능의 결과를 진정으로 신뢰할 때

투자은행들은 공식적으로 판단력, 인맥, 창의적인 거래 구조를 판매합니다. 하지만 젊은 애널리스트들의 실제 일상을 살펴보면 완전히 다른 모습이 드러납니다. 데이터룸을 뒤지고, PDF 문서에서 엑셀 모델로 수치를 하나하나 옮기고, 은행이 3년 전에 비슷한 고객을 위해 만들었던 오래된 프레젠테이션을 찾는 일들입니다.

바로 이러한 불일치가 문제의 핵심입니다. 투자은행업은 판단력을 제공하는 서비스를 판매하지만, 대부분의 주니어 직원들은 단순히 정보를 수집하는 데 시간을 허비합니다. 고객이 실제로 지불하는 비용과 실제 업무 시간 사이의 이러한 격차가 바로 투자은행업에서 인공지능을 활용하는 것이 경제적으로 타당해지는 지점입니다.

이러한 배경에서 금융 기관이 인공지능을 활용하여 실질적인 비즈니스 이점을 얻는 방법을 자세히 살펴보는 것이 중요합니다. 간단히 말해, 성공하는 은행은 가장 대담한 전략을 제시하는 은행이 아닙니다. 오히려 문서를 읽고 검색하는 데 기계를 꾸준히 도입하면서도 실제 판단은 사람에게 맡기고 전체 프로세스를 자체적으로 통제된 시스템 내에서 운영하는 은행입니다.

단순히 정보를 수집하는 데 드는 보이지 않는 대가

아무도 이 문제를 다루지 않는 이유는 이것이 별도의 비용 항목으로 나타나지 않기 때문입니다. 급여는 이미 예산에 책정되었고, 분석가들은 이미 채용되어 업무에 투입되었습니다. 문서를 읽고 검토하는 것이 바로 인력 투입의 목적이었기 때문에, 일단 계약이 체결되면 그 노력은 마치 임대료처럼 눈에 보이지 않게 됩니다.

하지만 이러한 숨겨진 노력에 드는 실제 비용을 고려해 보면 문제점이 금방 드러납니다. 데이터룸에 있는 모든 계약서를 꼼꼼히 검토하는 것은 애초에 재정적으로 불가능했기 때문에, 포괄적인 검토 대신 부분적인 확인만 하게 됩니다. 분기마다 40개의 기업 프로필을 정기적으로 업데이트하는 것은 진행 중인 긴급 거래와의 경쟁에서 밀려나기 때문에 기업 프로필이 최신 상태를 유지하지 못하게 됩니다. 또한, 팀이 이미 진행 중인 거래에 완전히 몰두해 있기 때문에 유망한 거래조차 추진하지 못하는 경우도 발생합니다. 이러한 모든 결정은 은행가 개인의 판단이 아니라 시간 제약에 의해 좌우됩니다.

이 문제의 규모 측면은 점점 더 심각해지고 있습니다. 금융 스폰서 주도의 활동은 사모 자본 시장의 성장과 함께 증가하고 있으며, Preqin 분석가들은 대체 자산 클래스의 글로벌 자산 규모가 2030년까지 약 32조 달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 이는 은행원 한 명당 처리해야 할 거래 프로세스, 경쟁 입찰 프로세스, 실사 작업의 양이 현실적으로 어떤 인력 계획으로도 감당할 수 있는 수준을 넘어선다는 것을 의미합니다. 이러한 숨겨진 비용을 계속해서 감수하는 은행들은 매년 더 큰 대가를 치르게 될 것입니다. 반대로, 비용 기반을 늘리지 않고도 업무 범위를 확장할 수 있는 은행들은 지루한 서류 검토 작업을 신입 분석가들의 입문 의식으로 여기는 시각을 버린 은행들입니다.

어떤 AI 애플리케이션이 실제 테스트를 통과했을까요?

모든 사용 사례가 실제 운영 환경에 배포하기에 적합한 것은 아니며, 소프트웨어 자체의 기술적 선택보다 어떤 순서로 처리하느냐가 더 중요합니다. 세 가지 필터 기준을 통해 신속하게 분류할 수 있습니다.

