금융 상담도 챗GPT에…맥킨지 보고서 "AI 이용자 74%가 외부 서비스 활용"

[이데일리 신수정 기자] 은행에서 예금이나 대출 상품을 상담받던 고객들이 챗GPT 등 인공지능(AI) 서비스를 통해 금융 정보를 얻는 사례가 빠르게 늘고 있다. 금융 업무에 AI를 활용하는 소비자 10명 중 7명 이상이 은행 자체 서비스보다 외부 AI 플랫폼을 이용하는 것으로 나타났다. 은행들이 사상 최대 실적을 거두고 있지만 AI 확산으로 고객과의 관계를 주도할 수 있는지 시험대에 올랐다는 분석이다.

(사진=AFP)

11일 글로벌 컨설팅업체 맥킨지가 발표한 ‘2026 글로벌 은행 연례보고서’에 따르면 세계 13개국의 개인 금융 소비자 약 4만 6000명을 조사한 결과, 금융 업무에 AI를 활용하는 소비자의 74%가 챗GPT·클로드·제미나이 등 외부 AI 서비스를 이용하는 것으로 나타났다. 은행 자체 챗봇을 이용하는 비율의 약 두 배다.

조사 대상 소비자 가운데 약 4분의 1은 이미 금융 관련 업무에 생성형 AI를 활용하고 있었다. 예금 금리를 비교하거나 적합한 투자상품을 찾고, 대출 조건을 검토하는 데 AI를 이용하는 식이다. 과거에는 은행 직원에게 문의하거나 여러 금융회사 홈페이지를 직접 찾아봐야 했던 정보들을 AI에 질문해 한꺼번에 비교할 수 있게 됐다.

맥킨지는 이 같은 변화가 은행의 고객 확보와 수익 구조를 바꿀 수 있다고 분석했다. 금융상품 계약과 실제 거래는 여전히 은행에서 이뤄지더라도 고객이 어떤 상품을 선택할지 결정하는 과정에는 외부 AI의 영향력이 커지고 있기 때문이다.

특히 자산 10만달러(약 1억 3450만원) 이상을 보유한 소비자의 절반 이상이 이미 금융 관련 질문에 대규모언어모델(LLM)을 활용하는 것으로 조사됐다. 미국 소비자들은 과거 금융상품을 선택할 때 평균 2.5개 금융회사를 비교했지만 AI를 이용하면 훨씬 많은 상품을 손쉽게 검토할 수 있다.

은행들의 현재 실적은 오히려 사상 최고 수준이다. 지난해 세계 은행권 순이익은 1조3000억달러(약 1748조 5000억원)로 전년보다 7% 증가했다. 세계 산업 가운데 가장 많은 순이익을 거뒀다. 예금·대출·운용자산 잔액도 6.3% 늘었다.

올해도 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 맥킨지는 2026년 은행권 이익 증가율이 9~11%에 이를 것으로 추정했다. 그러나 AI가 고객의 금융상품 선택에 본격적으로 개입하면 은행의 기존 수익 구조도 영향을 받을 수 있다고 경고했다.

대표적인 사례가 예금이다. AI가 고객에게 더 높은 금리를 주는 상품을 찾아 추천하고 자금 이동까지 지원하면 은행이 낮은 이자로 조달한 예금을 유지하기 어려워질 수 있다. 은행으로서는 예금에서 얻는 이자이익이 줄어들 가능성이 있는 셈이다. 반대로 고객에게 적합한 투자상품과 자산관리 서비스를 선제적으로 제공하는 은행은 새로운 수익을 확보할 수도 있다.

은행들이 경쟁력을 잃었다고 단정하기는 어렵다. 조사에서 AI 이용자의 62%는 다른 업체보다 주거래은행에서 AI 서비스와 금융 자문을 제공받기를 선호한다고 답했다. 금융정보의 보안과 개인정보 보호에 대한 신뢰가 여전히 은행의 강점으로 작용하고 있다.

다만 이러한 신뢰가 고객을 계속 붙잡아둘 것이라는 보장은 없다. AI 이용자의 약 절반은 거래 은행이 충분한 AI 서비스를 제공하지 않으면 외부 금융 앱으로 옮겨갈 수 있다고 응답했다. 기존 고객의 신뢰를 확보한 은행이라도 AI 서비스 경쟁에서 뒤처지면 고객을 잃을 가능성이 있다는 의미다.

은행 내부의 AI 활용도 과제로 지목됐다. 맥킨지의 올해 AI 실태조사에서 응답자의 80%는 AI를 통해 개인 업무 생산성이 높아졌다고 답했다. 그러나 AI가 영업이익에 상당한 기여를 했다고 평가한 비율은 6%에 그쳤다.

AI가 개별 업무를 빠르게 처리하더라도 은행 전체의 업무 절차가 바뀌지 않으면 비용 절감이나 이익 증가로 이어지기 어렵기 때문이다. 실제 금융·전문서비스 기업에서 운영 중인 AI 에이전트 7개를 분석한 결과, 업무 수행 시간은 약 60% 단축됐지만 이 같은 효율 개선이 기업의 실질적인 수익으로 연결되는 데는 한계가 있었다.

맥킨지는 은행들이 AI 도입 자체보다 고객 데이터와 과거 의사결정, 금융 전문가의 경험을 AI에 연결하는 작업에 집중해야 한다고 제언했다. 은행 경영진의 48%가 AI 도입의 가장 큰 장애물로 데이터 준비 부족을 꼽은 것도 같은 맥락이다.

맥킨지는 과거 인터넷과 스마트폰이 확산할 때 은행들이 새로운 기술을 늦게 도입해도 큰 타격을 받지 않았지만 이번에는 상황이 다르다고 진단했다. 과거에는 수익성이 높은 고령 고객들이 디지털 기술을 천천히 받아들여 은행에 적응할 시간이 있었지만, AI는 젊은 층과 고령층 모두 빠르게 활용하고 있기 때문이다.