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AI가 예금까지 옮긴다…美은행 5000억달러 흔들 '에이전트 뱅크런' 경계
[경제일보] 인공지능(AI)이 고객을 대신해 금융상품을 비교하고 더 높은 수익을 주는 곳으로 자금 이동까지 지원하는 시대가 다가오면서 은행의 전통적인 예금 사업 모델이 시험대에 올랐다. 고객이 낮은 금리에도 돈을 그대로 두는 ‘예금 관성’이 AI 에이전트에 의해 약해질 경우 은행들은 고객을 붙잡기 위해 더 높은 금리를 지급해야 하고, 이는 조달비용 상승과 순이자마진 축소로 이어질 수 있기 때문이다. 파이낸셜타임스(FT)는 최근 자율적으로 복수의 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 금융시장에 확산하면 미국 은행권이 그동안 누려온 저원가 핵심예금의 경제적 가치 약 5000억달러가 영향을 받을 수 있다고 분석했다. 미국 상장 은행 전체 시가총액의 약 10%에 해당하는 규모다. 다만 5000억달러는 AI로 인해 은행에서 당장 빠져나가는 현금도, 실제 발생이 확정된 손실액도 아니다. AI가 예금자의 금리 민감도를 높여 저원가 예금이 고금리 예금이나 머니마켓펀드(MMF) 등으로 이동하면 은행은 예금금리를 높여야 한다. 그 결과 조달비용이 증가하고 미래 수익성이 떨어지면서 저원가 예금이 제공해온 경제적 가치가 훼손될 수 있다는 의미다. ◆AI가 깨우는 ‘잠자는 예금’…은행 조달구조 바뀌나 은행의 저원가 조달 기반 가운데 하나는 고객이 낮은 금리에도 예금을 장기간 유지하는 데서 형성돼 왔다. 수시입출금식 예금이나 무이자성 예금이 많이 쌓일수록 은행은 낮은 비용으로 자금을 조달해 대출과 채권 등 수익자산에 운용할 수 있다. AI가 바꿀 수 있는 것도 바로 이 부분이다. 기존에는 고객이 여러 은행의 금리와 상품 조건을 직접 찾아 비교하고 계좌까지 옮겨야 했다. 금리 차이가 크지 않으면 번거로움 때문에 기존 계좌에 돈을 그대로 두는 경우도 많았다. 그러나 AI 에이전트가 이용자의 동의와 권한 범위 안에서 금융상품을 상시 비교하고 일정 조건이 충족되면 자금 이동까지 지원한다면 상황이 달라진다. 금리가 조금이라도 높은 상품을 찾는 비용과 계좌 이동에 필요한 시간이 크게 낮아진다. 고객에게는 유리하지만 은행에는 부담이다. 고객 자금을 유지하기 위해 지금보다 높은 예금금리를 제시해야 하기 때문이다. 결과적으로 저원가 예금 감소→예금금리 상승→조달비용 증가→순이자마진(NIM) 축소→미래 이익 감소→기업가치 하락이라는 경로가 형성될 수 있다. 이를 두고 시장 일각에서는 ‘에이전틱 뱅크런(agentic bank run)’이라는 표현까지 나온다. 전통적인 뱅크런이 금융회사에 대한 불안으로 예금자들이 한꺼번에 돈을 인출하는 현상이라면, 에이전틱 뱅크런은 AI가 금리와 조건을 계속 비교해 자금을 더 유리한 곳으로 이동시키면서 은행의 예금 경쟁을 급격하게 높이는 상황에 가깝다. ◆美 3대 은행 무이자예금 1.6조달러…3%면 비용 470억달러 미국 대형은행이 보유한 저원가 예금 규모를 보면 AI가 가져올 변화의 파급력을 가늠할 수 있다. FT에 따르면 JP모건체이스와 뱅크오브아메리카, 웰스파고가 보유한 무이자 예금은 약 1조6000억달러에 달한다. 세 은행 전체 부채의 약 16% 수준이다. FT는 이들 예금에 평균 연 3%의 금리를 지급해야 하는 상황을 가정했다. 이 경우 추가로 부담해야 할 이자비용은 연간 약 470억달러로 계산된다. 현재 거의 비용을 들이지 않고 조달하는 자금에 금리를 붙여야 한다는 의미다. 