고객이 직접 은행 애플리케이션(앱)에 접속해 예·적금 금리를 비교하고 대출 조건을 따져보는 시대가 바뀔 수 있다는 전망이 나온다. 인공지능(AI) 에이전트가 고객을 대신해 상품을 탐색하고 비교한 뒤 결제와 투자 실행까지 처리하는 ‘DIFM(Do It For Me·나 대신 해줘) 경제’가 본격화하고 있어서다.
KB경영연구소가 지난 18일 발간한 보고서에 따르면 DIFM은 자율적 의사결정과 실행 능력을 갖춘 AI 에이전트가 사용자의 요청을 해석해 업무를 자동 처리하는 현상을 의미한다. 과거에는 사람이 시간과 노동이 드는 일을 외부 서비스에 맡기는 개념이었다면, 최근에는 AI가 사용자의 의도를 파악하고 최적의 경로를 설계해 실행까지 맡는 단계로 확장되고 있다.
보고서는 이 같은 변화가 금융사에도 큰 영향을 줄 것으로 봤다. 기존에는 고객이 직접 상품 정보를 검색하고 금융사 앱이나 영업점을 찾아 최종 결정을 내렸지만, 앞으로는 AI 에이전트가 후보 상품을 비교·추천하고 고객은 최종 승인만 하는 구조로 바뀔 수 있다는 것이다. 연구소는 “AI 에이전트가 주도하는 DIFM 경제 전환은 거래의 주체가 인간에서 AI로 이동하는 역사적 전환점”이라며 “이제 기업은 소비자가 아니라 그들을 대신해 의사결정을 내리는 AI를 설득해야 한다”고 분석했다.
글로벌 금융사에서는 이미 이같은 서비스를 운영 중이다. 싱가포르개발은행(DBS)은 비자와 협력해 AI 에이전트가 고객 대신 상품을 검색하고 결제까지 처리하는 에이전틱 커머스 서비스를 시범 운영하고 있다. 투자 플랫폼 퍼블릭은 고객이 자연어로 투자 아이디어를 입력하면 AI가 포트폴리오를 구성하고 조건에 따라 거래를 실행하는 서비스를 내놨다.
연구소는 국내 금융사가 AI 에이전트의 단순 상품 공급자로 전락하지 않으려면 △AI 친화적 상품 정보 체계 마련 △AI 접근성 중심의 데이터 환경 구축 △리스크 관리를 고려한 단계적 도입 △인간과 AI의 역할 재정립 등이 필요하다고 제언했다. 특히 AI가 금융상품을 비교·추천하려면 금리와 수수료, 가입 조건 등 핵심 정보를 표준화된 형태로 제공하는 작업이 필수적이라고 봤다.
다만 금융업 특유의 리스크도 크다. 연구소는 “AI의 작은 오류도 자산 손실로 직결되므로 모든 업무를 AI에 완전히 맡기기에는 어려움이 존재한다”며 “직원 업무 보조, 단순 업무 자동화, 복잡한 업무 순으로 자율성 수준을 단계적으로 높여야 한다”고 분석했다.
국내 금융사들은 이미 생성형 AI 기반 업무 보조 도구와 챗봇 고도화에 나서고 있지만, DIFM 경제 전환은 아직 초기 단계라는 평가다. 연구소는 “망분리 규제의 지속, 글로벌 빅테크 기업 대비 부족한 AI 모델 역량, 낮은 데이터 표준화 수준 등이 주요 해결 과제”라고 짚었다.