"클로드코드 나오면서 판이 바껴"…금융권, 'AI 네이티브'에 대한 공포가 시작됐다 - 데일리팝

"올해 초 클로드코드(Claude Code)가 나오면서 AI 에이전트 활용의 판 자체가 완전히 바뀌었다고 생각한다" 웹케시그룹 윤완수 부회장이 4월 23일 열린 기자간담회에서 꺼낸 말이다. 지난해까지 은행권이 생성형 AI에 방어적이었다면, 올해는 기술 혁신 속도 자체가 너무 빨라지면서 분위기가 달라졌다는 게 그의 진단이다. 이날 서울 여의도 FKI타워에서 열린 '금융 AI Agent Conference 2026'에서 웹케시가 공개한 서비스들은 메뉴·화면을 거치지 않고 프롬프트 한 줄로 업무를 완결하는 구조로 진화했다. 이제 금융권의 고민은 'AI 에이전트를 도입할지'가 아니라 'AI 네이티브 경쟁에서 밀리지 않을지'로 이동한 셈이다. "프롬프트 한마디로 끝난다"…Branch Q·rERP Q 시범 오픈 이날 공개된 주력 서비스는 기업 자금관리용 'Branch Q'와 대학 산학협력단·연구기관용 'rERP Q'다. 두 서비스의 공통 기반은 지능형 관계형 데이터베이스(RDB) 커넥트 'OPERIA(오페리아)'가 있다. 이용자가 "이번 달 지출 중 정기적으로 나가는 비용 분석해줘" 수준의 자연어 명령을 던지면, OPERIA가 RDB에서 원본 데이터를 직접 끌어와 조회·분석·보고서 작성을 마무리한다. rERP Q는 "우리 대학 학과별·연구책임자 직급별 연구비 수주액 순위 알려줘" 같은 복합 질의에도 10~15초 안에 결과를 뽑아낸다는 게 웹케시 설명이다. 복잡한 메뉴와 화면이 프롬프트로 말로 설명하는 방식으로 작동한다. 웹케시가 강조하는 핵심은 자체 NL2SQL(자연어→SQL 변환) 엔진이다. NH농협은행 PoC에서는 SQL 생성 정확도 100%, 경영관리 Agent PoC는 정확도 95%를 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 환각을 줄이기 위한 '시맨틱 레이어' 기반 구조와 온프레미스(내부망) 처리가 금융권 진입을 가능하게 한 조합이다. 방어적이던 은행권, PoC에 몰려왔다 윤 부회장이 언급한 '판의 전환'은 실제 PoC 스케줄에서도 드러난다. 웹케시가 공개한 2025~2026년 로드맵을 보면, 2025년 7월 NH농협은행과 생성형 AI 기반 뱅킹 서비스 MOU를 체결한 뒤 9월 광주은행 경영관리 Agent PoC, 10월 NH농협 경영관리 Agent PoC(정확도 95%), 12월 KB국민은행 경영관리 Agent PoC, 같은 달 NH농협 Agent뱅킹 PoC가 잇따라 완료됐다. 2026년 4월에는 광주은행이 자연어 기반 데이터 분석 Agent를 정식 구축하고, NH농협은행은 기업 자금관리 서비스 'Branch Q'를 출시한다. 경쟁 구도도 빠르게 돌아가고 있다. 이달 카카오뱅크는 'AI Native Bank'로의 전환을 공식화하며, 대화형 AI로 복잡한 금융 문제를 해결하겠다고 선언했다. 삼성SDS는 최근 우리은행의 'AI 에이전트 뱅킹' 구축을 공식화했다. 고객관계·기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 5대 영역에 175개 이상의 AI 에이전트를 심는 대규모 프로젝트로, 우리은행은 업무 처리 속도가 약 30% 개선될 것으로 예상하고 있다. KB금융은 계열사 공동 생성형 AI 플랫폼 'KB GenAI 포털'을 열고 법무·담보신탁·글로벌 KYC 온보딩 자동화 등을 '2026 KB 오픈이노베이션' 과제로 공모 중이며, KB국민은행은 지난해 금융권 최초로 'AI 에이전트용 데이터 플랫폼' 구축에 착수했다. 지난해까지는 망분리 규제와 보안 이슈, 환각 우려로 은행권이 생성형 AI 도입에 조심스러웠다. 지난 1월 금융당국이 망분리 규제를 대폭 완화한 것이 분위기를 바꾼 기점이다. 여기에 올해 초 앤트로픽이 공개한 '클로드코드' 등 에이전틱 코딩·실행 도구가 잇따라 등장하면서, 프롬프트가 코드·쿼리·업무를 그대로 대체하는 속도가 은행권의 예상을 넘어선 것으로 분석된다. '디지털 전환'에서 'AI 네이티브'로…속도에서 밀리면 구조적 열세 AI 에이전트가 단순 업무 지원 도구를 넘어 은행의 구조를 바꾸는 장치라는 분석은 이미 업계 담론으로 자리 잡았다. 딜로이트 한국사무소는 최근 보고서에서 '에이전틱 AI가 여는 차세대 은행 운영 모델'을 다음 10년의 핵심 변수로 꼽았고, 주요 금융지주들은 '디지털 전환(DX)'이라는 대신 'AI-First'를 내걸기 시작했다. 웹케시가 PoC에서 확보한 95~100% 정확도가 담보하듯, 현재의 NL2SQL·에이전트 기술은 이미 행원의 데이터 조회 업무를 상당 부분 대체할 수 있는 수준이다. 현업 직원이 IT 부서에 데이터 추출을 요청하고 며칠을 기다리던 관행이 10초짜리 자연어 질의로 바뀌면, 은행 내부 업무 구조뿐 아니라 기업 고객과의 접점도 재편될 수밖에 없다. 이날 간담회에서 강원주 웹케시 대표는 "지난 26년이 기업 자금관리의 디지털화를 이끈 과정이었다면, 앞으로는 AI 에이전트를 통한 업무 자동화가 핵심"이라며 "1년간의 혁신을 통해 진정한 금융 AI 기업으로 거듭났다"고 말했다. 'AI 네이티브 세대'가 쓴 은행의 모습 앞으로 금융 AI는 '프롬프트로 업무를 구축하는 방식'이 전면에 나설 것으로 보인다. 하지만 아직 고민할 부분은 있다. 금융권은 에이전트가 실제로 '이체·납부·신청'까지 스스로 집행한다면 보안·책임 소재를 어떻게 설계할지의 문제가 남았다. 또 이미 AI 네이티브 환경에 익숙한 20·30대 고객이 시중 은행이 준비될 때까지 기존 뱅킹 UX에 얼마나 오래 머물러 줄 것인지도 관건이다. 2026년 금융권이 마주한 공포는 기술 혁신의 속도는 물론, 전환 속도에서 한 박자만 늦어도 열세로 굳어질 수 있다는 가능성이다.