커넥트원 은행 AI, 대출 서류 검색 30초로 단축
엔시노는 2026년 7월 14일 엔시노로 구축한 커넥트원 은행 AI 도구가 기업 대출 서류 검색을 20분에서 최소 30초로 줄였다고 발표했어요. 서류의 고객 관계를 갱신하는 맞춤형 에이전트는 작업 시간을 60% 줄였어요. 중소기업을 상대하는 은행에는 행정 업무 대신 고객에게 쓸 시간을 은행원에게 더 돌려주는 변화예요.
기업 대출 담당자가 서류 작업에 시간을 잃는 이유
커넥트원 은행의 문제는 기업 대출의 행정 업무였어요. 잉글우드 클리프스에 본사를 둔 이 은행은 주로 중소기업을 상대하는데, 은행원들이 신용 정책과 업무 지침 문서를 찾고 고객 기록을 손으로 갱신하는 데 시간을 썼어요.
프랭크 소렌티노 3세 CEO는 이 비용을 시간으로 말해요. 그는 아메리칸 뱅커에 평균적인 사람이 1년에 2,000시간을 일하는데, 일상적인 행정 업무를 없애면 일선 은행원에게 그 시간의 절반을 돌려줄 수 있다고 말했어요.
커넥트원이 엔시노로 도입한 것
커넥트원은 2017년부터 함께 일해 온 은행 소프트웨어 공급업체 엔시노를 택했어요. 2026년 4월 엔시노는 은행의 기업금융 시스템에 AI 도구 여러 개를 도입했어요. 도입은 두 부분이에요.
첫째는 엔시노 뱅킹 어드바이저로, 그 지식 베이스 기능이 은행의 엔시노 기업금융 솔루션 안에서 운영 환경에 올라 있어요. 둘째는 엔시노 에이전틱 운영 체제(AOS) 위에 만든 맞춤형 AI 에이전트 두 개예요. 두 에이전트는 느리고 마찰이 큰 대출 업무를 겨냥한 16가지 고유 기능을 갖췄고, 앞으로 몇 달에 걸쳐 기능이 더 추가될 예정이에요.
AI 에이전트를 만들고 통제한 방식
엔시노의 현장 배치 엔지니어들이 커넥트원 직원과 함께 현장에서 일하며 은행 환경 안에서 에이전트를 직접 설계하고 만들고 다듬었어요. 엔시노는 이것이 원래라면 수년 걸릴 전환을 수 주 단위의 반복 배포로 바꿨다고 말해요.
AOS를 쓰면 은행은 엔시노의 기본 뱅킹 어드바이저 기능으로 시작해 자체 워크플로, 데이터, 기관 지식을 얹어 확장할 수 있어요. 엔시노는 AI가 돕는 모든 행동이 감사 가능하고 설명 가능하며 기관의 통제 아래 있다고 말해요. 두 에이전트 중 하나는 문서 인텔리전스로 서류의 개인·기업 관계를 갱신해요.
첫 몇 달 뒤 나타난 결과
가장 뚜렷한 결과는 서류 검색이에요. 은행원이 20분 걸리던 검색이 이제 최소 30초라고 엔시노가 2026년 7월 14일 밝혔어요. 엔시노는 이를 검색 시간 97.5% 감소라고 부르고, 아메리칸 뱅커는 98%로 보도했어요. 사용도 늘었어요. 엔시노에 따르면 활성 사용자가 단 10주 만에 41% 늘었어요.
관계 갱신 에이전트는 작업 시간을 60% 줄였다고 은행이 밝혔어요. 아메리칸 뱅커는 커넥트원이 이런 효율 이득을 3개월 안에 보고했다고 짚어요. 이 수치는 모두 은행과 공급업체에서 나온 것이고, 어느 쪽도 프로젝트의 비용이나 매출 수치는 내놓지 않았어요.
