금융 업무 자동화의 다음 단계, AX(AI Transformation)가 필요한 이유

발행일

2026/06/01

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안녕하세요, 트레져러입니다.

최근 금융권에서 가장 많이 들리는 단어 중 하나는 단연 AI입니다.

생성형 AI의 등장 이후 금융사들은 내부 챗봇을 구축하고, 문서 요약 기능을 도입하고,

다양한 AI 서비스를 업무에 적용하기 시작했습니다.

최근에는 금융위원회 역시 금융권의 AI 활용 확대를 위한 제도 개선에 나서고 있으며,

주요 금융사들도 AI 기반 업무 혁신과 보안 체계 구축에 속도를 내고 있습니다.

하지만 한 가지 질문이 남습니다.

AI를 도입하면 정말 업무 방식도 함께 바뀌는 걸까요?

AI를 도입했는데도 업무가 줄지 않는 이유

AI를 도입했다고 해서 업무 방식이 자동으로 바뀌는 것은 아닙니다.

여전히 많은 금융회사에서는 실무자가 반복적인 정보 처리 업무에 상당한 시간을 사용하고 있습니다.

VC 심사역은 주말 사이 쌓인 수십 개의 IR 자료를 검토하고,

재보험 브로커는 해외 재보험사에 보낼 이메일을 작성하며,

자산운용사 매니저는 아침 회의 전까지 여러 리서치 보고서를 정리합니다.

직군도, 다루는 자산도, 소속 회사도 다르지만 공통점이 있습니다.

바로 문서를 읽고, 정보를 정리하고, 필요한 사람에게 전달하는 업무가 하루의 상당 부분을 차지한다는 점입니다.

많은 기업이 AI 도구를 도입했음에도 기대만큼 생산성 향상을 체감하지 못하는 이유도 여기에 있습니다.

AI는 도입했지만 업무 프로세스 자체는 여전히 기존 방식 그대로 운영되고 있기 때문입니다.

즉, AI Tool은 생겼지만 AX(AI Transformation)는 아직 시작되지 않은 것입니다.

디지털화 → 자동화 → AX, 무엇이 다른가

금융사의 기술 도입 역사는 크게 세 단계로 구분할 수 있습니다.

1단계 디지털화(Digitalization)

종이 문서를 전자화하고 업무를 시스템 안으로 옮기는 단계입니다.

ERP, CRM, 전자결재 시스템 도입이 대표적인 사례입니다.

데이터는 축적되기 시작했지만, 여전히 사람이 판단하고 정리해야 했습니다.

2단계 자동화(Automation)

정해진 규칙에 따라 반복 작업을 기계가 처리하는 단계입니다.

RPA(Robotic Process Automation)가 대표적입니다.

결재 알림 발송, 정형화된 보고서 생성 등은 자동화를 통해 효율이 높아졌지만, 규칙이 바뀌거나 비정형 데이터가 등장하면 사람이 다시 개입해야 했습니다.

3단계 AX(AI Transformation)

마지막 단계인 AX는 AI가 문서와 데이터를 이해하고, 업무 맥락을 파악하며, 필요한 정보를 연결해줍니다.

이메일, PDF, 계약서, 슬립, IR 자료 같은 비정형 문서를 해석하고, 핵심 내용을 요약하며,

다음 행동까지 제안할 수 있습니다.

그 덕분에 실무자는 반복적인 정보 처리 업무에서 벗어나 판단과 전략에 집중할 수 있게 됩니다.

AX의 핵심이 바로 여기에 있다고 할 수 있습니다.

금융 업무별 AX 적용 영역

VC / 사모펀드

딜 소싱 단계에서 AI는 섹터·스테이지·재무 지표 기준으로

IR 자료를 1차 분류하고 핵심 지표를 추출합니다.

덕분에 심사역은 수십 건의 자료를 직접 검토하는 대신,

AI가 플래그한 딜에 투자 판단 역량을 집중할 수 있습니다.

포트폴리오 모니터링 단계에서는 분기 보고서와 외부 뉴스 데이터를 연결해

재무 이상 징후나 시장 리스크 신호를 조기에 감지합니다.

자산운용

방대한 리서치 보고서를 전략·섹터별로 자동 분류하고,

펀드매니저의 기존 포지션과 연결해 관련 인사이트만 선별 제공합니다.

