(일러스트=챗GPT로 생성된 이미지)

[위즈경제] 이정원 기자 =생성형 AI 활용이 빠르게 확산되면서 금융권에서도 인공지능(AI) 상담과 업무 자동화 도입에 속도를 내고 있다. 하지만 현장에서는 고객 불만과 서비스 혼선으로 인한 고객 불만이 커지고 있어 보다 체계적인 대안 마련이 필요하다는 지적이 제기됐다.

KB경영연구소가 지난 13일 발간한 'AI와 인간의 협업을 통한 금융 상담 혁신' 보고서에 따르면 최근 금융권은 디지털 전환과 인공지능 도입을 가속화하며, 고객 상담 효율화를 꾀하고 있지만, 현장에서는 이른바 'AI 뺑뺑이'로 불리는 비효율적인 상담 경험이 확산되면서 고객 불만 누적과 상담원의 피로도가 가중되는 문제가 나타나고 있다.

실제로 지난해 한 실시한 '금융회사 콜센터 AI 상담 서비스 만족도 조사'에서는 AI 상담 서비스 만족도는 불만족이 39.4%(불만족 30.6%, 매우 불만족 8.8%)로 조사됐으며, 만족한다고 응답한 비율은 21.6%(만족 19.8%, 매우 만족 1.8%)로 집계됐다. 

이어 'AI 상담 서비스의 불만족 이유'를 묻는 질문에 '챗봇, 음성인식 등 AI가 나의 요구사항을 이해 못함'이 73.6%로 가장 높았으며, AI 상담 서비스 이용 후 인간 상담원 연결 과정이 복잡해졌다고 답한 응답자가 56.9%로 뒤를 이었다. 

이는 AI 상담 서비스 도입이 고객의 단순 문의 처리에 도움을 줄 것이라는 기대와 달리, AI가 문의 내용을 이해하지 못해 고객의 불만이 커지고 있는 것으로 나타났다.

아울러 이 같은 불만이 상담사들에게 고스란히 전가되면서, 근무 여건이 열악해졌다는 의견도 이어지고 있다.

보고서에 따르면 AI 상담 서비스 도입 이후 근무 여건이 더 열악해졌다고 답한 상담원의 비율은 66%에 달하며, 그 이유로는 'AI 기술 오류로 인한 고객 민원으로 스트레스' 증가가 53%로 가장 높았다. 

다만, 금융 상담에 대한 수요는 여전히 높아, 인간과 AI가 협업하는 모델을 구축해 고객 만족도와 상담 효율성을 함께 높일 수 있는 대안 마련이 필요하다는 지적이 나온다.

시장조사업체 컨슈머인사이트의 2025년 설문조사에 따르면, 고객이 금융상품과 관련한 문의를 할 때 가장 많이 이용하는 채널은 콜센터(33.3%)와 영업점(23.1%)으로 나타나, 단순 업무가 모바일로 빠르게 대체되고 있음에도 상담 서비스에 대한 고객 의존도는 여전히 높은 것으로 나타났다. 

특히, 단순·반복적인 거래는 디지털 채널로 빠른 전환을 보이지만, 설명과 의사결정 지원이 요구되는 복잡한 금융상품(보험상품 등) 영역에서는 상담 수요가 꾸준히 유지되고 있다. 

문제는 금융기관 내부적으로 디지털 전환과 비용 효율화를 이유로 오프라인 영업점과 상담 인력을 지속적으로 축소하고 있다는 점이다. 

이러한 한계 속에서 AI와 인간 상담원의 장점을 상호 보완적으로 결합한 협업 모델을 구축해 ,고객 경험과 조직 효율성을 동시에 도모할 수 있는 방안을 마련해야 한다는 지적이 나온다.

우선 AI는 방대한 데이터를 신속하게 분석하고 반복적인 단순 업무에 효율적으로 처리해 상담 접근성을 높이고 대기 시간 단축, 24시간 업무 지원을 가능하게 하는 등 운영 효율성을 극대화할 수 있다. 

반면 인간 상담원은 고객 요청의 맥락 파악 및 정서적 공감과 윤리적 판단 등 가치를 제공하는 식으로 고객 경험의 질적 향상을 담당한다.

이처럼 단순 데이터 조회나 초기 질의는 AI가, 복잡한 상호작용이나 민감한 불만 처리 등 고난도 상담은 인간 상담원이 맡는 역할 분담 구조가 금융 상담의 효율성과 질적인 면을 동시에 높이는 방향으로 제시되고 있다.

◇금융권 AI 활용 확산 속 복합 리스크 대응 필요성 대두

 
(사진=클립아트코리아)
 

금융권 전반에서 AI 사용 급증에 따른 딥페이크나 사이버 공격 등 악의적 사용, 데이터 품질 저하 및 편향, AI에 대한 과신 등 복합적 리스크에 대한 대응이 요구되고 있다.

자본시장연구원의 '금융권의 AI 활용 확대와 해외 각국의 감독 방향' 보고서에 따르면 AI 활용이 금융권 전반에 급속히 확대됨에 따라 투자자 보호와 시장 무결성 측면에서 여러 위험 요인이 부각될 수 있다는 점을 지목하고 있다. 

이는 AI의 악의적 사용과 사이버보안 위협이 금융시장의 신뢰를 저해할 수 있는 중대한 위험으로 인식되고 있으며, AI의 성능과 결과의 적정성이 학습 데이터와 모델 품질에 크게 좌우되는 만큼 데이터 품질 저하와 편향 등 다양한 위험 요인도 존재하기 때문이다. 

아울러 금융회사들이 직접 AI를 개발하기보다 외부 기술에 의존하는 경향이 커지면서 제3자 의존성과 집중도 리스크가 확대되고, AI 의사결정 과정에서 인간의 개입과 감독이 부족할 경우, 예기치 못한 오류와 책임 문제로도 이어질 수 있다는 해석이다. 

이에 AI 활용 확대에 다른 발생 가능한 위험에 대비하기 위해 각국의 금융당국은 기존 규율체계 내에서 AI 감독 및 필요한 경우 별도 지침이나 규제를 마련하는 등 다양한 방식으로 대응을 이어가고 있다. 

보고서에 따르면 다수의 국가들은 AI도 기존 금융법규와 감독원칙 하에 관리가 가능하다는 입장으로 기술 중립적인 규제 원칙을 채택하고 있다. 또한 국제증권관리위원회기구(IOSCO) 회원국들 역시 기존 규제 틀을 활용하되 별도의 법적 요구사항 및 가이드라인을 제정해 AI 특화 규제 체계를 수립하고 있다.

국내 금융당국의 경우, 'AI 플랫폼 구축', '금융 분야 특화 데이터 제공', '관련 가이드라인 개정' 등을 포함한 '금융권 AI 활용 지원 방안'을 마련해, AI 도입에 따른 불확실성을 줄이고 금융 서비스의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 주력하고 있다.

다만, 금융권 내 AI의 활용이 빠르게 확산되는 과정에서 여러 한계와 부작용이 드러나고 있는 만큼, AI의 신뢰성을 확보하고 위험 관리 강화를 위해 보다 쳬계적이고 종합적인 대응이 필요한 시점이다.