인공 지능을 중심으로 처음부터 구축된 AI-원주 은행은 고객 서비스, 신용, 컴플라이언스 등을 자동화하고 있습니다. 카테나 랩, 원 제로, 번큐, 웨뱅크, 시틱 AI방크와 같은 개척자들이 어떻게 글로벌 금융을 재정의하고 전통적인 은행에 도전하고 있는지 확인해보세요.
금융 분야에서 AI는 급속히 발전했습니다. 2010년대에는 많은 은행이 신용 평가에 기계 학습을 도입하고 고객 지원에 챗봇을 도입하여 기존 프레임워크 내에서 AI의 잠재력을 시험했습니다. 2020년까지 주요 은행들은 리스크 관리 및 고객 맞춤화에 고급 알고리즘을 통합했습니다. 최근 산업 조사에 따르면 2025년에는 65%의 은행이 AI 주도의 고객 서비스를 출시할 계획이라고 하여 AI가 은행업에서 얼마나 주류가 되었는지를 보여줍니다. 그러나 대부분의 이러한 노력은 여전히 AI를 기존 시스템에 결합하는 데 그칩니다. 반면, "AI-원주" 은행들은 AI 기능을 중심으로 완전히 금융 기관을 설계하고자 하며, 은행 운영 방식을 근본적으로 재구상하고 있습니다.
원주 AI 은행의 개념은 기업가와 기술자들이 기존 은행, 심지어 디지털 우선 네오뱅크조차도 AI 중심 세계에 적응하는 데 한계가 있다는 것을 인식하면서 주목받고 있습니다. 수십 년의 프로세스와 인프라에 기반을 둔 전통적인 은행은 AI가 제공하는 새로운 기회를 지원하는 것이 "느리고, 비싸고, 글로벌 마찰이 가득하며, 유연하지 않고 부적합하다"고 종종 밝혔습니다. 이것은 스타트업과 진보적인 금융 회사들이 AI 우선 아키텍처로 시작하는 은행을 구축할 수 있는 문을 열었습니다.
이러한 새로운 플레이어들은 AI가 고객 상호작용 및 사기 모니터링부터 신용 결정 및 규제 준수에 이르기까지 모든 것을 처리하는 시스템을 설계하고 있습니다. 여기에는 '사람의 감독 하에' 운영되는 것입니다.
원주 AI 은행이란 무엇인가?
간단히 말해, 원주 AI 은행은 처음부터 인공지능을 중심으로 구축된 금융 기관입니다. 반면에 전통적인 코어에 AI를 덧붙인 것이 아닙니다.
한 핀테크 스타트업의 최근 설명에 따르면 AI-원주 은행은 "AI를 중심으로 구축된 은행, 사후생각으로 추가되지 않은 은행"입니다.
실제로 이는 은행의 제품, 서비스 및 내부 프로세스가 AI 알고리즘과 자동화에 의해 운영되도록 설계되어 있으며, 일상적인 워크플로우에서 수동 개입이 최소화되어 있다는 것을 의미합니다. 인간 직원은 감독, 전략적 가이드라인 제공 및 예외 케이스를 처리하며, AI 시스템은 일상적인 결정과 상호작용을 주도합니다.
AI-원주 은행은 일반적으로 고객 온보딩, 리스크 평가, 거래 및 고객 서비스를 AI가 관리하는 첨단 디지털 운영을 특징으로 합니다.
고급 기계 학습 모델은 고객의 데이터를 분석하여 맞춤형 재무 조언을 제공하거나 실시간으로 사기를 탐지합니다. 챗봇 및 가상 도우미는 고객 문의의 상당 부분을 처리합니다. 중요한 것은 이러한 은행들이 대화형 인터페이스를 위한 생성적 AI나 투자 전략 최적화를 위한 강화 학습과 같은 최신 AI 혁신을 자주 통합한다는 것입니다. 목표는 데이터를 더 많이 수집함에 따라 서비스를 개선하면서 계속해서 배우고 적응할 수 있는 은행을 만드는 것입니다. 이는 정적 레거시 코어가 쉽게 할 수 없는 것입니다.
또 하나의 특징은 AI-원주 은행이 규제 준수 및 리스크 관리를 AI 시스템의 내장 기능으로 취급한다는 것입니다. 전통적인 은행에서는 준수가 종종 수동으로 수행되는 체크 및 보고서의 별도 레이어입니다. AI-우선 은행에서는 소프트웨어가 처음부터 규제 제한을 준수할 수 있도록 설계되어 있... Content:
capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), underscores the confidence in its approach. By 2025, the bank had raised around $242 million, with a valuation of about $320 million, including tech giants like Tencent and fintech funds from SoftBank’s ecosystem.
