AI가 바꿀 금융업: 은행원과 회계사의 역할 변화

서론: AI가 금융업에 불러올 혁신의 물결
금융업은 오래전부터 인간의 전문 지식과 경험이 핵심 역할을 해온 산업이다. 은행원은 고객의 자산 관리를 돕고, 대출 심사 및 금융 상담을 수행해 왔으며, 회계사는 기업의 재무 상태를 정확히 분석하고 회계를 관리해 왔다. 그러나 최근 들어 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전은 금융업의 구조를 근본적으로 변화시키고 있다.

특히 AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있으며, 이를 통해 보다 정밀하고 신속한 금융 서비스가 가능해졌다. AI는 고객의 행동 패턴을 분석해 맞춤형 금융 상품을 추천하고, 대출 심사 및 승인 과정을 자동화하며, 금융 사기를 탐지하고 예방하는 역할까지 수행하고 있다. 또한 회계 분야에서도 AI는 자동화된 재무 보고서 작성, 오류 감지, 세금 최적화 등을 통해 기업의 재무 관리를 획기적으로 개선하고 있다.

AI가 금융업에 도입되면서 금융 서비스의 효율성이 높아지고, 운영 비용이 절감되며, 인간의 실수와 오류가 최소화되고 있다. 그러나 이러한 변화는 기존의 은행원과 회계사의 역할이 AI에 의해 대체될 가능성을 높이고 있다. 동시에 새로운 기술을 통해 금융 전문가의 역할이 더 전략적이고 정교한 방향으로 발전할 수 있는 기회도 제공하고 있다.

본 글에서는 AI가 금융업에 미치는 구체적인 영향, 은행원과 회계사의 역할 변화, 그리고 금융업의 미래를 구체적이고 심층적으로 분석해 보고자 한다.

1. AI가 금융업에 미치는 영향 

 

1.1 금융 서비스의 자동화 및 효율성 극대화
AI는 금융 서비스의 자동화를 통해 고객 서비스의 효율성을 극대화하고 있다. 과거에는 고객이 은행에서 금융 상담을 받거나 계좌 개설, 대출 심사 등을 수행하기 위해 직접 은행 지점을 방문해야 했다. 그러나 AI 기반의 자동화 시스템이 도입되면서 이러한 절차가 대폭 간소화되고 있다.

AI가 자동화하고 있는 주요 금융 서비스는 다음과 같다.

① 챗봇(Chatbot) 기반 고객 서비스
AI 기반의 챗봇은 고객의 질문에 실시간으로 응답하고, 금융 상품 추천, 대출 한도 조회, 계좌 상태 확인 등의 서비스를 자동으로 제공한다. 이는 고객 대기 시간을 줄이고 은행의 운영 비용을 절감하는 효과를 가져온다.

예를 들어, 미국의 대형 은행인 **JP모건 체이스(JP Morgan Chase)**는 AI 챗봇을 도입해 고객이 문의한 대출 한도, 금리 조건 등을 실시간으로 안내하고 있다. 또한 고객의 과거 거래 기록을 분석해 최적의 금융 상품을 추천하고 있다.

② 로보어드바이저(Robo-Advisor) 기반 자산 관리
로보어드바이저는 고객의 투자 성향, 자산 상태, 시장 변동성을 실시간으로 분석해 최적의 투자 포트폴리오를 설계하고 운용한다. 로보어드바이저는 AI 기반의 기계학습 알고리즘을 통해 고객의 자산 배분 전략을 지속해서 수정하고 최적화한다.

예를 들어, 미국의 대표적인 로보어드바이저 서비스인 **웰스프런트(Wealthfront)**와 **베터먼트(Betterment)**는 AI 기반의 로보어드바이저 시스템을 통해 고객의 자산을 자동으로 운용하고 있다. 이를 통해 고객은 전문가의 도움 없이도 고수익을 기대할 수 있다.

