1서울경제에 따르면 NH농협은행은 애자일소다와 공동 개발한 업무용 AI 에이전트 10종을 공개했습니다.
2PF 보고서 초안 작성은 수작업 기준 최소 5영업일에서 AI 도입 후 약 4시간으로 단축될 것으로 기대됩니다.
3'여신 사고 제로' 에이전트는 대출 한 건에 딸린 서류 600장을 읽어 대출금액·담보·소득 정보와 심사의견서를 대조합니다.
4농협은행은 6일까지 시연과 컨설팅을 진행하며 현업 의견을 반영해 실제 적용 모델을 구체화할 계획입니다.
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농협은행, 임직원 아이디어로 AI 에이전트 10종 만들어 공개 🏦
수백 쪽짜리 PF 자료를 밤새 뒤적이던 담당자 모습, 어딘가 낯익지 않나요? NH농협은행이 그 풍경을 바꿀 AI 에이전트 10종을 공개했어요. 서류 더미 속 숫자와 오류를 읽어내는 건 이제 사람이 아니라 AI예요. 은행 업무가 어디까지 자동화될 수 있는지, 현장 시연 내용을 들여다봤어요.
01/ 04📰 소식농협은행이 선보인 건 정확히 뭔가요?
NH농협은행이 AI 자회사 애자일소다와 함께 만든 업무용 AI 에이전트 10종을 지난 5일 서대문 NH농협타워에서 공개했어요. PF 보고서 초안 작성, 대출 서류 오류 검출, 팩스 거래내역 입력, 카드 상품 추천까지 업무 영역이 다양해요. 이 10종은 임직원이 제안한 39개 과제 가운데 우선순위를 정해 개발된 결과물이에요. 농협은행은 6일까지 시연과 컨설팅을 이어가며 현업 의견을 반영해 실제 적용 모델을 구체화할 방침이에요.
02/ 04🔍 실체PF 서류 더미, AI는 뭘 어떻게 읽나요?
PF 거래 한 건을 검토하려면 500~1000쪽에 달하는 자료를 읽어야 해요. 시장조사 자료, 감정평가보고서, 엑셀 파일까지 형식도 제각각이에요. AI는 이 방대한 자료에서 318개 항목을 추출해 보고서 초안으로 정리하고, 근거가 된 원문도 함께 보여줘요. 담당자는 결과와 원문을 대조한 뒤 최종 의사결정만 내리면 돼요. 프로젝트금융부 담당자는 "수작업으로 최소 5영업일 걸리던 초안 작성이 약 4시간으로 줄어들 것으로 기대된다"고 말했어요.
03/ 04💸 숫자대출 서류 600장은 누가 검사하나요?
'여신 사고 제로' 에이전트는 대출 한 건에 딸린 서류 600장을 AI가 직접 읽어요. 대출금액·담보·소득 정보와 심사의견서를 대조해 내부 규정 위반 여부를 점검해요. 오류와 누락을 찾아내고 판단 근거까지 함께 제시하는 방식이에요. 감사부 담당자는 "현재는 감사 업무를 지원하도록 구현했지만 향후 대출 실행 단계로 활용 범위를 넓힐 수 있다"고 설명했어요.
04/ 04📰 소식고객 창구에서도 AI가 움직이나요?
증권사에서 팩스로 보내온 거래 서류의 종목·가격·좌수를 AI가 읽어 내부 시스템에 자동 입력해요. 'OA 업무 도우미'는 업무분장을 등록하면 필요한 시스템 권한 신청까지 이어지도록 짜여 있어요. '카드 상품추천' 에이전트는 고객이 다른 카드를 썼을 때 받을 혜택과 추천 이유를 제시해요. 영업점 직원의 상품 안내는 물론 상품 개발자가 업종별 혜택을 비교하는 데도 쓸 수 있어요.
💡 한 가지만 기억한다면
500~1000쪽 서류를 318개 항목으로 추출해 초안을 만드는 데 걸리던 5영업일이 4시간으로 줄어들 걸로 기대돼요. 다만 최종 판단은 여전히 담당자가 원문을 대조해 내려요.
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4시간이라는 수치는 확정치가 아니라 담당자의 기대치로 제시됐어요. 10종 에이전트가 실제 업무에 전면 적용되려면 6일까지 이어지는 현업 컨설팅 결과가 변수로 남아요.
한 사람이 PF, 프로젝트파이낸싱 서류 더미 앞에 앉아 있습니다. 많으면 천 쪽에 가깝습니다. 이걸 다 읽는 데 며칠이 걸립니다.
같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS입니다. 2026년 11월 6일 기준으로 보고 있는 소식인데요, 시연회는 하루 전인 5일 서대문 NH농협타워에서 열렸습니다.
