신한투자증권은 2026년 1월 AI와 디지털자산 부문 역량 강화를 위해 AX본부를 신설했습니다. AX본부는 AI를 비롯한 최신 기술을 통해 업무 체계를 안전하고 효율적으로 재설계하고, 미래 금융 생태계에서 주도권을 확보하는 것을 목표로 신한투자증권의 AX 비전을 만들어가고 있습니다. 

그 중에서도 AX기획부는 수많은 부서가 얽혀 있는 금융 조직에서 빠르고 유연한 변화를 이끌어내기 위해 전략 수립부터 직원 교육, 플랫폼 구축, 거버넌스 실행 등 다양한 활동을 진행하고 있습니다. ‘AX코디네이터’는 그 일환으로 시작한 프로그램 중 하나입니다. 신한투자증권은 100여 개 부서별로 현업 담당자를 선발해 AX코디네이터로 지정하고, 지속적인 교육과 동기부여를 제공함으로써 현업 부서가 스스로 업무 프로세스를 진단하고 필요한 AI 에이전트를 기획할 수 있도록 지원했습니다. 

성과는 빠르게 나타났습니다. AX코디네이터들은 다양한 도구를 활용해 500개 이상의 에이전트를 직접 개발했고, 이를 실제 업무에 활용하며 단순 반복 업무의 공수가 줄어드는 효과를 확인했습니다. 임직원들이 직접 문제를 정의하고, 업무에서 AI 에이전트의 실질적 효용을 체감한 것은 현업이 이끄는 ‘진짜 AX’ 여정을 시작하는 데 있어 큰 수확이었습니다.

하지만 현장에서 에이전트를 구동하고 활용성이 높아질수록 새로운 문제들이 보이기 시작했습니다. 에이전트 수는 늘어났지만 사내 데이터 및 시스템과 단절돼 있어, 임직원들이 에이전트를 실행할 때마다 매번 데이터를 첨부하거나 결과물을 다시 시스템에 입력해야 했습니다. 에이전트가 업무를 처리한 결과로 발생하는 인사이트와 피드백이 사내 지식 기반에 적재되지 않는 점 또한 에이전트의 성능 개선을 가로막는 요인으로 작용했습니다.

노현빈 부서장은 “업무의 70% 이상이 자동화돼야 업무 체계 개편과 실질적 생산성 향상이 발생한다고 보는 것이 AI 업계의 중론”이라고 말합니다. 신한투자증권이 단절된 에이전트들을 하나로 묶고 실질적인 업무 자동화를 이루기 위해 정의한 차세대 에이전트 플랫폼의 요건은 명확했습니다.

망분리 환경의 강력한 보안 기준 아래 사내외 데이터를 AI 활용에 적합한 형태로 가공하고 불러올 수 있으면서, 에이전트가 사내 시스템에서 스스로 업무를 수행할 수 있는 환경을 구축하는 것. 나아가 금융 시스템과 업무 특성에 맞게 AI 실행 방식을 통제할 수 있는 플랫폼을 구축하는 것이 이번 프로젝트의 핵심 목표였습니다.

이러한 요건들을 충족하는 아키텍처를 설계하기 위해 AX본부는 여러 방안을 다각도로 비교 검토했습니다. 이미 상용화된 SaaS를 확대 도입하는 방식은 망분리 규제와 시스템 연동이라는 가장 근본적인 과제를 해결할 수 없었고, 모든 구축을 외주 방식으로 진행하는 방안은 비용과 개발 속도, 향후 유연한 변경 측면에서 효율성이 떨어진다는 단점이 있었습니다. 

AI가 빠르게 발전하는 만큼 기술 변화 속도에 맞는 AX를 추진하려면 인프라 역시 그 속도에 맞춰 최적화돼야 합니다. 기민한 인프라 커스터마이즈를 위해 AX본부가 선택한 방법은 PaaS 기반의 플랫폼을 자체 구축하는 것이었습니다. 검증된 고성능 PaaS 모듈을 레고 블록처럼 목적과 니즈에 맞게 직접 조립하며 신한투자증권에 꼭 맞는 플랫폼을 설계하는 것입니다.

