금융권 생성형 AI 교육: 생명보험협회, 실무 자동화와 리더의 의사결정을 연결하다
생성형 AI 교육은 새로운 도구를 배우는 것을 넘어,
조직의 업무와 의사결정에 활용할 수 있어야 합니다
안녕하세요, 데이터다이빙입니다.
금융권에서 생성형 AI를 활용하려면 새로운 도구를 익히는 것만으로는 충분하지 않습니다.
내부 보안 환경을 고려하면서도 실무자는 반복 업무를 효율화하고, 리더는 조직의 주요 사안을 판단하는 데 AI를 활용할 수 있어야 합니다.
생명보험협회는 임원·관리자와 실무자를 대상으로 ChatGPT와 Genspark를 활용한 생성형 AI 교육을
진행했습니다. 실무자 교육에서는 반복 업무를 자동화하는 방법을, 리더 교육에서는 조직의 주요 이슈를
검토하고 의사결정에 필요한 질문을 구체화하는 방법을 다뤘습니다.
이번 글에서는 생명보험협회와 함께 진행한 ‘금융권 생성형 AI 교육’을 소개합니다.
망분리 환경에서도 시작된 금융권 AI 활용
금융권의 생성형 AI 활용은 보안과 망분리 환경을 함께 고려해야 합니다.
교육에서는 금융권 망분리 규제 완화의 흐름과 함께, 생성형 AI 및 SaaS를 업무 환경에서 활용할 수 있는 가능성을 먼저 살펴봤습니다.
교육에서는 금융권의 보안 체계가 일률적으로 접근을 제한하는 방식에서 자율적인 보안 관리와 결과에
대한 책임을 강조하는 방향으로 변화하고 있다는 점을 설명했습니다. 이러한 변화는 생성형 AI를 단순한
개인용 도구가 아니라, 실제 금융 업무와 연결해 검토할 수 있는 기반이 됩니다.
생명보험업계에서도 임직원의 업무 생산성을 지원하는 사내 AI 도구부터 언더라이팅 분석, 서류 데이터화, 설계사 역량 강화까지 다양한 활용 가능성이 나타나고 있습니다. 생명보험협회 역시 자연어 처리 기반의 ‘알기 쉬운 금융용어’ 서비스와 생성형 AI를 활용한 보험 안내 콘텐츠 등 AI를 접목한 사례를 만들어가고
있습니다.
이번 교육은 이러한 산업 변화 속에서 구성원이 생성형 AI의 활용 범위를 이해하고, 각자의 역할에 맞는
활용 방법을 직접 익히는 과정으로 진행됐습니다.
반복 업무를 AI가 실행할 수 있는 구조로
실무자 교육에서는 ChatGPT와 Genspark를 활용한 업무 수행 방법과 함께, AI Agent를 통한 반복 업무 자동화를 다뤘습니다. 단순히 질문에 답하거나 문서 초안을 작성하는 단계를 넘어, 업무의 절차와 기준을 AI가 반복해서 실행할 수 있도록 만드는 방법을 살펴봤습니다.
Claude Code의 Skill은 조직에서 반복적으로 사용하는 업무 방식과 규칙을 AI가 실행할 수 있는 형태로 정리하는 기능입니다. 회사의 SOP와 작업 표준을 디지털 업무 매뉴얼로 구성하면, 같은 업무를 수행할
때마다 절차를 다시 설명하지 않아도 정해진 방식에 따라 작업을 진행할 수 있습니다.
교육에서는 AI를 좋은 조언을 제공하는 도구로만 사용하는 것과 업무의 시작부터 결과물 작성까지
연결하는 것의 차이를 확인했습니다. 반복되는 작업의 순서와 기준을 구체화하면서, 개인이 가진 업무 방식을 재사용 가능한 자동화 구조로 전환하는 방법을 익혔습니다.
이를 통해 실무자들은 AI에게 단편적인 업무를 요청하는 데서 나아가, 반복 업무의 흐름을 어떻게 정리하고 자동화할 수 있는지 살펴볼 수 있었습니다.
