"세금계산서 확인부터 환어음 검토까지" … 우리은행, 200개 'AI 비서'로 업무 무결성 도전

# 박 차장이 출근해 모니터를 켜자 '기업여신 에이전트'가 야간에 들어온 A사 재무제표와 수출입 데이터를 분석해 '부실 위험도 낮음, 여신 한도 20억 증액 가능'이라는 보고서 초안을 띄워둔다. 옆자리 최 과장이 고객 자산 포트폴리오 리밸런싱을 고민하자 '자산관리 에이전트'가 밤사이 바뀐 뉴욕 증시 시황을 반영한 추천 펀드 리스트를 전달한다.

우리은행이 AI(인공지능) 전환 국면에서 'AI 에이전트'를 선제적으로 도입하며 은행원의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 단순한 질의응답 수준을 넘어 스스로 판단하고 복잡한 프로세스를 해결하는 AI를 현업에 전면 배치하며 업무 생산성을 극대화하는 동시에 금융사고 예방에 나선 것이다.

12일 금융권에 따르면 우리은행은 기존 시스템과 연계되는 AI 에이전트를 도입 중이다. 우리은행은 삼성SDS와 5월부터 사업에 착수해 연내 90여개 AI 에이전트를 선보이고, 내년 하반기까지 총 175개로 확대 구축한다는 목표를 제시한 바 있다.

우리은행에 따르면 최근 AI 에이전트 도입 계획은 구축 단계에서 추가 과제를 발굴하며 기존 175개에서 약 200개로 확장됐다. 고객상담과 영업, 업무 자동화와 내부통제까지 영역별로 업무 효율성을 체감하면서 직원들의 AI 에이전트 수요가 예상보다 강력한 것으로 풀이된다.

도입 초기 단계로 대부분의 에이전트 과제는 데이터 분석과 설계, 개발 과정을 거치는 중이다. 우리은행에 따르면 현재 적용된 주요 에이전트로는 여신 사후관리 시 전자세금계산서 발급 확인 자동화, 수출환어음 업무 시 수기검토 작성 업무 자동화 등이 있다. 이는 AI 에이전트가 단순 RPA(Robotic Process Automation, 단순 반복업무 자동화)를 넘어 LLM(거대언어모델)을 기반으로 고도화됐음을 의미한다.

기존에는 기업 대출이 발생한 후, 돈을 용도에 맞게 썼는지 증빙하기 위해 직원이 일일이 국세청 시스템 등을 뒤져가며 전자세금계산서 발급 여부를 수기로 매칭·확인해야 했다. 이 과정에서 직원의 실수로 확인이 누락되거나 지연되는 위험성이 존재했다. 에이전트 도입 이후에는 알아서 해당 기업의 세금계산서 발행 내역을 추적·확인해 시스템에 등록해 주기 때문에 직원은 검수하는 일만 담당해 위험성이 감소했다.

수출환어음은 외환 무역 금융에서 가장 복잡하고 서류가 많은 분야로 악명이 높다. 기존에는 신용장(L·C) 조건과 수많은 무역 서류를 직원이 눈으로 보면서 오탈자나 조건 불일치를 수기로 검토하고 보고서를 썼다.

AI 에이전트는 신용장과 무역 서류 등 비정형 텍스트 서류를 읽고 분석해 검토 보고서 초안을 자동으로 작성해 준다. 직원은 보고서를 직접 작성하지 않고 최종 검토와 승인만 하는 방식으로 업무 생산성이 향상됐다.

위 사례로 봤을 때 이번 프로젝트는 위험 관리와 직원들의 반복 업무를 대체하는 AI 부대를 만드는 데 목적을 둔 것으로, 기존 금융권 AI 도입과는 확연히 구분된다. 대다수는 애플리케이션 내 ‘고객 상담용 챗봇’을 구축하는데 치중됐고, 이마저도 생성형 AI 기반이 아닌 시나리오 기반 질의응답 방식으로 고객 응대에 한계가 분명했기 때문이다.

반면 우리은행의 행보는 철저히 현장 직원들의 가려운 곳을 긁어주는 내부 업무 혁신에 방점이 찍힌 모습이다. 직원들은 높아진 생산성을 바탕으로 고객 상담과 핵심 심사 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경이 조성됐다. 금융당국이 추진하는 망분리 완화에 힘입어 AI 에이전트 도입과 확산에 더욱 탄력이 붙을 것으로 전망된다.

옥일진 우리은행 AX혁신그룹 부행장은 “이번 사업은 금융시스템에 AI를 접목해 '묻고 답하는 AI'에서 '일하고 해결하는 AI'로 전환하는 중요한 계기”라며 “AI 기반 경영시스템 혁신을 통해 의사결정 효율성과 리스크 관리 역량을 높이고 생산적 금융을 확대하겠다”고 말했다.