금융권 AI, 상담사 코칭·대출심사·코딩까지 맡는다

전자신문 IT·2026-10-27

요약

금융권에서 AI가 고객 응대를 돕던 역할을 넘어 직원의 상담·심사·개발 업무까지 대신하는 흐름이 확산되고 있다. 해빗팩토리는 10월부터 상담사별 맞춤형 코칭을 지원하는 AI 시스템을 도입했으며, 누적 3000만건 이상의 상담 메시지와 교육 데이터를 활용한다. 신한은행은 AI로 부동산 감정평가서를 점검하는 등 심사 업무에도 AI를 적용하고 있다. 업계에서는 이를 기술이 직업 업무를 대신 수행하는 'DIFM(Do It For Me)' 흐름으로 설명한다.

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고객 대응을 돕는 수준에서 직원의 코칭·심사·개발 같은 내부 업무로 AI 적용 범위가 넓어진 사례로, 금융사 직무 구성에 미치는 영향을 지켜볼 만하다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

10월 중 KB증권의 통합 AI 에이전트 '깨비AI', 농협은행의 AI 자산배분 분석체계와 'WM AI 에이전트' 등 국내 금융사들이 내부 업무에 AI를 적용하는 사례가 이어졌다. 이번 기사는 그 흐름이 고객 상담 보조를 넘어 상담사 코칭, 심사, 개발 업무까지 번지고 있음을 보여준다. 해외에서도 뱅가드가 규제 산업 내 AI 기반 구축 방법을 공유하고, 유럽 은행들이 자체 파운데이션 모델을 운영하는 등 금융권 전반에서 AI 내재화가 동시에 진행되고 있다.

짚어야 할 점

앞선 보도들의 AI 적용이 주로 투자·자산배분·상담 데이터 분석이었다면, 이번 사례는 직원 개인의 업무 수행 방식(코칭, 심사, 코딩)까지 AI가 대신한다는 점에서 적용 범위가 한 단계 더 넓어졌다.
'DIFM'이라는 업계 용어로 정리된 만큼, 이는 특정 회사만의 실험이 아니라 금융권 전체에서 쓰이는 공통된 방향성으로 제시되고 있다는 점을 봐야 한다.
신한은행은 이미 신한솔깃 등 대외 서비스에 생성형 AI를 적용해왔는데, 이번엔 부동산 감정평가서 점검처럼 내부 심사 과정에도 AI를 들였다는 점에서 적용 영역이 대외에서 대내로 확장되는 흐름으로 읽을 수 있다.
해빗팩토리의 상담 코칭 AI는 누적 3000만건 데이터를 활용한다고 밝혔는데, 이 데이터 규모가 코칭 품질과 직접 연결되는지는 기사에서 설명되지 않았다.

아직 확인되지 않은 것

AI가 상담사를 코칭하거나 감정평가서를 점검한 결과를 최종적으로 누가, 어떤 기준으로 검증·책임지는지는 확인되지 않았다.
이 같은 AI 적용이 상담사·심사역·개발자의 업무량이나 고용 구조에 실제로 어떤 영향을 미치는지에 대한 자료는 나오지 않았다.
해빗팩토리와 신한은행의 AI 시스템이 금융당국의 심사나 규제 검토를 거쳤는지는 기사에 언급되지 않았다.

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이 글에 나온 말

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파운데이션 모델: 대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
AI 에이전트: AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
평가: AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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