"일선 직원이 일상적으로 처리하는 행정 업무를 없애면 시간의 50%를 아낄 수 있어요." 프랭크 소렌티노 3세, 커넥트원 은행 CEO, 은행의 목표에 대해
기업금융 은행에 달라지는 점
기업 대출 담당자의 과제는 시간이에요. 정책 답을 찾고 데이터를 입력하는 데 쓰는 은행원의 하루를 줄이고, 고객에게 쓰는 시간을 늘리는 거예요. 소렌티노의 50%는 결과가 아니라 목표예요. 그는 아메리칸 뱅커에 1,000시간을 돌려받은 은행원은 훨씬 더 생산적일 수 있다고 말했고, 이를 인력 감축의 이유로 보지 않았어요.
그는 에이전트형 AI가 주로 비용 절감책이라는 생각도 부인했어요. 은행원이 더 많은 고객을 관리하고 더 많은 기회를 가져오고 있으며, 성장을 감당하려면 후선에 사람이 더 필요할 것 같다고 말했어요. 이는 CEO의 견해이고 측정된 결과가 아니에요. 아메리칸 뱅커의 2026년 AI 인재 변화 조사에서 은행 응답자의 약 절반(54%)이 AI가 인력에 미친 영향이 긍정적이었다고 답했어요.
커넥트원과 엔시노의 다음 계획
커넥트원은 앞으로 몇 달에 걸쳐 두 에이전트에 기능을 추가할 계획이에요. 전 세계 2,700곳이 넘는 고객을 두고 있다는 엔시노는 이 은행을 고정된 기능을 사는 대신 자사 플랫폼에서 맞춤형 에이전트를 만든 초기 사례로 소개해요.
자주 묻는 질문
커넥트원은 서류 검색에서 시간을 얼마나 아꼈나요?
20분 걸리던 서류 검색이 이제 최소 30초예요. 엔시노는 감소율을 97.5%로, 아메리칸 뱅커는 98%로 보도했어요.
커넥트원 은행은 어떤 AI 도구를 쓰나요?
운영 환경에 올라 있는 엔시노 뱅킹 어드바이저의 지식 베이스와, 엔시노 에이전틱 운영 체제 위에 만든 맞춤형 AI 에이전트 두 개를 써요. 둘을 합쳐 16가지 고유 기능이 있어요.
커넥트원은 일자리를 줄이려고 AI를 쓰나요?
프랭크 소렌티노 3세 CEO는 아니라고 해요. 에이전트형 AI를 비용 절감책이 아니라 투자로 설명하고, 사업이 커지면 은행에 사람이 더 필요할 것으로 봐요.
MOZGII의 시각
우리라면 이렇게 만듭니다
은행 업무는 맞는 규칙을 찾아 맞는 숫자를 맞는 칸에 옮기는 일이 대부분이라 AI 에이전트가 잘 맞는 곳이에요. 커넥트원의 사례는 두 가지 일을 나란히 보여 줘요. 정책 문서로 답하는 검색 비서와, 고객 기록을 갱신하는 에이전트예요.
이를 만든다면 정책 라이브러리를 제품으로 다룰 거예요. 검색 비서의 모든 답은 정확한 문서와 조항을 인용하고, 여신 심사역이 그 라이브러리를 맡아 옛 버전을 폐기해요. 기록 갱신 에이전트는 오류율을 알 때까지는 적어도 은행원이 모든 변경을 승인한 뒤에야 대출 파일에 반영되게 해요. 모든 행동은 출처 문서와 함께 기록해요.
문서가 틀렸거나 오래되면 무너질 거예요. 폐기된 신용 정책을 인용하는 검색 도구는 확신 있게 들리기 때문에 느린 검색보다 나빠요. 기록 에이전트는 지저분한 스캔과 소유 구조가 복잡한 고객에서 무너질 거예요. 지켜볼 지표는 하나예요. 은행원이 고쳐야 하는 에이전트 변경의 비율을 기능별로 추적한 값이에요.
다음으로는 같은 문서로 여신 심사 메모의 초안을 쓰고, 모든 수치에 출처를 연결하는 에이전트를 만들 거예요.
출처
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