③ 대출 심사 및 승인 자동화
AI는 고객의 신용 기록, 소득 상태, 지출 패턴 등을 종합적으로 분석해 대출 신청자의 신용도를 평가하고, 대출 가능 금액 및 조건을 자동으로 설정한다. 이를 통해 대출 심사 및 승인 절차가 빠르고 정확하게 이루어진다.

미국의 핀테크 기업인 **업스타트(Upstart)**는 AI 기반의 신용 평가 시스템을 도입해 전통적인 신용 점수 외에도 고객의 온라인 구매 기록, 학력, 직업 상태 등을 종합적으로 분석해 대출 승인 여부를 결정하고 있다.

1.2 금융 사기 방지 및 보안 강화
금융업에서 중요한 문제 중 하나는 금융 사기와 해킹이다. AI는 금융 사기를 탐지하고 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

① 거래 패턴 분석
AI는 고객의 평소 거래 패턴을 학습하고, 정상적인 거래와 비정상적인 거래를 구분할 수 있다. 예를 들어, 고객이 평소 거래하지 않던 국가에서 대규모 인출이 발생할 경우 AI는 이를 즉각 탐지하고 거래를 차단한다.

② 이상 거래 탐지 시스템(Fraud Detection)
AI는 금융 거래에서 발생할 수 있는 패턴의 변화를 감지해 비정상적인 금융 거래를 실시간으로 탐지하고, 이를 기반으로 사기 여부를 판단한다.

예를 들어, **페이팔(PayPal)**은 AI 기반의 이상 거래 탐지 시스템을 도입해 비정상적인 금융 거래를 실시간으로 차단하고 있다.

③ 생체 인식 및 보안 강화
AI 기반의 얼굴 인식, 지문 인식, 음성 인식 기술은 금융 서비스의 보안을 강화하고, 고객 본인 인증의 정확성을 높이고 있다.

예를 들어, HSBC는 AI 기반의 안면 인식 기술을 통해 고객이 은행 앱에 접속할 때 추가적인 보안 인증을 요구하고 있다. 이를 통해 금융 거래의 보안이 강화되고 있다.

1.3 신용 평가 및 위험 관리 개선
AI는 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 고객의 신용 상태와 금융 리스크를 보다 정확하게 평가할 수 있다.

신용 점수 산출: AI는 고객의 소득, 지출 패턴, 대출 상환 기록 등을 종합적으로 분석해 보다 정밀한 신용 점수를 산출한다. 기존의 전통적인 신용 평가 방식보다 정확성이 높고, 고객의 신용 상태를 더 세밀하게 반영할 수 있다.

위험 관리: AI는 금융 시장의 변동성을 실시간으로 분석하고, 리스크 발생 가능성을 사전에 감지해 대비책을 마련할 수 있다. 이를 통해 금융 기관은 리스크에 대한 대응 능력을 강화하고, 손실을 최소화할 수 있다.

2. 은행원의 역할 변화

 

2.1 고객 서비스의 변화
기존의 은행원은 고객의 계좌 개설, 대출 상담, 금융 상품 추천 등의 업무를 수행해 왔다. 그러나 AI 기반의 자동화 시스템이 도입되면서 이러한 업무의 상당 부분이 자동화되고 있다.

고객 상담 자동화: 챗봇과 로보어드바이저가 고객의 질문에 실시간으로 응답하면서, 단순 상담 업무의 비중이 줄어들고 있다.
대출 승인 자동화: AI가 고객의 신용 상태와 대출 가능 금액을 자동으로 산출하기 때문에, 은행원의 대출 심사 업무가 감소하고 있다.

 

3. 회계사의 역할 변화

 

AI의 도입은 금융업만 아니라 회계 업계에서도 근본적인 변화를 가져오고 있다. 전통적인 회계 업무는 복잡한 계산, 데이터 정리, 재무 보고서 작성, 감사 수행 등 사람이 직접 수행해야 하는 세밀하고 정밀한 작업이 많았다. 그러나 AI 기반의 자동화 기술은 이러한 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 대체하고 있으며, 회계사의 역할을 보다 전략적이고 창의적인 영역으로 전환하고 있다.