AI는 One Zero의 고객 경험의 중심에 있습니다.
2024년 2월, 은행은 “Ella 2.0”이라는 생성 AI 기반 서비스 플랫폼을 출시했습니다. 이는 고객의 가상 금융 비서 역할을 합니다. AI21 Labs(대형 언어 모델을 전문으로 하는 이스라엘 AI 스타트업)와 협력하여 개발된 Ella 2.0은 기본적으로 AI 개인 은행가로, 24/7 이용 가능합니다.
고객은 자연어로 Ella와 상호작용할 수 있으며, 계정간 재정을 복잡하게 묻거나 예산 관리 조언을 받거나 문제 해결을 요청할 수 있으며 즉각적이고 상황에 맞는 답변을 받습니다. 이 시스템은 여러 언어를 이해하며, 정확성을 높이기 위해 광범위한 은행 문의로 훈련되었습니다.
은행에 따르면, Ella 2.0은 "즉각적인 응답을 제공하고 24/7 운영하며 기계 학습을 활용하여 개인화된 금융 서비스를 제공합니다." 즉, 고객 상호작용에서 지속적으로 학습하여 더 나은 도움을 제공하며, 필요할 때 인간 은행가가 지원합니다.
One Zero의 첫 번째 CEO Gal Bar Dea는 이 AI 비서가 서비스 품질을 어떻게 높이는지를 강조했습니다. “Ella 2.0의 능력은 언어 장벽을 초월합니다.”라고 그는 이야기하며 “즉시, 정확하고 개인화된 응답을 제공하며 개인 고객의 요구를 충족시키기 위해 지속적으로 발전합니다.”라고 말했습니다.
One Zero는 "실험적인 생성 AI에서 실제 구현으로의 글로벌 추진"을 은행업에서 이끄는 것에 자부심을 느낍니다.
AI21 Labs의 공동 CEO Ori Goshen은 “One Zero의 새로운 AI 비서, Ella는 디지털 은행 산업에서 고객 경험을 개선하기 위한 변화를 나타냅니다 – 더 빠르고, 신뢰할 수 있으며 각 사용자에게 맞춤화된 경험을 제공합니다.”라고 언급했습니다.
이러한 지지는 기술 스타트업과 은행이 AI 솔루션 개발에 얼마나 밀접하게 통합되어 있는지를 강조합니다.
Ella 외에도, One Zero는 더 이면에서 AI를 사용합니다. 자동화된 알고리즘은 은행의 일상 운영 및 의사 결정을 처리합니다. 예를 들어, AI 모델은 신용 위험 평가 및 투자 권고에 사용되어 데이터 학습을 통해 결과를 정제합니다.
은행의 전략은 가능한 한 많은 일상적인 작업을 자동화하여 비용을 절감하고 은행이 더 경쟁력 있는 요금을 제공할 수 있게 하는 것입니다.
동시에, One Zero는 고객이 연락할 수 있는 인간 금융 상담사를 유지합니다 (은행은 "개인 금융 관리자"와 AI 지원의 하이브리드를 약속합니다). 이 이중 접근 방식은 AI의 효율성을 원하면서도 중요한 결정에서 인간의 전문성을 보고 싶어하는 고객에게 적합합니다.
One Zero의 AI에 대한 막대한 투자는 고객 참여에서 성과를 내고 있습니다.
일부 보고서에 따르면, AI 비서는 출시 직후 고객 문의의 약 40%를 독립적으로 처리하고, 많은 다른 부분에서 인간 에이전트를 지원했습니다. 이는 응답 시간을 크게 단축하며, 은행은 대부분의 문의에 대한 대기 시간을 제거했다고 주장합니다. 이는 고객이 언제든지 일관되고 품질 높은 응답을 받을 수 있음을 보장합니다.
AI는 복잡한 교차 참고 질문도 처리할 수 있으며, 예를 들어 "런던의 친구와 갔던 인도 레스토랑은 어디였지?"와 같은 시나리오에서 시스템이 추론하여 거래를 찾을 수 있습니다. 이러한 기능은 거래 데이터와 대화형 AI를 결합하는 힘을 보여줍니다.