첫째, 무엇보다 중요한 것은 양입니다. 간헐적으로 실행되는 워크플로가 아닌, 지속적이고 규칙적으로 축적되는 문서 묶음을 선택해야 합니다. 1년에 두 번만 실행되는 워크플로는 진정한 신뢰를 구축하기에 충분한 경험을 축적할 수 없기 때문입니다. 둘째, 반복성입니다. 표현은 다를지라도 구조는 거의 동일한 문서에서 항상 동일한 방식으로 동일한 정보 필드를 조회해야 합니다. 셋째, 그리고 가장 중요한 것은 검증 가능성입니다. 누군가가 몇 초 안에 원본과 비교할 수 있는 결과를 얻어야 합니다. 궁극적으로 회의적인 사람들을 설득하는 것은 바로 이러한 검증이기 때문입니다.

이 세 가지 필터를 적용하면 거의 모든 은행이 동일한 짧은 우선순위 목록을 갖게 됩니다. 데이터룸이 가장 높은 점수를 받기 때문에 실사 문서에 대한 지능형 분석이 일반적으로 가장 먼저 수행됩니다. 두 번째는 내부 선례 문서입니다. 은행 자체의 이력은 방대하고 검색하는 데 시간이 오래 걸리지만, 일단 찾으면 검증이 매우 용이하기 때문입니다. 지속적인 시장 모니터링을 위한 규제 기관 제출 서류가 세 번째입니다. 의견이나 평가를 나타내는 모든 자료는 마지막으로 자동화됩니다. 이에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠습니다.

경험 많은 은행가는 언제 기계의 결과를 신뢰할까요?

본질적으로 모든 것은 한 가지 중요한 특징으로 귀결됩니다. 모든 주장은 출처로 뒷받침되어야 하며, 그 출처를 확인하는 데 10초 이상 소요되어서는 안 됩니다. 이는 제품 디자인에서 사소한 부분처럼 들릴 수 있지만, 실제로는 제품의 핵심적인 약속입니다.

계약상 책임 한도가 매매 대금의 12%라는 분석은 처음에는 단순한 주장일 뿐입니다. 하지만 같은 내용을 주장하면서 제3차 계약 수정안 84페이지를 직접 언급하는 분석은 증거가 됩니다. 전자는 맹목적인 신뢰를 요구하는 반면, 후자는 사실상 검증을 유도합니다. 그리고 부사장은 진행 중인 거래와 관련된 모든 정보에 대해 바로 그러한 검증을 원합니다.

이러한 상황에서 신뢰가 어떻게 자연스럽게 형성되는지 관찰할 수 있습니다. 부사장은 처음 20개의 결과를 검토하고, 20개 모두 검토를 통과합니다. 다음번에는 50개 결과 중 10개만 확인합니다. 두 번째 거래에서는 예상치 못한 결과만 확인하고 나머지는 추가 검토 없이 승인합니다. 이러한 행동 변화는 공식적으로 승인된 것이 아니라, 검토 결과가 일관되게 양호했기 때문에 자연스럽게 발생한 것입니다. 어떤 소프트웨어 업체의 영업 전략으로도 이 정도의 신뢰를 만들어낼 수는 없었을 것입니다.

안타깝게도 그 반대의 경우도 마찬가지로 위험합니다. 출처가 불분명한, 확신에 찬 어조로 제시되었지만 사실과 다른 답변 하나만으로도 시스템 다운 한 달보다 훨씬 더 큰 차질이 생길 수 있습니다. 이러한 오류에 대한 소문이 조직 전체에 퍼져나가기 때문입니다. 문서 작성부터 의사 결정에 이르는 전체 과정은 출처의 신뢰성에 달려 있으며, 이러한 근거 없이 답변만 제공하는 시스템은 결국 소문만 만들어낼 뿐입니다.

자동화는 어디까지 의도적으로 한계를 설정해야 할까요?

