인공지능이 금융회사의 단순한 업무 보조 도구를 넘어 업무 방식과 조직 운영 자체를 바꾸는 단계로 접어들고 있습니다.
특히 2026년 들어 국내 금융지주들은 생성형 AI와 AI 에이전트, 데이터 분석, 업무 자동화, AI 거버넌스 등을 그룹 차원의 핵심 과제로 확대하고 있습니다.
그렇다면 금융지주 AX 전략은 어디까지 진행됐을까요.
KB금융, 신한금융, 하나금융, 우리금융, NH농협금융의 공개된 자료를 바탕으로 각 그룹의 AX 방향과 특징, 한계 및 향후 과제를 비교해봤습니다.
※ 본 기사는 각 금융지주의 공식 발표자료와 공개자료를 바탕으로 작성했으며, 일부 내용에는 News1608의 비교·분석 및 의견이 포함돼 있습니다. 아래에서 언급하는 ‘강점’과 ‘과제’는 기업에 대한 단정적 평가가 아니라 공개된 추진 현황을 기준으로 한 분석입니다.
금융지주 AX, 이제는 ‘AI를 쓰느냐’가 아니라 ‘어디까지 바꾸느냐’
과거 금융권의 디지털 전환은 모바일뱅킹과 인터넷뱅킹 같은 고객 접점의 변화가 중심이었습니다.
그러나 AX(AI Transformation)는 접근 방식이 다릅니다.
AI를 활용해 상담을 자동화하는 것뿐 아니라 △여신심사 △기업금융 △리스크관리 △내부통제 △상품개발 △고객관리 △임직원 업무 등 금융회사의 핵심 프로세스 자체를 바꾸는 것이 핵심입니다.
따라서 금융지주의 AX 경쟁력을 단순히 AI 모델의 성능만으로 비교하기는 어렵습니다.
① AI 활용 범위
② 데이터 통합 수준
③ 현업 적용 속도
④ AI 에이전트 활용
⑤ 보안·거버넌스
⑥ 실제 생산성 및 고객가치
등을 함께 살펴볼 필요가 있습니다.
1. KB금융｜데이터와 AI를 결합한 ‘플랫폼형 AX’
KB금융은 데이터와 AI를 결합해 그룹 차원의 활용도를 높이는 전략에 무게를 두고 있습니다.
대표적으로 KB DAVIS와 AI 기반 상담 서비스 등을 통해 데이터 분석과 생성형 AI의 활용 범위를 넓히고 있습니다.
또한 2026년에는 Google Cloud와 전략적 협력을 추진하며 AI·데이터 역량 확대에 나섰습니다.
강점
KB금융의 특징은 은행뿐 아니라 증권·보험 등 다양한 비은행 계열사를 보유하고 있다는 점입니다.
AI가 금융상품 추천, 자산관리, 고객 분석 등에 활용될 경우 그룹 전체의 데이터를 연결해 활용할 수 있는 여지가 있습니다.
과제
반면 그룹 규모가 큰 만큼 계열사별 데이터와 시스템을 얼마나 효율적으로 연결할 수 있는지가 중요한 과제가 될 수 있습니다.
또한 해외 AI 기술기업과의 협력 확대와 함께 데이터 주권, 모델 의존도, 금융정보 보안 등을 어떻게 관리할지도 중요합니다.
News1608 분석:
KB금융의 AX는 ‘개별 AI 서비스’보다는 그룹 데이터와 금융 플랫폼을 연결하는 방향에서 경쟁력을 만들어가는 전략으로 볼 수 있습니다.
2. 신한금융｜AI 에이전트와 인재 육성에 적극적
신한금융은 AI 에이전트와 임직원의 AI 활용 역량 확대에 적극적으로 나서는 모습입니다.
신한은행은 2026년 AX·Web3 Academy를 출범시키고 약 1만2000명의 임직원을 대상으로 AI 활용 교육을 확대하면서 이 가운데 1000명을 AX·Web3 핵심 전문가로 육성한다는 계획을 밝혔습니다.
특히 금융 업무에 특화된 버티컬 AI 에이전트 개발을 주요 과제로 제시했습니다.
강점
신한의 특징은 단순히 AI 시스템을 도입하는 데 그치지 않고 현업 직원의 AI 활용 능력을 함께 키우려 한다는 점입니다.
