향후 전망 및 시사점

○ 기업의 생산성 향상과 비용 효율성 개선에 중요할 역할을 수행하면서 관련 시장도 빠르게 성장할 전망
 

• 스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) 아마존웹서비스 AI 및 데이터 담당 부사장은 “임원들이 AI 사용 비용을 신경 쓰기 시작하는 만큼 2025년은 생산성을 증명하는 해가 될 것”이라며, “AI 오케스트레이션은 AI 에이전트를 최적화해 정확성과 생산성을 5배 높이는 방법에 대한 해결책”이라 강조
  
  
• 시장조사기관 얼라이드 마켓 리서치(AMR)에 따르면, 글로벌 AI 오케스트레이션 시장의 규모는 2031년까지 연평균 21.5% 성장하여 약 352억 달러에 이를 전망

○ AI 오케스트레이션을 통해 데이터와 AI 모델이 중앙에서 통합 관리되면 AI 관련 복잡한 기술을 모르는 현업 부서에서도 필요한 기능을 활용할 수 있게 됨
 

• 사실상 모든 직원이 AI 도구를 활용하게 되면 AI는 지금의 엑셀이나 이메일처럼 업무의 기본툴로 인식되어 생산성 향상과 전문 역량 강화가 동시에 이루어질 것으로 기대
  
  
• 이러한 변화를 선도하기 위해 금융회사는 내부 AI 서비스 포털이나 AI 마켓 플레이스를 구축하고 조직 구성원의 AI 접근성을 극대화하는 노력이 필요

○ 단일 LLM 중심 구조에서 다중 AI 에이전트 구조로 전환이 진행 중인 가운데, 에이전트 간 협업을 통한 자율적 판단 및 분기 실행이 가능해짐

• 현재는 주로 사용자가 정한 흐름에 따라 각 모델의 기능별 협업이 이뤄지나, 향후에는 상위 오케스트레이션 AI가 스스로 계획을 세워 관련 에이전트를 호출하고 업무를 완수하는 자율적 AI 오케스트레이터가 등장할 가능성이 높음
  
  - 맥킨지앤컴퍼니에 따르면, 궁극적으로 행동 계획 수립, 의사결정, 다른 툴·에이전트 활용까지 자율적으로 수행하는 방향으로 진화할 전망
  
  - 예를 들어 금융업의 경우 기업대출 상담이 접수되면 ‘AI 딜 매니저’가 서류 수집 에이전트, 신용평가 에이전트, 담보평가 에이전트 등을 호출해 프로세스를 진행하고, 인간 직원은 최종 승인만 하는 고도의 자동화를 실현 가능

○ 금융회사 입장에서 AI 오케스트레이션의 진화는 업무 프로세스 설계 패러다임의 전환을 의미하며, 이러한 지능형 프로세스 자동화가 가져올 혁신에 대비해 테스트베드 마련과 내부 역량 강화를 서둘러야 할 것임
 

• 규칙 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 넘어 AI 기반 자동 의사결정이 가능해지므로 업무 프로세스를 고객 맞춤형으로 보다 유연하게 재구성할 수 있음
  
  - 예를 들어 대출심사 프로세스의 경우 획일적 기준이 아니라 AI가 자체 판단하여 필요한 경우 일부 단계를 건너뛰고 고객에게 다른 경로를 제시하는 등 유연한 프로세스 구현이 가능해짐

○ 금융권에서 AI 오케스트레이션 활용이 성숙 단계에 접어들면, 고객에게 보다 개인화되고 일관된 경험을 제공 가능
 

• AI들이 여러 채널과 접점에서 수집된 고객 데이터를 통합하여 이를 기반으로 실시간으로 최적의 상품 추천이나 의사소통 전략을 도출 가능

○ AI 통합 활용은 매출 성장과 고객 서비스 혁신으로 직결되어 AI를 효과적으로 조율하여 활용하는 금융회사는 그렇지 않은 경쟁사 대비 비용 구조와 고객 만족도 면에서 크게 앞서나갈 수 있음
 

• 예를 들어 24시간, 주 7일 무중단 운영이 가능한 AI 에이전트를 적재적소에 배치해 운영 탄력성과 비용 효율성 향상을 도모할 수 있음

○ 혁신적인 빅테크나 핀테크 기업, 대형 IT 기업이 우수한 AI 오케스트레이션 능력을 앞세워 금융 서비스 영역을 침투할 것을 대비해 전통적 금융회사는 디지털 경쟁력 확보 차원에서 AI 오케스트레이션 역량 확보가 필수

