Agentic AI와 MCP가 여는 금융서비스의 미래

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Agentic AI와 MCP가 여는 금융서비스의 미래

 

I. Age of Agentic AI

1. 이제 AI는 ‘대화’가 아니라 ‘업무’를 맡는다

2023년, OpenAI는 GPT에게 Function Calling 기능을 추가했습니다. 이는 단순히 “질문에 답하는 AI”를 넘어서, 실제로 특정 명령을 실행할 수 있도록 만든 큰 변화였습니다. 예를 들어, “일정을 캘린더에 등록해줘”라는 요청에 대해 단순히 캘린더 사용법을 설명하는 것이 아니라, 실제 일정 등록을 수행하는 단계로 발전한 것이죠.

이러한 변화는 인공지능을 단순 조언자에서 실행 가능한 업무 수행자(Agent)로 바꾸기 시작했고, 이 흐름을 가속화하고 있는 두 가지 핵심 기술이 있습니다:

  • Agentic AI – 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 불러와 일처리를 하는 AI
  • MCP (Model Context Protocol) – AI가 외부 도구와 안전하고 유연하게 연결될 수 있도록 돕는 ‘표준 연결 방식’

이 글에서는 이 두 기술이 금융산업에 어떤 변화를 가져오고, 어떤 새로운 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기회를 창출할 수 있는지를 AI 전문가이자 금융 실무자의 관점에서 깊이 있게 분석합니다.

 

2. Agentic AI: 이제 AI는 ‘혼자 일할 줄 아는 직원’이 된다

Agentic AI란?

Agentic AI는 말 그대로 ‘에이전트처럼 일하는 AI’를 뜻합니다.

기존 인공지능(Large Language Model, 예: ChatGPT)은 우리가 질문을 던지면 답을 주는 수동적인 구조였습니다. 하지만 Agentic AI는 스스로 무엇을 해야 하는지 판단하고, 필요한 도구를 찾고, 일을 끝마치는 데 필요한 일련의 작업들을 자동으로 수행합니다.

즉, AI가 단순한 “답변 도우미”에서 벗어나 업무를 대행하는 능동적 파트너로 진화한 것입니다.

 

핵심 기능과 차별점
기존 LLM Agentic AI
질문 → 답변 목표 설정 → 실행 계획 → 작업 수행
사용자가 계속 지시 AI가 스스로 다음 단계 판단
정보 제공 중심 실행 결과 중심 (예: 파일 작성, 이메일 전송 등)
도구와의 연결 없음 필요한 도구(API, DB 등)를 직접 호출

 

예를 들어, 기존 AI가 “A사의 주가가 오를까?”란 질문에 대하여, 관련 정보 요약을 제공간다면, Agentic AI는 “A사 관련 뉴스 분석 → 주가 추세 분석 → 리포트 자동 작성 → 이메일로 전송” 등 사람과 같이 완결된 업무를 제공합니다.

 

Agentic AI의 주요 특징

Agentic AI가 업무를 수행할 때는 다음과 같은 프로세스를 거칩니다.

  • 계획 수립 (Planning)
    • AI는 단순히 반응하지 않고, 전체 업무 흐름을 스스로 설계합니다.
    • 예: 투자 리포트 작성 = 데이터 수집 → 요약 → 시각화 → 전송
  • 도구 연동 (Tool Usage)
    • 외부 도구(API, DB, 메일 시스템 등)와 연결해 실제로 행동할 수 있습니다.
    • 예: 구글 캘린더 API, 은행 API, 이메일 발송 툴
  • 다중 에이전트 협업 (A2A: Agent-to-Agent)
    • 여러 AI가 역할을 나눠 공동작업
    • 예: 문서 요약 AI → 번역 AI → 검토 AI

 

Agentic AI의 활용 예시 (금융 중심)
  • 투자 포트폴리오 구성
    • 사용자 입력: “5년 후를 목표로 한 안정적 포트폴리오 추천해줘”
    • Agent: 시장 데이터 분석 → 자산 배분 → 리스크 모델링 → 보고서 생성
  • 리스크 분석 및 보고서 자동화
    • 금융 리스크 요소 수집 → 민감도 분석 → 자동 리포트 작성 및 제출
  • 고객 질의 대응 & 상담 흐름 설계
    • AI가 대화를 통해 고객의 의도를 파악하고, 필요하면 다른 AI를 호출해 실질적인 계약 절차까지 유도

 

II. AI의 손과 발을 만들어 주는 통신 표준, MCP?

 

1. MCP란?

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부의 다양한 도구(앱, API, 소프트웨어 서비스 등)를 사용할 수 있도록 만든 ‘표준 인터페이스’입니다.

