웹케시가 공개한 '오페리아'는 단순한 AI 인터페이스를 넘어 은행 핵심 시스템인 계정계까지 직접 연결되는 구조를 구현했다.
장분호 웹케시 상무는 23일 서울 여의도에서 열린 '금융 AI 에이전트 컨퍼런스 2026'에서 오페리아를 활용한 에이전트뱅킹 PoC(개념검증) 사례를 공개하며, 실제 은행 계정계와 연동해 금융 업무를 수행한 과정을 설명했다.
이번 PoC는 은행 계정계 관계형데이터베이스(RDB)에 AI를 연결하는 과정에서 두 가지 핵심 난제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 첫 번째는 '데이터 접근'이다. 금융 시스템의 핵심인 계정계 데이터는 보안성, 안정성, 데이터 무결성 문제로 외부 접근이 사실상 불가능하다. 배치 방식으로 데이터를 가져오면 실시간 에이전트 서비스 구현이 어렵다.
웹케시는 이를 해결하기 위해 AI가 생성한 분석용 명령어(SQL)를 직접 데이터베이스(DB)에 전달하는 대신, 이를 응용프로그램 인터페이스(API) 형태로 변환해 기존 인터넷뱅킹 연계 구조(MCI)를 통해 처리하는 방식을 택했다. 기존 금융 시스템 구조를 유지하면서 AI를 우회적으로 연결하는 구조다.
두 번째는 '권한 관리' 문제다. 웹케시는 별도 인증 체계를 만들지 않고 기업뱅킹 로그인과 권한 체계를 그대로 활용했다. 사용자가 기업뱅킹에 로그인한 상태에서 에이전트뱅킹을 호출하면, 동일한 권한 정보가 그대로 적용된다.
이러한 방식으로 구축된 PoC는 소규모 개발 조직으로 단기간에 완성됐다. PM 포함 5명으로 구성된 개발팀이 약 9주 만에 계정계 연동 에이전트뱅킹을 구현했다.
실제 테스트에서는 계좌 조회, 거래내역 확인, 자금 분석 등 30개 질의 시나리오를 기반으로 검증이 진행됐다. 최종적으로 모든 질의에서 정상 응답을 확보했다. 에이전트 환경에서 일상적인 대화로 질의하면 결과를 도출할 수 있다.
장 상무는 “은행이 부담을 느끼는 계정계 신규 개발이나 전문 추가 개발 없이도 에이전트뱅킹 구현이 가능했다”며 “작게 시작해 빠르게 확장하는 방식이 현실적인 접근”이라고 설명했다. 웹케시는 초기에는 계좌 조회, 대출 현황 등 전체 거래의 약 60%를 차지하는 단순 질의 중심으로 서비스를 시작하고, 점진적으로 기능을 확대해 나간다는 전략이다.
박두호 기자 walnut_park@etnews.com
