(삼정 KPMG future academy 6기 이슈) A2A 금융권 대응 전략

AI가 바꾸는 금융 프론트라인, AI 에이전트 금융의 미래 | 삼일PwC

AI가 바꾸는 금융 프론트라인, AI 에이전트 금융의 미래

 

1. 요약

A2A(AI to AI)는 사람이 아닌 에이전트(AI)가 주체가 되어 상호 작용하고 거래하는 경제 시스템을 의미
이 시대에는 플랫폼이 아닌 에이전트가 고객을 갖는다는 패러다임 전환이 핵심

 

2. 금융권 대응 전략

 

① 에이전트 종속화 방어

• AI 기업과 공동 금융상품 개발로 고객 유입 경로를 확보해야 함.
• 전략적 API 제공 및 차별화된 네트워크 구축을 통해 AI 생태계에 종속되지 않도록 함.

② 모듈화·패키지화 전환

• 금융 서비스를 세분화·표준화된 API 형태로 재구성하여 AI 에이전트가 쉽게 연동할 수 있게 해야 함.
• 예: “주택금융 패키지 API”, “소상공인 창업 패키지 API” 등 목적형 패키지 제공.

③ 데이터 거버넌스 확보

• 데이터 윤리·보안·투명성 확보를 위해 CDO(Chief Data Officer) 체계 강화.
• 실시간 AI 자동화 거버넌스 체계 및 법적 데이터 관리체계 필요.

④ 알고리즘 중심 브랜드 전략

• 인간 경험 기반의 신뢰 대신 AI 알고리즘의 투명성·공정성이 브랜드 신뢰의 핵심이 됨.
• 따라서 “AI 윤리 및 설명 가능한 알고리즘”이 기업 평판의 핵심 요소로 부상.

⑤ 인력 재편 및 AI 중심 인재 확보

• 반복 업무는 소멸, AI 협업·전략적 의사결정 역량이 핵심이 됨.
• AI-메타 인재 (AI 설계·감독·거버넌스 역량을 가진 인력) 확보 필요.

⑥ 행위·코드 기반 규제 체계 전환

• 기관 단위 규제에서 벗어나 AI 에이전트의 행위 로직·코드 기준으로 규제.
• RegTech(규제기술)과 연계된 실시간 모니터링 체계로 진화

3. AI PM이 준비해야 할 6대 역량

영역	AI PM 준비 과제	설명
1️⃣ 에이전트 생태계 이해	API 연동·LangChain·MCP 구조 이해	AI-to-AI 통신 구조 및 기능 모듈화를 설계할 수 있어야 함
2️⃣ AI 금융 서비스 기획	AI 기반 개인화 금융 서비스 시나리오 설계	예: “AI가 대신 대출 조건을 탐색·비교·계약까지 수행하는 구조”
3️⃣ 데이터 거버넌스 설계	데이터 윤리·보안·AI 감사체계	데이터 흐름·활용 목적·법적 책임을 명확히 정의
4️⃣ AI 윤리 및 신뢰 설계	알고리즘 편향·설명가능성(XAI) 설계 포함	금융 서비스의 공정성·투명성 확보
5️⃣ AI 협업형 조직 이해	사람-AI 협업 워크플로우 디자인	기존 금융 프로세스에 AI 의사결정 흐름을 통합
6️⃣ 규제 대응 전략 역량	RegTech·AI 법률 리스크 이해	AI 금융 규제 트렌드·데이터 보안 법제화에 능동 대응

 

4.A2A 시대 금융산업 & AI PM 면접 대비 질의응답

[1] 개념 이해 / 산업 인사이트

 

Q1. A2A(AI to AI) 경제란 무엇이며, 금융산업에 어떤 영향을 미치나요?
A1. A2A 경제는 인간이 아닌 AI 에이전트 간 거래·의사결정이 중심이 되는 경제를 말합니다.
금융산업에서는 기존 플랫폼 중심 구조가 무너지고, 에이전트가 고객을 소유하는 시대로 전환됩니다.
예를 들어, 사용자가 직접 은행 앱에 접속하는 대신 개인화된 AI 에이전트가 대출·투자·송금 등 금융 의사결정을 대신 수행하게 됩니다. 따라서 금융사는 플랫폼 경쟁에서 API·데이터 연동·AI 신뢰 체계로 경쟁력이 이동하고 있습니다.

 

Q2. A2A 시대에 기존 금융사에게 가장 큰 위협은 무엇이라고 생각하나요?
A2. 가장 큰 위협은 **‘에이전트 종속화’**입니다.
AI 기업(Google, Apple, OpenAI 등)의 에이전트가 금융 서비스를 통합하게 되면,
고객 접점이 플랫폼이 아닌 AI에게 넘어가게 됩니다.
따라서 금융사는 독자적인 AI API 서비스, AI 친화적 데이터 체계, 차별화된 금융 알고리즘을 확보해야 합니다.

