은행 업무의 미래: M&T Bank, AI 코파일럿 15,000명 이상에게 배포하며 생산성 혁신!

여러분은 은행 고객센터에 전화를 걸 때마다 “이 긴 통화를 누가 요약하고 있을까?” 생각해 보신 적 있으신가요? 아니면 은행의 수많은 보고서와 복잡한 코드들이 대체 어떻게 작성되는지 궁금하셨을 겁니다. 놀랍게도, 미국의 지역 은행 M&T Bank에서는 이제 이 모든 과정을 인공지능(AI) 코파일럿이 돕고 있습니다. 무려 15,000명 이상의 직원들이 AI 코파일럿을 일상 업무에 활용하며, 통화 한 건당 평균 6분이라는 경이로운 시간을 절약하고 있다는 사실, 믿기시나요?

이는 단순한 기술 도입을 넘어, 은행 업무의 근간을 뒤흔드는 거대한 변화의 서막을 알리는 신호탄입니다. M&T Bank의 사례는 AI가 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 오늘날 기업의 생산성과 효율성을 좌우하는 핵심 동력임을 여실히 보여줍니다. 특히 대형 은행들도 앞다투어 AI를 도입하는 가운데, M&T Bank는 어떻게 이처럼 대규모의 전환을 성공적으로 이끌었을까요? 오늘은 M&T Bank의 AI 혁신 여정과 함께, 다른 선두 은행들과의 비교를 통해 은행 산업의 AI 도입 현황과 미래를 심도 깊게 들여다보겠습니다.

M&T Bank의 AI 혁신, 스케일과 적용 범위는?

M&T Bank가 AI를 도입한 방식은 그 스케일과 적용 범위에서부터 남다릅니다. 무려 15,000명이 넘는 직원들이 AI 코파일럿을 활용한다는 것은 단순히 몇몇 부서에 국한된 시범 운영을 넘어, 조직 전체의 엔터프라이즈 AI 전환을 의미합니다. 이들은 AI를 통해 콜센터 대화 분석, 보고서 초안 작성, 코드 생성, 고객 요구 식별, 포트폴리오 위험 신호 감지 등 광범위한 업무를 처리하고 있습니다. 심지어 사이버 보안 및 사기 감지 분야에서 에이전트 AI(agentic AI) 애플리케이션도 검토 중이라고 하니, 그 적용 잠재력은 거의 무한대에 가깝습니다.

이러한 전사적인 AI 도입은 직원의 생산성 향상에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 2025년 9월 American Banker 보도에 따르면, M&T Bank 직원 22,000명 중 약 16,000명이 이미 Microsoft Copilot을 사용해 이메일 및 보고서 작성, 콜센터 대화 요약 등의 업무를 수행하고 있었습니다. 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer) 앤드류 포스터(Andrew Foster)는 생성형 AI를 이용한 콜센터 대화 요약이 통화당 약 6분의 시간을 절약해준다고 밝혔습니다. 소프트웨어 개발자들도 GitLab 도구를 활용해 코드를 생성하고 있죠. 이처럼 구체적인 수치로 증명되는 효율성 개선은 AI 도입의 명확한 성공 지표가 아닐 수 없습니다.

하지만 M&T Bank는 무조건적인 AI 도입을 추진한 것은 아닙니다. 초기에는 민감한 회사 정보가 유출될 가능성 때문에 직원들의 공개 대규모 언어 모델(LLM) 접근을 제한했습니다. 이후 엔터프라이즈 솔루션을 평가하고 Microsoft Copilot을 선정, 약 800명의 직원으로 구성된 파일럿 프로그램을 통해 검증한 후 점진적으로 조직 전체로 확장하는 신중한 전략을 택했습니다. 이 부분에서 주목할 점은 M&T Bank가 단순히 새로운 기술을 빠르게 도입하는 데 급급한 것이 아니라, 보안과 책임감 있는 활용이라는 중요한 원칙을 지켰다는 점입니다. 2026년 기업 행동 강령 및 윤리 규정에도 AI 생성 작업에 대한 인간 검토(human-review) 요건을 명시하며, 승인된 AI 도구 사용 및 민감 정보 입력 금지를 강조하고 있습니다.