AI를 일부 IT 조직의 프로젝트가 아니라 현업 업무로 확산시키려는 접근입니다.
과제
AI 에이전트가 금융업무에 깊숙이 들어갈수록 △결과의 정확성 △정보보호 △책임소재 △AI 판단에 대한 검증 등이 중요해집니다.
따라서 AI 에이전트의 숫자를 늘리는 것보다 실제 업무성과와 고객가치로 연결하는 과정이 향후 핵심 과제가 될 가능성이 높습니다.
News1608 분석:
신한금융은 ‘사람의 AI 활용 능력 + AI 에이전트’를 결합하는 전략이 특징입니다.
3. 하나금융｜자체 기술과 외부 협력을 병행
하나금융은 자체적인 AI 연구개발과 외부 기술기업과의 협력을 병행하는 전략을 추진해 왔습니다.
AI-OCR, AI 기반 신용평가, 상담 서비스, 자산관리 등 금융 업무에 AI를 적용하는 사례를 확대하고 있습니다.
특히 AI 신용평가 모델의 개발 기간을 기존 수개월에서 크게 단축한 사례를 공개하면서 AI를 실제 업무에 적용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
강점
하나금융의 특징은 금융 업무에 AI를 직접 적용하는 것과 기술 내재화를 함께 추진한다는 점입니다.
외부 AI 기술을 활용하면서도 금융 업무에 필요한 기술 역량을 내부에 축적하려는 방식입니다.
과제
AI 기술은 지속적으로 모델과 인프라가 변화하기 때문에 자체 개발만으로 모든 영역을 대응하기는 어렵습니다.
따라서 향후에는 자체 개발과 외부 기술 활용 사이에서 비용·속도·보안의 균형을 어떻게 잡느냐가 중요합니다.
News1608 분석:
하나금융의 AX는 ‘금융 업무 특화 + 기술 내재화’가 중요한 특징으로 볼 수 있습니다.
4. 우리금융｜업무 프로세스 자체를 바꾸는 AX
우리금융은 AI를 활용한 업무 효율화와 프로세스 재설계에 초점을 맞추고 있습니다.
특히 기업금융과 내부 업무에서 AI를 활용하는 범위를 넓히고 있으며, 임직원용 생성형 AI 활용 환경도 확대하고 있습니다.
우리금융이 추진하는 방향은 단순한 AI 상담 서비스를 넘어 기업금융의 업무 과정과 내부 업무 프로세스에 AI를 연결하는 것에 가깝습니다.
강점
기업금융은 여신심사, 고객관리, 리스크관리 등 다양한 업무가 연결돼 있기 때문에 AI가 제대로 적용될 경우 업무 생산성을 높일 수 있는 분야입니다.
과제
다만 금융 업무는 정확성과 책임성이 중요하기 때문에 AI가 업무 과정에 깊이 들어갈수록 AI 결과에 대한 검증과 사람의 최종 판단 체계가 중요해집니다.
또한 비은행 계열사의 사업 경쟁력과 AI 활용을 어떻게 연결할지도 앞으로 지켜볼 부분입니다.
News1608 분석:
우리금융은 ‘AI 서비스 개발’보다 ‘업무 프로세스 재설계’ 측면의 AX에서 차별화된 방향을 보여주고 있습니다.
5. NH농협금융｜AI 거버넌스와 안정성을 먼저 구축
NH농협금융은 AI 활용 확대와 함께 AI 거버넌스 구축을 중요한 과제로 추진하고 있습니다.
NH농협금융은 2026년 5월 그룹 AI 거버넌스 구축에 착수했으며, 그룹 표준안을 마련한 뒤 은행·보험·증권·캐피탈·저축은행 등 계열사별 환경에 맞게 내재화한다는 계획을 밝혔습니다.
조직·리스크·내부통제·IT·정보보호 부서가 함께 참여하는 체계도 구축하고 있습니다.
강점
금융권에서 AI는 혁신만큼 신뢰와 통제가 중요합니다.
이런 측면에서 AI 거버넌스를 그룹 차원에서 먼저 정비하는 것은 금융업의 특성을 고려한 접근으로 볼 수 있습니다.
과제
반대로 거버넌스와 검증 절차가 지나치게 복잡해질 경우 AI 서비스 도입 속도가 늦어질 가능성도 있습니다.
따라서 앞으로는 안전성을 유지하면서 실제 업무와 고객 서비스에 AI를 얼마나 빠르게 연결할 수 있는지가 중요합니다.