시장 데이터와 포트폴리오 데이터를 실시간으로 결합해 리밸런싱 시나리오를 빠르게 검토할 수 있으며,

정보 수집에 소요되던 시간을 전략 수립과 의사결정으로 전환할 수 있습니다.

보험 / 재보험 중개

국내외 이해관계자가 얽힌 복잡한 커뮤니케이션 구조에서

AI 도움을 받아 리스크 정보 요약 및 다국어 번역,

재보험사별 인수 성향 분석, 계약 갱신 일정 추적을 효율화합니다.

브로커는 반복적인 이메일 작성과 자료 정리에서 벗어나

클라이언트 대응, 해외 시장 개척, 협상 본연의 업무에 집중할 수 있습니다.

증권 / IB

계약서·IM 검토, DD 자료 구조화, 클라이언트 커뮤니케이션 로그 분석 등

딜 프로세스 전반에 걸쳐 비정형 문서를 정형화하고 필요한 정보를 즉시 추출할 수 있습니다.

딜 진행 속도와 정확도를 동시에 높이는 것이 핵심 가치입니다.

AX 전/후: 실무 흐름 비교

구분	AX 이전	AX 이후
문서 처리	실무자가 직접 읽고 분류·요약	AI가 1차 구조화 및 요약, 실무자는 검토·판단
커뮤니케이션	이메일 초안을 반복 수작업	AI가 맥락 기반 초안 생성, 실무자가 수정·발송
일정·갱신 관리	엑셀·캘린더 수동 관리	AI가 계약·갱신 일정 자동 추적 및 알림
데이터 축적	담당자 개인에게 귀속된 노하우	업무 흐름 안에서 구조화되어 조직 자산화
시간 배분	반복 처리에 60~70% 소요	고부가가치 판단·관계에 집중 가능

AX는 사람을 대체하지 않는다

출처: 인공지능 신문

AX에 대한 가장 흔한 오해는 "AI가 전문가를 대체한다"는 것입니다.

실제 현장은 다릅니다.

금융 업무는 맥락이 복잡하고, 신뢰 관계와 판단력이 핵심 경쟁력입니다.

AI는 판단을 대신하는 것이 아니라, 판단에 필요한 정보를 더 빠르게 준비하고

반복 처리를 줄여주는 역할을 합니다.

심사역은 더 많은 딜을 더 깊이 검토할 수 있고,

브로커는 더 많은 시장에 더 빠르게 접근할 수 있으며,

펀드매니저는 보고서 정리 대신 포트폴리오 전략을 고민할 수 있습니다.

AX의 본질은 효율이 아니라 집중입니다.

실무자가 진짜 잘해야 하는 일에 더 많은 시간을 사용할 수 있도록

만드는 데에 목적이 있다는 것이지요.

트레져러가 AX에 접근하는 방식

트레져러는 금융 업무의 AX를 도메인 특화 AI 에이전트로 구현합니다.

범용 챗봇은 질문에 답할 수 있지만, 금융 업무의 실제 흐름 안에서 작동하지는 않습니다.

트레져러가 만드는 AI 에이전트는 다릅니다.

각 금융 직군의 워크플로우와 비정형 데이터 구조를 이해하고, 업무 흐름 안에 직접 통합됩니다.

첫 번째 적용 사례는 재보험 중개 특화 에이전트 ARIA(AI Reinsurance Agent)입니다.

재보험 중개는 전문성이 높은 영역이지만, 앞서 살펴본 것처럼 현장은 반복 업무로 가득합니다. ARIA는 리스크 정보 요약·번역부터 재보험사별 영업 이메일 초안 작성, 슬립 작성 지원, 계약 갱신 관리까지 — 브로커의 실제 업무 흐름 안에서 작동합니다. 브로커가 다음에 해야 할 일을 AI가 먼저 준비해두는 구조입니다.

ARIA를 시작으로 VC 딜 소싱, 자산운용 리서치, IB 실사까지 트레져러는 금융 업무 전반의 AX를

도메인 특화 에이전트로 구현해 나가고 있습니다.

트레져러의 재보험 특화 AI 에이전트 ARIA에 대해 더 알고 싶다면 ?