쉽게 말해, AI가 필요한 작업을 수행하기 위해 도구를 불러오고 실행하는 방법을 표준화한 규칙입니다. 즉, 인터넷에서 웹사이트를 보려면 브라우저 + HTTP 통신 규약이 필요하듯, AI가 이메일을 보내거나 이미지를 만들려면 MCP라는 통신 규약이 필요합니다.

 

2. 왜 MCP가 필요한가?

기존에는 AI가 외부 기능을 사용하려면 다음과 같은 방식이 필요했습니다:

  • 사람이 필요한 도구(API)를 수동으로 선택
  • 해당 API 문서를 읽고, 코드를 작성해서 연결
  • 데이터 형식도 맞춰야 하고, 인증도 처리해야 함

이로 인해, AI를 외부 다른 기능과 연결하는 일은, 표준이 없어서, 도구마다 방식이 달라 매우 번거롭고 비효율적인 과정일 수 있었습니다.

그래서 등장한 것이 MCP입니다.

MCP는 위 과정을 자동화 + 표준화하여 AI가 마치 사람처럼 다양한 도구를 직접 고르고 사용할 수 있게 만들어줍니다.

 

기존 API 연동 방식 vs MCP 방식
항목 기존 방식 (Before MCP) MCP 방식 (After MCP)
연결 방식 수작업 API 연결 필요 표준 MCP 인터페이스 사용
AI 도구 사용 개발자가 직접 연결 AI가 스스로 호출
도구 확장성 하나하나 연결해야 함 다양한 MCP 서버를 쉽게 교체, 추가
사용자 경험 앱 설치, 로그인, 수동 조작 자연어로 지시하면 AI가 도구를 호출
예시 GPT가 이메일을 쓰고 → 사용자가 복사해서 붙여넣고 보냄 GPT가 이메일을 쓰고 → Resend MCP로 직접 발송

 

실제 MCP 사용 예시
MCP 서버 종류 기능 활용 예
Slack MCP 메시지 전송 회의 요약 후 팀에 자동 공유
Resend MCP 이메일 작성/발송 고객 응대 메일 자동화
Figma MCP 이미지 디자인 생성 마케팅 배너 초안 자동 생성
Supabase MCP DB 쿼리 실시간 고객정보 분석
Browsertools MCP 웹 로그 분석 디버깅, SEO 모니터링

 

예를 들어, AI에게 “프로모션 이메일을 작성해서 발송해줘”라고 하면,

  • 기존에는 사람이 이메일을 복사하고, 이메일 앱 열고, 붙여넣고 보내야 했지만
  • MCP 기반 에이전트는 Resend MCP 서버를 자동 호출하여 즉시 발송합니다.

 

구조 개념도
Agent AI & MCP 구조도
Agent AI & MCP 실행 구조도 (이메일 발송)

 

3. AI는 이제 진짜 ‘일꾼’이 되었다.

MCP는 AI가 외부 도구를 직접 사용하게 해주는 ‘AI의 연결 포트’입니다.
이를 통해 AI는 단순한 조언자 → 실행 가능한 자동화 인력으로 진화하고 있으며,
금융, 디자인, 마케팅, 고객지원 등 다양한 산업에서 업무 자동화와 효율성 혁신을 주도할 기술로 주목받고 있습니다.

 

MCP의 핵심 효과

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 단순히 텍스트로 조언하거나 안내하는 수준을 넘어서, 실제로 외부 도구를 직접 호출하고 업무를 처리하는 능력을 부여함으로써, 다음과 같은 변화들이 현실이 되고 있습니다.

첫째, AI의 실행력 강화: ‘답변’이 아니라 ‘행동’까지

과거의 AI는 질문에 대한 답을 제공하거나 정보를 정리하는 수준에서 그쳤습니다. 하지만 MCP를 통해 AI는 단순 응답을 넘어서 실제 행동을 수행할 수 있는 존재로 진화합니다.

예를 들어, 사용자가 “이번 달 고객 지표 보고서를 보내줘”라고 말하면, AI는 이제 단순히 ‘보고서 형식 예시’를 제시하는 것이 아니라 아래와같이 전 과정을 혼자 처리할 수 있게 되었습니다.