평판이 좋은 모든 AI 프로그램은 자동화해서는 안 되는 것들의 목록을 명확하게 정의해야 하며, 이상적으로는 첫 번째 시범 프로젝트 이전에 이를 확립해야 합니다. 기계는 증거를 제공하고, 인간은 입장과 평가를 제시합니다. 이러한 경계 목록은 진행 중인 중요한 프로세스 도중에 어렵게 발견되는 것을 방지하고, 자동화 대상과 인간의 구분을 명확하게 하는 역할을 합니다.

검증 가능한 증거는 하나 있습니다. 데이터룸에 있는 모든 계약서에 경영권 변경 조항이 포함되어 있는지, 유사 기업이 모든 핵심 성과 지표를 충족하고 관련 자료로 뒷받침되는지, 또는 독점 조항의 정확한 문구와 만료일 등이 정확하게 재현되어 있는지 등이 그것입니다. 반면, 입장은 단 하나의 문서로는 포착할 수 없는 맥락에 기반한 평가입니다. 특정 경영권 변경 조항이 실제로는 실질적인 장애물인지 아니면 협상 포인트에 불과한지, 기업의 실제 가치는 얼마인지, 고객이 최종적으로 어느 입찰자에게 계약을 체결해야 하는지, 그리고 계약에서 탈락한 입찰자를 어떻게 처리해야 하는지 등이 그 예입니다.

궁극적으로 실패하는 프로그램들은 거의 항상 가장 가치 있는 작업에 먼저 집중해야 한다는 논리에 따라 가치 평가 모델이나 직접적인 거래 추천과 같은 위치 선정 문제를 해결하는 것에서 시작합니다. 그러나 결과는 항상 동일했습니다. 경험 많은 은행가들은 스스로 비판적으로 검토할 수 없는 결론에 의존하기를 거부합니다. 그리고 이러한 거부에는 타당한 이유가 있습니다. 이러한 경우 문제는 기술 자체가 아니라 초기 사용 사례를 잘못 선택한 데 있었습니다.

이러한 경계는 시간이 지남에 따라 변화하며, 신뢰가 쌓이는 과정과 마찬가지로 단계적으로, 검증된 결과가 하나씩 쌓여감에 따라 변화합니다. 따라서 이러한 경계 목록은 고정된 것이 아니라 매년 검토하고 조정해야 합니다. 실제로 이러한 경계 목록이 방지하는 것은 단순히 주장만 늘어놓는 데서 비롯되는 훨씬 더 흔한 실패입니다. 즉, 사람들 앞에서 발표를 통해 경계를 바꾸는 경우, 의심이 들면 사람들이 조용히 따르지 않기로 결정하는 상황을 막는 것입니다.

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여러 건의 거래가 동시에 성사되면 어떻게 될까요?

한가한 날에 꾸준한 처리량을 보이는 것은 결국 무의미한 지표입니다. 거래팀은 평상시에는 절대 무너지지 않습니다. 세 번째 고객이 긴급한 상황을 호소하며 전화를 걸어오고, 동시에 경험 많은 임원이 비행기 탑승 중이라 연락이 닿지 않을 때 비로소 무너지는 것입니다.

바로 이 시점에서 표본 크기가 줄어들고, 2차 실사 질문에 대한 답변이 부족해지며, 주의력이 분산되어 중요한 발견을 간과할 위험이 가장 높아집니다. 구매할 가치가 있는 모든 도구는 바로 이러한 압력 속에서 그 성능을 입증해야 합니다.

그러므로 바로 이러한 점을 테스트해야 합니다. 시간 압박 속에서 갑자기 50건의 계약이 쏟아지는 상황은 정상적인 운영 환경에서 한 달 동안 편안하게 사용하는 것보다 시스템의 품질에 대해 더 많은 것을 보여줍니다. 세 가지 중요한 사항을 관찰해야 합니다. 첫째, 처리량이 증가함에 따라 정확도가 떨어지는지 여부, 둘째, 대기열이 유용한 부분 결과만 제공하는지 아니면 전체 팀을 대기 상태로 몰아넣는지 여부, 셋째, 시스템이 스스로 확실하게 판단할 수 없었던 정보를 공개적으로 표시하는지 여부입니다.