News1608 분석:
NH농협금융은 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’ 사이의 균형을 중요한 과제로 두고 있는 모습입니다.
6. 5대 금융지주 AX 전략 비교
| 금융지주 | AX 특징 | 상대적으로 두드러진 방향 | 향후 과제 |
|---|---|---|---|
| KB금융 | 데이터·플랫폼 | 그룹 데이터와 AI 결합 | 데이터 통합·AI 의존도 관리 |
| 신한금융 | AI 에이전트 | 현업 AI 활용·인재 육성 | AI 성과와 책임체계 |
| 하나금융 | 기술 내재화 | 자체 R&D·외부 협력 | 비용·속도·기술 균형 |
| 우리금융 | 업무 혁신 | 기업금융·프로세스 AX | 비은행 및 AI 적용 확대 |
| NH농협금융 | AI 거버넌스 | 안전한 AI 활용 체계 | 현업 적용 속도 |
여기서 중요한 점은 어느 금융지주가 절대적으로 가장 앞섰다고 단정하기 어렵다는 것입니다.
각 그룹이 서로 다른 영역에 자원을 집중하고 있기 때문입니다.
7. 해외 은행과 비교하면 무엇이 다를까
해외 사례에서 주목할 만한 곳은 싱가포르의 DBS입니다.
DBS는 2025년 데이터 분석과 AI·머신러닝 분야에서 2000개 이상의 모델과 430개 이상의 활용 사례를 운영했고, 관련 경제적 가치를 약 10억 싱가포르달러로 제시했습니다. 또한 조직 전체에서 사용할 수 있는 DBS-GPT도 확대했습니다.
이는 국내 금융지주와 비교할 때 중요한 시사점을 제공합니다.
AI를 몇 개 도입했느냐보다 AI가 실제 업무와 사업의 어느 범위까지 연결됐느냐가 중요하다는 점입니다.
8. 국내 금융지주가 다음 단계에서 봐야 할 것
향후 금융지주의 AX 경쟁은 다음 단계로 넘어갈 가능성이 높습니다.
첫째, AI 에이전트의 ‘숫자’보다 업무성과
AI 에이전트가 100개인지 1000개인지보다 실제로 얼마나 많은 업무시간을 줄이고 고객 경험을 개선했는지가 중요합니다.
둘째, 그룹 데이터 통합
은행·증권·보험·카드 등 계열사의 데이터가 연결될수록 AI 활용 가능성은 커집니다.
셋째, AI 거버넌스
금융에서는 AI의 정확성뿐 아니라 개인정보, 금융소비자 보호, 보안, 책임소재까지 관리해야 합니다.
넷째, 비용 대비 효과
AI 인프라와 모델 사용 비용도 빠르게 증가하고 있습니다.
따라서 앞으로는 AI 투자액 자체보다 AI가 만들어낸 생산성·수익성·고객가치가 중요한 평가 기준이 될 가능성이 높습니다.
결론｜금융지주 AX의 승부처는 AI가 아니라 ‘금융업의 변화’
국내 금융지주들은 이미 AI를 실험하는 단계를 넘어 업무와 조직에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있습니다.
KB금융은 데이터와 플랫폼, 신한금융은 AI 에이전트와 인재, 하나금융은 기술 내재화, 우리금융은 업무 프로세스, NH농협금융은 AI 거버넌스에 상대적으로 무게를 두는 모습입니다.
결국 향후 경쟁의 핵심은 누가 더 많은 AI를 도입했느냐가 아니라 누가 AI를 통해 실제 금융 업무와 고객 경험을 더 효과적으로 바꾸느냐가 될 전망입니다.
해외에서는 DBS처럼 AI를 대규모 업무 체계에 연결한 사례도 나타나고 있습니다.
국내 금융지주 역시 앞으로는 AI 도입 → 업무 적용 → 데이터 통합 → AI 에이전트 → 사업모델 혁신으로 이어지는 단계적 AX 전략이 중요해질 것으로 보입니다.
※ 본 기사는 공개된 자료를 바탕으로 작성한 분석 기사이며 특정 금융회사에 대한 투자 또는 금융상품 가입을 권유하는 내용이 아닙니다. 금융지주의 전략과 경쟁력에 대한 평가는 향후 실제 사업 성과에 따라 달라질 수 있습니다.
