도입 다음은 성과 검증…내부전문인력 육성도 과제 [국책은행 AI 전환]

AI 활용 성과 지표는 기은·산은만…"생산성 향상과 연관된 잣대 있어야"
민감정보 다루는 국책은행, 외주 쓰더라도 내부 검증인력 필요

(사진=챗GPT AI 기반 편집 이미지)

국책은행의 AI 활용이 확대되는 가운데 성과 측정 체계와 내부 전문인력 육성이 중요하다는 전문가들의 제언이 나온다.

10일 본지 취재를 종합하면 금융회사의 AI 활용은 대고객 서비스보다 내부 업무 자동화에 집중돼 예산·인력·서비스 건수만으로 실제 성과를 판단하기 어렵다. 3사가 알리오에 공시한 AI활용사례의 '운영성과'도 이용자 수, 질의·처리 건수 등 활동량 지표가 대부분이었다. 업무시간·심사기간 단축, 비용 효율성 개선을 보여주는 지표는 찾기 어려웠다.

국책은행 3사의 내부 성과 측정 체계는 아직 자리를 잡아가는 단계다. 기업은행은 올해 경영실적 평가기준에 'AX/DX' 항목을 신설해 부서별 AI 전환 수준을 정량 평가하고 있다. 산업은행도 지원부서 경영평가에 AI·데이터 기술을 활용한 업무프로세스 개선 실적을 반영하고 있다. 최근부터 AI 시스템을 구축에 나선 수출입은행은 아직 성과체계가 없는 상황이다.

다만 이런 지표가 실제 생산성 향상까지 포착하는지는 별개의 문제다. 한국은행이 6월 발표한 이슈노트에 따르면 생성형 AI 활용은 업무시간을 평균 3.8% 줄였지만, 이 시간 절감이 실제 업무처리량 증가로는 이어지지 않았다. 활용 건수나 시간 절감만으로 성과를 판단하기보다 조직 전체의 생산성 개선 여부를 함께 평가해야 한다는 의미다.

백연주 한국금융연구원 연구위원은 "은행들은 제도적 제약으로 AI를 대고객 서비스보다 내부 업무 자동화에 주로 활용해 외부에서 성과를 파악하기 어렵다"며 "업무시간 단축, 비용 절감 등 실질적 생산성 개선 여부를 측정할 지표를 마련할 필요가 있다"고 말했다.

내부 전문인력 확보도 과제다. 3사 모두 시스템 구축 과정에서 외부 시스템통합(SI) 업체를 활용했지만, 구축 이후 운영 체계에서는 차이가 있다. 이미 자체 AI를 구축해 운영 중인 기업은행과 산업은행은 데이터관리·보안이나 시스템 운영·유지보수 등 구축 이후 업무를 내부 인력이 주도적으로 맡고 있다. 반면 아직 플랫폼을 구축 중인 수출입은행은 기획·총괄만 내부가 맡고 개발은 외부업체를 통해 진행 중이다.

외부업체가 개발·운영을 맡더라도 신용정보 관리와 보안, 시스템 안정성의 최종 책임은 은행에 남는다. 업체의 기술력·보안 수준을 검증할 내부 인력이 부족하면 외부 의존이 장기화하거나 사고 대응이 늦어질 수 있다.

백 연구위원은 "국책은행은 기업 관련 자료를 방대하게 보유해 사실상 개인정보의 확장판과 같아 관리가 특히 중요하다"며 "신용정보를 다루는 만큼 외부 업체와 협업하더라도 유출 위험을 관리할 내부 전문인력이 필요하다"고 말했다.