골드만삭스의 AI 비서 도입: 은행 AI 빙산의 일각에 불과하다
월스트리트의 거대 금융사가 '기본적인' AI 도구를 전사적으로 도입하는 가운데, 업계 관계자들은 그 이면에 숨겨진 변혁적 혁명을 예고한다.
골드만삭스가 46,500명의 모든 직원을 대상으로 전사적인 AI 비서 도입을 발표한 것은 겉으로 보기에 인상적일 수 있습니다. 하지만 업계 내부자들은 이러한 도구들을 이미 "은행원들을 위한 워드아트(WordArt)에 불과하다"며, 금융 분야의 AI 혁신이라는 거대한 비전과는 거리가 먼 기본적인 수준이라고 일축하고 있습니다.
6월 23일(현지시간) 시작된 이번 도입은 GS AI 비서를 초기 1만 명 파일럿 직원에서 골드만삭스 전 세계 인력으로 확장하는 것입니다. 그러나 문서 요약, 콘텐츠 초안 작성, 데이터 분석, 번역 등 이 기술의 현재 기능들은 금융 부문 전반에 걸쳐 심오한 변화를 약속하는 여정의 서막에 불과합니다.
오늘은 "PDF 요약기", 내일은 자율 금융 에이전트
한 핀테크 벤처 투자자는 "현재 월스트리트 전반에서 목격하는 것은 본질적으로 기본적인 생산성 향상 도구의 상품화"라고 설명합니다. "모든 주요 은행이 유사한 도구를 배포했습니다. GS AI 비서와 씨티그룹, 모건스탠리, 뱅크오브아메리카의 유사 도구들은 편리하지만, 아직 이들 기관의 근본적인 경제성이나 역량을 변화시키지는 못하고 있습니다."
골드만삭스는 엔지니어링 팀에서 최대 20%의 생산성 향상을 경험하고, 이전에 며칠 걸리던 작업이 몇 시간 만에 완료되는 등 고무적인 초기 결과를 보고하고 있지만, 이러한 개선은 앞으로 다가올 변화에 비하면 미미한 수준입니다.
은행 AI의 세 가지 물결: 현재 우리는 어디에 있는가
업계 전문가들은 금융 서비스 분야 AI의 3단계 진화를 설명하며, 현재의 도입 상황을 분명히 조명합니다.
현재 금융 기관의 AI 전략을 자문하는 한 전직 은행 임원은 "1단계는 우리가 지금 있는 곳으로, 보안 샌드박스를 갖춘 신뢰할 수 있는 공동 조종사(코파일럿)이며, 인간의 개입이 필수적인 단계"라고 말합니다. "2단계는 2026-2028년경에 도래할 예정으로, API를 호출하고 검사를 실행하며 제한된 자율성으로 구체적인 작업을 수행할 수 있는 진정한 에이전트형 오케스트레이터, 즉 작업 인식 AI 시스템이 도입될 것입니다. 2028년 이후에는 규제 당국의 인증을 받은 모델을 사용하여 프런트부터 백오피스까지 전반적인 시스템에서 복잡한 작업을 처리하는 자율 서비스가 등장할 것입니다."
골드만삭스의 신중한 접근 방식은 은행이 고도로 규제되고 위험 회피적인 산업이라는 현실을 반영합니다. 그러나 오늘날 배포되는 기술의 제한적인 범위는 이미 개발 중인 혁명적인 응용 프로그램들과는 극명한 대조를 이룹니다.
다가오는 혁명: '시시하지 않은' 은행 AI의 실제 모습
내부적으로 주요 금융 기관의 고급 팀들은 문서 요약이나 기본적인 생산성 도구를 훨씬 뛰어넘는 AI 응용 프로그램을 개발하고 있습니다.
소매 고객을 위한 자율 주행 금융
가장 눈에 띄는 변화는 소매 금융에서 나타날 가능성이 높습니다. 여기서는 AI 비서가 질문에 답하는 것을 넘어 필요를 예측하고 궁극적으로 자율적인 결정을 내리는 수준으로 발전할 것입니다.
한 디지털 뱅킹 전략가는 "2026-2028년경에는 '자동 조종 뱅킹'이라고 부를 만한 것이 등장할 것"이라고 예측합니다. "에이전트형 AI는 유휴 자금을 최적의 수익률 상품으로 자동 이체하고, 신용카드 연이율을 재협상하며, 해외여행 중 가장 저렴한 외환 환전 경로를 선택하고, 세금 서류를 제출한 다음, 모든 조치를 이해하기 쉬운 언어로 설명해 줄 것입니다."
이러한 진화는 궁극적으로 은행 기능이 일상적인 애플리케이션에 매끄럽게 통합된 API 클러스터가 되어 AI가 실시간 KYC(고객 신원 확인), 신용도 확인, 계약서 생성을 수 밀리초 만에 처리하는 '보이지 않는 임베디드 금융'으로 이어질 것입니다.
프런트 오피스 트레이딩: 인간의 판단에서 AI 네이티브 시장으로
아마도 가장 급진적인 변화는 자본 시장에서 일어나고 있으며, 강화 학습 모델은 이미 여러 기관에서 모의(샌드박스) 주식 트레이딩 장부를 관리하고 있습니다.
