플래티어 “AI에이전트, 자산화 못하면 버리게 된다”

무슨 일이에요

금융권 AI 에이전트 도입이 늘었지만, 실제 업무 적용은 5%에 그쳤어요. 잦은 AI 모델 업데이트와 부서별 개발로 에이전트 재사용이 어렵고 버려지는 문제가 커요. AI 에이전트를 자산으로 관리하고 통제하는 거버넌스 구축이 중요해졌습니다.

왜 중요해요

금융권에서 AI 에이전트 도입이 늘었지만, 대부분 단순 답변에 그치고 실제 업무 실행은 5% 수준에 머물고 있어요. AI 모델이 1~3개월 주기로 빠르게 바뀌고, 부서별로 에이전트를 따로 개발하면서 재사용이 어려워지고 있기 때문입니다. 에이전트가 자산으로 쌓이지 못하고 버려지는 상황을 막으려면, 한 번 만든 에이전트를 여러 부서가 함께 쓰고 고쳐 쓸 수 있도록 관리하는 '자산화'와 에이전트의 권한과 책임을 통제하는 '거버넌스' 체계가 중요해졌어요. 금융당국이 AI 가이드라인을 개정하고 망분리 규제를 완화하면서 AI 에이전트 도입은 더욱 가속화될 수 있습니다.

지금 확인할 것

• AI 에이전트를 도입했다면, 부서별로 중복 개발된 에이전트가 있는지 확인해 보세요.
• AI 에이전트가 실제 업무 실행까지 담당하는지, 단순 정보 제공에 그치는지 점검해 보세요.
• AI 모델 업데이트 시 에이전트 재개발에 드는 시간과 비용을 계산해 보세요.