금융 기관은 점점 더 복잡해지는 환경을 탐색하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능(AI), 생성 AI(gen AI) 및 에이전트 AI를 기반으로 한 이들의 변화는 적응하고 경쟁하는 능력에 필수적이 되었습니다.
2025년 은행 및 자본 시장 클라우드, 데이터 및 AI 순환 지수에서 우리는 세계 최대 은행 78곳과 협력하여 클라우드로의 전환과 AI 수용의 현재 위치를 파악하기 위해 경영진과 대화를 나눴습니다. 조사 결과에 따르면, 최고 성과를 내는 기관은 이미 자기자본이익률을 125bp(BPS) 높이는 동시에 비용 대비 소득 비율을 452BPS 감소시키고 있는 것으로 나타났습니다. 그리고 워크로드의 1%가 클라우드로 마이그레이션되면서 AI 채택이 크게 향상되었습니다.
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성공적인 은행 및 자본 시장 리더들이 비즈니스를 재창조하고 장기적인 성장을 추진하기 위해 취하고 있는 주요 전략적 움직임은 다음과 같습니다.
많은 은행 이사회에서도 비슷한 말을 듣습니다. 경영진은 유연성을 원하지만 통제력을 희생할 수는 없습니다. 이는 종종 부분적인 이주 또는 "기술 관광"으로 이어져 시스템을 더욱 복잡하게 만듭니다. 궁극적으로 제공된 가치는 종종 실망스럽습니다.
하이브리드 클라우드는 유연한 제어라는 설계 개요를 제공하며 이제 은행 및 자본 시장 리더들이 선호하는 장기 모델입니다. 타협 없이 규정을 준수할 수 있으며 민첩성과 위험 노출의 균형을 유지합니다. 그러나 은행 중 31%만이 멀티 클라우드 전략을 채택하여 나머지 은행은 집중 위험과 공급업체 종속에 취약해졌습니다.
핵심 시스템은 복잡하고 비용이 많이 들고 민감한 데이터를 보유하고 있으며 이를 변경하면 운영 위험이 수반되므로 은행 시스템을 현대화하는 데 가장 큰 과제로 남아 있습니다. 핵심 워크로드의 10%만이 클라우드로 이동했으며 이는 금융 기관의 아직 활용되지 않은 가장 큰 혁신 가치 소스를 나타냅니다.
판매 및 거래, 소비자 대출 분야의 초기 이동자들은 이미 실시간 처리, 통합 위험 및 확장 가능한 AI를 활용하고 있습니다. 여기서 핵심은 비용을 넘어 기능을 파악하는 것입니다. 핵심 현대화는 실시간 의사결정, 내장된 규정 준수 및 대규모 AI를 향한 관문입니다.
현재 은행의 미래는 리더들이 클라우드와 AI를 비즈니스 성과에 어떻게 결단력 있게 연결하느냐에 따라 형성되고 있습니다. 최근 경영진의 참여에서 한 가지 패턴은 틀림없습니다. 가장 빠르게 움직이는 은행은 워크로드를 마이그레이션하는 것이 아니라 인텔리전스를 통해 수익을 창출하고 있다는 것입니다.
우리의 분석에 따르면, 최고 성과를 내는 기관들은 이미 자기자본이익률이 125bp 상승하는 동시에 비용-소득 비율이 452bp 감소하고 있습니다.
Cloud Rotation 분석에 따르면 빠르게 추적되는 Gen AI 구현은 이미 세전 이익이 평균 29% 증가하고 있는 것으로 나타났습니다. 가치는 고객 서비스, 리드 창출, IT 엔지니어링, 제품 개발 및 위험 관리 등 5가지 기능에 집중되어 있으며, 이는 전체 영향의 59%를 차지합니다.
고객과의 작업에서 우리는 AI를 단순한 기술 업그레이드가 아닌 비즈니스 모델 전환으로 접근합니다. 우리는 사기 예방, 신용 평가, 위험 모델링 및 고객 서비스와 같은 중요한 영역에 이를 적용하고 있습니다. 우리의 연구에 따르면 빠른 구현 시나리오에서 Gen AI는 대규모로 주요 결과를 생성할 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 3년 안에 Gen AI는 다음을 제공할 수 있습니다.
– 수익 증대:수익이 최대 4.9% 증가합니다.
– 비용 최적화:운영 비용이 7.7% 절감됩니다.
– 세전 이익 증가율:29% 개선.
Gen AI 채택이 가속화되는 동안 많은 은행은 여전히 명확한 로드맵 없이 가치를 찾고 있습니다. 엄연한 사실은 63%의 기관이 Gen AI에 대한 거버넌스 프레임워크가 제한적이거나 전혀 없어 위험과 불안정성이 초래되고 있다고 보고한다는 것입니다.
우리와 협력하는 주요 은행은 첫날부터 책임 있는 거버넌스, 인재 파이프라인 및 재무 지표를 AI 전략에 구축합니다. AI 이니셔티브가 실질적인 가치를 제공할 수 있도록 명확한 성과 지표를 확립해야 합니다. 클라우드, 데이터 및 규율의 강력한 기반을 구축함으로써 은행은 AI 파일럿을 넘어 실제 비즈니스 성과로 효과적으로 이동할 수 있습니다.
대부분의 금융 기관은 더 많은 AI 인재가 필요하다는 데 동의하지만 실제 과제는 인재 파이프라인이 아니라 리더십과 변화 관리에 있을 수 있습니다.
많은 은행에는 체계적인 교육 프로그램, 정의된 경력 경로, 명확하게 통합된 AI 역할이 부족합니다. 조직이 기존 인재의 잠재력을 활용하도록 지원함으로써 우리는 조직이 인재 전략을 재편하고 기능 전반에 AI 유창성을 내장할 수 있도록 도왔습니다. 그 결과 AI 채택 속도가 빨라지고 결과가 더욱 강력해졌으며 호기심의 문화가 조성되었습니다.
은행의 경쟁 우위는 클라우드 마이그레이션과 AI 구현의 조화에 점점 더 의존하고 있습니다. 성공하려면 혁신을 방해하는 레거시 인프라, 규정 준수 병목 현상을 일으키는 거버넌스 프레임워크, 클라우드 네이티브 및 AI 전문 지식의 인재 부족이라는 세 가지 중요한 장벽을 해결해야 합니다.
우리의 연구에 따르면 AI를 효과적으로 배포하는 업계 리더들은 자기자본 수익률, 비용 대비 소득 비율, 세전 이익이 크게 향상되었다고 보고하고 있습니다.
은행 고위 임원의 임무는 분명합니다. 즉, 클라우드와 AI를 통합 혁신 프로그램으로 조율하는 것입니다. AI는 은행업의 미래를 정의할 것입니다. 따라서 이러한 사고방식으로 설계하세요. 오늘날의 경쟁 환경에서 이러한 조정은 지속 가능한 성장과 시장 리더십을 위해 필수적입니다.
연구에 대해 더 자세히 알아보고 토론을 하고 싶으시면 저에게 연락해 주세요.