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이번에 개발한 AI 에이전트 빌더는 PFCT의 AI 기반 대출 솔루션 ‘에어팩’을 기반으로 한다. AI 에이전트가 주어진 목표에 따라 필요한 데이터를 수집하고 여러 단계의 업무를 계획·실행하는 방식이다. 담당자는 주요 단계에서 결과를 검토하고 승인하는 등 최종 의사결정을 맡는다.
기존 AI가 담당자의 질문에 답하거나 개별 작업을 처리하는 데 주로 활용됐다면, AI 에이전트는 업무 목표에 맞춰 여러 작업을 순서대로 수행하고 그 결과를 다음 단계에 연결한다는 차이가 있다. 예를 들어 금융기관 담당자가 여신 전략 개선 목표를 설정하면 AI 에이전트가 신용위험 모델을 개발하고 대출 전략의 개선 방안을 도출한다. 담당자가 이를 승인하면 다른 에이전트가 해당 전략을 시스템에 적용하고, 이후 대출 실행 성과와 연체·부실 위험을 분석해 보고서를 작성하는 식이다. 이를 통해 반복적인 자료 취합과 보고서 작성에 드는 시간을 줄이고, 금융 전문인력이 전략 수립과 위험 판단에 집중할 수 있도록 한다는 설명이다.
PFCT는 자체 개발한 머신러닝(ML)과 정형데이터 파운데이션 모델(TFM)을 적용해 신용위험 예측 기능을 강화했다. 금융기관의 보안 요건을 고려해 외부 클라우드뿐 아니라 내부망과 자체 서버 환경에서도 운영할 수 있도록 설계했다. 개방형 표준 프로토콜인 MCP를 활용해 기존 금융 시스템과 다른 AI 애플리케이션과의 연계도 지원한다.
첫 도입 기관은 고려저축은행이다. 고려저축은행은 지난해부터 에어팩을 활용해 AI 기반 여신 의사결정과 리스크 관리 업무를 수행해왔다. 이번에는 AI 에이전트 빌더를 추가 도입해 여신 전략의 시스템 반영과 검증, 장애 발생 시 원인 분석 등의 업무를 자동화할 예정이다.
김환석 고려저축은행 CSS기획팀장은 “데이터 분석과 모니터링, 의사결정 지원을 연계해 여신 전략 운영의 효율을 높이고 리스크 대응 역량을 강화할 계획”이라고 말했다.
이재균 PFCT 금융비즈니스 솔루션 사업총괄 상무는 “어떤 업무를 AI에 맡기고 어느 단계에서 사람의 판단을 거치도록 설계하느냐가 실제 성과를 좌우한다”며 “향후 자회사 엔투소프트의 통합여신관리 솔루션과 결합해 저축은행과 캐피탈사 등 금융권 전반으로 AI 에이전트 도입을 확대하겠다”고 밝혔다.
