은행의 자동화 파일럿이 과거의 방식으로 바뀌었습니다. 모든 은행이 이를 인지한 것은 아닙니다. 2026년경, AI와 자동화는 더 이상 은행에서 실험적인 기술이 아닙니다. 대부분의 기관에서는 이미 봇, 코파일럿, 격리된 워크플로우 등에 배포했습니다. 그러나 여전히 많은 기업이 지속 가능하지 않은 비용 구조, 다양하고 세분화된 데이터, 확장할 수 없는 수동 관리 방식으로 운영되고 있습니다. 2026년에는 이러한 모순이 가시화됩니다.
앞서 나가는 은행은 AI를 어디에서 추가해야 하는지 묻는 것이 아닙니다. 그들은 온보딩에서 서비스로, 보험 인수에서 보험금 회수, AML에서 보고로 이어지는 전체 가치 망을 재설계할 뿐만 아니라 경계선에서만 도움을 주는 것이 아니라 시스템 전반에서 추론하고 조정하고 조치를 취하는 에이전틱 자동화를 사용하고 있습니다.
이 백서는 다음과 같은 몇 가지 편리한 가정에 이의를 제기합니다.
증분 자동화로는 비용 차이를 좁히지 못함
채팅 기반 AI와 코파일럿은 운영 모델이 아님
격리된 AI 파일럿은 기업 생산성으로 이어지지 않음
더 이상 대규모로 수동 규정 준수 및 샘플링 기반 컨트롤을 실행할 수 없음
대신, 진정한 기회는 대출, AML, 사기, 서비스, 재무 운영, 테스트와 같이 비용, 위험 및 고객 경험을 정의하는 프로세스의 엔드투엔드 자동화에 있습니다. 업계 연구와 실제 실행 데이터를 기반으로, 이 보고서는 주요 은행이 AI, 오케스트레이션, RPA, 휴먼인더루프 거버넌스를 결합한 에이전틱 자동화를 어떻게 확장하여 실험에서 벗어나 측정 가능한 영향력으로 전환하고 있는지를 보여줍니다.
2026년에 AI 전략이 실험처럼 보일 수 있습니다.
백서를 다운로드하여 은행이 어떻게 파일럿에서 엔터프라이즈급 임팩트로 전환하고 있는지 알아보십시오.
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