BNY CEO, AI로 은행 업무 혁신 추진

BNY 최고경영자 로빈 빈스(Robin Vince)는 AI를 활용해 은행 운영과 고객 서비스를 재편하고 있으며, BNY가 AI의 혜택을 얻기에 유리한 위치에 있다고 말했습니다. BNY는 1784년 뉴욕은행(The Bank of New York) 설립에 뿌리를 두고 있으며, 2007년 멜론 파이낸셜 코퍼레이션과 합병해 현재 형태가 됐습니다. 미국에서 자산 규모 10위 은행인 BNY는 130억 달러의 자본지출 예산 가운데 40억 달러를 기술에 배정하고 있으며, 그중 상당 부분이 이제 AI에 투입됩니다. 빈스는 BNY가 3년 전부터 AI를 논의했고 그보다 더 오래 투자해 왔다며, AI가 업무의 마찰을 줄이고 성과를 개선하며 내부 업무 역량을 늘릴 것으로 기대한다고 밝혔습니다.

빈스는 BNY의 접근 방식을 “AI는 모두를 위해, 모든 곳에서, 모든 일에 쓰인다”라고 설명했습니다. 은행은 기업용 AI 플랫폼 Eliza를 구축했으며, 각 팀이 AI를 일관되게 개발하고 관리해 큰 규모로 활용하도록 직원 역량에 투자하고 있습니다. Eliza는 업무 절차, 시스템 간 상호작용, 작업 흐름의 패턴을 분석해 직원들이 일을 처리하는 방식을 다시 설계하도록 돕습니다. BNY는 고객들도 비슷한 문제를 해결하고 작업 흐름을 처음부터 끝까지 최적화할 수 있도록 이 기능을 확장할 수 있다고 밝혔습니다. 이는 직원의 업무 역량을 늘리고 고객 서비스를 개선하는 데 목적이 있습니다.

빈스가 제시한 전략 목표는 세 가지입니다. 비용 기반을 늘리지 않고 직원들이 더 많은 일을 맡을 수 있도록 내부 역량을 만들고, 제품과 기능을 개선하며, AI 없이는 경제성이 없던 서비스를 고객에게 제공하는 것입니다. BNY는 400개가 넘는 AI 솔루션을 실제 운영 환경에 배치했으며, 빈스는 그 수가 더 늘어날 것으로 예상합니다. 그는 은행이 AI에서 가치를 얻고 있어 투자를 확대할 계획이라면서도, 전체 투자 수익을 부정확한 수치로 단정하지 않겠다고 말했습니다. 은행은 재무 운영(FinOps)을 통해 AI 지출을 더 세밀하게 추적하며, Eliza에 토큰 비용, 모델 선택과 업무 배분 결정을 반영하고 있습니다.

빈스는 AI 제공업체와 상업적 계약 및 제품 개발을 함께 추진하고, 적합한 모델에 업무를 배정해 비용을 관리한다고 말했습니다. 여기에는 오픈소스 모델과 출시된 지 6개월 또는 12개월 된 모델도 포함됩니다. Eliza는 직원과 AI 에이전트가 여러 제공업체의 모델을 이용하도록 공통 기반을 제공하고, 모델별로 업무를 배분합니다. BNY는 지난달 카네기멜런대학교에 BNY AI 연구소를 열어 AI가 생성한 코드의 검증과 핵심 시스템용 에이전트 평가 연구를 추진하기 시작했습니다. 빈스는 상업·운영·재무 성과를 개선하기 위해 야심과 집중력, 규율을 갖고 AI를 추진하겠다고 밝혔습니다.

BNY 최고경영자 로빈 빈스(Robin Vince)는 AI를 활용해 은행 운영과 고객 서비스를 재편하고 있으며, BNY가 AI의 혜택을 얻기에 유리한 위치에 있다고 말했습니다. BNY는 1784년 뉴욕은행(The Bank of New York) 설립에 뿌리를 두고 있으며, 2007년 멜론 파이낸셜 코퍼레이션과 합병해 현재 형태가 됐습니다. 미국에서 자산 규모 10위 은행인 BNY는 130억 달러의 자본지출 예산 가운데 40억 달러를 기술에 배정하고 있으며, 그중 상당 부분이 이제 AI에 투입됩니다. 빈스는 BNY가 3년 전부터 AI를 논의했고 그보다 더 오래 투자해 왔다며, AI가 업무의 마찰을 줄이고 성과를 개선하며 내부 업무 역량을 늘릴 것으로 기대한다고 밝혔습니다.

빈스는 BNY의 접근 방식을 “AI는 모두를 위해, 모든 곳에서, 모든 일에 쓰인다”라고 설명했습니다. 은행은 기업용 AI 플랫폼 Eliza를 구축했으며, 각 팀이 AI를 일관되게 개발하고 관리해 큰 규모로 활용하도록 직원 역량에 투자하고 있습니다. Eliza는 업무 절차, 시스템 간 상호작용, 작업 흐름의 패턴을 분석해 직원들이 일을 처리하는 방식을 다시 설계하도록 돕습니다. BNY는 고객들도 비슷한 문제를 해결하고 작업 흐름을 처음부터 끝까지 최적화할 수 있도록 이 기능을 확장할 수 있다고 밝혔습니다. 이는 직원의 업무 역량을 늘리고 고객 서비스를 개선하는 데 목적이 있습니다.

빈스가 제시한 전략 목표는 세 가지입니다. 비용 기반을 늘리지 않고 직원들이 더 많은 일을 맡을 수 있도록 내부 역량을 만들고, 제품과 기능을 개선하며, AI 없이는 경제성이 없던 서비스를 고객에게 제공하는 것입니다. BNY는 400개가 넘는 AI 솔루션을 실제 운영 환경에 배치했으며, 빈스는 그 수가 더 늘어날 것으로 예상합니다. 그는 은행이 AI에서 가치를 얻고 있어 투자를 확대할 계획이라면서도, 전체 투자 수익을 부정확한 수치로 단정하지 않겠다고 말했습니다. 은행은 재무 운영(FinOps)을 통해 AI 지출을 더 세밀하게 추적하며, Eliza에 토큰 비용, 모델 선택과 업무 배분 결정을 반영하고 있습니다.

빈스는 AI 제공업체와 상업적 계약 및 제품 개발을 함께 추진하고, 적합한 모델에 업무를 배정해 비용을 관리한다고 말했습니다. 여기에는 오픈소스 모델과 출시된 지 6개월 또는 12개월 된 모델도 포함됩니다. Eliza는 직원과 AI 에이전트가 여러 제공업체의 모델을 이용하도록 공통 기반을 제공하고, 모델별로 업무를 배분합니다. BNY는 지난달 카네기멜런대학교에 BNY AI 연구소를 열어 AI가 생성한 코드의 검증과 핵심 시스템용 에이전트 평가 연구를 추진하기 시작했습니다. 빈스는 상업·운영·재무 성과를 개선하기 위해 야심과 집중력, 규율을 갖고 AI를 추진하겠다고 밝혔습니다.