은행 입장에서 예금금리 1~2%포인트 변화가 수십억달러의 비용 차이로 이어질 수 있는 이유다. AI가 금융상품 비교와 계좌 이동의 장벽을 낮추면 금리 차이가 몇십bp(1bp=0.01%포인트)에 불과하더라도 자금 이동이 지금보다 민감해질 가능성이 있다. 은행들은 예금금리를 높이거나 수수료를 낮추고 부가서비스를 강화하는 방식으로 고객을 붙잡아야 할 수 있다. ◆5000억달러는 저원가 예금의 ‘경제적 가치’ FT가 제시한 5000억달러도 이 같은 저원가 조달 효과를 계량화한 것이다. 계산에는 은행 인수합병(M&A) 과정에서 활용되는 ‘핵심예금 무형자산(CDI·Core Deposit Intangible)’ 개념이 사용됐다. CDI는 은행이 안정적인 핵심예금을 통해 시장에서 직접 자금을 조달하는 것보다 얼마나 낮은 비용으로 자금을 확보할 수 있는지를 경제적 가치로 환산한 것이다. 낮은 금리의 예금이 많이 유지될수록 은행 입장에서는 조달 경쟁력이 높아진다. 금융자문회사 Mercer Capital에 따르면 올해 미국 은행 M&A에서 평가된 CDI는 핵심예금의 평균 2%대 중반 수준이었다. 최근 거래에서는 대체로 핵심예금의 2~3% 범위에서 평가됐다. FT는 이런 비율을 미국 은행권의 핵심예금에 적용해 저원가 조달이 제공하는 경제적 가치를 약 5000억달러로 추산했다. 따라서 5000억달러를 ‘AI가 은행에서 빼내는 돈’으로 이해해서는 안 된다. AI 확산으로 은행들이 시장금리에 가까운 수준까지 예금금리를 높여야 할 경우 저원가 핵심예금이 제공해온 조달비용 우위가 약해지고 미래 수익과 기업가치가 그만큼 영향을 받을 수 있다는 의미다. 반대로 보면 그동안 은행에 귀속됐던 저원가 예금의 경제적 가치 일부가 더 높은 예금금리와 낮은 수수료 형태로 고객에게 이전될 가능성이 있다는 얘기다. ◆‘AI 뱅크런’ 현실화까진 신뢰·규제 장벽 AI가 당장 대규모 예금 이동을 촉발할 것이라고 단정하기는 어렵다. 금융거래는 일반 온라인 쇼핑과 달리 본인 인증과 고객 동의, 거래 한도, 금융사별 내부통제와 소비자보호 규제를 거친다. AI가 임의로 고객의 돈을 자유롭게 이동할 수 있는 구조도 아니다. 고객이 자신의 금융자산에 대한 통제권을 어디까지 AI에 넘길지도 변수다. AI가 잘못된 판단으로 자금을 옮기거나 부적절한 상품을 선택했을 경우 책임을 누가 질 것인지도 해결해야 한다. 개인정보와 계좌정보 보호, 금융사기 방지, AI의 투자 판단에 대한 설명 책임도 풀어야 할 과제다. 따라서 AI가 예금 경쟁을 강화할 가능성은 있지만 금융불안에 따른 전통적인 뱅크런과 같은 현상이 단기간에 현실화될 것으로 보는 것은 과도하다는 분석도 나온다. ◆은행도 AI 활용…비용 절감으로 맞대응 은행이 AI 확산의 일방적인 피해자가 되는 것도 아니다. 미국 은행들은 이미 AI를 고객 상담과 신용평가, 자금세탁방지, 이상거래 탐지, 내부 업무 자동화 등에 활용하고 있다. 대출심사를 정교하게 하고 인적 오류를 줄이면 상당한 비용을 절감할 수 있다. 은행이 AI를 활용해 생산성을 높이면 높아진 예금 조달비용을 일부 상쇄할 여지도 생긴다. 고객별 신용위험을 세분화해 대출금리를 정교하게 설정하거나, 반복 업무와 사후관리 비용을 줄이는 것도 가능하다. 결국 AI는 한쪽에서는 은행의 저원가 예금 기반을 흔들면서 다른 한쪽에서는 비용구조를 낮춰주는 양면적인 기술인 셈이다. 당장 시장이 더 민감하게 보는 변수 역시 AI만은 아니다. 