한 퀀트 트레이딩 임원은 "5년 안에 이 모델들은 실시간으로 실제 리스크 한도를 관리할 것"이라며, "가격을 제시하고 포지션을 헤지하며 각 거래에서 학습할 것"이라고 밝혔습니다. "소수의 대표 투자 상품 대신 수천 개의 초개인화된 인덱스가 밤새 생성되고 백테스트를 거쳐 개별 고객에게 맞춤형으로 제공될 것입니다."
J.P. 모건의 상표 등록된 "인덱스GPT(IndexGPT)" 이니셔티브는 이러한 미래의 초기 모델을 제공합니다. 한편, 생성형 AI는 가상 주문 장부가 배포 전 과밀화 및 조작 시나리오에 대비하여 트레이딩 알고리즘의 스트레스 테스트를 수행하는 시장 미시 시뮬레이션을 가능하게 합니다.
리스크 및 컴플라이언스: 주기적 검토에서 지속적인 인텔리전스로
백오피스의 변화는 덜 눈에 띄지만, 그만큼 심오합니다. 은행 명세서, ESG 공개 자료, 뉴스 등을 읽어 신용 메모를 작성하고 부도 확률을 몇 분 만에 계산할 수 있는 자율 신용 평가 엔진이 개발 중이며, 파일럿 프로그램은 이미 메모 작성 시간을 90% 단축하고 있습니다.
한 규제 기술 전문가는 "연례 스트레스 테스트는 구식이 될 것"이라고 예측합니다. "대신, 생성형 AI가 수요에 맞춰 시나리오를 구축하고, 이를 포트폴리오 모델에 입력하며, 규제 제출 서류를 기계 판독 가능한 XBRL 형식으로 지속적으로 작성할 것입니다."
아마도 가장 중요한 것은 AI 시스템이 전 세계 300개 이상의 금융 규제 기관을 크롤링(spider)하여 새로운 규정을 추출하고, 이를 내부 통제에 매핑하며, 규정 준수 격차를 밤새 파악하도록 개발되고 있다는 점입니다. 이는 규제 업무를 주기적인 혼란에서 지속적이고 자동화된 프로세스로 변모시킬 것입니다.
실제 경제적 영향: 비용 대비 수익 비율 20~40% 개선
이 분야를 주시하는 투자자들에게 변혁적인 잠재력은 현재 도입으로 보고된 미미한 효율성 향상을 훨씬 뛰어넘습니다. 고급 AI 응용 프로그램을 성공적으로 구현하는 금융 기관은 더딘 도입 기관에 비해 비용 대비 수익 비율(CIR)을 20~40% 개선할 수 있습니다.
한 은행 부문 애널리스트는 "시장은 AI 선도 기업과 후발 기업 사이에 곧 나타날 양분화 현상을 아직 완전히 반영하지 않고 있다"고 말합니다. "생성형 AI가 단순한 거창한 워드 프로세서 수준을 넘어 대차대조표, 시장, 고객 관계 전반에서 기계 속도로, 그러나 감사 가능한 안전장치 아래에서 자율적인 결정을 내리기 시작하면, 은행업의 경제성은 근본적으로 바뀔 것입니다."
초기 투자 기회는 이러한 변화를 가능하게 하는 금융 기술 제공업체, AI 도입에서 리더십을 보여주는 은행, 그리고 규제 환경에서 안전하고 규정을 준수하는 AI 운영을 위한 인프라를 개발하는 전문 기업에 있을 수 있습니다.
골드만삭스의 현재 도입: 필요하지만 충분하지는 않다
이러한 배경에서 골드만삭스의 전사적인 AI 비서 도입은 훨씬 긴 여정의 필요하지만 예비적인 단계에 불과합니다. 뱅커 코파일럿(Banker Copilot), 번역 AI(Translate AI), 레전드 AI(Legend AI)와 같은 보완 도구의 개발은 포괄적인 전략을 나타내지만, 이러한 응용 프로그램들은 자율적인 운영보다는 인간의 워크플로우를 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.
한 은행 기술 컨설턴트는 "AI 뱅킹 경쟁에서 승리할 기업은 기본적인 AI 비서를 가장 빠르게 도입하는 기업이 아니라, 진정으로 자율적인 금융 인텔리전스를 위한 기반을 구축하는 기업일 것"이라고 말합니다. "여기에는 대차대조표 및 시장의 고정밀 디지털 트윈, 차세대 모델 리스크 프레임워크, 합성 데이터 생성 기능, 그리고 점점 더 복잡해지는 AI 시스템을 조율할 인재가 포함됩니다."
골드만삭스의 46,500명 직원이 새로운 AI 비서와 상호작용하기 시작하면서, 그들은 향후 10년 동안 금융을 재편할 기술적 쓰나미의 첫 물결을 경험하고 있습니다. 오늘날의 생산성 도구는 이전과는 비교할 수 없을 정도로 혁명적으로 느껴질 수 있지만, 이는 전 세계 금융 연구소에서 이미 형태를 갖추고 있는 진정으로 변혁적인 AI 시스템의 원시적인 조상에 불과합니다.
은행 부문에서 혁명은 다가오는 것이 아니라, 이미 이곳에 존재하며 오늘날의 겉보기에는 소박한 도입 뒤에 숨어 있습니다.