이처럼 압박이 심한 상황에서는 불확실성을 표시하는 합리적인 시스템이 단순히 적중률보다 훨씬 더 중요합니다. 명확한 결과 400개와 불확실하다고 명시적으로 표시된 사례 30개를 제공하는 시스템은 팀에게 명확한 작업 목록을 제공합니다. 반대로, 겉보기에는 명확해 보이는 결과 430개를 제공하지만 그중 30개가 실제로는 잘못된 경우, 팀은 심각한 법적 책임 위험에 직면하게 됩니다. 스트레스가 심한 상황에서는 누구도 나중에 어떤 접근 방식을 실제로 사용했는지 따져볼 시간이 없습니다.

민감한 문서를 은행 내부에서 어떻게 안전하게 보관할 수 있을까요?

이 질문은 대부분의 AI 프로그램이 실제 현장에서 작동을 멈추게 하는 원인이 되며, 대개는 프로세스 후반부에 가서야 발생합니다. 한 팀이 계약서를 잘 분석하는 도구를 발견하고, 실제 위험이 없는 공개된 회사 공시 자료를 대상으로 초기 테스트를 진행합니다. 결과가 매우 만족스러워서, 누군가 실제 데이터룸에 시스템을 적용해 보자고 제안합니다. 그러자 즉시 보안 감사가 시작됩니다.

소프트웨어 제공업체는 계약상 보장을 제공합니다. 회사 자체 데이터를 사용한 모델 학습 금지, 30일 후 데이터 삭제, 맞춤형 기업 계약 등이 포함됩니다. 그러나 준법감시 부서는 훨씬 더 간단하면서도 중요한 질문을 던집니다. 문서가 실제로 물리적으로 어디로 전송되는지, 그리고 누가 그 문서에 접근할 수 있는지입니다. 솔직한 답변은 대개 은행 외부의 공유 서버입니다. 그리고 당연히 거기서 대화는 끝납니다.

가격에 민감한 내부 정보, 기밀 고객 데이터, 기밀 유지 계약 대상 문서, 그리고 규제 당국의 감시를 받는 부서 간 정보 장벽으로 인해 이러한 결과는 불가피합니다. 진정한 오류는 시범 프로젝트 자체나 준법감시 부서의 정당한 신중함에 있는 것이 아니라, 애초부터 이러한 장애물을 극복할 수 없는 배포 모델을 선택한 데 있습니다.

최종적으로 채택된 모델은 모든 평가와 결론을 은행 자체 시스템 경계 내에서 일관되게 유지합니다. 각 개별 거래를 분리함으로써 규정된 정보 장벽을 정확하게 반영하고, 모든 질의에 대해 직접적인 접근 제어를 시행하며, 모든 상호 작용에 대한 완벽한 로그를 유지합니다. 이러한 관점에서 볼 때, 준법감시 부서는 오히려 프로젝트의 장애물이 아니라 옹호자가 됩니다. 왜냐하면 통제 수준이 제2선 방어 체계의 질문에 대해 제기되기도 전에 답을 제공하기 때문입니다. 첫 번째 시범 프로젝트 이전에 이러한 근본적인 결정을 내리는 것은 궁극적으로 약 6개월의 시간을 절약해 줍니다.

대형 구단들이 실제로 지출하고 투자하는 금액은 얼마일까요?

