직원 1인당 월 3000캐나다달러라고요, 그래서 수천 명 접근권을 막은 은행이 있다고요 🏦

AI를 쓰면 쓸수록 청구서가 무서워진다면, 계속 써야 할까요.

같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS입니다. 2026년 10월 21일, 블룸버그통신 보도를 기준으로 이야기를 시작합니다.

한 은행의 대출 승인 창구를 떠올려 보시죠. 서류 하나가 들어오면 AI가 검토합니다. 예전에는 이 작업 한 건에 돈이 꽤 들었습니다. 그런데 어느 순간부터, 같은 일을 하는데 비용이 확 줄어 있습니다.

방코산탄데르 이야기입니다. 이 은행의 최고AI책임자 이그나시오 베르날은, 대출 승인 과정의 AI 실행 비용을 건당 5유로에서 0.03유로로 줄였다고 밝혔습니다. 백예순 번 쓰던 돈을 한 번 쓰는 수준으로 낮춘 겁니다.

방법은 간단합니다. 품질을 확인할 때만 비싼 대형 모델을 돌리고, 한 번 검증된 작업은 가볍고 값싼 모델로 넘기는 겁니다. 정밀하게 봐야 할 곳과, 이미 검증된 곳을 나눈 거죠.

이게 한 은행만의 사정은 아닙니다.

JP모건프라이빗뱅크는 올해 7월 보고서에서, 베이징 Z.AI의 GLM 모델이 3월 당시 최고 모델과 비슷한 성능을 내면서, 가격은 당시 가장 비싼 프런티어 모델보다 80퍼센트 이상 낮았다고 밝혔습니다. 다섯 배 비싼 모델과 비슷한 결과를 내면서도, 돈은 5분의 1도 안 쓴다는 뜻입니다.

싱가포르의 큰 은행들도 비슷한 길을 걷고 있습니다. 유나이티드오버시즈은행은 중국 공급사에도 문을 열어둔 체계를 쓰고 있고, DBS그룹은 미국이든 중국이든 한곳에 과도하게 의존하지 않는다는 방침을 밝혔습니다. 어느 나라 모델이냐보다, 비용과 성능의 균형이 먼저인 셈입니다.

캐나다임페리얼상업은행, 씨아이비씨의 사례도 비슷한 흐름을 보여줍니다. 이 은행은 앤트로픽의 최고 성능 모델을 쓸 경우, 직원 한 명당 월 최대 3천 캐나다달러, 우리 돈으로 약 283만 원까지 들 수 있다고 파악했습니다. 그래서 접근 권한이 있는 직원 수를 수천 명에서 수백 명으로 줄였습니다. 지금 시험 중인 자체 워크스페이스 '씨에이아이 2.0'은 사용 가능 인원을 250명으로 묶어, 1인당 월 비용을 4에서 250캐나다달러 사이로 통제하고 있습니다.

여기서 궁금해지는 지점이 있습니다. 비용을 줄이려는 노력은 이렇게 구체적인데, AI가 실제로 얼마를 벌어다 주는지는 왜 잘 안 보일까요.

다만 이 부분은 조금 다른 측면이 있습니다. AI 벤치마킹 업체 에비던트의 최신 보고서에 따르면, 세계 50대 은행 가운데 AI 도입으로 예상되거나 실현한 수익을 공개한 곳은 열두 곳뿐입니다. 씨티그룹과 골드만삭스 같은 미국 은행들도 3분기 실적 발표에서 AI 투자 확대를 언급했지만, 구체적인 지출 액수나 재무 효과를 수치로 밝힌 경영진은 많지 않았습니다. 들어가는 돈은 세밀하게 관리하면서, 나오는 효과는 아직 흐릿한 상태인 겁니다.

비용을 줄이는 과정에서 새로운 걱정도 생겼습니다. 에이전틱 시스템, 즉 재무제표 분석이나 차주 추적, 자금세탁 탐지 같은 여러 단계를 사람 손 없이 자율로 처리하는 AI는 연산과 토큰 사용량이 크게 늘어납니다. 한 아시아 은행에서는 일부 팀이 첫 주에 배정된 토큰을 다 써버린 일도 있었습니다. 이 은행의 데이터 담당 임원은, 그래서 토큰을 공동으로 관리하고 모델에 보내기 전에 프롬프트를 줄여주는 에이전트를 따로 만들기로 했다고 전했습니다. 비용을 아끼려고 쓴 기술이, 또 다른 관리 과제를 낳은 셈입니다.

규제 당국의 시선도 가볍지 않습니다. 캐나다 은행 감독기구는 최근 은행들이 프런티어 AI 모델을 쓰는 방식에 대해 보안을 포함한 최소 기준을 마련하라고 실무진에 지시했습니다. 미국 연방준비제도의 미셸 보먼 감독 담당 부의장도, AI를 활용한 위협에 대비해 시스템을 강화하라고 은행들에 경고했습니다. 값싼 모델을 쓰는 게 꼭 안전하다는 뜻은 아니라는 겁니다.

베인앤컴퍼니의 파트너 바비 메타는 이렇게 말했습니다. 은행이 AI를 확대할수록, 비용을 함께 들여다보는 일이 중요해진다고요. 비용을 줄이는 기술과, 그 기술이 안전한지 보는 일이 같이 가야 한다는 뜻으로 들립니다.

그럼에도 은행들은 AI를 손에서 놓지 않습니다. HSBC홀딩스의 기업·기관금융 부문 최고경영자 마이클 로버츠는 블룸버그TV 인터뷰에서, 앞으로 양자컴퓨팅이 복잡한 시장 움직임을 들여다볼 수 있게 되고, AI가 그 속도를 더 끌어올리면 에이전트가 양자컴퓨팅을 활용해 채권을 거래하는 모습을 보게 될 거라고 말했습니다. 비용을 줄이는 지금의 움직임이, 더 큰 자율화로 가는 길 위에 있다는 뜻이기도 합니다.

그렇다면 남는 질문은 이겁니다. 비용은 이렇게 정교하게 관리되는데, 그 돈이 실제로 어떤 결과를 냈는지는 누가, 언제 보여줄 수 있을까요. 이 질문에 대한 답은 아직 나오지 않았습니다.

정리하면, 오늘 핵심은 이겁니다. 은행들은 AI 비용을 줄이는 방법은 빠르게 찾아냈지만, 그 비용이 어떤 효과로 돌아오는지는 아직 투명하게 보여주지 못하고 있습니다. 쓰는 돈은 보이는데, 버는 돈은 아직 잘 보이지 않는 상태입니다.

같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS였습니다.