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박상진號 산업은행, AI로 여신심사 [금융권 AI 人포그래픽]
한국금융신문
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박상진 회장 체제 하에서 산업은행은 리스크관리부문 아래 IT·AI본부를 중심으로 AI Agent 도입을 추진하며, 기업금융과 정책금융 집행 과정에서 요구되는 재무분석·리스크 점검·심사 효율화를 동시에 겨냥하고 있다.
최근 자체 구축한 ‘재무분석 AI Agent’는 외부 공시자료를 정제해 기업별 재무 리스크와 추가 검토 사항을 제시하는 방식으로 여신 담당자의 판단을 보조하는 시스템으로, 산업은행 AI 전략의 무게중심이 내부 자동화를 넘어 리스크 기반 의사결정 고도화로 이동하고 있음을 보여준다.
리스크·내부통제 AX 집중
산업은행의 AX 대전환은 리스크관리부문 내 IT·AI본부가 실무 컨트롤타워 역할을 맡고 있다.
리스크관리부문장을 맡고 있는 박찬호 부문장을 중심으로 IT·AI본부가 실행을 총괄하는 구조다.
전통적으로 산업은행의 핵심 업무가 기업금융, 정책금융, 여신심사, 리스크관리와 긴밀하게 맞물려 있는 만큼, AI 전환 역시 단순한 내부 업무 자동화가 아니라 리스크 분석과 심사 고도화, 정책금융 집행 효율화까지 포괄하는 방향으로 추진되고 있다.
산업은행은 AI 전환(AX) 가속화에 능동적으로 대응하기 위해 AI 핵심 계층인 ▲서비스 ▲모델 ▲데이터 ▲인프라 등 4대 축을 중심으로 전행 AX 실행 기반을 단계적·체계적으로 구축 중에 있다.
지난해 산업은행은 행내 최초로 내부망에서 이용할 수 있는 생성형 AI 서비스인 ‘KDB GPT’를 론칭했다. 외부의 도움 없이 산업은행 임직원들이 주도적으로 개발해 기술 안정성과 보안성을 높인 것이 특징이다.
해당 기능은 여신 내규와 지침, 행통 교재, 여신 FAQ 등 기업금융 관련 자연어 Q&A를 지원하는 ‘AI검색’ 서비스와 대화형식으로 번역, 요약, 코딩, 일반지식 등을 제공하는 ‘AI비서’ 서비스로 출범했고, 현재까지도 지속적인 고도화가 이뤄지고 있다.
생성형 AI와 AI Agent 활용이 확대될수록 데이터 보안, 설명 가능성, 내부통제, 모델 리스크 관리가 중요해지는 만큼, 산업은행은 AI를 여신·심사·사후관리 등 주요 업무에 적용하되 금융기관으로서 요구되는 안정성과 책임성을 함께 확보하는 데 초점을 맞추고 있다.
대외 협력 측면에서는 한국산업기술기획평가원이 간사기관을 맡고 있는 ‘M.AX 얼라이언스’와 업무협약을 맺고 있다.
M.AX 얼라이언스는 산업통상부 주관 아래 2030년까지 ‘제조 AI 최강국 도약’을 목표로 추진되는 민관 합동 협력체다. 제조기업과 AI 전문기업, 학계, 연구기관 등이 참여해 AI 팩토리, 자율주행, AI 반도체 등 10개 분야에서 AI 기술과 산업 데이터를 결합하고, 이를 통해 제조 현장의 생산성 향상과 공정 혁신, 산업 경쟁력 강화를 지원하는 것이 핵심이다.
양 기관은 한국산업은행이 주관하는 ‘국민성장펀드(금융)’와 ‘M.AX 얼라이언스(기술‧정책)’ 사이의 연계가 강화됨으로써 기업현장에서 체감할 수 있는 정책금융 역할이 확대될 수 있을 것으로 기대받고 있다.
AI 기초분석, 인력 정성평가
이 같은 기반을 바탕으로 지난달 산업은행은 ‘재무분석 AI Agent’를 자체 구축하고 내부 서비스를 개시했다.
해당 시스템은 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 공시된 사업보고서와 감사보고서 등 외부 공시자료를 수집한 뒤, 별도의 정제 과정을 거쳐 AI가 분석 가능한 고품질 재무 데이터로 변환하는 방식으로 작동한다.
단순히 재무제표 수치를 요약하는 수준을 넘어, 기업의 수익성·안정성·현금흐름·차입 부담 등 주요 재무지표를 종합적으로 분석해 재무분석 보고서를 자동 작성하는 것이 특징이다. 보고서에는 기업별 재무 리스크와 추가 검토가 필요한 사항은 물론, 담당자가 후속 심사 과정에서 확인해야 할 구체적인 조사 방향까지 포함된다.
이에 따라 여신 승인 과정에서 반복적으로 소요되던 재무자료 검토와 기초 분석 업무 부담이 상당 부분 줄어들 것으로 기대된다.
특히 산업은행의 재무분석 AI Agent는 일반적인 정형 보고서 생성 도구와 달리 기업이 속한 업종의 특성과 사용자의 요구사항을 반영한 맞춤형 분석이 가능하도록 설계됐다. 동일한 재무비율이라도 제조업, 건설업, 서비스업 등 업종별 특성에 따라 해석이 달라질 수 있는 만큼, 업종별 비교와 리스크 요인을 함께 제시해 여신 담당자의 판단을 보조하는 역할을 하게 된다.
보안 측면에서도 금융권 업무환경에 맞춘 설계가 적용됐다.
산업은행은 망분리 환경 등 금융권에 요구되는 보안 요건을 충족하는 방식으로 시스템을 구축하는 한편, 내부 고객정보나 민감한 여신자료가 아닌 외부 공시자료를 기반으로 분석이 이뤄지도록 해 내부 정보 유출 가능성을 낮췄다. 생성형 AI 활용 과정에서 금융권이 우려해온 데이터 보안 문제를 최소화하면서도, 실무에 필요한 분석 기능을 구현했다는 점에서 의미가 있다.
이번 서비스 도입은 산업은행의 핵심 업무인 기업금융과 여신 심사 영역에 AI가 본격적으로 활용되기 시작했다는 점에서 주목된다.
앞으로 여신 담당자들은 AI가 자동 생성한 기초 재무분석과 리스크 점검 결과를 토대로, 산업 전망과 경영진 역량, 사업모델의 지속가능성 등 보다 정성적이고 고차원적인 심사 업무에 집중할 수 있을 전망이다.