미국 금리와 경기 방향, 대출 부실 가능성, 기업의 신용위험 등이 여전히 은행 실적과 주가에 더 직접적인 영향을 미친다. AI는 기존 위험요인을 대신하기보다 은행의 예금 경쟁 구조를 중장기적으로 바꿀 새로운 변수에 가깝다. ◆한국 은행도 예외 아니다…‘저원가성 예금 경쟁’ 달라질 수도 이 같은 변화는 미국 은행만의 문제로 보기 어렵다. 국내 은행 역시 요구불예금과 저축예금 등 저원가성 예금 규모가 순이자마진과 수익성을 좌우하는 주요 요인이다. 은행들은 저원가성 예금을 확대하기 위해 급여이체와 카드, 각종 생활금융 서비스를 묶어 고객을 주거래은행에 붙잡아 왔다. 하지만 AI가 은행별 예금금리와 수수료, 우대조건을 실시간으로 비교하고 자금 이동까지 지원하는 단계로 발전하면 기존의 ‘주거래은행’ 개념도 달라질 수 있다. 고객이 한 은행에 자금을 장기간 묶어두기보다 AI가 가장 유리한 조건에 따라 여러 금융회사로 자금을 나눠 이동시키는 환경에서는 은행도 브랜드나 고객 충성도만으로 저원가성 예금을 유지하기 어려워질 수 있다. 한 금융권 관계자는 “AI가 ‘잠자는 예금’을 깨우기 시작하면 은행이 오랫동안 누려온 저비용 자금 조달의 이점 일부가 예금자에게 돌아갈 수 있다”며 “AI 시대 은행의 경쟁은 대출을 얼마나 많이 늘리느냐뿐 아니라 예금을 어떤 가격과 서비스로 확보하느냐에서도 한층 치열해질 것으로 보인다”고 말했다.
2026-10-13 08:12:36
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우리은행, 생성형 AI로 금융사기 탐지…11월 모니터링 시스템 가동
[경제일보] 우리은행이 다음달 생성형 인공지능(AI)을 활용한 금융사기 모니터링 시스템을 가동한다. 금융사기 수법이 피그부처링과 리커버리 스캠 등으로 고도화되자 전담조직과 전문인력, 이상금융거래탐지시스템(FDS)을 결합해 사전 차단 체계를 강화한다는 방침이다. 우리은행은 12일 서울 중구 우리은행 본점에서 '금융사기예방 기자간담회'를 열고 최근 금융사기 수법과 피해예방 성과, 향후 대응 계획을 공유했다. 이날 발표는 우리은행 금융사기예방부 전재홍 총괄수석이 맡았다. 전 수석은 경찰에서 24년간 근무한 뒤 총경으로 퇴직한 금융사기 수사 전문가다. 보이스피싱 1세대 '김미영 팀장' 조직 총책 등 운영진 검거와 해외 보이스피싱 조직 수사 등을 이끈 이력이 있다. 우리은행은 은행권 처음으로 경찰 출신 금융사기 전문가를 영입하고 금융사기예방 전담부서를 신설했다. 개별 직원의 경험이나 판단에 의존하던 대응을 조직 차원의 상시 예방체계로 바꾸기 위한 조치다. 국내 금융사기 피해는 빠르게 늘고 있다. 경찰청 조사 통계에 따르면 국내 금융사기 피해액은 지난 2022년 7911억원에서 지난해 2조3755억원으로 3년 만에 약 3배 증가했다. 범죄 방식도 바뀌고 있다. 과거에는 한 조직이 전화 중심으로 범행을 저질렀지만 최근에는 기술개발, 유인·실행, 자금이동·세탁 등이 분업화되고 있다. 스마트폰과 사회관계망서비스(SNS), 메신저 등 디지털 기술도 금융사기에 활용되는 중이다. 우리은행은 최근 주의해야 할 수법으로 피그부처링과 리커버리 스캠을 꼽았다. 피그부처링은 SNS나 메신저로 접근해 장기간 신뢰를 쌓은 뒤 투자를 권유하는 사기다. 소액 투자와 수익 경험으로 신뢰를 높인 뒤 투자금을 키우고 최종적으로 출금을 막는 방식이다. 리커버리 스캠은 이미 금융사기 피해를 입은 사람에게 피해금을 되찾아 주겠다고 접근해 추가 금전을 요구하는 2차 사기다. 수사기관이나 환불 전문가를 사칭해 수수료, 세금, 보증금 등을 요구하는 방식으로 이뤄진다. 우리은행은 금융사기 대응체계의 중심에 FDS를 두고 있다. FDS는 계좌이체, 출금, 입금, 카드결제, 해외송금 등 고객 금융거래를 실시간으로 분석해 이상징후를 포착한다. 