  • 고객 데이터를 불러오고,
  • 내용을 요약한 후,
  • PDF로 보고서를 생성하고,
  • 이메일로 팀원에게 발송까지

둘째, 툴 유연성 증가 : 도구 선택의 자유

MCP는 ‘연결의 표준’을 제공하기 때문에, 어떤 툴이든 MCP 서버만 존재하면 AI가 자유롭게 활용할 수 있습니다. 아래처럼 도구에 구속되지 않고, 필요한 기능만 모듈처럼 가져와 연결할 수 있습니다. 이로써 플랫폼 종속 없이 업무를 설계할 수 있는 유연한 구조가 가능합니다.

  • 이메일을 보내려면 ‘Resend MCP 서버’
  • 슬랙에 메시지를 남기려면 ‘Slack MCP 서버’
  • 이미지를 만들려면 ‘Figma MCP 서버’

 

셋째. 워크플로우 자동화 : 일련의 작업을 하나로

MCP는 여러 도구들을 순서대로 묶어 사용할 수 있기 때문에, 다양한 작업을 자동으로 연결하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 마케팅 부서에서는 다음과 같은 작업이 가능합니다.

  • 블로그 콘텐츠 요약
  • 이메일 캠페인 문안 작성
  • 이메일 시스템 연결 및 발송
  • 반응 데이터 수집 및 분석

과거에는 각 단계를 수동으로 처리해야 했지만, 이제는 AI가 이 모든 과정을 하나의 자동화된 흐름으로 처리할 수 있습니다. 업무의 ‘연결’이 자연스러워지는 시대입니다.

넷째. 생산성 향상 – 반복 작업 제거, 실수 최소화, 속도 향상

AI가 MCP를 통해 다양한 도구를 호출하고, 여러 단계를 자동화함으로써 사람이 직접 해야 했던 반복적인 업무들을 대체할 수 있게 됩니다.

  • 수백 건의 고객 문의에 답변 자동화
  • 주간 보고서 자동 생성 및 공유
  • 금융 데이터 분석 후 투자 전략 도출

이러한 작업들을 AI가 대신 처리함으로써, 사람은 더 창의적이고 전략적인 일에 집중할 수 있습니다. 또한 사람이 하기 쉬운 실수도 줄고, 업무 처리 속도는 획기적으로 빨라집니다.

이처럼, MCP는 단순한 기술 표준이 아닙니다. 이는 AI를 단순한 조언자에서 실행 가능한 ‘자동화 인력’으로 진화시키는 연결 고리입니다.

  • 금융에서는 복잡한 보고서 작성과 규제 대응을 자동화할 수 있고,
  • 디자인 업계에서는 AI가 직접 콘텐츠 제작 툴을 사용해 시안을 만들며,
  • 고객지원 분야에서는 AI가 고객 요청을 접수하고, 처리하고, 후속 안내까지 모두 진행할 수 있습니다.

MCP는 단순히 기술 효율을 높이는 도구가 아니라, 산업 전반의 업무 방식과 조직 구조를 바꾸는 강력한 촉매제가 될 것이라 예상됩니다.

 

III. Agentic AI + MCP를 적용한 금융서비스

 

1. 왜 금융이 적합한가?

금융은 Agentic AI와 MCP (Model Context Protocol) 기술이 실질적으로 가장 먼저 적용될 수 있는 산업 중 하나입니다. 그 이유는 다음과 같은 네 가지 구조적 특성과 기술적 환경 덕분입니다.

첫째, 복잡한 업무 프로세스

금융 업무는 일반적으로 한두 단계로 끝나지 않고, 연속적이고 구조화된 단계들을 포함합니다. 예를 들어, 금융상품 비교, 리스크 평가, 그리고 서류 검토까지는 각각 서로 다른 시스템과 데이터를 거치는 일련의 흐름으로 구성되어 있습니다. 이러한 흐름은 Agentic AI의 핵심 구조인 Plan → Execute → Evaluate 프로세스에 매우 적합하여, 단계별 자동화를 가능하게 합니다.

둘째, 높은 비중의 반복적 작업

고객 응대, 내부 보고서 작성, 거래 내역 검토와 같은 작업은 매일 수천 건씩 반복되며, 사람이 처리할 경우 많은 시간과 리소스를 요구합니다. 그러나 이러한 작업은 일정한 패턴을 따르기 때문에 AI가 자동화하면 효율성이 비약적으로 향상됩니다. 단순 반복 작업의 자동화는 특히 고객 만족도 향상과 운영 비용 절감에 직접적인 효과를 줍니다.

