DBS가 AI 유스케이스 370개를 쌓은 5단계

도입 배경

DBS는 싱가포르에 본점을 둔 동남아시아 최대 은행입니다. AI 실험을 시작한 시점은 2014년 무렵으로, 생성형 AI가 화제가 되기 한참 전입니다 ^[4][5].

은행은 규제 산업입니다. 모델이 왜 그런 판단을 했는지 설명하지 못하면 배포 자체가 막힙니다. DBS가 유스케이스를 늘리기 전에 데이터 사용 승인 기준부터 만든 이유입니다 ^[5].

무엇을 어떻게 했나

먼저 원칙입니다. DBS는 2018년 PURE 프레임워크를 도입해 데이터 사용을 승인하는 기준으로 삼았습니다 ^[5]. PURE는 purposeful, unsurprising, respectful, explainable의 약자로, 목적이 분명한가·고객이 놀라지 않는가·고객을 존중하는가·설명할 수 있는가를 묻는 네 가지 질문입니다 ^[4]. 고위급 위원회가 AI 유스케이스를 감독합니다 ^[4].

다음은 조직입니다. 부서별로 흩어져 있던 데이터 인력을 2023년 Data Chapter로 묶었고, 여기서 다기능 팀인 스쿼드로 나눠 일하게 했습니다 ^[5]. 출범 시점 기준 데이터 직종 인력은 700명 수준입니다 ^[5].

그다음이 현장 도구입니다. 2024년 7월 DBS는 상담 직원용 생성형 AI 보조 도구인 CSO Assistant를 공개했습니다 ^[2]. 대형언어모델을 현지 언어와 표현에 맞춰 조정하고 음성 통화·음성 인식 기능과 엮은 구조이며, 은행 내부 AI 엔지니어들이 직접 만들었습니다 ^[2].

싱가포르의 500명 규모 상담 조직이 2024년이 끝나기 전 이 도구를 갖추고, 이후 12개월간 대만과 홍콩을 시작으로 다른 시장으로 순차 확대하는 계획이었습니다 ^[2].

마지막은 사람입니다. 2021년 이후 9,000명 넘는 직원이 데이터와 AI 교육을 듣고, 재교육 대상으로 지목된 인원은 약 13,000명입니다 ^[3][5].

결과

수치는 발표 시점과 기준을 함께 봐야 합니다.

• S$7억 5,000만 — 2024년 한 해 AI에서 나온 비용 절감과 부가가치 ^[1][5]
• S$10억 초과 — 2025년 전망치, 2025년 11월 싱가포르 핀테크 페스티벌에서 CEO Tan Su Shan이 밝혔습니다 ^[1]
• 370개 이상 — 2024년 기준 구현된 AI 유스케이스 수 ^[1][5]
• 1,500개 이상 — 같은 시점 운용 중인 모델 수 ^[1][5]
• 최대 20% — CSO Assistant가 줄인 통화 처리 시간 ^[2]
• 90%에 가까운 비율 — 파일럿에 참여한 상담 직원 중 긍정적 영향을 보고한 사람의 비율 ^[2]
• 거의 100% — 전사·해결안 제시 정확도로 밝힌 수치 ^[2]
• 약 4,000명 — 3년간 19개 시장에서 재계약 필요가 줄 것으로 본 계약직·임시직 규모이며, 정규직은 영향을 받지 않는다고 밝혔습니다 ^[3]

따라 하려면

1. 승인 원칙을 먼저 적습니다 — 데이터를 쓸지 말지를 판단하는 질문 네다섯 개를 문서로 고정합니다. DBS는 목적·놀라지 않음·존중·설명 가능성 네 가지를 썼습니다 ^[4].
2. 감독 주체를 한 곳으로 정합니다 — 유스케이스를 모아 보는 위원회나 담당 조직을 두면 부서마다 기준이 갈리는 일이 줄어듭니다 ^[4].
3. 흩어진 데이터 인력을 묶습니다 — 부서별로 흩어진 인력을 한 조직으로 모은 뒤 과제별 스쿼드로 보내는 방식입니다 ^[5].
4. 가장 말이 많은 업무부터 붙입니다 — DBS는 통화 기록과 해결안 찾기를 반복하는 상담 업무를 먼저 골랐고, 정확도와 처리 시간으로 효과를 재어 봤습니다 ^[2].
5. 재교육을 같은 일정으로 올립니다 — 도구 배포와 교육을 따로 놓지 않았습니다. 재교육 대상을 명시적으로 집계하고 진도를 밝혔습니다 ^[3].

한계와 주의

수치는 대부분 DBS가 직접 발표한 값입니다. 외부 감사를 거친 회계 수치와는 성격이 다르므로 그대로 옮기기보다 출처와 기준을 함께 적어 두는 편이 안전합니다.

• 경제적 가치 S$7억 5,000만은 비용 절감과 부가가치를 합친 값입니다 ^[5]. 순이익 증가액과 같은 뜻이 아닙니다.
• 2025년 S$10억은 2025년 11월 시점의 전망치입니다 ^[1]. 확정 실적으로 인용하기 전에 최신 실적 발표를 확인하세요.
• 인력 수치는 감축이 아니라 재계약 수요 감소 전망으로 발표됐습니다 ^[3]. 자료를 옮길 때 표현을 바꾸면 사실이 달라집니다.
• 은행은 규제 산업이라 같은 구조를 다른 업종에 그대로 옮기긴 어렵습니다. 순서만 빌리는 편이 현실적입니다.
• 효과를 말하려면 측정 기준이 먼저 있어야 합니다. AI 평가 기준을 도구 도입 전에 정해 두면 이후 비교가 쉬워집니다.

바로 열어볼 자료

• DBS CSO Assistant 보도자료 — 도구의 구조와 측정 지표가 적혀 있습니다 ^[2].
• DBS Responsible AI 안내 — PURE 원칙과 감독 체계를 확인할 수 있습니다 ^[4].