IBK기업은행, 기업금융 특화 ‘AI 네이티브 뱅크’로 전환 추진

• IBK기업은행이 목표로 잡은 건 그냥 ‘AI 쓰는 은행’이 아니라, 기업금융에 특화된 AI 네이티브 뱅크임

  • 중소기업 전담 국책은행으로 쌓아온 기업 데이터와 금융 노하우를 AI와 결합하겠다는 전략임
  • 은행이 말하는 그림은 고객이 요구하기 전에 AI가 필요를 먼저 파악하고, 맞는 금융 상품이나 업무 처리를 먼저 제안하는 쪽에 가까움

• 내부 컨트롤타워는 디지털그룹과 AI&Tech센터가 맡고 있음

  • 디지털그룹은 인공지능 전환(AX) 전략을 세우고 AI 신기술 개발·도입을 추진하는 역할임
  • AI&Tech센터는 AI 전문가 24명으로 구성됐고, AI 거버넌스와 서비스 개발, 분석 모델 개발을 담당함
  • 금융사 AI 조직이 이제 실험실이 아니라 실제 업무 운영 조직으로 내려오고 있다는 느낌이 꽤 강함

• 핵심 플랫폼은 내부 업무용 생성형 AI인 ‘IBK GenAI’임

  • 지난해 8월 정식 버전이 열렸고, 현재 직원 대상 서비스로 업무 전반에 들어가 있음
  • 내규와 업무 매뉴얼 등 약 12만건의 지식을 기반으로 즉시 검색·답변을 제공함
  • 은행 업무는 규정 찾다가 시간이 녹는 일이 많아서, 이 부분만 제대로 줄여도 체감 효과가 꽤 클 수밖에 없음

• 적용 사례도 꽤 구체적임. 특히 수출입 신용장 업무가 눈에 띔

  • AI가 신용장 원문을 자동 번역하고, 취급에 신중해야 하는 조건을 검토함
  • 신용장 개설 과정에서 저촉 여부를 자동 점검해 검토 시간을 줄이고 하자도 확인함
  • 통합단말과 내부 시스템의 화면 코드, 처리 절차도 알려줘서 반복 질문이나 신규 업무 탐색 시간을 줄이는 구조임

• 현업 직원이 직접 AI 에이전트를 만드는 환경도 열어두고 있음

  • IBK GenAI 안에서 임직원이 필요한 기능을 개발해 업무 특화 AI 에이전트로 운영할 수 있음
  • 최근에는 ‘IBK AI 붐업 페스타’와 ‘AI Day’를 통해 직원들이 직접 에이전트를 기획·개발하는 프로그램도 진행함
  • 우수 에이전트는 실제 업무 적용 가능성을 검토하고, 보안·데이터·시스템 연계를 고려해 고도화할 계획임

• 금융권답게 거버넌스와 윤리 쪽도 같이 묶고 있음

  • 자체 개발한 ‘AI 거버넌스 시스템’으로 AI 서비스 생애주기와 리스크를 통합 모니터링하려는 구조임
  • AI-BRM, 즉 AI 사업 전담 지원 인력의 업무도 이 시스템이 받쳐주는 식임
  • 분산돼 있던 AI 서비스와 사업을 한 곳에서 관리하는 단일 창구 역할을 하겠다는 설명임

• AI 기본법, 위험등급 평가, 환각 대응까지 준비 중임

  • 현재 AI 거버넌스 체계 수립 컨설팅을 진행하고 있고, 은행 내 규정과 매뉴얼도 정비할 계획임
  • AI 할루시네이션 같은 잠재 리스크를 사전에 관리하기 위한 체계도 마련 중임
  • 금융 AI는 틀린 답 하나가 바로 민원·손실·규제 이슈로 이어질 수 있어서, 이 부분은 선택이 아니라 필수에 가까움

• 2024년부터는 ‘AI 윤리원칙’도 제정해 운영 중임

  • 원칙은 인간 중심 활용, 투명성 및 책임성 강화, 차별금지 및 다양성 존중, 고객 프라이버시 보호, 사회적 가치 제고, 안전성 확보 등 6개로 구성됨
  • 기업은행은 AI 의사결정 과정을 투명하고 합리적으로 설계하고, 결과에 대한 책임도 이행하겠다는 입장임
  • 결국 기업금융 AI의 승부처는 모델 성능만이 아니라 신뢰, 감사 가능성, 운영 통제까지 포함한 전체 시스템이 될 가능성이 큼

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기술 맥락

• IBK기업은행이 고른 방향은 범용 AI 서비스를 사다 붙이는 게 아니라, 내부 지식 12만건과 기업금융 업무 흐름을 묶은 전용 플랫폼을 만드는 쪽이에요. 은행 업무는 공개 웹 지식보다 내부 규정, 매뉴얼, 상품 조건이 훨씬 중요하거든요.

• 수출입 신용장 업무에 AI를 붙인 것도 이유가 있어요. 신용장은 원문 해석, 조건 검토, 저촉 여부 확인처럼 문서 기반 판단이 많은 영역이라서, 검색과 검토 시간을 줄이는 효과가 바로 드러나기 쉬워요.

• 현업 직원이 AI 에이전트를 직접 만들게 한 건 중앙 AI 조직만으로는 업무 디테일을 다 알기 어렵기 때문이에요. 실제 창구와 심사 현장에서 반복되는 문제를 아는 사람이 에이전트를 기획해야 쓸모 있는 자동화가 나와요.

• 대신 금융권에서는 AI를 많이 붙일수록 환각, 개인정보, 책임 소재 문제가 커져요. 그래서 자체 AI 거버넌스 시스템, 위험등급 평가, 윤리원칙 같은 운영 장치를 같이 깔아야 실제 서비스로 오래 굴릴 수 있어요.