시장에서 One Zero 은행은 AI를 통해 차별화하는 방법에 대한 사례 연구가 됩니다. 이스라엘의 경쟁적인 은행 부문에서 One Zero의 강점은 단순히 매끄러운 모바일 앱을 보유한 것이 아니라 서비스가 더 스마트하고 능동적이라는 것입니다. 은행은 사용자의 비정상적인 지출을 알리거나 현금 흐름을 예측하거나 AI 분석을 통해 금융 조치를 제안하는 등의 기능을 제공합니다. 이는 넓은 견지에서 볼 때 소비자들이 금융에서 개인화되고 즉각적인 서비스를 점점 더 기대하는 것과 맞물려 있습니다. Netflix나 Spotify가 엔터테인먼트를 개인화하듯, One Zero는 이 기대를 충족시키기 위해 AI를 사용하여 "금융 컨시어지"가 되고자 합니다.
One Zero는 특히 이스라엘 외 지역으로 확장 계획을 가지면서 도전과제에 직면해 있습니다. 외부 사건 (예: 2023년 말 지역 분쟁)으로 인해 일부 노력은 중단되었습니다.
그럼에도 불구하고, 회사의 성장은 전 세계적으로 주목받고 있습니다. One Zero 은행이 계속 성공한다면, 다른 나라에서도 유사한 AI 중심 디지털 은행에 영감을 줄 수 있습니다. 또한, AI를 안전하게 은행에 통합할 수 있는 라이브 예를 규제자에게 제공합니다. 특히 이스라엘의 규제 당국이 One Zero에 완전한 은행 라이선스를 부여했으며, 이는 모델과 자본에 대한 신뢰를 나타내며 미래에 규제 승인을 모색하는 다른 AI 기반 은행에게 긍정적인 신호가 됩니다.
Bunq – 유럽 최초의 AI 기반 신은행
유럽에서는 AI 기반 접근법을 수용하는 확립된 플레이어 중 하나는 Bunq입니다. 이는 기술 중심, 사용자 중심의 정신으로 "자유의 은행"으로 불리는 네덜란드 디지털 은행입니다.
Bunq는 2012년에 설립되었으며, 유럽 전역에서 수백만 명의 사용자를 보유하고 성장해왔지만 2023년 말 최초로 "유럽의 첫 AI 기반 은행"이 되었음을 발표하며 주목을 받았습니다.
Bunq는 그 동료들 사이에서 볼 수 없는 정도로 플랫폼에 생성 AI를 통합하여 고객이 자신의 재정과 상호작용하는 방식을 변혁하려고 했습니다. 이 노력의 중심에는 Bunq의 AI 기반 개인 금융 비서 “Finn”이 있습니다.
2023년 12월, Bunq는 Finn을 앱에 통합된 생성 AI 도구로 고객에게 제공했습니다.
Finn은 Bunq 앱 내의 전통적인 검색 및 탐색 기능을 효과적으로 대체했습니다. 사용자는 메뉴나 거래 목록을 수동으로 탐색하는 대신 간단히 자연어로 Finn에게 질문을 하거나 명령을 내릴 수 있습니다. Bunq의 창립자이자 CEO인 Ali Niknam은 출시에서 "Finn은 여러분을 감동시킬 것입니다."라며, "수년 간의 AI 혁신"과 "사용자에 대한 초점을 맞춘" 결과임을 자랑했습니다.
Niknam이 설명한 목표는 상호작용을 대화처럼 쉽게 만드는 것입니다.
Finn은 무엇을 할 수 있을까요? Bunq에 따르면, 많은 것들이 있습니다. 사용자는 "지난달에 식료품에 얼마나 소비했나요?" 또는 "내 월평균 공과금은 얼마인가요?"와 같은 질문을 할 수 있으며, Finn은 즉석에서 그들의 거래 데이터를 분석해 답을 제공합니다. 또한 여러 정보를 결합한 보다 복잡한 문의도 처리할 수 있습니다.
예를 들어, Niknam은 "지난 토요일 센트럴 파크 근처 카페에서 얼마나 소비했나요?"라는 질문이 거래 내역에서 특정 상점과 날짜를 추론할 수 있음을 공유했습니다. AI는 이러한 대화형 질문을 가능하게 하여 사용자가 자신의 소비를 분석하고 회계 지식이나 번거로운 수작업 없이 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.
질문과 답변 이외에도, Finn은 재무 계획 및 예산 수립에 도움을 줍니다. 사용자는 "이번 달 잉여가 €500을 저축에 추가할 수 있을 만큼 충분한가요?"와 같은 조언이나 통찰을 구하며 데이터 기반의 응답을 받을 수 있습니다. 개인 회계사가 전화 연결되어 있는 것과 비슷합니다.