셋째. 잘 갖춰진 API 생태계

금융 산업은 Open Banking, 마이데이터, 신용정보조회, RegTech API 등 다양한 외부 도구 및 시스템과의 연결이 이미 일상화되어 있는 산업입니다. 이처럼 API 생태계가 활성화되어 있기 때문에, MCP 기반의 연동 구조를 도입하기에 기술적으로 매우 자연스럽고 실현 가능성도 높습니다.

넷째, 규제와 보안 요구가 높음

금융은 엄격한 규제를 받는 산업입니다. 따라서 업무 자동화가 도입될 때에도 로그 기록, 접근 권한 통제, 감사 대응 등 ‘기록 가능한 자동화’가 필수입니다. MCP는 모든 호출과 실행을 중앙 게이트웨이에서 통제하고 기록할 수 있기 때문에, 이런 보안 및 컴플라이언스 요구에 딱 맞는 기술 구조를 제공합니다.

즉, 금융 산업은 AI에게 가장 먼저 실질적인 ‘업무 수행’을 맡길 수 있는 산업입니다. 복잡하고 반복적인 업무 구조, 준비된 API 환경, 그리고 보안 중심의 프로세스는 Agentic AI와 MCP의 도입을 빠르게 촉진할 수 있는 최적 조건을 갖추고 있습니다.

2. Agentic AI와 MCP를 적용할 수 있는 금융서비스 아이디어

Agentic AI와 MCP의 조합은 단순히 자동화 수준을 넘어 ‘능동적 서비스’를 만들어냅니다. 아래는 그것을 구체적으로 보여주는 사례입니다.

 

1) 개인재무 AI CFO

“이번 달 지출 분석해줘” → AI가 지출 현황 분석 후 자동 보고서 작성

단계 설명
① 사용자 질문 “이번 달 고정비와 소비패턴 분석해줘”
② AI 판단 필요한 데이터(은행, 카드) MCP 서버 호출 판단
③ 도구 호출 MCP 통해 연결된 Open Banking API 호출 → 거래 내역 확보
④ 분석 실행 고정비 분류, 평균 소비, 이상지출 감지 등 통계 분석
⑤ 보고서 생성 요약 내용 자동화 → PDF 작성 → Notion/Slack 등으로 전송

AI는 이처럼 단순 응답자가 아니라 ‘개인 CFO’로 진화할 수 있습니다.

 

2) 금융상품 비교 & 가입 자동화

“내 상황에 맞는 대출 상품 보여줘” → 가입까지 AI가 진행

단계 설명
① 사용자 요청 “40대 직장인, 3천만 원 신용대출 조건 알려줘”
② AI 입력 해석 사용자의 메타데이터 기반 조건 필터링 (연령, 소득 등)
③ 도구 호출 핀다/토스 등의 API를 MCP 서버 통해 호출
④ 추천 및 비교 최대 5개 상품의 조건 비교 및 추천 카드 생성
⑤ 자동 가입 클릭 한 번으로 가입서류 자동 제출 → 진행 상태 실시간 알림

클릭 중심이 아닌, 대화형 인터페이스 중심의 금융 UX 도입이 더욱 고도화될 것입니다.

 

3) AML/KYC 자동검토 에이전트

규제 기반 문서 검토 → 리스크 분석 → 보고서 자동 생성

단계 설명
① 문서 수집 사용자 여권, 소득증빙 등 문서 업로드
② OCR 실행 텍스트 추출 → 메타 데이터 정리
③ 규정 비교 최신 AML/KYC 규정과 자동 비교 (RegTech MCP 호출)
④ 리스크 평가 규정 위반 여부 탐지 → 위험 점수 산출
⑤ 자동 제출 사내 감사 시스템 또는 금융감독기관으로 자동 보고

이 과정을 사람이 한다면 하루 이상이 걸리지만, AI는 10분 이내로 완료할 수 있을지도 모릅니다.

 

3. MCP 기반 금융 SaaS 전략

Agentic AI는 단독으로 움직이지 않습니다. 도구가 필요하고, 그것을 호출할 수 있게 해주는 것이 MCP입니다. MCP 기반 SaaS 전략은 기존 SaaS와 비교할 때 아키텍처와 수익모델에서 본질적으로 다릅니다.

