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설명은 됐고, 나 대신 해줘 DIFM(Do It For Me)경제 4화

26.06.02.

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○ 주요 컨설팅사와 글로벌 금융사들은 공통적으로 AI 에이전트가 주도하는 DIFM 경제 전환을 거래의 주체가 ‘인간’에서 ‘AI’로 이동하는 역사적 전환점으로 평가. 이제 기업은 소비자가 아니라 그들을 대신해 의사결정을 내리는 AI를 설득해야 함

[소비자 심리에서 알고리즘 논리로] 과거의 마케팅이 인간의 감성과 심리를 자극하는 브랜드 홍보와 광고에 의존했다면, DIFM 경제에서는 AI 에이전트가 인간을 대신해 정보를 탐색하고 의사결정을 내림. 이 과정에서 브랜드 영향력은 감소하고 정량적 요소가 상품의 가치를 결정하게 됨
[AI 에이전트가 곧 고객] 이제 기업은 인간에게 소구하는 언어가 아니라, AI가 해석할 수 있는 구조화된 데이터로 상품을 설명해야 함
- 금융상품의 경우 단순히 ‘좋은 이자율’이라는 모호한 문구 대신 금리 변동 조건, 해지 수수료 등을 구조화된 데이터 형태로 제공해야 AI 에이전트의 추천 목록에 오를 수 있음
- 고객 경험(CX) 만큼 AI 에이전트가 정보를 쉽게 취득하고 거래를 처리할 수 있도록 돕는 ‘에이전트 경험(AX)’ 설계가 핵심 경쟁력으로 부상
- 예를 들어 고객이 AI 비서에게 “좋은 적금을 추천해 줘”라고 질문하면, 어떤 상품이 제안되는지가 향후 5년 금융시장 경쟁력을 좌우

○ 글로벌 금융사들은 DIFM 경제 전환을 위해 단순한 기술 도입을 넘어, 리스크 통제가 가능한 범위 내에서 적용 영역을 점진적으로 확대하는 전략을 취하고 있음

[전략 수립 및 기반 구축] 경영진 주도로 AI가 비즈니스를 어떻게 변혁할 지에 대한 명확한 비전을 수립한 후, 이에 최적화된 인프라 및 데이터 거버넌스 체계를 구축
[ROI 고려 적용] 리스크를 최소화하면서 투자 대비 수익(ROI)을 입증할 수 있는 영역(문서 집약적이고 규칙이 명확한 업무)부터 우선 적용. 이를 위해 기술, 제품, 운영, 리스크, 컴플라이언스 전문가가 모두 참여하는 범부서 차원의 AI 전문가 조직(CoE, Center of Excellence)을 구성하고, 일관된 프레임 워크와 기술 표준을 수립하여 조직 전체를 통합 관리
[순차적 확장] AI의 자율성 수준에 따라 단순 정보 검색 보조(Copilot)에서 시작하여, 단일 작업 자율화, 그리고 자금세탁 방지 조사와 같은 복잡한 업무를 자율적으로 처리하는 다중 에이전트 시스템으로 고도화해 나감
[인간-AI 협업모델] 기술 확산 속도에 발맞춰 일하는 방식과 조직 구조를 DIFM 경제에 최적화된 형태로 재편하고 있음

○ 국내 금융권의 DIFM 경제 전환은 초기 단계에 머물러 있으나, 높은 RPA(로봇 프로세스 자동화) 도입률을 바탕으로 규제 및 기술적 격차를 극복하여 고객 접점을 확보해 나가기 위한 단계적 준비가 필요

[현황] 국내 금융사의 DIFM 경제 전환은 생성형 AI를 활용한 ‘직원 보조 도구’ 개발이나 기존 대고객 챗봇 고도화’ 수준에 머물러 있음
[기회 요인] 한국은 RPA 도입률이 매우 높아, 이미 구축된 프로세스 자동화와 데이터 인프라가 향후 AI 에이전트로 진화하기 위한 강력한 토대가 될 수 있음
[장애 요인] 망 분리 규제의 지속, 글로벌 빅테크 기업 대비 부족한 AI 모델 역량, 낮은 데이터 표준화 수준 등이 주요 해결 과제로 남아있음

○ 향후 금융사가 ‘AI 에이전트의 단순 백엔드 상품 공급자’로 머물지 않고 지속적으로 고객 접점을 유지하기 위해서는 네 가지 영역에서 준비가 필요

[❶AI 친화적 상품 정보 체계 마련] AI 에이전트가 고객을 대신해 금융상품을 비교하고 추천할 수 있도록 금리, 수수료, 가입 조건 등 핵심 정보를 AI가 정확히 해석할 수 있는 표준화된 형태로 정리하여 공개하는 작업이 필수적
[❷AI 접근성 중심의 데이터 환경 구축] AI 에이전트가 실질적인 역할을 수행하려면 고객 정보, 거래 내역, 상품 정보가 실시간으로 연결되어야 함. 그러나 현재는 노후화된 시스템과 부서별 칸막이, 보안 규제 등으로 데이터가 분산 관리되고 있음. 이를 한 번에 통합하기보다는 작은 영역부터 AI를 시범 운영하며 데이터 정합성 및 품질 관리 역량을 점진적으로 확보하는 접근이 현실적임
[❸리스크 관리를 고려한 단계적 도입] 금융업 특성상 AI의 작은 오류도 자산 손실로 직결되므로 모든 업무를 AI에 완전히 맡기기에는 어려움이 존재. ① 직원 업무 보조(서류 작성·정보 검색) → ② 단순 업무 자동 처리(서류 검토·고객 확인) → ③ 복잡한 업무(예외사항 처리) 순으로 AI의 자율성 수준을 단계적으로 높여야 하며, 각 단계에서 인간이 결과를 검증하는 체계를 병행할 필요
[❹인간과 AI의 역할 재정립] 향후 AI가 자율적으로 판단하고 행동하게 되면 인간의 역할은 ‘실행’에서 ‘감독’으로 전환될 것임. 이에 대비하여 업무 흐름을 재설계하고, 직무 재교육 등을 통해 구성원의 역할 전환을 체계적으로 지원해야 함

<참고문헌>

[국내 문헌]

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삼일PwC경영연구원, 2025.10, “AI가 바꾸는 금융 프론트라인, AI에이전트 금융의 미래”.
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McKinsey&Company, 2025, "Rewired in Action”.
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The Financial Brand, Jan. 2026, “Agentic AI in Banking Will Follow Three Tracks. Fintechs Lead in All of Them”.
The Financial Brand, May 2026,“The Agentic AI Challenge: How to Solve for Both Efficiency and Trust”.
Visa, 2025, “Earning consumer trust in the age of agentic commerce”.

※ 본 보고서는 연구자의 개인 의견으로 KB경영연구소 공식 의견과 다를 수 있으며, 인용시 출처를 밝혀주시기 바랍니다.제약 요인으로 작용할 수 있음

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