Bunq는 이를 활용해 고객의 재정 습관을 건강하게 개선하고자 합니다. 내부적으로, Bunq의 AI는 여러 연결된 계정(유럽의 개방형 은행 프레임워크 사용) 간의 거래 패턴을 분석하여 사용자의 재정을 통합적으로 보여줍니다. 이는 사용자에게 허용을 받을 경우, Bunq뿐만 아니라 다른 은행에서도 고객의 잔액과 지출을 볼 수 가 있어 예산과 계획을 위한 강력한 기능입니다.
Finn의 영향은 주목할 만했습니다.
보고서에 따르면, Finn은 독자적으로 고객 문의의 약 40%를 처리했으며, 또 다른 상당 부분에서 지원했습니다.
이는 Bunq의 지원 직원의 워크로드를 줄이고 사용자에게 신속한 응답 시간을 제공합니다. 실제로, 2024년 초까지 Bunq는 Finn의 도입으로 고객 상호작용이 그 어느 때보다 효율적이게 되어 많은 질문이 AI에 의해 즉시 답변되는 상태를 주장했습니다. 나머지 문의는 인간의 개입이 필요한 복잡한 문제를 다루며, AI가 간단한 문제를 우선 처리하게 됩니다.
이 결과는 Bunq가 유럽 전역에서 사용자 기반을 계속 성장시키면서 확장 가능한 고객 서비스 모델로 이어졌습니다.
Bunq의 AI 수용은 제품과 지리적 확장을 진행함에 따라 이뤄지고 있습니다. 2023년 미국 시장에 진출하기 위해 미국 은행 라이선스를 신청했으며, 이러한 혁신은 점점 혼잡해지는 신은행 시장에서 눈에 띄게 합니다.
주목할 만한 점은 다른 핀테크들도 이를 따르고 있다는 것입니다: 미국의 신은행 MoneyLion은 ChatGPT 기반 검색 기능을 발표했고, Dave라는 또 다른 신은행은 고객 문의를 위한 "DaveGPT"를 소개했습니다.
Bunq의 선도적 지위와 핵심 기능에의 통합(검색을 AI로 완전히 대체)은 Bunq에게 리더십 주장를 줍니다.
비즈니스 관점에서, Bunq는 사용자에게 도움을 제공할 뿐만 아니라 인사이트를 얻어 새로운 제안을 알리는 데도 AI를 사용합니다. 사람들이 자신의 돈에 대해 어떻게 질문하는지를 분석하여, Bunq는 고통 지점이나 인기 있는 요청을 식별하고 그 주변에서 새로운 기능이나 제품을 개발할 가능성이 있습니다.
예를 들어, 많은 사용자가 "연말까지 X를 살 여유가 있을까?"라고 묻는다면, Bunq는 자동 저축 플래너를 개발할 수 있습니다. 이 데이터 기반의 혁신은 AI 기반 은행이 되는 경쟁력 있는 이점입니다 – 사용자 상호작용에서 서비스 개선까지의 피드백 루프는 매우 조밀합니다.
하지만 Bunq 또한 주의... Content: 인간 감독과 함께 AI를 결합하다. 모든 AI 응답은 정확성과 관련성을 위해 모니터링됩니다.
번크(Bunq)는 핀(Finn)의 조언이 데이터에 기반하고 있지만 고객들이 판단력을 가져야 한다고 강조했습니다. 이는 보조 역할을 할 뿐, 완전히 자율적인 금융 관리자는 아니라는 것입니다(적어도 아직은 아닙니다). 추가로, 프라이버시와 보안도 중요하며; 번크는 AI가 사용자가 승인한 데이터만 접근하도록 하고, 민감한 정보가 보호되도록 보장해야 합니다. 현재까지 주요 문제는 보고되지 않았으며, 고객들은 대체로 대화형 뱅킹의 편리함에 긍정적으로 반응했습니다.
번크의 CEO 알리 니크남(Ali Niknam)은 AI 도입을 번크의 은행 업무 단순화 미션의 일환으로 보고 있습니다. 그의 관점에 따르면, 전통적인 은행들은 고객들에게 난해한 인터페이스와 용어로 부담을 주는 반면, 번크는 기술을 통해 사용자의 “생활을 훨씬 더 간단하게” 만들고자 합니다.
