아웃시스템즈, 은행 대출 AI 통제형 솔루션 확대

아웃시스템즈(OutSystems)가 은행 개인 대출 업무에 AI 에이전트와 감사 가능한 워크플로우를 결합한 솔루션을 확대했다. 대출 접수와 검토 과정은 자동화하되, 최종 결정 권한은 은행이 유지하는 구조다.

아웃시스템즈는 27일 공식 발표에서 금융 분야 ‘에이전틱 인더스트리 솔루션(Agentic Industry Solutions)’ 포트폴리오를 넓혔다고 밝혔다. 이번에 공개한 ‘에이전틱 론 애플리케이션(Agentic Loan Applications)’은 기존 은행 시스템 위에 적용되는 방식이다.

은행은 자체 상품, 정책, 기존 뱅킹 시스템에 맞춰 솔루션을 조정할 수 있다. 아웃시스템즈는 AI 에이전트와 고객용 애플리케이션, 사전 정의된 업무 흐름을 한 관리 체계로 연결해 금융기관이 운영 환경에 맞춰 쓸 수 있도록 했다고 설명했다.

이번 발표의 초점은 AI 에이전트 자체보다 통제 가능한 적용에 있다. 개인 대출 업무는 신청서 작성, 서류 수집, 신원 확인, 제재 심사, 내부 승인 절차가 순차적으로 이어지는 분야다.

아웃시스템즈는 이 과정에서 모바일·웹 애플리케이션, 데이터 모델, 관리형 에이전트, 결정형 워크플로우를 함께 제공한다고 밝혔다. AI가 독립적으로 판단을 내리는 구조가 아니라 은행 정책과 시스템 안에서 업무 흐름을 보조하는 방식이다.

금융권은 AI 투자를 확대하고 있지만 규제 산업 특성상 감사 가능성, 사람의 감독, 데이터 접근 통제가 함께 요구된다. 단순 실험형 에이전트보다 기존 업무 흐름 안에서 작동하는 시스템을 앞세운 배경이다.

루이스 블란도(Luis Blando) 아웃시스템즈 최고제품기술책임자는 “은행에 필요한 것은 개별적으로 운영되는 에이전트가 아니라, 실제 고객 여정을 개선하고 리스크 검토 요건을 충족할 수 있는 거버넌스가 적용된 에이전틱 시스템”이라고 말했다. 금융기관이 파일럿 단계를 넘어 대출 업무에 AI를 적용하려면 에이전트를 감사 가능한 워크플로우에 통합해야 한다는 설명이다.

아웃시스템즈는 은행용 에이전트가 운영 환경에 투입되기 전 관련성, 정확성, 개인정보 보호 등 여러 평가 기준으로 시험된다고 밝혔다. 모델, 프롬프트, 도구가 바뀌면 다시 시험하는 구조도 포함했다.

회사는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 통해 여러 모델을 평가했고, 비용과 정확도를 비교해 일부 모델을 사전 선정했다고 밝혔다. 생성형 AI 도입에서 모델 선택뿐 아니라 운영 중 변경 관리와 재검증이 중요해졌다는 점을 반영한 설계다.

에이전틱 시스템은 AI 에이전트가 애플리케이션, 데이터, 업무 절차와 연결돼 특정 과업을 수행하도록 설계된 체계를 뜻한다. 금융 업무에서는 고객 응대 속도와 내부 통제를 동시에 맞춰야 해 단일 챗봇보다 업무 프로세스와 결합된 구조가 더 중요하게 다뤄진다.

이번 솔루션은 금융권 AI 도입이 고객 접점과 내부 통제 사이에서 균형을 요구받는 흐름과 맞닿아 있다. 본지가 앞서 전한 AI 에이전트 기반 결제 인프라 논의가 암호화폐 결제와 스테이블코인 활용에 초점을 맞췄다면, 아웃시스템즈의 발표는 은행 개인 대출 업무 자동화와 거버넌스에 무게를 뒀다.

마이크 레이놀즈(Mike Reynolds) 키뱅크 비즈니스 기술 임원은 “희망은 거버넌스 전략이 아니다”라고 말했다. AI 도입 속도가 빨라질수록 에이전틱 솔루션이 어떻게 만들어지고 어떤 데이터에 접근하며 어떻게 쓰이는지 볼 수 있어야 한다는 취지다.

아웃시스템즈는 은행 개발자를 위한 ‘뱅킹 에이전트 키트’도 아웃시스템즈 포지(Forge)에 제공한다고 밝혔다. 다만 이번 발표가 특정 은행의 신규 계약이나 매출 규모로 이어졌는지는 공개하지 않았다.