필요할 경우 고객에게 직접 연락해 본인 여부와 거래 목적을 확인하고 위험도가 높으면 거래를 지연하거나 차단한다. 자금세탁방지(AML) 부서와의 협업도 강화했다. 우리은행은 지난 4월부터 8월까지 FDS에서 자금세탁 등이 의심되는 정보 639건을 AML 부서에 전달했다. 이 가운데 83건은 추가 분석을 거쳐 의심거래보고(STR)로 이어졌다. 같은 기간 AML 분석 과정에서 확인한 타행 의심계좌 664건은 보이스피싱 정보공유 분석 AI 플랫폼(ASAP)을 통해 전 금융권에 공유했다. 타행 의심계좌 정보를 해당 금융회사와 공유해 거래 모니터링과 피해예방조치에 활용하도록 한 것이다. 우리은행은 금융사기 예방체계를 3단계로 고도화한다. 우선 AI 기반 탐지역량과 전문 대응조직, 외부기관 협력·교육체계를 정비하고 이후 탐지·분석 업무 표준화와 전문인력·교육 확대, 정보공유·신고 연계를 강화한다. 차세대 FDS 구축도 추진한다. 기존 금융거래 정보 중심 탐지체계에서 벗어나 △전자금융 FDS △로그인 정보 △상품 이용 정보 △ASAP 위험계좌 정보 등을 폭넓게 연계하는 방식이다. 생성형 AI는 새로운 금융사기 유형과 이상징후를 분석하고 신규 탐지 시나리오와 정책 수립을 지원한다. 우리은행은 다음달 신규 AI 모니터링 시스템을 가동한 뒤 연말까지 안정화할 계획이다. 정진완 우리은행장은 "금융사기 예방은 고객의 자산뿐 아니라 금융에 대한 신뢰를 지키는 일인 만큼 최우선 경영과제로 추진하고 있다"며 "피해가 발생한 뒤 구제하는 데 그치지 않고 위험징후를 한발 앞서 포착해 고객의 자금이 사기범에게 넘어가기 전에 차단하는 예방체계를 더욱 강화하겠다"고 말했다.
2026-10-12 12:56:50
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국민·하나·부산은행도 당했다…고객정보 줄줄 새는 금융권, 보안은 어디에
[경제일보] 은행권에서 개인정보 유출 사고가 잇따르면서 대출조회와 직원용 업무지원 시스템 등 외부에서 접근할 수 있는 업무 시스템이 보안 사각지대로 떠올랐다. 고객이 직접 사용하는 인터넷·모바일뱅킹뿐 아니라 영업과 업무 편의를 위해 외부 접속을 허용한 시스템에서도 개인정보가 빠져나갔다. 일부 사고에서는 인공지능(AI) 에이전트가 활용됐을 가능성까지 제기되면서 금융권은 개인정보 접근 권한과 공격 탐지·차단 체계를 함께 점검하고 있다. 3일 금융권에 따르면 신한은행, KB국민은행, 하나은행, BNK부산은행, 예가람저축은행에서 개인정보 유출이 확인됐다. 우리은행과 NH농협은행도 외부 공격을 받았지만 현재까지 정보 유출은 확인되지 않았다. 신한은행에서는 대출모집인용 간편조회 서비스에 대한 본인확인 절차를 우회한 접근으로 고객 2만5729명의 정보가 유출됐다. 고객명과 전화번호, 연소득, 대출한도, 신청 상품과 금리 등 대출 관련 정보가 포함됐으며 주민등록번호 66건과 연계정보(CI) 97건도 유출된 것으로 파악됐다. KB국민은행에서는 직원용 모바일 업무지원시스템에 대한 외부 침입으로 임직원 20명과 고객 99명 등 총 119명의 개인정보 153건이 유출됐다. 이름과 전화번호, 주소, 암호화된 주민등록번호 등이 포함됐다. 하나은행에서도 영업지원시스템(ODS)에 대한 비정상적인 접근으로 고객 89명의 개인정보가 유출됐다. 주민등록번호와 성명, 주소, 연락처, 직장명 등이 포함됐으며 은행 측은 고객의 금융거래 정보는 유출되지 않았다고 밝혔다. 부산은행에서는 외주 개발직원 11명의 개인정보가 노출됐다. 성명과 전화번호, 생년월일, 이메일 주소 등이 포함됐으며 고객정보는 유출되지 않았다고 은행 측은 밝혔다. 