검색 관리와 신뢰 구축을 둘러싼 추상적인 논의는 대형 기관들의 실제 투자 규모와 도입 사례를 살펴보면 구체화됩니다. JP모건은 현재 20만 명이 넘는 직원을 위해 자체 개발한 LLM Suite를 운영하고 있으며, 2026년까지 약 180억 달러의 기술 예산을 투입하여 400개 이상의 AI 활용 사례를 검증했습니다. 골드만삭스는 약 1만 명의 직원을 대상으로 시범 운영을 거친 후, 자체 보안 계층으로 보호되는 OpenAI, Google, Anthropic의 모델 기반의 GS AI Assistant를 전 직원 약 4만 6천 명에게 도입하여 소프트웨어 개발 생산성이 20% 이상 향상되었다고 보고했습니다. 한편, 모건스탠리는 재무 자문가를 위한 AI 어시스턴트를 전체 자문팀의 98% 이상에서 활용하고 있으며, 2026년 여름부터 고객과 24시간 상호 작용할 수 있는 디지털 어시스턴트를 테스트하고 있습니다. 단, 실제 포트폴리오 결정 권한은 여전히 ​​인간에게 있습니다.

세 가지 사례 모두에서 두드러지는 특징은 공통적인 아키텍처 패턴, 즉 가용성과 의사 결정 권한이 의도적으로 분리되어 있다는 점입니다. 기계는 언제든 분석, 요약, 제안을 할 수 있지만, 실제로 행동할 권한은 계약상 및 기술적으로 배제되어 있습니다. 이러한 분리는 검증 가능한 사실과 진정한 기업가적 판단 사이의 경계와 정확히 일치하며, 가장 성공적인 도입 사례를 보이는 기관들이 바로 이 원칙을 준수하고 있음을 실증적으로 보여줍니다.

거시경제적 관점에서 볼 때, 이는 더 이상 틈새 현상이 아닙니다. 골드만삭스는 2026년 미국 내 AI 관련 투자 총액이 약 6천억 달러에 달할 것으로 추산하는데, 이는 미국 GDP의 약 2%에 해당합니다. 또한 전 세계 AI 투자액은 처음으로 1조 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 동시에, 같은 분석은 이러한 지출의 약 3분의 2가 기존 기업 예산의 재배정을 통해 조달될 것이라고 경고하며, 이는 다른 투자에 실질적인 구축 효과(비록 아직은 완만하지만)를 가져올 것임을 시사합니다. 투자은행들에게 있어 이는 AI에 대한 투자 압력이 커지고 있음을 의미합니다. 효율성 증대뿐 아니라, 특히 기술 기업들과 그들의 채권 발행을 포함한 고객 기반이 이미 모든 자본 시장 자문에서 AI를 주요 의제로 삼고 있기 때문입니다.

프레임워크를 정의하는 규제 요건

투자 붐과 더불어 이러한 시스템 운영에 대한 규제 환경 또한 변화하고 있습니다. 유럽 인공지능법(European AI Act)은 원래 개인의 신용도 평가와 같은 금융 부문의 고위험 애플리케이션에 대해 2026년 8월 2일까지 모든 규정 준수 테스트를 완료하고, 관련 문서를 작성하며, 의무적인 인적 감독을 받도록 규정했습니다. 그러나 이른바 디지털 인공지능 옴니버스 법안(Digital Omnibus on AI)은 필요한 기술 테스트 표준이 제때 마련되지 않았다는 이유로 2026년 여름, 이 기한을 16개월 연장하여 2027년 12월 2일로 변경했습니다. 인수합병 자문, 자본 시장 발행, 실사 등 핵심 투자 은행 활동의 경우, 주로 대출, 보험료 책정, 생체 인식 애플리케이션에 초점을 맞추기 때문에 이러한 고위험 분류는 사실상 무관합니다. 그럼에도 불구하고, 2026년 8월부터는 기본적인 투명성 의무가 시행됩니다. 인공지능 시스템이 지원하거나 생성하는 고객 커뮤니케이션은 해당 시스템임을 명확히 표시해야 하며, 이는 은행에서 자동으로 생성되는 분석 자료 및 고객 서신에도 적용됩니다.