○ 업무 특성과 리스크 기준에 따라 커스터마이징된 AI 에이전트 및 워크플로우 설계 역량이 기업 경쟁력으로 연결될 것으로 예상되면서 금융 특화 AI 오케스트레이션 프레임워크의 조기 개발 및 내재화가 전략적 우선 과제로 부상
 

• 금융권은 고유한 규제 및 보안 요건과 도메인 특성으로 인해 일반적인 AI 오케스트레이션 구조만으로는 실질적인 적용에 한계가 존재
  
  - 예를 들어 민감한 고객 정보 보호, 실시간 리스크 판단, 컴플라이언스 이슈 등은 AI 오케스트레이션 구조 설계 단계부터 금융 환경에 최적화된 아키텍처를 요구
  
  
• 데이터는 비정형 문서와 정형 데이터가 혼합된 형태로 존재하며 업무 또한 규정 해석, 투자 보고서 작성, 내부 정책 비교 등 다단계 분석과 판단이 요구되는 복합적인 작업이 다수
  
  - 도메인 지식 기반의 콘텍스트 유지 구조, 내부 규정 연동 모듈, 보안 감사 기능이 통합된 금융 특화 AI 오케스트레이션 구조가 필요

○ 전사적 AI 활용을 위해서는 AI 오케스트레이션 전략 수립이 선행되어야 하며, AI 도입 초기부터 AI 오케스트레이션 전략 적용을 검토할 필요
 

• AI가 파일럿 수준의 기술 시연에 머무르지 않고 조직 전체로 확산하기 위해서는 다양한 AI 구성 요소를 통합하고 업무 흐름에 자연스럽게 연결하는 AI 오케스트레이션 체계 구축이 선행되어야 함
  
  - AI 오케스트레이션을 활용하지 않고 LLM만 도입할 경우, 부서 간 AI 활용 역량 격차가 확대되고 기술 낭비로 이어질 수 있으며 전사적 AI 생산성 향상을 기대하기 어려움
  
  
• AI 프로젝트 초기 단계에서부터 단순 모델 테스트와 별도로 “이 모델이 어떤 업무 흐름 속에서 어떤 툴과 연계될 것인가”의 관점에서 AI 오케스트레이션 설계가 필요
  
  - 이는 추후 전사적 확산 시 발생할 수 있는 재설계 비용과 중복 개발을 최소화하며 업무 자동화 체계로의 자연스러운 확장을 지원

○ AI 오케스트레이션 전략은 현업 부서의 접근성과 활용성을 높이는 데 초점을 맞춰 수립해야 함
 

• AI 오케스트레이션은 기술 도입 자체보다 실무에서 얼마나 쉽게, 반복적으로 활용하는지가 성공의 핵심인 만큼, 초기 전략 수립 시 기능의 완성도보다는 직관적 사용성과 반복 가능성에 초점을 맞춘 설계가 요구됨
  
  - 고도화된 시스템보다는 작고 단순하더라도 실사용 빈도가 높은 기능부터 우선적으로 도입하고 점진적으로 확장하는 것이 효과적
  
  - 기존의 기술 중심 접근에서 사용자 경험(UX) 중심 접근으로의 전환이 필요
  
  - 자주 쓰일수록 사용자 피드백과 데이터가 쌓여 개선의 여지가 명확해지고 유지보수가 용이

○ 현업 부서와 기술 팀 간의 원활한 협업 문화도 뒷받침되어야 함
 

• 데이터 팀은 AI가 활용할 수 있는 내부 지식 구조와 벡터 데이터베이스 설계를 담당하고, IT 운영 팀은 API 연동과 실행 환경을 구축하며, 컴플라이언스 팀은 개인정보 보호 및 규제 준수 가이드라인을 제공하는 등 다양한 부서 간의 유기적 협업을 이끌어내는 것이 중요
  
  
• AI 오케스트레이션을 실질적인 업무 프로세스에 반영하려면 현업 부서 업무 흐름을 가장 잘아는 담당자와 이를 구현할 수 있는 기술 인력 간의 유기적 협업이 필요
  
  - 단순 인터뷰나 요건 수집이 아니라 워크플로우 단계별로 참여 기반의 공동 설계가 필요