메리츠증권, AI로 반복 업무 시간 30% 줄였다…내년엔 개발 전 과정 자동화

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]

메리츠증권이 인공지능(AI)을 활용해 사내 단순·반복 업무의 처리 시간을 30% 이상 줄였다. 문서 분석과 업무 지원 챗봇, 코드 자동 생성 도구를 사내 업무에 쓰고 있고, 고객에게는 AI가 실시간 뉴스를 요약해 주는 서비스를 제공한다. 내년에는 사람 대신 여러 단계의 일을 알아서 처리하는 AI 에이전트를 고도화해 기획부터 개발, 검증, 테스트, 운영, 모니터링까지 자동화할 계획이다.

AI 관련 업무는 IT본부 산하 AI 솔루션팀이 담당한다. 이 팀은 AI 서비스와 AI 에이전트, 고객이 쓰는 앱·홈페이지(채널), 계좌와 거래 기록을 관리하는 핵심 전산 시스템(원장)을 개발하며, 인원은 30여 명이다.

메리츠증권은 올해 내부 업무 자동화와 서비스 개발 자동화를 주요 목표로 설정했다. 현재까지 내부 업무 자동화는 목표의 10%, 서비스 개발 자동화는 25% 수준을 달성한 것으로 평가하고 있다.

회사 내에서는 광학문자인식(OCR) 기술을 활용해 이미지와 텍스트 등 비정형 데이터를 자동으로 추출하고 분석하는 데 AI를 활용하고 있다. 내부 업무 매뉴얼을 기반으로 고객 응대를 지원하는 챗봇과 직원의 업무를 돕는 AI 챗봇도 운영한다. 코드 자동 생성과 검증을 지원하는 코딩 에이전트(Coding Agent)도 활용하고 있다.

메리츠증권은 이 같은 AI 활용을 통해 단순·반복 업무의 처리 속도를 높이고 있다고 설명했다. 기존보다 업무 소요 시간을 최소 30% 이상 줄였으며, 이를 통한 비용 절감 효과도 기대하고 있다.

메리츠증권은 AI가 틀린 답을 내거나 정보가 새는 문제를 막기 위한 관리 체계도 갖췄다고 설명했다. 고객에게 제공하는 서비스는 금융위원회가 제시한 7대 가이드라인에 맞춰 수치로 확인할 수 있는 검증 기준을 만들고, 이 기준을 통과한 서비스만 내놓는다.

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실시간 뉴스 요약부터 개발 자동화까지 AI 적용 확대

메리츠증권은 고객 서비스에도 AI를 쓰고 있다. 대표적인 것이 실시간 뉴스 요약 서비스로, 새로 올라오는 뉴스를 AI가 바로 요약해 고객에게 보여준다.

AI 에이전트를 활용한 개발 자동화 환경도 자체적으로 구축하고 있다. 현재는 개발을 진행하는 단계로, AI 에이전트를 활용해 서비스 개발 과정의 효율성을 높이는 것이 목표다.

회사는 증권사 업무에서 AI가 가장 먼저 바꿀 영역으로 단순·반복 업무를 꼽았다. 직원들이 반복 업무에서 벗어나 더 가치 있는 일에 쓸 시간을 얻은 것이 지금 가장 크게 느끼는 변화라는 설명이다. 장기적으로 AI가 개별 업무를 돕는 수준을 넘어, 데이터를 분석하고 판단해 사업 운영에 필요한 결정을 실시간으로 내리는 데까지 쓰일 것으로 전망한다.

메리츠증권은 다른 증권사와 차별화되는 경쟁력으로 IT가 나아갈 방향에 대한 내부의 일관된 공감대와 신속한 실행력을 꼽았다.

내년에는 온톨로지(Ontology) 기반 AI 에이전트를 고도화하는 데 집중한다. 온톨로지는 특정 분야의 개념과 데이터, 이들 사이의 관계를 체계적으로 구조화한 지식 체계다. AI가 개별 정보를 연결해 맥락을 이해하고 활용할 수 있도록 돕는다.

구체적으로 기획부터 개발, 검증, 테스트, 운영, 모니터링까지 각 단계의 자동화를 추진한다. 자체 개발 중인 AI 에이전트 기반 개발 자동화 환경을 고도화해 서비스 개발과 운영의 효율성을 높이겠다는 구상이다.

이를 위해 AI 관련 인력을 확충하고 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 투자도 확대할 예정이다. 단순·반복 업무 자동화에서 출발해 장기적으로는 데이터와 AI에 기반한 실시간 비즈니스 의사결정 자동화까지 활용 범위를 넓혀 나갈 계획이다.