미국 증권거래위원회(SEC)는 기술 중립적이지만 훨씬 더 엄격한 감사 방식을 추구합니다. 2026년 감사 우선순위는 투자 자문, 규정 준수 프로세스 및 고객 커뮤니케이션 분야의 AI 시스템을 핵심 집중 분야로 명시적으로 지정했습니다. 금융기관은 도입된 각 AI 시스템이 추구하는 최적화 목표와 이로 인해 은행과 고객 간에 이해 상충이 발생할 가능성이 있는지 여부를 입증해야 합니다. 외부 AI 제공업체와의 계약 검토 또한 강화되고 있으며, 특히 고객 데이터가 제3자 모델 학습에 사용되는지 여부에 대한 검토가 중점적으로 이루어지고 있습니다. 이는 외부 호스팅 데이터룸 솔루션과 관련된 규정 준수 문제에서 지적된 바와 정확히 일치합니다. 따라서 양국의 규제 체계는 모두 동일한 방향으로 나아가고 있습니다. 즉, AI 자체를 금지하는 것이 아니라, 통제, 데이터 출처 및 궁극적인 책임 소재에 대한 문서화를 의무화하는 것입니다.

불편한 단점은 직원 감축과 회의적인 시각입니다

인공지능(AI)을 순전히 효율성 향상의 수단으로만 보는 관점은 최근 공개적으로 논의되고 있는 불편한 현실을 간과하고 있습니다. 맥킨지 파트너인 데바시시 파트나이크에 따르면, 은행들은 이미 신입 애널리스트 프로그램을 최대 3분의 2까지 축소하고 있는 반면, 필요한 AI 전문가의 약 62%는 바로 이러한 신입 애널리스트 출신으로 채용되고 있습니다. 이는 원문 기사에서 의도적으로 배제된 구조적 문제를 제기합니다. 젊은 은행원들의 전통적인 교육 방식이 현재 자동화되고 있는 지루한 자료 조사에 의존했다면, 정보 수집이라는 훈련 기반을 잃게 될 차세대 경험 많은 의사결정자들은 어디에서 나올 것인가? 이 질문은 현재 논의에서 제대로 된 답을 찾지 못하고 있으며, 단순한 데이터 프라이버시나 정확성 문제 그 이상으로 향후 자동화가 가져올 실질적인 위험 중 하나로 드러날 가능성이 높습니다.

더 나아가, 골드만삭스 스스로도 인정하는 방법론적 주의 사항이 있습니다. 인공지능 투자 물결이 국내총생산(GDP)에 미치는 거시경제적 영향과 다른 투자에 미치는 대체 효과는 일반적으로 공론에서 흔히 가정하는 것보다 작습니다. 개별 은행의 경우, 이는 현재의 추세에만 의존하여 자동화 한계, 출처 검증, 데이터 주권과 관련된 기사에서 설명한 원칙을 준수하지 않고 AI에 대한 포괄적인 발표를 하는 은행은 결국 단 하나의 잘못되고 근거 없는 결과가 초래할 수 있는 신뢰 상실의 위험에 직면하게 된다는 것을 의미합니다.

투자은행업에서 실질적인 수익이 인공지능 쇼 효과에서 나오지 않는 이유는 무엇일까요?

투자은행업에서 인공지능의 경제적 이점은 화려한 발표나 완전 자율 거래 처리라는 약속에서 비롯되는 것이 아닙니다. 오히려 은행들이 검증 가능한 사실과 진정한 사업적 판단을 명확하게 구분하고, 이러한 구분을 시스템, 프로세스, 접근 규칙에 일관되게 반영할 용기를 가질 때 비로소 실현됩니다. JP모건, 골드만삭스, 모건스탠리의 실제 사례를 보면, 가장 생산적인 인공지능 도입을 달성한 기관들은 바로 정보 접근 권한과 의사 결정 권한을 엄격하게 분리하고, 규제 관련 문서 요구 사항을 장애물이 아닌 도구로 활용하는 기관들입니다. 이러한 길을 택하는 기관들이 더 성공하는 이유는 기술력이 더 뛰어나 보이기 때문이 아니라, 은행원들이 단순히 정보 수집에 시간을 낭비하는 대신 고객이 진정으로 비용을 지불할 의향이 있는 건전하고 투명하며 궁극적으로는 인간적인 판단에 집중하여 실질적인 가치를 창출할 수 있도록 해주기 때문입니다.

Konrad Wolfenstein

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