AI 시대, 견고한 데이터 거버넌스가 핵심

사실, M&T Bank의 대규모 AI 배포는 하루아침에 이루어진 것이 아닙니다. 2018년부터 시작된 대대적인 **기술 정비(technology overhaul)**가 그 바탕에 있습니다. 당시 M&T Bank의 기술 전문가 절반 이상이 외부 인력이었지만, 현재는 80%가 내부 인력으로 구성되어 있습니다. 2000여 명의 기술 전문가들이 300개 이상의 애자일 팀에서 일하고 있으며, 1000명 이상의 기술 전문가를 새로 채용했습니다. 오래된 플랫폼 수십 개를 교체한 결과, 2018년 이후 기술 장애는 80% 이상 감소했으며, 연간 시스템 업그레이드 수는 300% 증가했습니다. 2025년 기술 지출은 12억 달러를 초과하여 2017년 대비 약 3배 증가했으며, 연간 기술 릴리스도 2018년 15,000건에서 2025년 65,000건으로 폭증했습니다. 이 모든 수치는 AI 도입을 위한 견고한 IT 인프라와 역량 확보에 얼마나 많은 투자와 노력이 수반되었는지를 보여줍니다.

특히 주목할 만한 점은 AI 배포에 앞서 데이터 프로그램을 체계적으로 구축했다는 것입니다. 2023년 합류한 최고 데이터 책임자 앤드류 포스터는 정보의 출처, 사용 방식, 시스템 간 이동을 추적하는 데이터 계보(data-lineage) 프로그램을 구축하기 시작했습니다. 그는 이 작업이 생성형 AI에 대한 대응이 아니라, M&T Bank의 데이터 자산을 이해하기 위한 핵심 역량이라고 설명했습니다. 2,000여 명의 직원이 참여한 데이터 거버넌스 및 데이터 기술에 중점을 둔 ‘데이터 아카데미’를 설립하고, 은행 정책에 대한 공신력 있는 문서와 정보를 담은 내부 저장소 ‘에디슨(Edison)‘을 구축했습니다. Solidatus와 Monte Carlo 같은 데이터 계보 소프트웨어를 활용하여 정보의 흐름을 추적함으로써, 데이터 요소의 출처, 의미, 품질, 거버넌스에 대한 가시성을 확보한 것입니다. 개인적으로는 이처럼 철저한 데이터 거버넌스 및 관리 체계가 AI 도입 성공의 가장 중요한 선행 조건이라고 생각합니다. AI 모델이 아무리 뛰어나도, 잘못되거나 신뢰할 수 없는 데이터에 기반하면 결국 무용지물이 될 수밖에 없기 때문입니다.

M&T Bank는 생성형 AI를 세 가지 경로로 추진하고 있습니다. 첫째, 일반 직원들의 업무 활용. 둘째, 기존 애플리케이션에 내장된 AI 기능 활용. 셋째, 은행 자체 데이터와 프로세스를 기반으로 구축되는 독점 시스템 개발입니다. 초기에는 초안 작성, 요약, 콜센터 업무, 소프트웨어 개발에 중점을 두었지만, 이제는 고객 요구 식별 및 포트폴리오 위험 감지 같은 새로운 애플리케이션으로 확장하고 있습니다. 이는 AI가 단순한 생산성 도구를 넘어, 비즈니스 의사결정과 전략 수립에까지 깊숙이 관여하고 있음을 시사합니다.

거대 은행들의 AI 경쟁: M&T Bank는 어디에 서 있을까?

M&T Bank의 이러한 노력은 비단 M&T Bank만의 이야기가 아닙니다. 미국 내 다른 대형 은행들도 앞다투어 생성형 AI를 직원들의 업무 흐름에 확장 적용하고 있습니다.

