"디지털 동료(Digital Co-worker)"의 서막: 골드만삭스, 클로드 에이전트(Claude Agents) 도입

Creati.ai 편집팀 작성 | 2026년 2월 7일

생성형 AI(Generative AI)의 고위험 금융권 통합이 실험적인 파일럿 단계를 넘어 핵심 운영 배포 단계로 전환되었습니다. 에이전트 중심 AI(Agentic AI)로의 결정적인 전환을 알리는 행보로, 골드만삭스(Goldman Sachs)는 복잡한 회계 및 컴플라이언스 워크플로우를 자동화하기 위해 앤스로픽(Anthropic)의 클로드 AI 에이전트(Claude AI agents)를 배포한다고 발표했습니다.

골드만삭스 최고 정보 책임자(CIO) 마르코 아르젠티(Marco Argenti)가 공개한 이번 파트너십은 월스트리트에서 자율 AI에 대한 가장 공격적인 투자 중 하나로 기록될 것입니다. 앤스로픽 엔지니어들이 은행의 기술 팀에 직접 합류한 6개월간의 집중적인 공동 개발 단계 이후, 이 금융 거인은 현재 거래 조정, 고객 온보딩 및 규제 준수(Compliance)—역사적으로 수천 명의 인력과 엄격한 감독이 필요했던 작업들—를 처리하는 데 AI 에이전트를 활용하고 있습니다.

챗봇을 넘어: 자율 에이전트의 부상

업계는 질문에 답하는 "챗봇"에서 워크플로우를 실행하는 "에이전트"로의 전환을 오랫동안 기대해 왔습니다. 골드만삭스의 이번 이니셔티브는 이러한 전환의 주요 사례 연구가 될 것입니다. 이메일 초안 작성이나 문서 요약 비서 역할을 하던 기존의 AI 구현과 달리, 이 새로운 에이전트들은 "디지털 동료(Digital Co-workers)"로서 작동하도록 설계되었습니다.

아르젠티에 따르면, 은행 측은 클로드 모델의 추론 능력이 소프트웨어 코딩 수준을 훨씬 뛰어넘는다는 사실을 깨달았습니다. 복잡한 코드베이스의 버그를 수정하는 데 필요한 것과 동일한 논리가 금융 규제를 분석하고 방대한 데이터 세트를 조정하는 데 매우 효과적임이 입증되었습니다. 현재 에이전트들은 독립적으로 규칙 기반 프레임워크를 탐색하여 거래를 검증하고 신규 고객을 심사하는 업무를 맡아, 이러한 중요한 프로세스의 소요 시간을 획기적으로 단축하고 있습니다.

이러한 변화는 특히 노동 집약적인 두 가지 영역에 영향을 미칩니다.

• 거래 회계(Trade Accounting): 에이전트들은 수백만 건의 일일 거래 조정을 자동화하여, 인간 팀이 도달할 수 없는 속도로 서로 다른 시스템 간의 기록을 대조합니다.
• 고객 온보딩(Client Onboarding): 전통적으로 "고객 알기 제도(KYC)" 및 자금 세탁 방지(AML) 규제로 인해 병목 현상이 발생했던 이 프로세스는 이제 전 세계 규제 표준에 따라 문서를 읽고, 검증하고, 대조할 수 있는 에이전트에 의해 간소화되고 있습니다.

운영 영향: 기존 워크플로우 vs 에이전트 중심 워크플로우

이러한 변화의 규모를 이해하기 위해서는 기존의 워크플로우와 새로운 에이전트 기반 모델을 비교하는 것이 필수적입니다. 다음 비교표는 골드만삭스가 백오피스 운영을 어떻게 재구성하고 있는지 보여줍니다.

컴플라이언스 및 회계 워크플로우 비교

'임베디드(Embedded)' 전략: 엔터프라이즈 AI의 새로운 모델

이번 배포의 성공은 독특한 협업 모델에서 비롯되었습니다. 골드만삭스는 단순히 API 구독권을 구매하는 대신 심층적인 통합을 선택했습니다. 6개월 동안 앤스로픽 엔지니어들은 골드만삭스의 내부 개발자들과 나란히 일했습니다. 이 기간을 통해 팀은 은행의 전용 데이터와 특정 규제 요구 사항에 맞춰 클로드 모델을 미세 조정(Fine-tuning)할 수 있었으며, 결과적으로 AI에게 기관 금융의 미묘한 차이를 효과적으로 "학습"시켰습니다.

이러한 "임베디드" 전략은 대규모 언어 모델(LLM)이 상당한 맞춤화 없이 기업의 요구를 충족하기에 불충분하다는 추세를 잘 보여줍니다. 에이전트를 공동 개발함으로써 골드만삭스는 AI가 고도로 규제된 은행 부문에서 타협할 수 없는 요구 사항인 보안 프로토콜과 함께 **미공개 중요 정보(Material Non-Public Information, MNPI)**를 처리할 수 있도록 보장했습니다.

경제적 파장: 인력 및 시장에 미치는 영향

이번 발표는 기술 및 금융 분야 전반에 즉각적인 파장을 일으켰습니다. 뉴스 발표 이후, AI 에이전트가 독립형 SaaS(Software as a Service) 도구를 구식으로 만들 수 있다는 투자자들의 우려로 인해 기존 엔터프라이즈 소프트웨어 주식의 매도세가 나타났습니다. AI 에이전트가 맞춤형 워크플로우를 구축하고 데이터를 직접 관리할 수 있다면 중간 소프트웨어 라이선스의 필요성은 줄어듭니다.

내부적으로 이러한 움직임은 효율성에 초점을 맞춘 CEO 데이비드 솔로몬(David Solomon)의 전략적 방향과 일치합니다. 솔로몬은 이전에 회사가 AI 역량을 중심으로 재편됨에 따라 "인력 성장을 제한"할 계획임을 언급한 바 있습니다. 아르젠티는 에이전트를 인간 인재의 지원자로 설명하며 직원들이 반복적인 처리 작업보다는 고부가가치 전략에 집중할 수 있게 해준다고 말하지만, 신입 애널리스트와 제3자 서비스 제공업체의 업무를 수행할 수 있는 에이전트의 능력은 장기적으로 운영 채용의 축소를 시사합니다.

핀테크에 대한 전략적 전망

골드만삭스만이 이 경쟁에 뛰어든 것은 아니지만, 그들의 실행력은 차별화됩니다. JP모건 체이스(JPMorgan Chase)가 수백 가지 사례에 일련의 LLM을 활용하는 반면, 골드만삭스는 핵심 회계 기능을 위한 고자율 에이전트에 집중하여 기술을 은행의 "실행 계층(Execution layer)"으로 밀어 넣었습니다.

더 넓은 금융 서비스(Financial Services) 산업에서 이번 배포는 에이전트 중심 워크플로우의 안전성과 효용성을 입증합니다. 이는 안전성과 해석 가능성을 우선시하는 앤스로픽의 "헌법적 AI(Constitutional AI)" 접근 방식과 같은 적절한 가드레일이 있다면 AI가 장부 관리를 신뢰받고 수행할 수 있음을 보여줍니다.

이러한 인공지능(Artificial Intelligence) 시스템이 성숙해짐에 따라 핀테크 분야의 성공 척도가 바뀌고 있습니다. 이제 누가 가장 똑똑한 챗봇을 보유하고 있느냐가 아니라, 누가 가장 유능한 디지털 에이전트 인력을 보유하고 있느냐가 관건입니다. 골드만삭스가 먼저 움직였고, 나머지 월스트리트 기업들은 이를 따라잡기 위해 전력 질주해야 할 것입니다.