과거 회계 업무는 주로 기업의 재무 데이터를 취합하고 정리한 후, 이를 기반으로 회계 보고서를 작성하고, 재무 상태를 진단하는 데 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 AI가 회계 업무에 도입되면서 이제는 단순한 데이터 정리와 보고에서 벗어나 미래 지향적인 전략적 재무 관리로 업무가 전환되고 있다. AI는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고, 오류를 자동으로 수정하며, 시장의 변동성을 분석해 회계사가 보다 정밀하고 전략적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고 있다.

AI 기반의 회계 시스템은 다음과 같은 방식으로 회계사의 업무에 변화를 가져오고 있다.

3.1 자동화된 재무 보고 및 실시간 오류 수정
AI는 복잡한 회계 데이터를 자동으로 분석하고, 이를 기반으로 재무 보고서를 실시간으로 생성할 수 있다. 기존의 회계 보고서는 사람이 데이터를 수집하고 정리한 후 분석을 통해 작성했기 때문의 시간이 오래 걸리고 오류가 발생할 가능성이 높았다. 그러나 AI 기반의 자동화 회계 시스템은 이를 실시간으로 처리하고, 오류를 즉시 감지해 수정할 수 있다.

✅ AI 기반 재무 보고의 자동화 사례
Xero와 Quick Books와 같은 AI 기반 회계 소프트웨어는 기업의 자금 흐름, 비용, 수익 등을 실시간으로 모니터링하고 자동으로 재무 보고서를 생성한다.
SAP의 AI 기반 회계 시스템은 기업의 회계 데이터를 자동으로 통합하고, 수익 및 비용 구조를 실시간으로 분석해 자동으로 보고서를 작성한다.
KPMG와 PwC 같은 글로벌 회계 법인은 AI 기반의 감사 시스템을 통해 수천 개의 거래 명세를 실시간으로 점검하고, 오류 및 비정상 거래를 자동으로 감지해 수정하고 있다.

 

✅ AI 기반 자동화의 장점
시간 단축: 사람이 수작업으로 작성하던 재무 보고서를 AI가 자동으로 처리하면서 보고서 작성 시간이 대폭 단축된다.
정확성 향상: AI는 사람이 놓치기 쉬운 세부적인 오류를 자동으로 감지하고 수정하기 때문에 회계의 정확성이 향상된다.
비용 절감: 보고서 작성 및 오류 수정에 필요한 인건비가 감소하면서 기업의 운영 비용이 절감된다.
특히 AI는 재무 보고서를 작성할 때 단순히 데이터를 나열하는 데 그치지 않고, 데이터를 **시각화(Visualization)**하고, 문제점 및 개선점을 자동으로 제시해 준다. 예를 들어, 회사의 자산 회전율이 낮거나 수익성이 악화하는 경우 AI는 이를 자동으로 감지하고 개선책을 제안할 수 있다.

3.2 자동화된 감사 및 오류 탐지 강화
AI는 회계 감사(Audit) 업무에서도 혁신을 일으키고 있다. 기존의 감사 업무는 사람이 직접 거래 명세, 수익 및 비용 구조 등을 일일이 점검하고, 오류를 발견하는 방식이었기 때문의 시간과 비용이 많이 소요되었다. 그러나 AI 기반 감사 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 점검하고, 패턴 인식 및 기계학습 기술을 통해 오류 및 이상 거래를 자동으로 탐지한다.

