KB금융이 AI를 '계열사별 실험'이 아닌 그룹 공통 인프라이자 경영 도구로 놓고 표준형 A생성형 AI 플랫폼 'KB GenAI 포털'을 축으로, 업무 효율과 고객경험 개선을 동시에 겨냥한다. /이선영 기자

금융산업은 데이터와 리스크를 축으로 움직이는 대표적 데이터 산업이다. 고금리·저성장 기조가 구조화되면서 금융회사들은 비용 효율화, 정교한 리스크 관리, 초개인화된 고객 서비스라는 복합 과제를 동시에 떠안고 있다. 인공지능(AI)은 이 난제를 풀 핵심 수단으로 부상했다. 금융당국이 생성형 AI와 클라우드, 업무 자동화 기술의 활용 범위를 단계적으로 넓히면서 금융권의 AI 전환은 파일럿을 넘어 현업 전반으로 확산되는 국면이다. <더팩트>는 5대 금융지주의 AI 전략과 투자 방향을 비교·분석하고 금융 AI 전환이 실질적인 경쟁력 강화로 이어지고 있는지를 들여다본다. 아울러 내부통제와 인력 재배치 등 구조적 과제가 무엇인지도 함께 짚어본다. <편집자주>

[더팩트ㅣ이선영 기자] KB금융이 AI를 '계열사별 실험'이 아닌 그룹 공통 인프라이자 경영 도구로 놓고 표준형 A생성형 AI 플랫폼 'KB GenAI 포털'을 축으로, 업무 효율과 고객경험 개선을 동시에 겨냥한다. 다만 생성형 AI 확산이 빨라질수록 거버넌스·보안·설명가능성 등 책임성 요구가 더 무거워지는 만큼, KB가 내세운 '통합 기준+현업 내재화'가 성과로 이어질지 주목된다.

KB금융은 그룹 AI 전략으로 'KB with AI'를 수립하고, 은행·증권·손보·카드·생명 등 주요 계열사가 각자 핵심 비즈니스 우선순위에 맞춰 AI를 도입하되, 지주 차원에서 방향성과 실행력을 묶는 구조를 택했다. 이를 위해 AX 컨트롤타워 역할을 수행하고, 계열사별 추진 현황을 정기 점검한다는 설명이다.

'공통 인프라'의 상징이 KB GenAI 포털이다. KB금융은 지주를 포함한 9개 계열사 협업을 기반으로 생성형 AI 플랫폼을 구축했고, 이를 통해 다양한 업무에 생성형 AI를 접목할 기반과 고객 혁신 서비스의 핵심 기술·인프라를 마련했다고 밝혔다. KB금융은 지난해 5월 '에이전틱(Agentic) AI' 기반 그룹 공동 생성형 AI 플랫폼 오픈을 공식 발표한 바 있다.

KB금융이 강조하는 포인트는 '내재화'와 '책임성'이다. KB금융은 외부 상용 LLM과 내부 설치형 오픈소스 LLM을 병행하되, 고난이도·복합 추론이 필요한 업무는 외부 LLM, 저난이도·반복 업무는 오픈소스 LLM을 중심으로 활용하는 방식의 역할 분담을 제시했다. 특히 외부 LLM을 활용할 때는 보안·유해 콘텐츠 필터링과 LLM 가드레일(통제 장치)을 적용해 개인정보·기밀정보 유출과 유해 생성물(환각·편향·금지 콘텐츠) 노출 위험을 낮춘다는 방침이다. 아울러 특정 모델에 대한 의존도를 줄이고 보안·책임성을 확보하기 위해 내부 설치형 모델도 함께 운용하며, 업무 특성과 민감도에 따라 모델을 선택·통제하는 체계를 구축했다.

거버넌스 체계도 '그룹 표준형'의 핵심 축이다. KB금융은 은행 차원에서 AI 관련 위험을 관리하기 위한 자체 거버넌스를 도입했고, AI의 윤리적 활용과 위험관리 최고 의사결정 기구로 AI윤리위원회를 운영 중이다. AI 위험관리 전담조직은 정책·통제 절차 수립과 AI윤리위원회 운영 지원, AI서비스 운영 승인 및 모니터링 점검을 맡는다.

KB금융은 AI의 현 단계가 '의사결정의 대체'가 아니라 현업의 판단을 돕는 '업무 지원'에 가깝다고 설명했다. AI가 결론을 확정하기보다, 필요한 정보를 요약·추천하거나 위험 신호를 더 빨리 찾아 사람이 더 빠르고 정확하게 판단하도록 돕는 역할이라는 것이다.

적용 사례도 이 방향에 맞춰 제시됐다. KB국민은행은 내부통제 영역에서 FDS(이상거래탐지) 업무에 특화된 모델을 자체 개발해 이상 징후를 조기에 포착하고 금융사고 예방과 모니터링 효율화를 지원하고 있다. 영업 현장에서는 PB(자산관리)·RM(기업금융)·금융상담 에이전트를 도입해 상담 과정에서 자료를 정리하고 답변 초안을 만들거나, 고객 상황에 맞는 안내·제안을 돕는 영업지원 도구로 활용하고 있다는 설명이다.

KB금융은 △주간 사용자 수 △사용 빈도 △업무 처리 속도 △생산성(처리 물량) △산출물 품질 등 사용·효율·품질 지표를 함께 관리해, AI가 현업에 얼마나 깊게 안착했는지를 점검한다.

AX가 확산 단계로 접어들수록 KB금융은 운영 방식의 무게중심을 '현업 주도'로 옮기겠다는 계획도 내놨다. /KB금융

다만 AX가 확산 단계로 접어들수록 KB금융은 운영 방식의 무게중심을 '현업 주도'로 옮기겠다는 계획도 내놨다. 초기에는 전담조직(금융AI1·2센터)이 속도감 있게 과제를 기획·개발하며 레퍼런스를 만들었지만, 앞으로는 현업 부서가 비즈니스 이해를 바탕으로 도입 과제를 주도하고, 전담조직은 '개발 주체'라기보다 표준 플랫폼·가드레일·모범사례를 제공하는 기술 컨설턴트(구현 지원·품질 점검·교육) 역할로 전환하겠다는 설명이다.

제도 측면에선 '속도'를 장애 요인으로 꼽았다. KB금융은 혁신금융서비스 제도 등을 활용해 AI 서비스를 개발·운영해 왔지만, LLM 고도화 주기가 빠른 만큼 혁신금융서비스로 지정된 AI 서비스에 최신 LLM을 적용할 때 필요한 변경 신청 절차가 간소화되면 현업 적용 속도가 더 높아질 수 있다고 밝혔다. 특히 모델별·하위 버전별로 세분화된 신청 기준보다는 리스크 관리 체계를 전제로 AI 모델 공급자(Provider) 중심으로 기준이 전환되면 금융권이 기술 변화에 더 민첩하게 대응할 수 있다는 제언도 내놨다.

이런 기조는 2026년 KB금융의 경영 메시지와도 맞물린다. AI를 '도입 여부'가 아니라 사업 방식과 일하는 방식의 전환을 촉발하는 변수로 규정했다.

양종희 KB금융 회장은 신년 메시지에서 "기술이 업의 경계를 허물고 자본과 자산은 국경과 업권을 넘나드는 흐름 속에서 AI라는 큰 파도는 금융시장의 판을 바꿀 것"이라며 "새롭게 형성되는 디지털 자산, AI 비즈니스 시장에서도 우리가 먼저 고객과 사업기회를 확보해야 한다"고 강조했다.

seonyeong@tf.co.kr