인공지능 기반 디지털 뱅킹 시대에 은행이 신뢰를 되찾는 방법

신뢰는 언제나 은행업의 근간이었습니다. 하지만 인공지능이 은행 업무와 고객 경험에 점점 더 많이 통합됨에 따라, 신뢰가 형성되는 방식과 무너지는 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다.

수십 년 동안 은행과 신용조합은 확정적인 시스템을 통해 신뢰를 구축해 왔습니다. 고객이 수표를 입금하면 돈이 입금되었고, 청구서를 지불하면 지불되었습니다. 이러한 시스템은 명확하고 선형적인 논리를 따랐습니다. 즉, X가 발생하면 Y가 뒤따른다는 것이었습니다. 신뢰성과 일관성이 바로 신뢰의 신호였습니다.

AI 기반 디지털 뱅킹은 기존 방식과는 다르게 작동합니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 가장 유망한 AI 기술들은 대부분 확률적 설계를 기반으로 합니다. 즉, 매번 단 하나의 "정답"을 내놓는 것이 아니라, 맥락, 패턴, 학습된 행동에 따라 다양한 가능성 있는 결과를 제시합니다. 이러한 확률적 특성은 결함이 아니라, 오히려 특정 은행 업무 흐름에서 AI가 유용하게 활용될 수 있는 이유입니다. 하지만 이는 또한 금융 기관이 기존 소프트웨어에 적용해 온 신뢰 체계를 AI에는 적용할 수 없다는 것을 의미합니다.

오늘날 인공지능 구현 및 도입에 가장 어려움을 겪는 은행과 신용협동조합들은 흔히 같은 실수를 저지릅니다. 바로 불가능하고 불필요하기까지 한 완벽함을 기대하는 것입니다. 그렇게 함으로써 정확성과 신뢰를 혼동하게 되는데, 이 둘은 엄연히 다릅니다.

정확성은 신뢰와 같은 것이 아닙니다.

머신러닝 모델은 100% 정확하지 않습니다. 이는 해결해야 할 기술적 격차가 아니라, 이러한 시스템의 작동 방식을 규정하는 핵심적인 특징입니다. AI 모델은 인간의 추론 방식과 유사하게 학습합니다. 즉, 입력을 흡수하고, 확률을 평가하고, 맥락에 따라 출력을 생성합니다. 인간이 판단에 있어 완벽하게 일관적이지 않은 것처럼, 확률 시스템 또한 마찬가지입니다.

금융기관들이 이러한 변동성을 결함으로 간주한다면, 결국 실망으로 이어질 뿐입니다. 더 중요한 것은, 결정론적 시스템이 더 적합한 문제에 인공지능을 잘못 적용할 위험이 있다는 점입니다. 정확성, 일관성, 그리고 매번 절대적인 정확성이 목표라면, 기존 소프트웨어가 더 빠르고 저렴하며 신뢰할 수 있습니다.

믿어인공지능의 맥락에서, 신뢰성은 결과물로 측정되어야 합니다. 해당 도구가 사용자가 의도한 작업을 완료하는 데 도움이 되었습니까? 불편함을 줄이고, 명확성을 높이고, 의사결정을 가속화했습니까? 만약 그렇다면, 그리고 사용 사례가 적절하다면, 결과물 자체가 완벽하게 정확하지 않더라도 신뢰가 구축됩니다.

고객 서비스 담당자가 고객에게 보낼 보안 메시지를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 결정론적 워크플로는 공감과 상황 인식을 고려한 언어를 작성하는 데 도움을 줄 수 없습니다. 하지만 언어 학습 모델(LLM)은 가능합니다. 처음에는 결과물이 완벽하지 않을 수 있지만, 사람의 검토를 거치면 처음부터 다시 작성하는 것보다 훨씬 나은 결과를 안정적으로 만들어냅니다. 이러한 시나리오에서 AI는 제 역할을 제대로 수행하기 때문에 신뢰를 얻게 됩니다.

적응형 신뢰의 실제 적용

이런 생각이 드는 곳이 바로 이곳이다 적응적 신뢰 적응형 신뢰는 모든 상호작용에 동일한 수준의 확실성, 감독 또는 통제가 필요한 것은 아니라는 점을 인식하는 데 필수적입니다. 엄격한 규칙을 보편적으로 적용하는 대신, 적응형 신뢰 프레임워크는 상황, 위험 및 의도에 따라 조정됩니다.

실질적으로 적응형 신뢰란 확률 기반 AI 시스템을 명확한 가이드라인 및 피드백 루프와 결합하는 것을 의미합니다. 입력은 관련 영역으로 제한되고, 출력은 정책, 역할 기반 권한, 과거 사용 패턴에 따라 결정됩니다. 무엇보다 중요한 것은 판단이 필요한 부분에 인간이 계속 참여한다는 점입니다.

예를 들어, 은행이나 신용조합 직원이 사용하는 AI 비서는 최근 거래 내역, 로그인 실패 시도, 계좌 정보 변경 사항 등 관찰된 행동을 기반으로 일반적인 질문을 제시할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 시스템은 특정 상황에서 가장 관련성이 높은 질문을 학습하고 그에 따라 조정됩니다. 관련성이 없거나 안전하지 않은 질문은 무시됩니다. 위험도가 높은 작업에는 명시적인 확인이 필요합니다. 위험도가 낮은 정보 요청은 자동으로 처리됩니다.