생성형 AI,
리더의 판단을 돕는 전략기획 비서가 되다
리더 교육에서는 생성형 AI를 정보 검색 도구가 아니라, 의사결정에 필요한 관점과 질문을 정리하는
전략기획 비서로 활용하는 방법을 다뤘습니다. 하나의 이슈를 검토할 때 어떤 정보를 확인해야 하고,
각 부서에 어떤 질문을 던져야 하는지를 AI와 함께 구체화했습니다.
같은 사안을 검토하더라도 전략기획 부문과 시장지원 부문에서 확인해야 하는 정보와 판단 기준은 달라질 수 있습니다. 교육에서는 AI를 활용해 부서별 검토 질문을 나누고, 경영진 회의에서 확인해야 할 핵심 쟁점을 구조화하는 과정을 살펴봤습니다.
또한 ChatGPT의 Agent와 GPTs를 활용해 리더의 업무를 지원하는 전략기획 비서를 제작하는 방법을
다뤘습니다. 필요한 자료를 정리하고 질문을 구체화함으로써, AI가 결론을 대신 내리는 것이 아니라 리더가 여러 관점에서 사안을 검토할 수 있도록 지원하는 구조에 초점을 맞췄습니다.
이를 통해 생성형 AI를 보고서 작성이나 요약에만 활용하는 것이 아니라, 주요 사안을 검토하고 의사결정의 기준을 정리하는 과정까지 확장했습니다.
Genspark로 연결하는 리서치와 업무 자동화
이번 교육의 주요 특징 중 하나는 임원진의 관심이 높았던 Genspark를 적극적으로 활용했다는 점입니다. Genspark를 통해 여러 정보를 탐색하고 정리하는 방법부터 반복적인 모니터링과 보고 업무를 자동화하는 사례까지 살펴봤습니다.
교육 자료에는 AI 뉴스 일일 집계, 경쟁사 인텔리전스 보고서, 핀테크 규제 일일 브리핑, 주간 프로젝트 보고서 생성 등 다양한 업무 사례가 제시됐습니다. 정해진 주기에 맞춰 필요한 정보를 수집하고, 분석과 보고서 작성까지 연결할 수 있는 활용 방식입니다.
이외에도 이메일 첨부파일 저장, 이메일 수신 내역 정리, 고객 불만 이메일 분류 등 여러 도구와 데이터를
연결하는 사례를 함께 확인했습니다. 이를 통해 Genspark가 일회성 검색을 지원하는 도구를 넘어,
반복적인 업무 흐름을 구성하는 데 활용될 수 있다는 점을 살펴봤습니다.
산업 동향과 규제 정보를 지속적으로 확인해야 하는 조직에서는 조사 주제와 실행 주기, 결과물의 형식을 설정해 필요한 정보를 정기적으로 정리할 수 있습니다. 리더에게는 의사결정에 필요한 정보를 빠르게 파악하는 수단이 되고, 실무자에게는 반복적인 자료 수집과 보고 업무를 줄이는 도구가 될 수 있습니다.
조직의 환경과 역할을 반영한
AI 교육이 필요한 시기
생성형 AI 교육은 도구의 기능을 소개하는 것만으로 실제 업무 활용까지 이어지기 어렵습니다.
조직이 놓인 업무 환경과 보안 조건, 교육 대상자의 역할을 함께 고려해 어떤 업무에 어떻게 적용할 것인지 구체화해야 합니다.
생명보험협회 교육은 금융권의 AI 활용 환경을 이해하는 것에서 시작해, 실무자의 반복 업무 자동화와
리더의 전략적 의사결정 지원으로 활용 범위를 확장했습니다. ChatGPT, Claude Code, Genspark 등 각 도구의 특징을 업무 목적에 맞게 연결하며 생성형 AI와 AI Agent의 활용 방법을 다뤘습니다.
교육 현장에서는 참가자들이 실습에 원활하게 참여할 수 있도록 노트북과 라우터를 함께 대여했습니다.
교육 내용뿐 아니라 실습 환경까지 준비해 참가자가 직접 도구를 사용하며 과정을 따라갈 수 있도록
운영했습니다.
데이터다이빙은 기업의 업무 환경과 교육 대상에 맞춰 생성형 AI 교육을 설계합니다. 실무 자동화부터 리더의 의사결정 지원까지, 조직에 필요한 AI 활용 방식을 구체화하고 싶다면 데이터다이빙과 시작해 보세요.
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