PF 자료를 등록하자 화면에 뭔가 뜹니다. AI가 문서를 분류하고, 주요 정보를 뽑아 보고서 초안으로 정리해놓은 겁니다. 결과를 누르면 그 근거가 된 원문도 바로 확인할 수 있었습니다.
이 업무를 맡고 있는 프로젝트금융부 담당자 얘기를 들어보면, 원래 이 초안 작업은 수작업으로 최소 5영업일이 걸렸다고 합니다. 꼬박 일주일 가까운 시간이죠. 이걸 AI가 들어오면 4시간으로 줄어들 걸로 기대한다고 밝혔습니다. 다만 이건 담당자의 기대치고, 아직 확정된 수치는 아닙니다.
왜 이렇게 오래 걸렸을까를 생각해보면, PF 거래 한 건을 검토하려면 읽어야 하는 자료가 500쪽에서 1000쪽에 달합니다. 시장조사 자료, 감정평가보고서, 차주의 이자 상환능력을 계산한 엑셀 파일까지 형식도 다 제각각입니다. 사람이 이걸 하나하나 넘기면서 필요한 정보를 찾아내야 했던 겁니다. AI는 이 자료들에서 318개 항목을 추출해 담당자 앞에 내놓습니다. 담당자는 이 결과와 원문을 대조하면서 최종 판단을 내리는 구조입니다.
이게 한 부서의 일만은 아닙니다. 이날 행사장 천장에는 '기업금융 원스톱', '여신 사고 제로', '카드 상품추천' 같은 팻말이 걸려 있었고, 부스마다 임직원들이 모여 직접 체험해보고 있었습니다.
'여신 사고 제로' 부스도 그중 하나였습니다. 이건 감사부가 아이디어를 낸 에이전트인데요, 대출 한 건에 딸린 서류 600장을 AI가 읽습니다. 대출금액, 담보, 소득 정보와 심사의견서를 서로 대조하고, 내부 규정에 맞는지 점검한 뒤 오류와 누락을 찾아냅니다. 그냥 찾아내는 게 아니라 판단 근거까지 제시한다는 점이 눈에 들어옵니다. 감사부 담당자는 지금은 감사 업무를 지원하는 수준으로 구현했지만, 앞으로는 대출을 실행하는 단계까지 활용 범위를 넓힐 수 있다고 설명했습니다.
조금 다른 성격의 에이전트도 있습니다. 증권사에서 팩스로 보내온 거래 서류, 그 안의 숫자를 사람이 손으로 옮겨 적던 일이 있었는데요. '투자자산 매매내역 자동처리' 에이전트가 종목, 가격, 좌수 같은 정보를 읽어 내부 시스템에 바로 입력합니다. 화려한 판단이 필요한 일은 아니지만, 반복적이고 실수가 나기 쉬운 업무였다는 게 포인트입니다.
고객을 직접 상대하는 쪽에도 에이전트가 붙었습니다. '카드 상품추천'은 고객이 다른 카드를 썼을 때 받을 수 있는 예상 혜택과 그 이유를 제시해주는데요, 영업점 직원이 상품을 안내할 때 쓸 수도 있고, 상품 개발자가 업종별 혜택을 비교해 상품을 보완하는 데도 쓸 수 있다고 합니다.
다만 이번에 선보인 건 10개뿐입니다. 임직원들이 제안한 과제는 39개였는데, 그중 우선순위를 정해 10개만 먼저 개발된 겁니다. 나머지 과제들이 어떻게 될지는 아직 정해지지 않았습니다.
여기서 남는 질문이 있습니다. 농협은행은 6일까지 시연과 컨설팅을 진행하고, 현업 의견을 반영해 실제 적용할 모델을 구체화할 방침이라고 밝혔는데요. 시연장에서 돌아간 것과, 실제 업무 현장에서 매일 돌아가는 것 사이에는 거리가 있을 수 있습니다. 애자일소다 최대우 대표도 이 지점을 짚었습니다. "도입 에이전트 수를 늘리는 것도 중요하지만, 실제 업무 활용도를 높이고 오류를 줄이는 데 집중할 것"이라고 말했는데요. 숫자를 늘리는 것과 현장에서 믿고 쓰게 만드는 것, 이 둘 사이의 간극을 어떻게 좁힐지는 아직 지켜봐야 할 부분입니다.
정리하면, 오늘 핵심은 이겁니다. NH농협은행이 PF 심사, 대출 서류 검증, 단순 입력 같은 업무에 AI 에이전트 10종을 투입했고, 이 중 일부는 수작업 기준 며칠 걸리던 일을 몇 시간으로 줄일 걸로 기대되고 있습니다. 다만 이건 아직 시연과 컨설팅 단계이고, 39개 제안 과제 중 10개만 먼저 나온 것이라는 점도 함께 기억해두면 좋을 것 같습니다.