이 모델에서 신뢰는 고정된 것이 아닙니다. 신뢰는 지속적으로 강화됩니다. 투명도일관성과 복구 가능성을 보장합니다. 사용자는 정보의 출처를 확인할 수 있으며, 출력 결과를 소스 시스템까지 추적할 수 있습니다. 또한, 문제가 발견되면 개입하여 수정하거나 실행 취소할 수 있습니다.

은행업계에서 인공지능이 신뢰할 만한 이유는 무엇일까요?

인공지능은 적절한 도구가 적재적소에 적용되고, 금융기관과 사용자 모두가 그 역할을 명확히 이해할 때 은행업계에서 신뢰할 수 있게 됩니다.

확률적 도구는 요약, 안내, 초안 작성, 탐색 및 패턴 인식과 같이 확률적인 결과를 도출하는 데 사용해야 합니다. 결정론적 도구는 거래 처리, 잔액 관리 및 지급과 같이 정확성이 요구되는 작업을 계속해서 처리해야 합니다. 이러한 경계가 모호해질 때 문제가 발생합니다.

투명성은 신뢰를 구축하는 데 매우 중요한 요소입니다. AI 시스템이 출처를 밝히고, 계산 과정을 보여주며, 사실 정보 검색과 주관적인 조언을 명확히 구분할 때, 사용자들은 시스템과 적절하게 상호작용하는 방법을 배우게 됩니다. 시간이 흐르면서 이러한 과정을 통해 맹목적인 의존이 아닌, 정보에 기반한 신뢰가 형성됩니다.

마찬가지로 중요한 것은 복구 가능성입니다. 사용자가 작업을 검증하거나 되돌릴 수 없을 때 신뢰는 빠르게 무너집니다. 사용자가 출력물을 검사하고, 참조 자료를 교차 확인하거나, 기존 워크플로로 되돌아갈 수 있도록 하는 시스템은 AI가 사용되는 경우에도 신뢰를 유지합니다.

2026년 진정한 차별화 요소는 바로 신뢰가 될 것이다.

2026년에는 인공지능(AI) 역량 그 자체는 더 이상 의미 있는 차별화 요소가 되지 않을 것입니다. 대부분의 금융 기관은 유사한 모델, 도구 및 인프라를 이용할 수 있게 될 것입니다. 선두 기업과 후발 기업을 가르는 것은 고객 기대에 부응하는 방식으로 이러한 도구를 얼마나 효과적으로 활용하는가일 것입니다.

고객과 회원은 금융기관을 찾을 때 불확실성을 원하지 않습니다. 그들은 예금, 지급, 이체, 잔액과 같이 가장 중요한 부분에서 명확성을 기대합니다. 이러한 업무 흐름에 불확실성을 도입하는 AI 시스템은 아무리 인상적인 데모를 보여주더라도 고객의 신뢰를 얻기 어려울 것입니다.

반대로, AI가 가치를 더하는 부분과 그렇지 않은 부분을 명확하게 정의하는 은행과 신용조합은 AI 도입 속도가 더 빠르고 신뢰도도 더 높아질 것입니다. 이러한 기관들은 화려하지만 통제되지 않은 AI 경험을 선보이려는 유혹에 저항하고, 조용히 결과를 개선하는 솔루션을 선택할 것입니다.

구매자에게도 동일한 원칙이 적용됩니다. 금융 기관들은 겉보기에는 인상적이지만 실제 운영 요구 사항에 제대로 부합하지 않는 AI 솔루션에 대해 점점 더 경계심을 갖고 있습니다. 신중한 사용 사례 연계, 가이드라인 및 거버넌스를 입증할 수 있는 공급업체가 모호하게 정의된 광범위한 "AI 플랫폼"을 판매하는 업체보다 우수한 성과를 낼 것입니다.

신뢰는 사용 사례별로 다릅니다.

궁극적으로 신뢰는 절대적인 것이 아닙니다. 상황에 따라 달라집니다. 우리는 설계된 목적을 제대로 수행하는 도구를 신뢰합니다. 아무리 정교하고 혁신적인 도구라 할지라도, 그 도구가 본래의 목적 중 하나라도 달성하지 못하면 신뢰를 잃게 됩니다.

인공지능을 확정론적 시스템에 적용하는 것과 동일한 기준으로 평가해서는 신뢰할 수 없습니다. 확률적 도구를 정확도만으로 평가하는 것은 잘못된 KPI입니다. 은행과 신용조합은 인공지능을 명확하게 정의된 사용 사례 내에서 효과성, 투명성, 사용자 제어 기능을 기준으로 평가해야 합니다.

금융기관이 이러한 구분을 받아들일 때, 신뢰는 더 이상 장벽이 되지 않습니다. AI 채택 이는 설계 원칙이 됩니다. 적응형 신뢰 프레임워크를 통해 기관은 신뢰를 희생하지 않고도 더 빠르게 움직일 수 있으며, 고객과의 관계를 약화시키는 것이 아니라 강화하는 방식으로 AI를 배포할 수 있습니다.

인공지능 시대에 디지털 뱅킹신뢰를 되찾는 데 완벽함이 필요한 것은 아닙니다. 명확성, 절제력, 그리고 각 도구를 진정으로 필요한 곳에만 사용하는 겸손함이 필요합니다.