✅ AI 기반 감사의 구체적인 사례
**EY(Ernst & Young)**는 AI 기반 감사 시스템을 통해 수십만 건의 거래 명세를 실시간으로 점검하고 있으며, 거래에서 발생한 오류 및 비정상적인 패턴을 자동으로 감지하고 있다.
PwC는 AI 기반의 감사 도구인 "GL.AI"를 통해 수천 개의 복잡한 거래 명세에서 패턴을 학습하고, 회계 규정 위반 사항 및 오류를 자동으로 탐지한다.
Deloitte는 AI 기반의 감사 플랫폼을 통해 매년 수백만 건의 거래 명세를 자동으로 감사하고 있으며, 오류 발생 시 즉각적인 경고 시스템을 통해 오류를 수정한다.

 

✅ AI 기반 감사의 장점
신속한 오류 탐지: 사람이 놓칠 수 있는 세밀한 오류와 비정상적인 거래 패턴을 AI가 자동으로 감지해 수정할 수 있다.
감사 비용 절감: AI 시스템이 자동으로 감사 작업을 수행하면서 감사 비용이 대폭 절감된다.
정확성 및 신뢰성 강화: AI가 회계 규정을 정확히 반영해 오류 발생 가능성이 줄어들며, 감사 결과의 신뢰성이 강화된다.
특히 AI는 과거의 거래 패턴을 학습하고, 유사한 오류 발생 가능성을 예측해 사전에 경고함으로써 기업의 위험 관리 능력을 강화하고 있다.

3.3 리스크 분석 및 전략적 재무 관리 강화
AI는 단순한 회계 자동화에서 벗어나, 기업의 재무 상태를 보다 정밀하게 분석하고 리스크를 평가해 전략적인 재무 관리를 지원하고 있다.

✅ 리스크 분석 강화
AI는 기업의 자금 흐름, 비용 구조, 수익 패턴을 실시간으로 분석하고, 외부 요인(금리 변화, 환율 변동, 원자재 가격 상승 등)을 반영해 리스크 발생 가능성을 예측한다.
AI는 기업의 리스크 수준을 정밀하게 진단하고, 발생 가능성이 높은 리스크에 대해 사전 대응 전략을 자동으로 설정한다.
✅ 전략적 재무 관리 강화
AI는 과거의 재무 데이터를 기반으로 수익 및 비용의 패턴을 분석해 최적의 자금 운용 전략을 제공한다.
AI는 시장 변화에 따른 자산 배분 전략을 실시간으로 조정하고, 기업의 현금 흐름을 최적화한다.
기업의 인수합병(M&A), 신규 투자 등 복합적인 재무 전략도 AI의 시뮬레이션을 통해 성공 가능성을 분석하고 전략을 구체화할 수 있다.
예시:

Bloomberg는 AI 기반의 시장분석 시스템을 통해 기업의 재무 상태와 시장 변동성을 분석해 전략적인 투자 결정을 지원하고 있다.
Blackrock 은 AI 기반의 "Aladdin" 플랫폼을 통해 자산 포트폴리오의 리스크를 실시간으로 분석하고, 리스크 발생 시 대응 전략을 자동으로 설정하고 있다.
3.4 회계사의 역할 변화 – 전략적 재무 컨설팅 전문가로의 전환
AI는 단순한 회계 업무를 자동화하면서 회계사가 단순한 회계 전문가에서 전략적 재무 컨설턴트로 진화하도록 만들고 있다.

회계사는 AI가 제공하는 데이터를 기반으로 기업의 재무 상태를 분석하고, 재무 전략을 수립하는 역할을 수행하게 된다.
회계사는 단순한 보고서 작성이 아니라 기업의 비용 절감, 세금 최적화, 자산 운용 전략 등을 제시하는 전문가로 진화하게 된다.
AI가 회계 데이터를 자동으로 처리하기 때문에 회계사는 데이터 해석 및 전략 수립에 집중할 수 있다.
✅ AI와 회계사의 협업 – 인간의 전략적 역할 강화
AI가 회계 업무의 정확성을 높이고 업무 속도를 개선하면서, 회계사는 보다 고부가가치의 전략적 업무에 집중하게 될 것이다. AI와 인간의 협업은 회계 업계의 경쟁력을 강화하고, 기업의 재무 상태를 보다 정밀하게 관리하게 할 것이다.

