"은행권 78%가 AI 도입, 성공은 8% 불과"…왜?

"디지털 뱅킹으로 이동 중"...전 세계 고객 16% 이상이 네오뱅크 선택

IBM 기업가치연구소(IBM Institute for Business Value)가 발표한 '2025년 글로벌 은행 및 금융시장 전망' 보고서에 따르면, 전 세계 고객의 16% 이상이 이미 지점 없는 완전 디지털 은행을 주거래 은행으로 이용하고 있는 것으로 나타났다. 브라질의 경우 이미 29%의 소비자가 네오뱅크를 주거래 은행으로 선택했으며, 이는 디지털 금융으로의 급격한 전환을 보여주는 대표적 사례다. (☞ 보고서 바로가기)

"AI 도입은 선택 아닌 필수"...은행 CEO 60% 리스크 감수 의지

2024년 기준 은행의 78%가 생성형 AI를 도입했지만, 전사적 차원에서 체계적으로 접근하는 곳은 8%에 불과했다. 보고서는 은행 CEO의 60% 이상이 경쟁력 강화를 위해 자동화 도입에 따른 상당한 리스크를 감수해야 한다고 인식하고 있으며, 이러한 변화는 AI가 이제 선택이 아닌 필수 요소가 되었음을 보여준다.

"효율성 격차 심화"...미국 대형 은행 CIR 61.6% vs 중국 은행 30.9%

운영 효율성 지표인 비용수익비율(CIR)에서 글로벌 은행들 간 격차가 두드러졌다. 미국의 대형 은행들의 CIR은 61.6%로, EU 은행들의 53.6%와 비교해 높은 수준을 보였다. 반면 라틴아메리카 은행들은 47.1%, 중국 은행들은 30.9%를 기록했다. 인건비 비중은 2007년 50%에서 2023년 54.6%로 증가했으며, 기술 및 통신비용도 6%에서 6.6%로 상승했다.

"AI로 고객 맞춤형 자문 서비스 확대"...리테일 고객 27% 증가 효과

금융 자문 서비스에서 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있다. IBM IBV 연구에 따르면, 개인화된 상담이 가능한 금융기관을 선택할 확률이 27% 더 높은 것으로 나타났다. 또한 금융 계획과 리스크 시뮬레이션 맥락에서 자문을 제공받을 수 있다면 선택 확률이 24% 더 높아지는 것으로 분석됐다. CMO들의 경우 2024년 78%가 데이터 분석과 디지털 채널에서의 인사이트 확보를 위해 생성형 AI를 활용할 계획이며, 2025년 말까지 86%가 고객 인사이트 분석에 생성형 AI를 도입할 것으로 예상된다.

"금융권 디지털 전환의 새로운 도전"...데이터 보안과 클라우드 마이그레이션

금융기관들의 디지털 전환 과정에서 클라우드 마이그레이션 비용이 예상보다 높은 것으로 나타났다. 이는 애플리케이션 의존성 관리의 복잡성, 규제 준수 요건, 부서간 협업 필요성, 애플리케이션 재설계에 필요한 광범위한 노력, 그리고 숙련된 외부 계약자에 대한 의존도가 주요 원인으로 지목됐다. 생성형 AI는 이러한 과제들을 해결하는데 도움이 될 것으로 기대되며, 특히 애플리케이션 의존성에 대한 포괄적인 분석과 마이그레이션 관련 비용을 줄이기 위한 자동화된 애플리케이션 재설계를 가능하게 할 것으로 전망된다.

AI 리스크 관리 최대 위협은 사이버보안...은행권 76% 우려

은행 임원들의 76%가 사이버보안 취약성을 최대 위험으로 꼽았으며, 72%는 법적 불확실성을, 67%는 결과의 정확성 보장을, 65%는 모델 편향성을 주요 우려사항으로 지적했다. 특히 IBM 연구에 따르면, 5천만 건 이상의 기록이 포함된 데이터 유출 사고의 평균 비용이 2024년 3억7,500만 달러에 달했으며, 금융 서비스 산업은 의료 산업에 이어 데이터 유출 비용이 두 번째로 높은 것으로 나타났다.

"클라우드와 코어뱅킹이 걸림돌"...중소기업 금융 혁신 지연

중소기업 시장에서의 새로운 금융 서비스 경쟁을 가로막는 주요 장애물로 은행가의 65%가 클라우드 전환 미완료를, 57%가 코어뱅킹 아키텍처의 모듈화와 유연성 부족을 지적했다. 데이터 유출 사고의 경우 평균적으로 발견까지 168일, 해결까지 51일이 소요되는 것으로 나타났지만, 금융기관의 28%만이 보안 AI와 자동화를 광범위하게 활용하고 있었다.

2025년 'AI 팩토리' 모델로 전환...전사적 AI 혁신 가속화

보고서는 2025년을 AI 혁신의 원년으로 전망하며, 'AI 팩토리' 모델을 통해 개발 주기를 가속화하고, 비용을 통제하며, 조직 전반에 AI 신뢰도를 구축할 것을 제안했다. AI는 단순한 도구가 아닌 비즈니스 모델의 기반이 되어야 하며, 이를 위해서는 수평적, 수직적, 기술 기반의 세 가지 차원에서의 전략적 접근이 필요하다고 강조했다.

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