[AI 책임지도]④ 우리은행, 최대 175개 에이전트 통제장부 시험대

금융권의 새로운 AI 가이드라인 실시에 따른 주요 은행별 대응 전략을 살펴봅니다.서울 중구 우리은행 본점 전경/사진 제공=우리은행우리은행의 인공지능 전환(AX)은 개별 서비스 도입보다 대규모 에이전트 관리 체계에 방점이 찍힌다. 기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 등 은행 핵심 업무에 175개 이상 에이전트를 배치하는 방식이다. 적용 범위가 넓어질수록 중요한 것은 속도보다 추적 가능성이다. 어떤 모델이 어떤 데이터를 쓰고, 어느 업무에서 어떤 권한으로 작동했는지를 남겨야 오류 발생 시 책임선을 되짚을 수 있기 때문이다.26일 금융권에 따르면 금융위원회의 개정 금융분야 AI 가이드라인이 22일부터 시행됐다. 핵심은 인공지능을 최종 의사결정자가 아닌 임직원의 보조수단으로 규정한다는 점이다. 산출 결과에 따른 최종 의사결정과 책임은 금융회사와 임직원이 진다.우리은행은 4대 은행 중에서도 적용 범위를 가장 넓게 가져가고 있다. 삼성SDS가 우리은행의 'AX를 위한 AI 에이전트 구축' 사업 우선협상대상자로 선정됐다. 사업 규모는 884억원 수준으로, 고객관계관리·기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 등 5대 영역 29개 핵심 업무에 175개 이상 에이전트를 적용하는 것이 골자다.승인보다 이력 관리가 핵심우리은행의 전략은 신한은행처럼 직원용 통합 플랫폼을 확대하거나 하나은행처럼 특정 여신 업무의 초안 작성 시간을 줄이는 방식과 차별화된다. 고객 상담을 돕고, 기업여신 자료를 정리하고, 자산관리 제안을 보조하고, 내부통제 이상 징후를 찾아내는 식으로 '일하는 에이전트'를 은행 업무 여러 곳에 동시에 배치하는 구조다.특히 175개 이상의 에이전트를 구축하면서 통제 단위도 바뀔 것으로 보인다. 개별 부서의 점검과 승인 절차로 관리할 수 있는 범위를 넘어서기 때문이다. 이에 모델명, 담당자, 학습·참조 데이터 출처, 위험등급, 변경 이력, 배포 승인 기록이 중앙에서 관리될 것으로 예상된다.통제장부가 중요한 이유는 사후 책임 추적 때문이다. 에이전트가 작성한 기업여신 자료나 자산관리 제안, 내부통제 이상 징후가 직원의 최종 판단으로 이어졌다면, 이후 문제가 생겼을 때 어느 시스템이 어떤 근거로 산출물을 만들었는지 확인할 수 있어야 한다. 관리대장은 단순 목록이 아니라 내부통제 인프라가 된다.지주 차원의 전략과 은행 단위의 책임체계도 구분해야 한다. 그룹이 AX 전략과 인프라 표준화를 추진하더라도 실제 고객 상담, 여신 지원, 자산관리, 내부통제 업무의 1차 접점은 은행이다. 대규모 에이전트 구축을 추진할수록 은행 내부의 승인·검증·중단 절차가 더 중요해지는 이유다.우리은행 AI 책임체계 /챗GPT의 도움을 받아 시각화하고 기자가 최종 검토·확인해 제작한 그래픽입니다. 그래픽에 포함된 데이터와 내용은 기자가 직접 취재한 결과물입니다.윤리위에 리스크·준법·소비자보호 참여우리은행은 AI 서비스 심의 기구로 'AI윤리위원회'를 운영하고 있다. 위원장은 AX혁신그룹장이 맡으며, AI전략센터장, 리스크총괄부장, 준법경영실장, 소비자보호부장, 정보보호부장 등이 참여한다. 사안에 따라 위원 구성은 조정될 수 있고, 운영 주기는 수시다.AX혁신그룹장이 위원장을 맡으면서 현장 적용 속도와 업무 이해도를 높일 수 있다. 동시에 리스크·준법·소비자보호·정보보호 부서장이 함께 참여해 고위험 서비스의 법규 준수와 소비자 권익 침해 가능성을 살피는 구조다. 에이전트 적용 범위가 넓어질수록 위원회가 사전 견제와 개선 요구 기능을 얼마나 실질적으로 수행하느냐가 중요해진다.우리은행은 통제 문제를 시스템으로 풀려는 시도도 병행하고 있다. 삼성SDS를 통해 지티원의 거버넌스 솔루션 'AI Workbench'를 도입하는 계약을 체결했다. 머신러닝 모형부터 생성형 모델까지 전체 수명주기를 표준화하고 위험등급 분류와 컴플라이언스 검증을 지원하는 플랫폼이다.이 솔루션이 주목받는 이유는 도입 규모 때문이다. 에이전트가 한두 개라면 위원회 심의와 수기 점검으로도 일정 부분 관리가 가능하다. 하지만 5대 영역 29개 업무에 175개 이상이 배치되면 변경 이력과 위험등급, 점검 결과를 사람이 일일이 추적하기 어렵다. 전산화된 장부가 있어야 운영 중 성능 저하나 오류, 기준 변경을 한눈에 확인할 수 있다.최종 판단 구조도 주목된다. 에이전트가 기업여신 자료를 정리하거나 자산관리 제안을 만들거나 내부통제 이상 징후를 제시하더라도 최종 책임은 사람이 져야 한다. 직원이 산출물을 수정하거나 폐기할 수 있어야 하고, 그 사유와 증빙도 남겨야 한다. 175개 에이전트가 만든 결과물이 어디서 어떻게 최종 판단으로 이어졌는지 추적하기 위해서다.중단 권한도 같은 맥락으로 연결된다. 하나의 오류와 여러 업무에 연결된 모델의 오류는 파급력이 달라서다. 생성형 모델의 환각, 이상거래탐지 오탐, 상담 오류, 외부 클라우드 장애가 발생했을 때 어느 부서가 해당 서비스를 격리하고 수동 처리로 전환할 수 있는지 명확해야 한다. 대규모 적용이 생산성을 높이는 만큼, 멈출 수 있는 권한과 기록 체계도 함께 설계돼야 한다.우리은행의 책임체계는 '많이 쓰는 기술'을 어떻게 통제 가능한 업무 시스템으로 바꾸느냐의 문제가 될 것으로 전망된다. AI윤리위원회가 어떤 서비스를 심의하고, Workbench가 어떤 모델과 이력을 관리하며, 오류 발생 시 누가 중단권을 갖는지까지 연결돼야 '일하는 에이전트'가 책임 있는 AX로 평가받을 수 있을 것으로 보인다.우리은행 관계자는 "AI윤리위원회를 중심으로 AI 서비스의 위험 요인을 점검하고, 리스크·준법·소비자보호·정보보호 관련 부서가 함께 참여하는 심의 체계를 운영하고 있다"며 "AI 에이전트 적용 범위가 확대되는 만큼 서비스 기획부터 운영, 모니터링까지 전 과정에서 책임 있는 활용과 통제 체계를 지속적으로 고도화하겠다"고 말했다.