 

결론: AI와 인간의 협력 모델 구축 – 금융업의 미래

 

AI의 급격한 발전은 금융업의 구조를 근본적으로 바꾸고 있다. AI는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 금융 서비스의 효율성과 정확성을 극대화하면서 은행원과 회계사의 전통적인 역할을 빠르게 대체하고 있다. 자동화된 대출 심사, 로보어드바이저를 통한 자산 관리, 챗봇 기반의 고객 서비스, 신용 평가 및 위험 관리 등은 이미 AI가 금융업의 핵심 부분에서 인간의 역할을 상당 부분 대신하고 있다.

그러나 이러한 변화가 반드시 인간의 역할이 사라진다는 것을 의미하지는 않는다. 오히려 AI의 도입으로 인해 은행원과 회계사의 역할이 단순 반복 업무에서 벗어나, 보다 전략적이고 창의적인 영역으로 진화하고 있다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 복잡한 분석과 빠른 의사결정을 수행하지만, 고객의 복합적인 요구를 파악하고, 개인의 재정 상태에 맞춘 맞춤형 금융 설루션을 제공하는 것은 여전히 인간의 영역이다.

특히 금융업에서의 신뢰, 인간의 감정적 공감, 고객의 복합적인 요구를 해석하는 능력은 AI가 대체하기 어려운 부분이다. 따라서 은행원은 단순 상담에서 벗어나 고객의 장기적인 재정 목표를 설정하고 자산 관리를 돕는 금융 컨설턴트로 진화할 가능성이 크다. 회계사 또한 단순한 재무 보고에서 벗어나 AI가 제공한 데이터를 기반으로 기업의 전략 수립, 세금 최적화, 위험 관리 등 보다 복합적인 역할을 수행하게 될 것이다.

AI는 금융업의 경쟁 구도를 바꾸고 있으며, 인간의 역할을 보완하는 강력한 도구로 자리 잡고 있다. AI는 금융 서비스의 속도와 정확성을 극대화하고, 인간은 이를 기반으로 보다 높은 차원의 전략적 의사결정을 수행하는 형태로 협업이 이루어질 것이다. 즉, AI와 인간은 서로의 강점을 보완하며 금융업의 새로운 패러다임을 만들어 갈 것이다.

금융업에서 AI와 인간의 협력 모델은 고객 만족도, 운영 효율성, 비용 절감, 위험 관리 등의 측면에서 새로운 가치 창출을 가능하게 할 것이다. 미래의 금융업은 AI가 제공하는 데이터와 분석 능력, 인간의 창의성과 전략적 사고가 결합한 하이브리드 모델로 진화할 것이다. 따라서 금융업에 종사하는 은행원과 회계사는 AI가 제공하는 데이터를 기반으로 고객의 요구를 보다 깊이 이해하고, 맞춤형 전략을 수립하며, 장기적인 금융 설루션을 제공하는 고부가가치의 역할을 수행하게 될 것이다.

결국 AI가 금융업의 효율성과 생산성을 극대화하면서도 인간의 역할을 완전히 대체하지는 않을 것이다. AI는 단순 반복 작업의 부담을 줄여주고, 인간은 보다 창의적이고 복합적인 의사결정에 집중할 수 있는 환경을 제공할 것이다. 미래의 금융업은 인간과 AI의 협력 모델을 통해 이전보다 더 정밀하고 효율적인 금융 서비스가 가능해질 것이며, 고객의 요구에보다 민첩하게 대응하는 경쟁력 있는 금융 생태계가 형성될 것이다. AI와 인간의 협력은 금융업의 발전을 주도하는 핵심 동력으로 자리 잡을 것이며, 이는 곧 금융업의 지속 가능성과 성장을 견인하는 중요한 요소가 될 것이다.