신한투자증권은 구글 클라우드의 PaaS 환경을 기반으로 AI 에이전트 플랫폼을 구축했습니다. 임직원들은 내부망 업무 단말 내 업무 프로그램이나 웹서비스 형태의 플랫폼에서 AI 에이전트와 Gemini 모델을 업무에 활용할 수 있습니다. Gemini Enterprise Agent Platform은 플랫폼의 핵심 엔진으로 에이전트의 생성과 관리, Gemini 연결을 담당합니다. 

이외에도 구글 클라우드의 다양한 제품들이 플랫폼 구축에 활용됐습니다. 플랫폼의 웹서비스와 각종 에이전트 서비스는 서버리스 컨테이너 환경인 Cloud Run에서 구동됩니다. 특히 Cloud Run과 Artifact Registry를 Jenkins, Harbor 등 사내 CI/CD 인프라와 연동함으로써, 기존 DevOps 거버넌스를 준수하도록 설계했습니다. BigQuery와 Cloud SQL은 데이터베이스 역할을 담당합니다.

이번 프로젝트의 핵심은 AX를 위한 기술 환경을 구현하면서도 망분리 규제와 금융 보안 절차를 준수하는 데 있었습니다. 구글 클라우드 기반의 에이전트 플랫폼이 신한투자증권의 데이터 및 시스템과 안전하게 연동될 수 있는 이유는 내부망과 구글 클라우드는 전용선으로 연결하고, 사내 클라우드 영역에 VPC Service Controls 등 보안 설정을 적용해 망분리 환경을 유지한 덕분입니다.

이와 함께 플랫폼 도입 전 과정에서 혁신금융서비스 승인, CSP 안전성 평가, 클라우드 이용 보고 및 보안 실사 등 관련 규제 및 내부 보안 기준에 따른 필요한 절차를 수행하여 안전하게 시스템을 구축했습니다. 민감한 거래 정보나 개인신용정보는 내부 온프레미스 및 프라이빗 클라우드 환경에서 처리해 데이터가 외부 서버로 나가지 않습니다. LLM 활용 영역은 데이터 민감도 및 혁신금융서비스 인가 기준에 따라 분리했습니다. Gemini는 지정된 도메인에서만 사용하며, 사내망에서는 Open LLM을 통과한 후 적용됩니다. 여기에 Cloud DLP를 적용해 안전성을 한층 강화했으며, Model Armor로 보안 가드레일을 구현해 에이전트가 다루는 입출력을 통제했습니다.

신한투자증권은 일부 임직원을 대상으로 AI 에이전트 플랫폼을 Closed Beta 형식으로 운영하며 정식 출시를 위한 준비 절차를 진행 중입니다. 그렇지만 에이전트 플랫폼의 도입 성과는 이미 실무 현장에서 입증되고 있습니다. 대표적인 사례가 장외파생상품의 비정형 계약서 문서 처리 업무입니다.

장외파생계약은 상품 특성상 표준 서식이 존재하지 않으며, 동일 상품이어도 거래 상대방마다 제각기 다른 조항과 구조로 이루어져 있습니다. 기존에는 숙련된 담당자 3~4명이 50여 페이지에 달하는 계약서를 수작업으로 검토하고 50여 개 항목을 사내 시스템에 일일이 입력해야 했습니다. 계약서 1건을 처리하는 데 평균 2시간의 긴 시간과 고도의 집중력이 요구됐고, 휴먼 에러 리스크 역시 존재할 수 밖에 없었습니다.

지금은 담당자가 업무 시스템 안에서 계약서가 첨부된 이메일을 선택하고 추출과 입력 버튼을 누르기만 하면 에이전트가 계약서를 자동 분석해 데이터를 시스템에 즉시 입력합니다. 이로 인해 건당 2시간이 소요되던 작업 시간이 단 5분으로 무려 96% 단축됐습니다. 이제 담당자들은 파생상품의 구조 설계 및 위험 관리 등 더욱 본질적인 업무에 집중할 수 있습니다. 신한투자증권은 이러한 성공 사례들을 발판 삼아 자동화가 가능한 대상 업무를 중심으로 에이전트 기반 업무 자동화율을 70% 이상까지 끌어올릴 계획입니다.