친구와 문자 메시지를 주고받듯이 쉽게 은행 업무를 처리할 수 있게 함으로써, 번크는 고객 충성도와 참여도를 높이기를 기대합니다. 실제로 업계 분석에 따르면 맞춤화와 사용의 용이성이 은행 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.
번크의 AI 전략은 두 가지 목표를 모두 충족합니다: 경험을 개인화(핀의 답변은 사용자의 데이터와 질문에 맞춤화됨)하고 쉽게 만듭니다(앱 메뉴나 금융 용어를 배울 필요 없음).
유럽에서 AI 기반 은행업의 선구자로서 번크는 산업에 가치 있는 예시를 제공합니다. 수백만 사용자를 가진 운영 은행도 AI를 서비스의 중심에 성공적으로 통합할 수 있음을 보여줍니다 – 이는 단지 신생 스타트업만의 것이 아닙니다. 번크의 경험은 다른 유럽 은행 및 핀테크 업체들에 의해 주의 깊게 관찰될 것입니다. 번크는 기술 발전을 지속적으로 통합하며 은행 이상의 기술 회사로 변화하고 있습니다. 핀 및 차후의 AI 기능들이 계속해서 잘 작동한다면, 더 많은 은행들이 자신의 GPT 스타일의 비서나 AI 기반의 맞춤형 기능을 출시하는 '디지털 고객' 유치를 위한 경쟁을 볼 가능성이 큽니다.
위뱅크(WeBank) – 중국의 선구적인 AI 중심 은행
중국의 선구적 디지털 은행인 위뱅크(WeBank)는 설립 초기부터 AI 도입의 선두주자로 활약해 왔습니다.
위뱅크는 2014년에 중국 최초의 인터넷 전용 은행으로, 기술 대기업 텐센트(Tencent)의 지원을 받아 설립되었습니다. 처음부터 위뱅크의 전략은 첨단 기술 – "ABCD" 모토(AI, 블록체인, 클라우드, 데이터)에 요약 – 를 활용하여 수백만 고객을 낮은 비용으로 서비스하는 것이었습니다. 지난 10년 동안 위뱅크는 폭발적으로 성장하여, 대출, 결제 및 금융 서비스를 수백만 사용자인 소규모 사업체 및 금융서비스 미비 지역에 제공했습니다. 성공의 주요 요인으로는 운영에 AI를 깊이 통합하여 전통적인 은행보다 더욱 효과적으로 볼륨과 리스크를 관리할 수 있게 된 점이 꼽힙니다.
위뱅크의 주목할만한 성과 중 하나는 고객 서비스와 지원에서 AI 및 자동화를 얼마나 광범위하게 사용하는지에 있습니다. 몇 년 전 위뱅크는 하루 100,000건의 고객 서비스 문의를 받고 있으며, AI "가상 로봇"이 그 중 98%를 사람이 개입하지 않아도 처리한다고 보고한 바 있습니다.
이러한 가상 에이전트는 자연어 처리 및 음성 인식 – 본질적으로 오늘날의 음성 비서를 구동하는 AI의 초기 형태 – 를 통해 고객 문의를 해결합니다. 위뱅크의 최고 AI 컨설턴트인 양창 박사는 그들이 얼굴 인식, 음성 인식, 그리고 NLP를 배치하여 서비스와 편리함을 개선한다고 설명했습니다. 고객은 채팅이나 음성으로 상호작용할 수 있으며, AI는 얼굴 인식을 통해 인증하고 문제를 해결하거나 실시간으로 요청을 수행할 수 있습니다.
위뱅크의 철학은 AI가 인간 서비스를 "확장"할 뿐이지 대체하는 것은 아니라는 것입니다 – 이는 서구 은행들과 유사한 입장을 취하지만, 위뱅크는 이를 극단적으로 구현하였습니다. "자동화된 서비스는 인간 서비스의 적이 아닙니다. 그들은 나란히 작동해야 합니다," 라고 양창은 CNBC에 말했습니다. 이 결과는 매우 확장 가능한 모델을 만들어냈습니다: 상대적으로 작은 인원으로도 수백만 고객을 감독할 수 있는데, AI가 일상 업무의 상당 부분을 수행하기 때문입니다. 사실, 위뱅크는 몇 십명의 직원만으로 물리적 지점 없이 시작하여, AI 기반의 신용 알고리즘과 스마트폰을 통한 고객 상호작용에 의존하여 중국 전역에 엄청난 양의 소액 대출을 분배할 수 있었습니다. 이러한 운영 효율성은 위뱅크가 런칭 몇 년 만에 흑자를 기록한 주요 이유이며, 이는 새로운 은행으로서는 드문 성과입니다.
