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국내 증권사들, AI 전환 책임자에 공학·빅테크 출신 전진 배치

ai-ml 약 5분

국내 증권사들이 AI 전담 조직을 만들고 공학·수학 배경의 테크형 임원을 전면에 세우고 있다. 미래에셋·키움·KB증권은 내부 업무 효율화뿐 아니라 고객용 AI 서비스와 전사 AI 전환까지 동시에 밀어붙이는 중이다.

  • 1

    미래에셋증권은 2025년 11월 Tech&AI부문을 신설하고 AI솔루션본부와 넥스트테크본부를 뒀다.

  • 2

    키움증권은 AIX팀으로 내부 AI 도입과 거버넌스를 맡기고, X-Studio로 리테일·자산관리 AI 서비스를 발굴한다.

  • 3

    KB증권은 AI디지털본부 아래 데이터 거버넌스, AI 모델 분석, AI 에이전트 개발, 레거시 시스템 통합을 나눠 추진한다.

  • 4

    토스증권·유진투자증권·카카오페이증권·신한투자증권·하나증권 등도 AI 또는 AX 이름을 단 조직을 빠르게 늘리고 있다.

  • 국내 증권사들이 AI 전환을 조직 차원에서 밀어붙이기 시작함

    • 미래에셋증권, 키움증권, KB증권 같은 대형사는 AI 전담 부문과 본부를 따로 만들고 있음
    • 포인트는 단순 업무 자동화가 아니라 대고객 서비스, 자산관리, 전사 시스템 통합까지 AI로 다시 짜겠다는 쪽에 가까움
  • 미래에셋증권은 2025년 11월 Tech&AI부문을 새로 만들었음

    • 산하에 AI솔루션본부와 넥스트테크본부를 두고, AI 기반 자문과 솔루션 쪽에 힘을 싣는 구조임
    • 수장인 주세민 부문대표는 서울대 재료공학과 출신이고, LG CNS AI·빅데이터 컨설팅, 카카오엔터프라이즈 SaaS·AI서비스 컨설팅, 케이뱅크·KB국민은행 경력이 있음
    • 미래에셋은 2024년 뉴욕에 AI 투자법인 Wealthspot을 세웠고, AI·블록체인·웹3 핵심 인재에게 스톡옵션도 부여하는 식으로 보상까지 건드리고 있음
  • 키움증권은 AI 조직을 내부 혁신과 고객 서비스로 나눠 운영 중임

    • 2024년에 만든 AIX팀은 전사 AI 도입과 AI 거버넌스 체계 수립을 맡음
    • 2026년에 신설한 X-Studio는 최신 AI 기술을 기반으로 리테일·자산관리 신사업과 고객 경험 혁신을 찾는 조직임
    • X-Studio를 맡은 이택헌 이사는 KAIST 전산학 석·박사 출신이고, 삼성전자 무선사업부, 신한은행 AI센터, KB국민은행 금융AI센터를 거친 AI 전공자임
  • KB증권은 AI디지털본부를 통해 더 세분화된 실행 체계를 만들었음

    • 기존 AI데이터전략부를 AI디지털전략부로 바꾸고, 데이터전략팀을 따로 만들어 데이터 거버넌스와 AI 모델·분석을 맡김
    • AI Tech부는 AI 에이전트 개발과 전사 레거시 시스템의 AX 통합을 같이 추진 중임
    • 본부장 박재만 상무는 KAIST 응용수학 석사와 수리과학 박사 출신이고, 삼성전자에서 생성형 AI 그룹장과 빅데이터 서비스개발 그룹장을 지냈음
  • 중소형·핀테크 증권사들도 AI 이름표를 빠르게 붙이는 중임

    • 토스증권은 2026년 초 AI Tribe 체제로 개편해서 제품 담당자, 데이터·머신러닝 엔지니어, 디자이너, 프론트엔지니어, 도메인 전문가를 한 팀에 묶었음
    • 유진투자증권은 2026년 3월 AX혁신실을 만들고 AI 개발·활용과 토큰증권 업무를 맡김
    • 카카오페이증권은 2025년 3월 AI서비스센터를 출범시키고 AI 에이전트 기획자, 콘텐츠 전문가, 리서처를 한 센터에 모았음
    • 신한투자증권, 하나증권, NH투자증권, 우리투자증권도 AX본부, AI디지털전략본부, AI&데이터지원부, AI전략본부 같은 조직을 두고 있음

ℹ️참고

> 금융권 AI 경쟁은 모델을 누가 더 잘 쓰느냐보다 조직과 데이터, 레거시 시스템을 누가 더 빨리 묶어내느냐 싸움으로 보임.

  • 개발자 입장에서 재미있는 지점은 인재상이 꽤 선명해졌다는 거임
    • 기사에 등장하는 주요 AI 책임자들은 공학·수학 전공, 삼성·LG·카카오 같은 산업계 경력, 은행·증권 금융권 경험을 같이 들고 있음
    • 금융 AI는 모델만 알아서는 부족하고, 데이터 규제, 고객 접점, 레거시 코어 시스템, 내부 거버넌스를 동시에 이해해야 하기 때문임
    • 결국 증권사들이 찾는 건 AI만 아는 사람이 아니라 금융 회사를 실제로 바꿀 수 있는 육각형 테크 리더에 가까움

증권업계의 AI 경쟁은 챗봇 하나 붙이는 단계가 아니라 조직도와 임원 인사까지 바꾸는 국면으로 넘어갔다. 금융권 개발자 입장에서는 AI 모델보다 더 빡센 문제가 레거시 시스템, 데이터 거버넌스, 규제 환경을 한 번에 묶는 실행력이라는 점이 보인다.

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