[AI 에이전트] 언제 AI 에이전트를 사용하고 ❌ 언제 피해야 할까? 금융 서비스 예제로 깊이 파헤치기 🏦💡

 

[AI 에이전트] 언제 AI 에이전트를 사용하고 ❌ 언제 피해야 할까? 금융 서비스 예제로 깊이 파헤치기 🏦💡

 

최근 대형 언어 모델(LLM)과 에이전트 시스템이 발전하면서, 개발자와 기업들은 다음과 같은 중요한 결정을 내려야 한다.

• 규칙 기반 워크플로우를 유지할 것인가?
• AI 기반의 유연한 에이전트 시스템을 도입할 것인가?

특히 금융 서비스에서는 신뢰성, 보안, 효율성이 가장 중요한 요소이기 때문에 더욱 신중한 접근이 필요하다. 이번 글에서는 에이전트를 사용해야 할 때와 피해야 할 때를 금융 서비스 예제를 중심으로 깊이 탐구해보겠다.

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✅ 에이전트가 필요한 경우

1. 복잡한 고객 요청 처리

고객이 다음과 같은 질문을 한다고 가정해 보자.

포트폴리오 변경을 고려 중인데, 거주 국가와 해외 계좌가 있는 국가의 세금 문제를 확인하고 싶다. 또한, 환율 변동과 금리 인상을 감안했을 때 어떤 옵션이 가장 좋은지 알고 싶다.

 

이 요청을 처리하려면 다양한 요소를 고려해야 한다.

• 국가별 세금 규정
• 실시간 환율 정보
• 금리 전망 데이터
• 개인 포트폴리오 수익률

이 경우 에이전트가 필요한 이유

• 기존 규칙 기반 시스템으로는 복잡한 요청을 효율적으로 처리하기 어렵다.
• 세금, 환율, 금리, 투자 데이터 등의 API와 상호작용하면서 맞춤형 정보를 제공할 수 있다.
• LLM이 다양한 데이터를 종합해 이해하기 쉬운 투자 조언을 제공할 수 있다.

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2. 실시간 금융 사기 탐지

기존 금융 사기 탐지 모델은 보통 고정된 규칙을 사용한다.

• 10,000달러 이상 거래 → 경고
• 평소와 다른 국가에서 결제 → 경고
• 새벽 3시에 대규모 송금 → 경고

하지만 사기 패턴은 계속 진화하기 때문에 이런 고정된 규칙만으로는 한계가 있다.

에이전트 활용 예시

• 고객이 뉴욕에서 비행기 티켓을 결제 → 2시간 후 프랑스에서 명품 구매
• 기존 시스템이라면 자동 차단
• 에이전트 기반 시스템이라면
  • 항공 데이터 조회: 고객이 실제로 파리에 도착했는지 확인
  • 과거 소비 패턴 분석: 해외 결제가 잦은 고객인지 파악
  • 실시간 인증 요청: 고객에게 확인 메시지 전송

이처럼 고정된 규칙이 아니라, 다양한 요인을 종합 분석하는 것이 필요하다.

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3. 개인 맞춤형 투자 상담

기존 투자 플랫폼은 보통 고정된 위험 성향을 제공한다.

• 보수적 투자
• 균형 투자
• 공격적 투자

하지만 투자자들은 점점 더 개인화된 맞춤형 포트폴리오를 원한다.

AI 관련 주식을 일정 비율로 포함하고 싶고, 배당주 ETF도 추가하면서, 최대 손실을 10% 이내로 유지하고 싶다. 유럽 시장은 제외하고 싶다.

 

이 경우 에이전트가 필요한 이유

• 기존 투자 카테고리로는 맞춤형 요청을 처리할 수 없다.
• 실시간 주식·ETF 데이터 API 조회 후 포트폴리오 최적화 가능
• 사용자의 개인 투자 성향을 분석하고 맞춤형 제안을 생성할 수 있다.

즉, 고객의 요구가 세분화될수록 에이전트의 필요성이 커진다.

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❌ 에이전트를 피해야 하는 경우

1. 단순하고 예측 가능한 프로세스

예를 들어 대출 심사 프로세스는 보통 다음과 같이 고정된 구조를 가진다.

1. 신청서 제출
2. 신용 점수 조회
3. 소득 내역 검토
4. 승인 또는 거절

왜 에이전트가 필요 없을까?

• 각 단계가 명확하게 정해져 있어 복잡한 의사 결정이 필요 없다.
• AI를 사용하면 오히려 불확실성이 증가하므로 규칙 기반 자동화가 더 빠르고 안전하다.

이런 경우, 코드로 명확하게 구현하는 것이 더 낫다.

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2. 규제 준수 및 감사(Audit)가 필요한 경우

금융 서비스에서는 명확한 감사(Audit) 기록이 필수다.

예를 들어, 대출 거절 시 명확한 이유가 있어야 한다.

• 신용 점수 700점 이상 필요 → 고객은 650점 → 거절
• 소득 5만 달러 이상 필요 → 고객 소득 4만 달러 → 거절

하지만, 만약 에이전트가

AI 모델이 리스크가 높다고 판단했다.

라고 답한다면?

문제 발생

• 규제 기관에서 "왜 거절했습니까?"라고 물어보면
• AI가 "그냥 데이터 분석 결과입니다."라고 하면 설명 불가능 → 법적 문제 발생

이런 경우에는 규칙 기반 워크플로우를 유지하는 것이 정답이다.

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3. 고객 자산이 오가는 중요한 금융 트랜잭션

예를 들어 대규모 송금 시스템이 있다고 가정해보자.

에이전트를 사용하면?

• AI가 "이 금액은 송금해도 괜찮을 것 같다."
• 만약 실수로 잘못된 송금이 발생하면?

이런 중요한 프로세스에서는 100% 정확한 코드 기반 시스템이 필요하다.

에이전트를 배제하고, 신뢰할 수 있는 자동화 시스템을 활용하는 것이 안전하다.

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정리: 에이전트를 사용할 때 vs. 피할 때

✅ 에이전트 사용해야 할 때	❌ 에이전트 피해야 할 때
복잡한 고객 요청 처리	단순한 업무 프로세스
실시간 데이터 분석 필요	규제 준수가 필요한 경우
여러 API·외부 데이터 연계	금융 트랜잭션 등 중요한 업무
개인 맞춤형 서비스 제공	완전한 자동화가 더 효율적일 때

결론

• 규칙 기반 워크플로우가 충분하다면, 에이전트 없이도 가능하다.
• 예측할 수 없는 복잡한 요청이 많다면, 에이전트가 필요하다.

다음 단계

• AI 기반 금융 에이전트 개발? → LLM + 금융 API 통합부터 시작
• 안정적인 자동화 시스템 구축? → Flask, Django, FastAPI 활용