파트너십
Northern Trust, AI 에이전트 도입으로 고객 온보딩 가속화
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
Northern Trust와 Microsoft는 2026년 11월 9일 발표한 바에 따르면, 공동 개발한 고객 온보딩 에이전트를 통해 데이터 준비 시간을 약 2주 반에서 3일로 단축해 83% 줄였습니다. 이번 도입은 양사의 AI 협력 확대의 시작으로, Northern Trust Asset Servicing의 Front Office Solutions 플랫폼을 이용하는 고객을 대상으로 합니다.
이 시스템은 수년에 걸친 과거 투자 및 거래 기록을 Northern Trust의 보고용 표준 데이터 구조에 맞게 재구성합니다. 연금 제도, 기부금, 재단, 대형 패밀리 오피스 등의 기관 고객은 투자 성과와 분석을 위해 Front Office Solutions를 이용합니다. 신규 고객의 투자 성과 이력을 재구성하려면 구축 팀이 여러 출처의 기록을 통합해야 할 수 있으며, 대체 자산은 작업을 더욱 복잡하게 만듭니다.
실제 운영 환경에서의 측정 및 품질 테스트
Northern Trust는 도입 후 실제 고객 온보딩 사례에서 절감된 시간을 측정했습니다. 분석에는 데이터 변환, 애널리스트 검토, 예외 처리, 최종 검증이 포함됐으며, 기존 업무 흐름의 기준 시간과 에이전트 지원을 받은 실제 운영 사례의 평균 완료 시간을 비교했습니다. 따라서 측정 결과에는 자동 변환 단계뿐 아니라 그에 수반되는 애널리스트 업무도 포함됩니다.
양사는 정밀도와 재현율을 결합한 평가 지표를 사용해 1차 처리 품질의 F1 점수가 96.5%였다고 보고했습니다. 테스트 세트는 Northern Trust가 익명화해 제공한 실제 과거 고객 거래 워크북에서 추출한 대표 사례 7개로 구성됐습니다.
에이전트가 생성한 값을 실행 과정에서 공개되지 않은 애널리스트 작성 기준 결과와 비교했습니다. 1차 처리 결과는 애널리스트의 피드백이나 수정이 이뤄지기 전에 기록했으므로, 사람이 검토한 후의 품질이 아니라 에이전트의 초기 결과를 측정합니다. 이 구분을 통해 통제된 품질 테스트와 애널리스트 검토 및 검증이 포함된 실제 운영 시간 측정을 분리할 수 있습니다.
Azure 아키텍처와 사람의 통제
Northern Trust는 Microsoft Frontier Company의 Forward Deployed Engineering 팀과 함께 시스템을 개발했습니다. Microsoft Foundry는 기업용 AI 도구를 제공하고, 기반 플랫폼은 Microsoft Azure가 맡습니다. Excel, SharePoint 및 기타 Microsoft 365 도구와의 통합을 통해 애널리스트는 결과를 검토하고 조정한 뒤 승인할 수 있습니다. 또한 Azure는 승인된 온보딩 지식을 보존하는 통제된 지식 계층을 지원해 시스템이 시간이 지남에 따라 기관의 전문성을 활용할 수 있도록 합니다.
업무 흐름 전반에 걸쳐 감독이 이어집니다. 애널리스트는 에이전트의 추론을 평가하고, 예외를 해결하며, 전문가 피드백을 제공할 수 있습니다. 구축 과정에서 고객 서비스가 시작되기 전에는 에이전트를 사용해 오류를 찾아 조정하면서 고객의 초기 데이터를 검증할 수 있습니다. 이를 통해 구축 팀은 에이전트의 결과뿐 아니라 입력되는 과거 데이터도 확인할 수 있습니다.
Microsoft의 개발 과정에는 양사가 ‘eyes-off’ 접근 방식이라고 부르는 방법이 사용됐습니다. Microsoft는 익명화된 데이터만을 사용해 1차 처리 F1 품질과 기타 평가 지표를 개선했으며, Northern Trust 고객 데이터는 회사의 통제 아래 관리됐습니다. 이 방식은 공동 엔지니어링 팀이 시스템을 개선할 수 있도록 하면서 금융 서비스 업계의 개인정보 보호, 보안 및 데이터 관리 요건을 충족하도록 설계됐습니다.
Northern Trust의 최고운영책임자 Pete Cherecwich는 에이전트가 고객 데이터를 준비하고 검증하는 데 필요한 시간을 줄여 “고객이 기대하는 감독과 통제를 유지하면서도” 양측이 더 높은 가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있는 여력을 마련한다고 말했습니다. 회사의 광범위한 증강 지능 접근 방식에 따라 AI는 사람의 전문성을 확장하지만, 판단과 책임은 사람에게 남습니다.
이번 도입은 측정 가능한 준비 시간 단축을 구체적인 역할 분담과 연결합니다. AI는 데이터 변환을 처리하고, 애널리스트는 예외와 검증을 담당하며, Northern Trust는 고객 정보에 대한 통제권을 유지합니다. 더 폭넓게 활용할 때의 운영상 과제는 동일한 통제 아래 다양한 고객 이력 전반에서도 측정된 시간 절감과 1차 처리 품질이 일관되게 유지되는지 확인하는 것입니다.