기존 SaaS vs. MCP 기반 SaaS
요소 기존 금융 SaaS MCP 기반 금융 SaaS
기능 제공 방식 고정된 메뉴 중심의 앱 기반 기능 AI가 필요할 때 MCP 서버 호출로 동적 기능 연결
사용자 인터페이스 클릭, 필터, 검색창 자연어 기반 목적 지향형 요청
확장성 기능 추가 시 UI/UX 전체 수정 필요 MCP 서버 확장만으로 기능 추가 가능

SaaS의 중심이 ‘제품’에서 ‘Agent의 맥락 이해력’으로 이동하게 될 것입니다.

 

MCP 기반 금융 SaaS 전략 구성 예시

백엔드 아키텍처 설계

금융 서비스를 위한 백엔드 구성에서는 기존처럼 하나의 앱 또는 서비스에 모든 기능을 몰아넣는 것이 아니라, 은행 API, 신용정보사 시스템, RegTech 솔루션 등 각 기능을 분리된 MCP 서버로 구성합니다. 이를 통해 각 서버는 독립적으로 호출 가능하고, 필요에 따라 확장·교체가 쉬운 구조를 가질 수 있습니다. MCP 서버는 일종의 ‘도구 모듈’로 작동하며, AI 에이전트가 필요할 때만 해당 도구를 불러오는 방식으로 유연하게 운영됩니다.

프런트엔드의 역할 변화

기존의 앱 화면 기반 UI에서 벗어나, 에이전트가 사용자의 자연어 요청을 분석한 후 어떤 MCP 도구들을 호출할지 판단하고 계획을 수립하는 구조로 변화합니다. 예를 들어 “이번 달 지출을 요약해줘”라는 요청에 대해, 에이전트는 자동으로 금융기관 API, 데이터 분석 MCP, 리포트 생성 MCP를 순차적으로 호출하는 방식으로 처리합니다. 사용자는 단 한 문장만 입력하면 복잡한 워크플로우가 자동으로 수행됩니다.

보안 및 규제 대응 체계

금융 서비스의 핵심은 규제 대응력과 보안성입니다. MCP 기반 구조에서는 모든 API 호출과 도구 실행이 MCP Gateway를 통해 진행되며, 이 게이트웨이는 사용자 인증, 권한 제어, 실행 기록 저장(감사 로그) 등을 전담합니다. 이로써 AI 자동화가 도입되더라도, 모든 행위는 감시 및 검토 가능하도록 설계되어 금융감독기관의 요구 사항에도 부합할 수 있습니다.

구성 요소 설명
백엔드 은행 API, 신용정보사, RegTech 도구 등을 MCP 서버로 구성
프런트엔드 에이전트가 사용자 요청을 분석하고 MCP 호출 계획 수립
보안/규제 대응 MCP Gateway를 통해 모든 호출 인증/기록/감사 로그 제공

 

기능 기반에서 ‘행동 기반’으로의 비즈니스 모델 전환

MCP 기반 비즈니스 모델은 유연한 요금 구조, 마이크로서비스화, 도구마다 수익분석이 가능할 것으로 보이며, MCP기반 SaaS의 수익구조는 ‘서비스 단위’에서 ‘행동 단위’로 바뀔 수 있습니다.

MCP 기반 SaaS에서는 기존의 ‘고정 요금제’ 중심의 모델에서 사용량 기반 과금으로 진화할 수 있습니다. 다음과 같은 방식의 전환이 가능해집니다:

기존 요금 체계

전통적인 SaaS는 일반적으로 사용자 수, 기능 수, 사용 기간 등에 따라 정액제 요금을 책정합니다. 사용 여부와 관계없이 비용이 청구되는 구조이기 때문에, 실제 가치 제공과 요금 간의 연동성이 떨어질 수 있습니다.

MCP 기반 요금 체계

반면, MCP 기반 SaaS에서는 ‘에이전트가 호출한 MCP 서버 수’나 ‘실행 횟수’에 따라 과금이 이루어질 수 있습니다. 다시 말해, AI가 어떤 작업을 수행했는지에 따라 도구별로 마이크로 과금이 가능해집니다. 이를 통해 서비스 단위 과금에서 ‘행동 단위 과금’으로 진화하며, 사용자는 실제로 요청한 만큼만 요금을 지불하게 되고, SaaS 제공자는 도구별 사용 패턴을 기반으로 수익을 분석하거나 고성능 기능 중심의 과금 구조를 설계할 수 있습니다.