• JPMorganChase는 2024년 200,000명 이상의 직원에게 내부 LLM Suite 플랫폼을 출시했습니다. 2025년까지 기업 및 투자 은행 부서 직원 65,000명 이상이 이 플랫폼을 적극적으로 사용하고 있으며, 90% 이상의 엔지니어가 AI 코딩 지원 도구를 활용하고 있습니다. 특히 AI 기반 거래 심사(transaction screening)를 통해 이전보다 두 배 이상의 거래량을 검토하면서도 수작업 검사를 절반으로 줄이는 놀라운 성과를 거두었습니다. 이는 AI가 단순 업무 자동화를 넘어 핵심 비즈니스 프로세스 혁신에 기여하고 있음을 보여줍니다.

• Bank of America는 18,000명 이상의 고객 서비스 직원이 ‘EricaAssist’라는 생성형 AI 기반 시스템을 사용하고 있습니다. 이 도구는 고객이 전화한 이유를 요약하고, 관련 정보를 검색하며, 가능한 다음 단계를 추천해줍니다. 중요한 점은 직원이 여전히 고객 상호작용에 대한 책임을 진다는 점입니다. Bank of America는 2026년 7월에 EricaAssist가 3초 이내에 상황별 안내를 제공할 수 있다고 밝혔습니다.

이러한 선두 은행들의 사례를 보면, 은행 산업은 AI 도입에 있어 단순히 ‘따라가는’ 것을 넘어, 각자의 비즈니스 특성과 강점을 활용해 경쟁 우위를 확보하려는 치열한 노력을 기울이고 있습니다. JPMorganChase는 방대한 거래 데이터를 활용한 효율성 극대화에, Bank of America는 고객 서비스 경험 개선에 집중하는 모습입니다.

M&T Bank는 이들과 비교했을 때, 지역 은행이라는 규모의 한계를 뛰어넘어 전사적인 기술 정비와 철저한 데이터 거버넌스를 통해 AI 도입의 튼튼한 기반을 다졌다는 점에서 주목할 만합니다. 대형 은행들이 막대한 자본과 인프라를 바탕으로 AI를 확장하는 방식이라면, M&T Bank는 전략적인 투자와 단계적 접근, 그리고 책임감 있는 활용 원칙을 통해 내부 역량을 극대화하는 모범 사례를 제시하고 있습니다. 솔직히 말해서, 저는 M&T Bank의 이러한 접근 방식이 장기적으로 더욱 지속 가능하고 성공적인 AI 전환의 길을 제시한다고 생각합니다. 단순히 유행을 좇는 것이 아니라, 기업의 본질적인 역량을 강화하는 데 AI를 활용하고 있기 때문입니다.

결론: AI는 은행의 미래를 어떻게 바꿀까?

M&T Bank의 사례는 AI가 더 이상 ‘미래 기술’이 아닌 ‘현재의 경쟁력’임을 명확히 보여줍니다. 15,000명 이상의 직원에게 AI 코파일럿을 배포하고, 콜센터 생산성을 높이며, 코드 개발을 가속화하고, 위험 관리를 강화하는 등 은행 업무의 거의 모든 영역에 AI가 스며들고 있습니다. 하지만 이 모든 혁신의 뒤에는 2018년부터 시작된 장기적인 기술 투자와 시스템 재정비, 그리고 철저한 데이터 거버넌스 구축이라는 인고의 과정이 있었습니다.

은행 산업에서 AI는 이제 피할 수 없는 흐름이 되었습니다. M&T Bank, JPMorganChase, Bank of America 등 선두 주자들은 AI를 통해 생산성 향상, 고객 경험 개선, 위험 관리 강화라는 세 마리 토끼를 동시에 잡으려 하고 있습니다. 앞으로는 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 어떤 AI를, 어떻게 활용하고, 어떻게 관리하느냐가 은행의 생존과 성장을 좌우하는 핵심 변수가 될 것입니다. M&T Bank가 보여준 신중하지만 과감한 접근 방식과 책임감 있는 AI 활용 원칙은 이 격동의 시대를 헤쳐나갈 중요한 이정표가 될 것입니다.

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출처

• 원문 제목: M&T Bank expands enterprise AI after years of technology overhaul
• 출처: AI News
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