에이전틱(Agentic) AI는 스스로 의사결정을 내리고 작업을 수행하는 ‘자율형 인공지능’으로, 아직 상용화된 사례는 많지 않다. 그러나 최근 금융권에서는 이를 미래 핵심 기술로 보고 연구 투자를 확대하고 있다. 신생 연구 보고서에 따르면 2025년 은행권이 발표한 300여 편의 논문 중 6% 이상이 에이전틱 AI를 다루고 있으며, 이는 연구 주제 비중으로 다섯 번째로 높은 수치다. 단순한 관심을 넘어 실질적인 자원 투입이 본격화되고 있는 셈이다.
주요 글로벌 은행들은 각각 다른 접근 방식으로 에이전틱 AI 연구에 나서고 있다.
- JP모건체이스(JPMorgan Chase)
이 은행은 에이전틱 AI의 정의를 명확히 하고, 이를 구현하기 위해 필요한 기술적·거버넌스적 조건을 정리했다. 또한 실제 응용 사례를 분석해 해당 기술이 금융 업무에서 어떻게 활용될 수 있는지 탐구했다. - 인테사 산파올로(Intesa Sanpaolo)
인테사는 에이전틱 AI 시스템이 왜 실패하는지에 대한 원인을 규명하는 데 초점을 맞췄다. 특히 기존 연구들이 실패 사례를 충분히 설명하지 못한 점을 보완하여, 시스템 안정성과 신뢰성을 높일 수 있는 새로운 분석 틀을 제시했다. 해당 논문은 학계와 업계에서 높은 인용도를 기록하며 주목받고 있다. - 캐피털 원(Capital One)
캐피털 원은 실제 고객 대화와 단계별 과업 수행을 기반으로 한 데이터셋을 구축했다. 이를 통해 에이전틱 AI의 의사결정 과정을 심층적으로 분석하고, 신형 도구가 예기치 않게 작동할 때 그 원인을 추적하거나 개선점을 도출할 수 있도록 했다.
| 은행 | 주요 연구 내용 | 특징 및 의의 |
|---|---|---|
| JP모건체이스 | – 에이전틱 AI 정의 정립- 기술적·거버넌스적 요구사항 제시- 실제 응용 사례 분석 | 금융 업무 적용 가능성 탐구, 체계적 로드맵 제시 |
| 인테사 산파올로 | – 에이전틱 AI 실패 원인 분석- 안정성·신뢰성 강화 방안 제안 | 실패 원인 규명에 초점, 학계·업계에서 높은 인용도 |
| 캐피털 원 | – 실제 고객 대화·과업 기반 데이터셋 구축- 의사결정 과정 분석·개선 활용 | 현실적 데이터셋 활용, 문제 원인 추적 및 개선 가능 |
이 같은 연구들은 은행권이 단순히 ‘미래 기술 탐구’ 차원을 넘어 실질적 비즈니스 문제 해결에 AI를 적용하려는 흐름을 보여준다.
한편, 이는 2024년 금융권 연구 경향과도 뚜렷이 대비된다. 당시에는 과학적 발견이나 헬스케어 등 비즈니스와 직접 연결되지 않는 이론적 연구가 큰 비중을 차지했으나, 2025년 들어서는 기업 운영과 성과 향상에 직결되는 AI 연구가 전면으로 이동하고 있는 것이다.
은행권의 에이전틱 AI 연구 강화는 금융 산업이 인공지능을 단순한 혁신 키워드가 아니라 실제 경쟁력 확보 수단으로 보고 있음을 보여준다. 아직 초기 단계이지만, 데이터셋 구축, 실패 원인 분석, 기술적·제도적 요구사항 정립 등 실무적 기반을 마련하는 작업이 활발히 진행 중이다. 이는 앞으로 금융 서비스 자동화, 리스크 관리, 고객 맞춤형 서비스 등 다양한 영역에서 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다.
관련참고기사:Evident analysis