위뱅크가 빛을 발하는 또 다른 영역은 AI 기반 신용 리스크 분석 및 대출 승인입니다.
전통적인 은행은 대출에 대해 긴 서류 업무와 인간의 언더라이팅을 요구하지만, 위뱅크는 기계 학습 모델을 통해 이를 자동화했습니다. 사회적 미디어 행동, 모바일 결제 역사(텐센트 생태계를 활용), 기타 디지털 발자국 등 방대한 대체 데이터를 분석하여, 위뱅크의 AI가 신용도를 빠르게 평가하고 대형 은행에서 거부될 수 있는 개인 및 중소기업에 작은 대출을 확장할 수 있도록 했습니다.
이러한 포괄적 접근 방식은 너무 리스크가 높거나 서비스를 제공하기에 비용이 많이 든다고 여겨졌던 대상들에게도 신용을 확장했습니다. 양창은 이러한 기술이 대출 처리 및 리스크 분석에서 전통적인 은행보다 더욱 효율적이 될 가능성을 위뱅크에 제공한다고 언급했으며, 실제로 이는 입증되었습니다. 위뱅크는 몇 분 만에 대출 신청을 처리하고 지속적으로 모니터링할 수 있으며, 이는 기존 은행들이 따라가기 어려운 것입니다.
위뱅크는 AI 연구에서도 혁신가로 자리잡고 있습니다.
여러 출처의 민감한 데이터를 손상시키지 않고 AI 모델을 훈련할 수 있는 기술인 페더레이티드 러닝과 같은 영역에 투자했습니다. 이는 위뱅크가 다른 기관들과 협력(예: 사기 데이터를 공유)하면서도 중국의 엄격한 데이터 프라이버시 규정을 준수하도록 하는 중요한 요소였습니다.
위뱅크의 기술자들은 논문을 발표하고 도구를 오픈 소스로 공개했으며, 이는 위뱅크가 자신을 단순한 금융 서비스 회사가 아닌 기술 리더로 보고 있음을 암시합니다. 2025년 3월, 위뱅크는 글로벌 컨퍼런스에서 "AI-네이티브 은행"에 대한 비전을 공유하며, 10년간의 기술 전문 지식을 활용하여 은행업을 "더 똑똑하고 포괄적으로" 만들어가고 있음을 강조했습니다.
이는 위뱅크가 금융 내 AI의 최전선에 머무르기를 원한다는 것을 시사하며, 생성 모델과 같은 차세대 AI를 탐색하여 더욱 고급 서비스를 제공할 수 있을 가능성이 큽니다.
방대한 자동화에도 불구하고, 위뱅크는 인간 요소를 제거하지 않았습니다. 대신, 그것을 재배치했습니다. AI가 일상 업무를 수행하는 동안, 인간 직원들은 알고리즘을 개선하고, 예외적인 경우를 처리하고, 새로운 제품을 개발하는 데 집중했습니다.
위뱅크의 인력 전략은 약 60%의 직원이 기술 역할을 담당하고 있다고 전해지며, 이는 은행으로서는 보통 비율이 아니지만 본질적으로 핀테크라는 결론에 도달합니다. 이러한 기술 중심 문화는 위뱅크의 AI-네이티브 은행 지위를 더욱 굳히고 있습니다.
중국 국립은행과 기술의 조인트 벤처인 CITIC aiBank
위뱅크가 출범할 당시, AI 중심 은행업의 또 다른 주목할 만한 실험이 중국에서 진행 중이었습니다: CITIC aiBank(종종 “AiBank”로 불림).
이는 중위 상업은행인 중국 씬싱 뱅크와 인터넷 검색 및 AI 대기업 바이두 간의 조인트 벤처입니다. 2017년 말에 출범한 aiBank는 지점 없는 직접 은행으로, 빅 데이터와 인공지능을 통해 더 스마트한 금융 서비스를 제공한다는 명확한 목표를 가지고 설립되었습니다.
설립 당시 20억 위안(당시 약 3억 달러)의 등록 자본과 중국 국립은행과 Baidu의 70/30의 소유 구조로, aiBank는 은행 분야 지식과 첨단 기술 역량을 결합한다는 점에서 주목할 만합니다.
