1. 개요
당사의 고객은 아시아의 중견 상업은행으로, Invoice-to-Cash(I2C) 프로세스 내의 준수 효율성을 향상시키기를 원했습니다. 매주 수천 건의 송장과 문서를 처리해야 했기 때문에, 정확도가 높고 시간 절약이 가능하며 기존 시스템과 원활하게 통합될 수 있는 자동화 솔루션이 필요했습니다.
2. 과제
해당 은행은 다음과 같은 주요 문제에 직면해 있었습니다:
방대한 문서량: 연간 수만 건의 송장, 금융 계약서 및 내부 메모를 수작업으로 검토해야 했으며, 이로 인해 시간 소모가 크고 오류 위험도 높았습니다.
높은 인건비: 연간 약 30,000시간의 애널리스트 시간이 문서 검토와 준수 확인에 소요되어 전략적 업무에 집중할 수 없었습니다.
엄격한 규제 요건: 금융기관은 내·외부 감사에서 오류가 허용되지 않는 높은 정확도를 요구받습니다.
위험 조기 감지 부족: 이상 징후가 감사 후반에야 식별되는 경우가 많아, 대응이 늦어지고 위기 상황으로 이어질 수 있었습니다.
3. 솔루션 – “Reg-Monitor” AI 에이전트 도입
BAP는 I2C 전반의 준수 검사를 자동화하기 위해 Reg-Monitor라는 특화된 AI 에이전트를 개발 및 배포했습니다.
Reg-Monitor의 주요 기능은 다음과 같습니다:
문서 자동 데이터 추출: OCR 및 자연어처리(NLP)를 통해 비정형 문서에서 정보를 해석하고 추출
실시간 준수 검증: 송장 정보(금액, 납기일, 계약 조건 등)를 내부 정책 및 관련 규정과 대조
이상 감지 및 위험 알림: 불일치 항목 자동 탐지 및 위험 평가 보고서 생성
구조화된 감사 리포트 생성: 감사팀을 위한 명확한 실행 가능한 메모 자동 작성
ERP 및 DMS API 통합: 기존 인프라를 방해하지 않고 데이터 자동 연동
4. 성과
시범 운영 및 전체 배포 후 3개월 만에 은행은 다음과 같은 성과를 달성했습니다:
준수 검사 시간 95% 이상 단축: 송장 1건당 평균 30분 → 2분 미만
연간 30,000시간 절감: 약 15명의 정규직 인력을 줄인 효과
문서 검토 정확도 98% 달성: 수작업 평균 87% 대비 큰 향상
최근 재무 감사에서 중대한 오류 ‘0건’ 기록
감사 및 컴플라이언스 인력 재배치: 전략 분석 및 고객 경험 향상 업무로 전환
5. 적용 기술
Reg-Monitor AI Agent 개발에는 다음 기술이 적용되었습니다:
맞춤형 AI 에이전트 프레임워크 (BAP 개발): 금융 업무에 특화된 설정 가능
자연어처리(NLP): 금융 문서의 의미 해석 및 분석
머신러닝: 감사 피드백을 통해 준수 검출 정확도 지속 개선
OCR (광학 문자 인식): 스캔 이미지 또는 문서에서 데이터 추출
API 계층: SAP, Oracle Financials, 맞춤 회계 시스템과 연동
6. 결론
AI Agent인 Reg-Monitor의 도입은 은행이 비용을 절감하고 업무를 가속화할 뿐만 아니라, 금융 산업에서 핵심인 준수 능력도 향상시켰습니다.
이 사례는 AI Agent의 적용이 단순한 트렌드를 넘어, 금융 기업의 핵심 프로세스를 디지털화하는 데 효과적인 솔루션임을 보여줍니다.
BAP는 각 기업의 비즈니스 모델에 맞춘 AI Agent를 설계하고 구현할 수 있는 기술력을 바탕으로, 중요 업무에 지능형 자동화를 도입하는 여정을 함께합니다.
지금 정보를 남겨주시면, 당사의 전문가가 상담을 위해 직접 연락드리겠습니다.
