ㅁ [이슈] AI가 기업의 단순한 생산성 도구를 넘어 수익 창출 등 비즈니스의 핵심 동력 으로 전환되는 변곡점에 도달한 가운데, 글로벌 은행산업의 'AI-내재화' 현황을 점검
ㅇ AI-내재화(native)는 초기 설계부터 AI를 내장하거나, 이를 고려해 비즈니스의 핵심 프로세스를 구축하는 방식으로, ①고객 경험·상품 ②업무 프로세스 ③기술·데이터 스택 ④거버넌스(신뢰성·보안 체계) ⑤인력·조직 모델 등 5개 핵심영역에서 추진 가능
ㅁ [현황] 글로벌 은행산업의 AI-내재화는 △재무적 타당성과 기술적 기반 확보 등을 바탕 으로 △소수 선도은행이 주도하는 가운데, △여타 은행들도 적합성이 높은 영역을 중심 으로 선별적·단계적 추진
ㅇ (추진 배경) 글로벌 은행산업은 지식집약적 특성 상 AI 투자와 도입을 적극적으로 진행. 최근 경제적 효과 입증, 고성능 AI 출현 등으로 전사적 AI-내재화에 관심 점증
ㅇ (추진 주체 및 영역) 소수 대형은행·핀테크가 우수한 자본·기술력을 기반으로 전사적 AI-내재화를 주도하는 가운데, 여타 금융기관들도 AI-내재화에 적합한 영역(△고객경험· 상품 △업무 프로세스 △인력·조직 모델 등)을 중심으로 선별·단계적으로 추진
ㅁ [평가 및 시사점] 글로벌 은행산업의 AI-내재화는 아직 초기단계로 AI-활용과 병행중인 상황. 비용, 규제 등 전사적 내재화를 제약하는 요인이 존재하나, 은행산업 전반에 걸친 확산세는 지속될 것으로 예상. 그에 따른 고용 약화 등의 리스크에 유의할 필요
ㅇ (제약 요인) △기술·데이터 스택 △거버넌스(신뢰성·보안 체계) 측면에서 막대한 인프라 전환 및 구축 비용, 규제 준수 부담 등이 전사적 AI-내재화 추진의 걸림돌로 작용
ㅇ (추진 지속) 상기 제약에도 불구하고 은행들은 경쟁우위 확보를 위한 필수 과제로서 AI-내재화 추진(사업분야 발굴·활용, 투자 등)을 지속할 것으로 예상
ㅇ (리스크 경계) 은행산업의 AI-내재화 확산 지속이 경제 및 금융시장에 미칠 수 있는 잠재적 리스크 요인들 (△고용 약화 △변동성 확대 가능성 등)을 지속적으로 모니터링할 필요
제외)