항목 설명
기존 요금제 사용자 수, 기능 수에 따른 정액 요금
MCP 기반 Agent 호출 → MCP 서버 단위 과금 → 사용량 기반 수익모델

이제 SaaS는 단순히 ‘기능을 제공하는 플랫폼’이 아니라, AI 에이전트가 필요할 때마다 도구를 호출하여 실행하는 서비스 인프라로 변하고 있습니다. MCP는 그 중심에서, 기능 단위의 서비스 아키텍처를 해체하고 모듈형 비즈니스와 마이크로 수익모델을 동시에 가능하게 만듭니다. 이는 특히 금융처럼 복잡하고 민감한 산업에서, 정교하고 투명한 수익구조와 자동화 가능한 사용자 경험을 동시에 제공할 수 있는 핵심 기술 기반으로 주목받고 있습니다.

실현을 위한 조건과 준비 사항

Agentic AI와 MCP 기반의 금융 서비스를 실제로 구현하기 위해서는 기술적, 전략적 준비가 병행되어야 합니다. 단순히 AI를 도입하는 수준을 넘어서, 업무 흐름에 맞는 Agent 설계와 인프라 정비, 그리고 보안·감사 체계까지 전방위적인 준비가 필요합니다.

1) Agent 설계

우선적으로 필요한 것은 금융 업무에 특화된 에이전트 시나리오를 설계하는 것입니다. 단순한 챗봇 형태가 아니라, 예를 들어 ‘대출 비교 에이전트’, ‘개인 자산 분석 에이전트’, ‘리스크 점검 에이전트’처럼 각 업무 목적에 최적화된 역할을 수행하는 AI 구조가 필요합니다. 이를 위해 업무 플로우의 분해, 고객 여정 분석, 도구 연결성 정의 등의 작업이 선행되어야 합니다.

2) MCP 서버 준비

에이전트가 외부 도구를 자유롭게 호출할 수 있으려면, 각종 API 및 내부 시스템을 MCP 형식에 맞춰 연동하는 표준화 작업이 필요합니다. 예를 들어 공공 데이터 API, 금융기관의 Open Banking API, 내부 전산 시스템 등의 호출 방식을 MCP 서버 구조로 변환해야 하며, 이를 통해 AI가 직접 요청을 보내고 데이터를 주고받을 수 있도록 구성해야 합니다.

3) 워크플로우 설계

현실의 금융 업무는 대부분 단일 작업이 아니라 여러 단계로 구성된 복합 작업입니다. 따라서 단일 태스크가 아닌 ‘멀티스텝 시퀀스’로 에이전트가 업무를 처리할 수 있도록 워크플로우를 설계해야 합니다. 예를 들어 “지출 분석 요청 → 내역 수집 → 카테고리 분류 → 예산 제안 → 보고서 작성 → 고객 알림”과 같은 일련의 단계를 에이전트가 스스로 이어서 처리할 수 있어야 합니다.

4) Gateway 구축

가장 중요한 기반 중 하나는 보안성과 감사 대응 기능을 제공하는 MCP Gateway의 구축입니다. MCP Gateway는 모든 도구 호출에 대해 사용자 인증, 접근 권한 제어, 세션 기록, 감사 로그 관리를 담당합니다. 이는 금융 산업에서 요구되는 내부통제 및 외부 감사 기준을 충족시키는 핵심 요소로, AI 자동화의 투명성과 신뢰성을 동시에 보장하는 역할을 합니다.

항목 설명
Agent 설계 대출비교, 자산진단, 리스크평가 등 금융에 특화된 시나리오 설계 필요
MCP 서버 준비 공공데이터, 금융 API, 내부 시스템 등 연동 표준화
워크플로우 설계 단일 기능이 아닌, 멀티스텝(Multi-step) 시퀀스 구성 필요
Gateway 구축 인증, 접근통제, 세션 기록, 호출 감사 체계 구축 필수

 

금융업의 미래, 지금 설계할 때입니다

AI는 이제 더 이상 ‘비서’에 머물지 않습니다. 이제는 ‘행동자(Agent)’이며, MCP는 그 행동자가 금융 생태계 안에서 실질적인 결과를 만들어낼 수 있는 연결고리입니다.

  • 단순한 자동화를 넘어,
  • 사용자 맞춤형 업무 흐름 구성,
  • 규제 준수를 시스템화하며,
  • 궁극적으로 금융회사의 디지털 업무 구조를 재편할 수 있습니다.

남은 질문은 단 하나입니다. 이 변화를 먼저 실행할 주체는 누구인가?

 

참고자료