출범 초기부터 aiBank는 중국의 전통적인 은행들이 주로 간과했던 개인 및 소규모 기업 대출에 초점을 맞췄습니다. 바이두의 AI 기술을 활용함으로써, aiBank는 광범위한 신용 기록이 없는 차용자들을 더 잘 평가할 수 있는 새로운 리스크 평가 모델을 개발하려고 했습니다. "aiBank는 빅 데이터와 인공지능을 활용하여 새로운 리스크 컨트롤 모델을 구축하면서 개인 및 중소기업에 대한 대출에 집중할 것입니다," 라고 이 은행의 사장인 리루동은 개시에 말하며, 비전통적인 데이터를 분석하려 한다는 점, 아마도 검색 데이터, 사회적 데이터 등을 바이두 덕분에 활용할 수 있다는 점을 시사했습니다.
출범 시 밝힌 중요한 디테일은 aiBank의 직원 중 60%가 기술직이 될 것이라는 것이었습니다. 이는 당시 은행업에서는 사실상 전례가 없는 일이었으며, aiBank가 관할직 또는 일반 운영에 다수의 직원이 있는 전형적인 은행과 얼마나 다르게 운영될지를 시사했습니다. 엔지니어링 및 데이터 과학 인재에 집중함으로써, aiBank는 AI 시스템을 계속해서 개발하고 다듬을 수 있는 길을 열었습니다.
Baidu의 기여는 자본뿐만 아니라 AI 플랫폼, 클라우드 서비스, 그리고 아마도 방대한 사용자 데이터(프라이버시 및 법적 한도 내에서)도 포함되어 있었습니다. 이러한 파트너십은 Alibaba의 MYbank 및 텐센트의 위뱅크와 마찬가지로 중국의 기술 회사와 은행 간의 협업의 광범위한 흐름 중 하나였습니다 – 각자의 강점을 결합하는 하이브리드 조직을 창출합니다. Baidu의 경우, aiBank는 금융 분야에서 AI 연구를 수익화하고 AI 리더십을 입증할 기회를 제공하였습니다.
런창식(Baidu 부대표)은, "aiBank는... 미래의 지능형 금융은 고객을 가장 잘 이해하고 금융을 가장 잘 이해하는 기관을 의미합니다.” 이 인용문은 바이두의 사용자에 대한 지식(온라인 행동에서 파생된)과 Citic의 은행 전문성을 융합하여 aiBank가 전통적인 은행보다 고객 통찰력과 서비스에서 뛰어날 수 있다는 열망을 담고 있습니다.
직접 은행(온라인 전용)이라는 점은 aiBank가 물리적 존재 없이도 전국적으로 고객에게 접근할 수 있음을 의미하며, 이는 중국의 광대한 시장에서 상당한 이점이 됩니다.
실제로 향후 몇 년 동안 aiBank는 디지털 대출 상품 및 AI 강화 서비스를 출시했습니다. 앱을 통한 개인 대출을 제공했으며, 기계 학습 기반 신용 모델을 통해 빠르게 승인되었습니다. 소기업을 대상으로 AI를 사용하여 전자상거래 거래 및 공급망 데이터를 분석하여 신용을 확장하는 실험을 진행했습니다. 이는 Ant Group의 방식과 유사합니다.
AiBank는 또한 AI를 활용하여 고객 서비스 분야를 탐색했으며, 기본 문의에 대해 지능형 챗봇을 포함시켰습니다. 바이두의 자연어 처리(특히 중국어 NLP) 강점을 고려할 때, aiBank는 음성 비서 및 텍스트 기반 고객 상호작용에서 고급 AI의 혜택을 누렸을 가능성이 높습니다. aiBank의 세부 성과 데이터는 널리 공개되지 않았지만, 지속적인 운영 및 자본 증가(2018년 Citic과 Baidu가 성장을 지원하기 위해 자본을 두 배로 늘렸다는 보도가 있음)는 그 힘을 얻었음을 나타냅니다.
AiBank에 대한 독특한 관점은 Baidu 생태계와의 시너지입니다. Baidu는 aiBank의 금융 서비스를 자사의 인기 앱에 통합할 수 있었습니다. 예를 들어, Baidu의 검색이나 지도 사용자에게 상황에 맞게 aiBank 서비스를 제공할 가능성이 있습니다(예를 들어 “자동차 대출”을 검색할 때 aiBank 제안을 보는 것과 같은 상황). 뿐만 아니라, Baidu의 얼굴 인식 및 음성 기술과 같은 AI 연구는 aiBank의 보안 및 온보딩 프로세스에 실제 활용되기도 했습니다. WeBank의 양창이 일반적으로 언급한 바와 같이 얼굴 인식과 같은 기술은 원격으로 원활한 계정 개설을 허용할 수 있으며, Baiidu의 전문 지식을 고려할 때 aiBank에서도 유사한 방법을 사용했을 가능성이 큽니다. 어떤 의미에서, aiBank는 규제된 산업에서 AI의 힘을 선보이는 플랫폼 역할을 하여 Baidu의 AI 비즈니스 시장에서의 입지를 강화할 가능성을 제시했습니다.
