금융 분야에서 에이전트형 AI(agentic AI)를 통합하여 운영 자동화를 달성하려면 진정한 가치를 창출하기 위한 데이터 중심의 기반이 필요합니다.

금융 인프라 제공업체 SEI는 AI 및 자동화를 통해 내부 운영을 현대화하기 위해 IBM과 협력했습니다. 이 공동 이니셔티브는 일관된 고객 경험을 제공하기 위한 프로세스 재설계 및 목표 시스템 업데이트에 중점을 두며, 그 과정에서 현대적이고 데이터 기반의 토대를 구축합니다.

지능형 에이전트(intelligent agents)를 배포하는 것은 단순히 파운데이션 모델(foundation model)을 선택하는 것 이상을 포함합니다. 실제 투자 수익(ROI)은 기존 워크플로우를 감사하고 반복적인 관리 업무에 인력이 낭비되는 정확한 지점을 찾는 것에 달려 있습니다.

금융 기관들은 자동화가 표준 문의 및 기본적인 데이터 입력을 처리할 때 처리 시간을 최대 40%까지 단축하여 인력이 고가치 고객 관계를 관리할 수 있게 된다는 사실을 점점 더 많이 발견하고 있습니다.

기업이 새로운 기술을 제대로 작동하지 않는 파이프라인(broken pipelines)에 적용할 때 도입은 종종 지연됩니다. SEI와 IBM Consulting은 해당 금융 회사의 현재 운영 시스템에 대한 포괄적인 검토를 수행하여 더 나은 미래 경로를 계획하고 있습니다.

SEI의 주제 전문가(subject matter experts)들은 IBM과 직접 협력하여 기반 데이터 아키텍처(data architecture), 시스템, 일상 업무를 평가하고 있습니다. 이 발견 단계(discovery phase)는 거버넌스(governance) 및 위험 관리(risk management)에 도움이 됩니다.

지능형 에이전트(intelligent agents)를 내장할 정확한 기회를 식별하는 것은 도구가 정의된 경계 내에서 작동하여 변화하는 비즈니스 요구를 충족하도록 보장합니다. IBM Enterprise Advantage platform은 이러한 전면적인 개편을 위한 기술적 기반 역할을 하며, 회사 전반의 의사 결정을 개선하고 고객 경험을 향상시키기 위한 배포를 안내합니다.

SEI의 최고 재무 책임자(CFO) 겸 최고 운영 책임자(COO)인 Sean Denham은 다음과 같이 설명했습니다: “SEI가 다음 성장 단계에 진입함에 따라, 우리가 제공하는 것에 투자하는 것만큼이나 우리가 운영하는 방식에 투자하는 것이 중요합니다.

“IBM은 깊이 있는 산업 및 기술 전문성을 제공하며, 이는 우리의 강력한 운영 기반과 전략적 비전을 바탕으로 할 것입니다. 규율 있고 데이터 중심적인 접근 방식을 통해 전사적으로 AI를 배포하고 확장함으로써, 우리는 더 효율적으로 일하고, 더 빠르게 혁신하며, 자신감을 가지고 확장할 수 있을 것입니다.”

에이전트형 AI(agentic AI) 시스템을 구현하는 것은 인력 생산성에 직접적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 금융 부문에만 국한되지 않습니다. 일상적인 업무의 자동화를 확대하는 것은 기업이 결과물의 일관성을 개선하고 고객 상호작용을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 수동 데이터 입력에서 해방된 직원들은 복잡한 문제 해결 및 선제적인 고객 지원에 집중할 수 있습니다.

“자동화는 우리 팀이 수동적이고 반복적인 작업에 소요하는 시간을 줄이고, 고부가가치 관계 중심 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하여 서비스 품질을 더욱 향상하고, 고객과의 신뢰를 강화하며, 전문성 성장을 위한 더 많은 기회를 창출할 것입니다.”라고 Denham은 말했습니다.

머신러닝 모델은 오류를 발생시키지 않고 기능하기 위해 깨끗하고 잘 관리된 정보가 필요합니다. 기존 금융 기업과 주요 기술 공급업체 간의 파트너십은 심층적인 규제 지식과 엔지니어링 자원을 결합하는 것의 필요성을 강조합니다.

IBM Consulting의 미국 금융 서비스 책임자인 Glenn Finch는 다음과 같이 말했습니다. “SEI는 복잡하고 고도로 규제된 산업에서 운영 우수성과 통합 솔루션 구축에 대한 오랜 명성을 가지고 있습니다.

“SEI의 비즈니스에 대한 깊은 지식과 IBM의 프로세스 인텔리전스 및 에이전트형 AI(Agentic AI) 전문 지식을 결합함으로써, 우리는 기업 전반에 걸쳐 새로운 수준의 효율성을 달성할 수 있습니다. 간소화된 운영과 업무 수행 방식에 내재된 데이터 중심 통찰력을 통해 SEI는 확장 능력을 강화하는 동시에 시장에서 더욱 차별화하고 있습니다.”

운영 탄력성과 엄격한 데이터 위생을 우선시함으로써 금융 기관은 에이전트형 AI(Agentic AI)를 안전하게 구현할 수 있습니다. 손익(P&L) 개선을 달성하려면 코드를 작성하기 전에 비즈니스 프로세스를 철저히 매핑해야 합니다.

참조: Mastercard, DBS 및 UOB와 함께 싱가포르에서 에이전트형 결제 구현

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