 

Q3. A2A 시대의 금융 경쟁력은 무엇으로 평가될까요?
A3. 더 이상 규모나 점포 수가 아니라,
모듈화된 기능의 정교함과 데이터 연결성이 핵심 경쟁력이 됩니다.
예를 들어, 하나의 ‘대출 심사 기능’이 타사 AI와 연동되어도 빠르고 정확하게 동작해야 하며,
이를 가능하게 하는 데이터 품질·거버넌스·API 표준화가 중요합니다.

 

 

[2] 실무 전략 / AI PM 시각

 

Q4. 금융사에서 AI PM의 역할은 무엇이라고 생각하나요?
A4. AI PM은 단순한 제품 기획자가 아니라,
AI 에이전트 생태계 내 금융 데이터 흐름을 설계하고, 윤리적·기술적 신뢰를 보장하는 역할을 합니다.
즉, AI 모델 성능보다 “고객 데이터의 활용·보호·설명 가능성”까지 포함한 전체 신뢰 구조를 설계하는 직무입니다.
기획 단계에서는 API 설계와 서비스 UX를 동시에 고려해야 하고,
운영 단계에서는 데이터 거버넌스와 규제 대응을 관리합니다.

 

Q5. AI PM으로서 금융 AI 프로젝트를 기획한다면 어떤 단계로 진행하시겠습니까?
A5. 다음의 5단계 접근을 사용합니다:
1️⃣ 문제 정의 – 어떤 금융 의사결정(대출, 리스크, 고객 상담 등)을 자동화할지 정의
2️⃣ 데이터 설계 – 필요한 데이터 종류, 출처, 품질 기준 명확화
3️⃣ 모델 및 API 기획 – 모델 성능보다 서비스 맥락에서의 AI 기능 설계
4️⃣ UX & 신뢰 설계 – 사용자가 ‘AI 의사결정’을 신뢰할 수 있게 하는 인터페이스
5️⃣ 거버넌스 구축 – 데이터 보안, AI 감사, 규제 준수 구조 마련

 

Q6. A2A 시대에 금융사 AI PM이 꼭 갖춰야 할 역량은 무엇이라고 생각하나요?
A6.

1. 데이터 거버넌스 이해력 – 금융 데이터의 민감도·법규·윤리 관리
2. AI 서비스 설계 역량 – LangChain, API 기반 서비스 구조 설계
3. 규제·윤리 대응 감각 – AI 윤리, 금융보안법, AI Act에 대한 기본 이해
4. 협업 역량 – 개발자, 법무, 마케팅, UX팀을 연결하는 커뮤니케이션
5. AI 생태계 이해력 – GPT, Agent Framework, RegTech 등 기술 트렌드 통찰

 

[3] 윤리·규제 및 거버넌스 관련

 

Q7. 금융 AI의 가장 큰 리스크는 무엇이며, 이를 어떻게 관리해야 하나요?
A7. 가장 큰 리스크는 데이터 편향과 의사결정의 불투명성입니다.
이를 위해 AI PM은 ‘Explainable AI(설명 가능한 AI)’를 설계 단계에 반영해야 합니다.
또한, 데이터 출처·가공·결과를 추적할 수 있는 **AI 거버넌스 체계(CDO, 내부감사, 리터러시 교육)**가 필요합니다.

 

Q8. 향후 금융 규제 방향을 어떻게 전망하나요?
A8. 기존의 기관 중심 규제에서 **‘행위·코드 기반 규제’**로 이동할 것입니다.
즉, ‘누가 서비스를 제공하느냐’보다 ‘AI가 어떤 데이터를 어떻게 처리하느냐’가 규제의 핵심이 됩니다.
따라서 RegTech(규제 기술)과 AI 감사 시스템이 결합되어 실시간 모니터링 체계가 강화될 것입니다.

 

 

[4] 미래 비전 / 개인 성장 방향

 

Q9. A2A 시대에 AI PM으로서 본인은 어떤 비전을 가지고 있나요?
A9. 저는 단순히 AI 서비스를 기획하는 것이 아니라,
금융과 AI가 공존할 수 있는 신뢰 기반 생태계를 설계하는 PM이 되고 싶습니다.
AI 기술이 고객의 재정적 결정을 대신할수록, 그 신뢰와 책임의 구조를 설계하는 PM의 역할은 더욱 중요해질 것입니다.
저는 금융 AI 윤리, 데이터 거버넌스, 인간 중심 UX를 모두 아우르는 **“AI 신뢰 설계자(Trust Architect)”**로 성장하고 싶습니다.

 

Q10. 향후 AI PM으로서 어떤 부분을 더 발전시키고 싶나요?
A10.

• 기술 측면에서는 LangGraph, LLM Agent Framework를 실무 수준으로 다루고 싶고,
• 전략 측면에서는 금융 데이터 거버넌스 및 AI 규제 대응 프레임워크 설계 역량을 강화하고자 합니다.이를 통해 기술과 규제를 잇는 ‘AI 전략 PM’으로 발전할 계획입니다.