예가람저축은행에서도 개인정보가 포함된 서버에 대한 외부 침입으로 성명과 생년월일, 연락처 등이 유출됐으며 피해 규모는 약 4만명으로 추산되고 있다. 이번 사고에서 공통적으로 드러난 것은 외부에서 접근할 수 있으면서 개인정보를 취급하는 시스템이다. 대출모집인은 고객의 대출 조건을 조회하고 은행 직원은 현장에서 업무를 처리하기 위해 고객정보에 접근한다. 업무 편의를 높이기 위해 외부와 연결한 경로가 공격자에게는 개인정보 접근 통로가 될 수 있다는 의미다. 따라서 고객정보 보호 범위도 실제 데이터가 오가는 경로 전체로 넓혀야 한다. 고객용 뱅킹 서비스뿐 아니라 직원용 앱과 영업지원시스템, 외주 인력이 이용하는 웹페이지까지 인증과 접근통제가 제대로 작동하는지 점검해야 한다. 어떤 시스템이 어떤 정보를 보유하고 누가 조회할 수 있는지도 세분화할 필요가 있다. 신한은행 사례처럼 인증 절차를 거쳤더라도 해당 이용자에게 특정 고객정보를 조회할 권한이 있는지 다시 확인하는 과정이 중요하다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 제시하는 제로트러스트 원칙 역시 접속 위치나 기기만으로 사용자를 신뢰하지 않고 정보자원에 접근할 때마다 신원과 권한을 검증하는 것을 핵심으로 한다. 공격을 얼마나 빨리 발견했는지도 쟁점이다. KB국민은행에 대한 공격은 지난달 27일 오후 11시19분께 시작됐고 은행이 이를 인지한 것은 지난달 30일 오후 7시께였다. 최초 공격 이후 약 67시간41분이 지난 뒤였다. 신한은행 역시 최초 공격 15시간26분 뒤 비정상 접근을 감지했고 최종 차단까지는 30시간11분이 걸렸다. AI를 활용한 공격 가능성은 탐지 속도의 중요성을 더욱 키운다. 국내 공격과 관련된 것으로 추정되는 웹서버에서 AI 자율 침투테스트 도구를 의미하는 ‘ARTEX’ 문구가 확인됐다는 분석도 나왔다. 다만 해당 도구가 실제 공격에 사용됐는지와 공격 주체, 금융사별 사고의 연계성은 현재 조사 중이다. 해외에서도 생성형 AI와 코딩 도구를 활용해 취약점 탐색과 정보수집 등 공격 과정의 상당 부분을 자동화한 사례가 보고됐다. 금융회사들은 정상적인 업무와 이상 행위를 구분하는 탐지 체계를 강화해야 한다. 로그인 실패뿐 아니라 평소와 다른 시간대의 접속, 업무 범위를 벗어난 고객정보 조회, 짧은 시간에 집중되는 요청 등을 하나의 흐름으로 분석할 필요가 있다. AI가 공격 과정의 반복 작업을 자동화할수록 개별 접속 기록만으로는 이상 징후를 찾기 어려워질 수 있기 때문이다. 금융당국도 외부에 노출된 전산시스템 전반으로 점검 범위를 넓혔다. 금융위원회는 2일 금융권 긴급 상황 대응 회의를 열고 은행과 카드업권에 외부에서 접근할 수 있는 전산시스템과 서비스에 대한 자체 보안 점검을 지시했다. 금융회사들은 외부 노출 자산과 접근통제 현황, 인증 절차, 비인가 정보 조회 경로 등을 점검해야 한다. 이번 연쇄 사고 이후 금융권의 보안 점검은 장비 설치 여부를 넘어 개인정보가 어느 시스템으로 전달되고 누가 조회하며 비정상 접근을 얼마나 빨리 탐지·차단하는지까지 확대될 전망이다. 자체 시스템은 물론 협력사가 구축·운영하는 서비스까지 관리 범위에 포함해야 한다는 요구도 커질 것으로 보인다. AI를 활용한 방어 역시 접속 기록 분석과 이상 징후 탐지부터 확대하되, 금융거래나 시스템 변경처럼 위험도가 높은 조치는 사람의 승인과 복구 절차를 함께 두는 방식이 필요하다.
2026-10-03 12:06:29
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