NH투자증권, 전사 AI 플랫폼 연내 구축…내년 에이전트 확대

인공지능(AI)이 증권업의 업무와 고객 접점에 빠르게 들어오고 있다. 생성형 AI 확산으로 증권사들은 리서치·영업·상담·심사 등 내부 업무의 효율화를 넘어 투자정보, 자산관리 등 고객 서비스에도 AI를 활용하고 있다. 최근에는 AI 에이전트를 비롯한 새로운 기술을 업무에 적용하면서 활용 영역도 점차 넓어지는 모습이다.

국내 증권사들은 각사의 사업과 업무 특성에 맞춰 AI 활용 환경을 구축하고 실제 현업에 적용하는 한편, 고객이 AI를 통해 금융 서비스를 이용할 수 있는 새로운 접점도 모색하고 있다. 바이라인네트워크는 이번 시리즈를 통해 국내 증권사들의 AI 활용 현황과 변화, AI가 업무와 고객 서비스에 미칠 영향을 살펴본다. [편집자주]

[기획] 증권사 AI 활용 어디까지 왔나 ①리서치·상담·심사까지…증권사 업무에 들어온 AI
[기획] 증권사 AI 활용 어디까지 왔나 ②한국투자증권
[기획] 증권사 AI 활용 어디까지 왔나 ③NH투자증권

NH투자증권의 인공지능(AI) 관련 업무는 경영전략본부 산하 AX추진부가 전담하고 있다. 조직 규모는 10명 이하다. AI를 실제 업무에 활용하는 대표적인 사례로는 업무 매뉴얼과 사내 정보를 지식베이스로 활용하는 검색증강생성(RAG) 기반 챗봇이 꼽힌다. 해당 챗봇은 임직원들이 업무 관련 문의에 신속하게 답변을 얻을 수 있도록 지원한다.

회사는 전사적으로 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 구축하고, 이를 바탕으로 핵심 업무 프로세스를 재설계하는 것을 주요 목표로 제시했다. 현재 플랫폼 구축 사업자 선정을 완료했으며, 올해 말 구축을 목표로 본격적인 사업 착수를 준비하고 있다.

플랫폼에는 다양한 AI 모델과 사내 데이터·업무시스템을 연결할 계획이다. 직원들이 노코드·로우코드(코딩 없이·최소한의 코딩) 환경에서 별도의 개발 전문성 없이도 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들어 활용할 수 있도록 한다. 에이전트의 업무 수행 단계를 연결하는 에이전틱 워크플로우를 직접 구축할 수 있는 환경도 마련할 예정이다. 이를 통해 현업 부서 주도의 AI 활용을 확대한다는 방침이다.

AI 에이전트 개발 과정에서는 현업 실무자들과 업무 프로세스, 필요한 데이터, 최종 산출물의 형태 등을 함께 검토하고 있다고 밝혔다. AI가 수행할 업무와 사람이 판단하고 책임져야 할 역할을 구체화하고, 여러 단계에 걸친 업무가 일관된 흐름으로 수행될 수 있도록 설계하고 있다는 것이다.

전사 차원의 데이터 레이크하우스 구축도 진행하고 있다. 데이터 레이크하우스는 다양한 데이터를 체계적으로 통합·관리하는 기반이다. 업무마다 자료를 반복해서 수집하고 가공하는 부담을 줄이고 신뢰도 높은 데이터를 안전하게 AI에 연계하기 위한 작업이다.

올해 전사 AI 플랫폼을 통해 기반을 마련하고, 내년부터 각 사업부의 핵심 프로세스에 에이전트를 단계적으로 도입해 수익성을 높인다는 목표다. 현업 실무자가 직접 에이전트를 개발하고 개선하는 바텀업 방식의 확산에도 주력할 방침이다.

답변 정확성 높이고 AI 거버넌스 마련

NH투증은 AI가 생성하는 답변의 정확성을 높이기 위해 답변 생성 과정을 관리하는 시스템인 하네스(Harness), AI 답변을 평가하는 별도 모델인 거대언어모델(LLM) 저지(Judge), 사람이 결과를 검토하는 방식인 HITL(Human in the Loop) 등을 도입할 예정이다.

AI 서비스의 기획·개발·배포·운영 전 과정에 적용할 거버넌스 체계도 구축하고 있다. 유관 부서와 함께 위험 평가, 역할과 책임, 승인 및 운영 점검 절차를 정비하고, 기존 정보보호·준법·IT 관리체계와 연계해 AI 활용의 안전성과 책임성을 확보할 계획이다.

AI 기본법과 금융 분야 AI 가이드라인 등 관련 규제 사항을 반영하고 개인정보보호와 보안, 내부통제도 아우르는 체계를 마련한다는 방침이다.

내년부터는 전사 AI 플랫폼을 기반으로 업무 단위의 재설계와 에이전트 적용을 단계적으로 확대할 계획이다. 에이전트별로 명확한 성과지표를 설정하고 관리해 AX 도입 효과를 객관적으로 점검하고, 효과가 큰 영역에 자원을 배분할 예정이다.

회사는 향후 AI가 증권사의 핵심 업무 수익성을 개선하는 도구로 역할을 할 것으로 전망했다. AI 관련 투자 예산도 확대해 나갈 계획이다. 전사 차원의 AI 플랫폼과 거버넌스 체계를 구축하고, 현업 주도의 에이전트 개발과 활용을 지원한다는 점을 타사와 차별화되는 경쟁력으로 꼽았다.

글. 바이라인네트워크
<이수민 기자>Lsm@byline.network