그러나 전통적인 대형 은행(Citic) 구조 내에서 AI 기반 은행을 운영하는 것은 또한 도전 과제도 있었습니다.
Citic 은행의 참여는 규정 준수를 확보하고 은행 인프라를 제공했지만, 이는 순수 스타트업보다 더 신중한 속도를 강제했을 수 있습니다. 중국 은행 보험 규제위원회(CBIRC)의 규제 감독은 aiBank의 AI 혁신이 금융 리스크 규제와 일치해야 함을 의미했습니다. 2021년에는 중국 규제 기관이 JV 형성에 대한 몇 가지 절차로 인해 Citic과 Baidu에 벌금을 부과했다는 일화가 등장했는데, 이는 기술 중심 은행도 여전히 엄격한 규칙 하에서 운영된다는 상기시킴입니다. 그럼에도 불구하고, 중국의 규제 기관은 리스크가 관리되는 한, 은행업에서 AI 및 핀테크에 대해 일반적으로 지원적인 입장입니다.
2025년 기준, CITIC aiBank는 새로운 은행 벤처에 AI의 성공적 통합의 예시로 자리 잡고 있습니다.
이것은 WeBank와 같은 전 세계적인 이름 인지도는 없지만, 전통적인 은행과 기술 대기업이 협력하여 AI 네이티브 은행 플랫폼을 공동 창출한 모델을 강조합니다.
마무리 생각
AI 네이티브 은행의 출현은 금융이 더욱 빠르고 개인화되고 심지어 기계가 주도하는 미래를 가리킵니다.
이들 선도 프로젝트는 현대 기술로 은행을 급진적으로 재고할 수 있으며, 이는 고객에게 초편리한 서비스를 제공하고 금융 시스템을 새로운 참가자들(AI 에이전트나 소외된 인구)에게 개방할 수 있음을 보여줍니다. 앞으로 우리는 전통적인 은행들이 AI 도입 속도를 더욱 높이거나 AI 네이티브 이니셔티브와 협력할 것으로 기대할 수 있습니다. 어떤 경우에는 기존 업체가 성공적인 AI 은행 스타트업을 인수하여 그 능력을 통합할 수도 있습니다. 규제 당국도 주시하고 있습니다. 만약 AI 네이티브 은행이 리스크 관리 및 규정 준수에서 강력한 성과를 보이는 경우, 규제 기관들은 은행에서 AI의 더 넓은 사용을 용이하게 하기 위해 프레임워크를 업데이트할 수 있으며, 아마도 AI 중심 금융 기관을 위한 새로운 라이선스 카테고리를 만들 수도 있습니다.
그러나 AI 네이티브 은행의 등장은 관리해야 할 주요 리스크와 도전 과제도 수반됩니다. 주요 우려 사항 중 하나는 거버넌스와 감독입니다. AI 알고리즘이 신용 결정을 내리거나 사기를 감지할 때, 이들이 편향되지 않고 에러가 없는지 확인하는 것이 중요합니다. 무제한 알고리즘은 특정 고객 그룹을 차별하거나 위험한 대출을 승인하여 실수를 초래할 수 있으며, 이는 신뢰를 저해하고 규제 벌금을 초래할 수 있습니다. 투명성도 또 다른 도전 과제입니다. 이러한 은행들은 AI의 행동을 규제 기관 및 고객에게 설명할 수 있어야 합니다.
전통적 금융 기관에게 AI 네이티브 은행의 출현은 양날의 검입니다. 한편으로는 혁신의 경계를 넓혀 주류 은행이 채택할 수 있는 새로운 방법과 기술을 가져올 수 있습니다. 기존 은행은 Catena의 AI 워크플로우의 효율성이나 Bunq의 Finn의 고객 참여 성공에서 배워 유사한 아이디어를 통합할 수 있습니다. 그러나 다른 한편으로는 이러한 새로운 참가자들이 특정 부문에서 강력한 경쟁자가 될 수 있습니다.