“AI 채택 안 하는 것이 韓 금융 산업 최대 리스크”

슈 헹 입 MUFG은행 아태지역 디지털전략 총괄AI 혁신 실패 원인, 기술 아닌 ‘데이터와 사람’제번스의 역설 효과…“韓 경제, AI로 폭발적 성장” 슈 헹 입 MUFG은행 아태지역 디지털전략 총괄(전무)이 24일(현지시간) 스위스 취리히 포인트 제로 포럼(PZF) 2026 현장에서 매일경제와 인터뷰를 하고 있다. [사진=안갑성 기자] “금융기관의 인공지능(AI) 프로젝트가 실패하는 건 AI 때문이 아닙니다. 데이터, 사람, 프로세스 때문입니다.”지난달 24일(현지시간) 스위스 취리히에서 열린 포인트제로포럼(PZF) 2026 현장에서 만난 슈 헹 입 MUFG은행 아시아태평양지역 디지털전략 총괄(전무)은 AI를 업무에 도입하려는 한국 금융기관들에게 기술 채택 보다 조직구조의 AI 전환(트랜스포메이션)이 더 어렵다는 점을 강조했다.싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA)에서 공공 정책과 금융 및 무역 디지털화를 이끈 바 있는 그는 현재 일본 최대 은행 MUFG은행에서 아태지역의 벤처기업 투자와 디지털 전환을 이끌고 있는 전문가다.◆ AI 도입 실패의 세 가지 원인…“기회는 기술이 아닌 조직 안에 있어”슈 헹 잎 전무가 가장 먼저 한국 금융권에 꺼낸 메시지는 아무런 제약이 없는 AI 도입을 경계해야 한다는 조언이었다. 최근 수많은 기업과 은행들이 코드 생성이나 이메일 초안 작성 등 피상적인 수준의 생성형 AI 도입에 열을 올리고 있지만 정작 AI 프로젝트가 실패하는 원인은 AI 기술 그 자체에 있지 않다는 것이다.슈 헹 잎 전무는 “AI 기술 도입 자체보다 중요한 건 왜 AI를 도입하는지에 대한 분명한 사업적 목적”이라며 “부실한 데이터 품질, 변화를 거부하는 조직 문화, 그리고 구시대적인 의사결정 프로세스가 AI 혁신의 진정한 장애물”이라고 지적했다.그는 여러 글로벌 은행들이 규제 완화를 앞두고 수많은 기술검증(PoC)에 막대한 투자를 단행하고 있는 상황을 언급하며 단순히 기술을 ‘어떻게’ 도입할 것인지 묻기 전에 상업적 수익 창출이라는 ‘왜’를 묻고 그에 맞는 비즈니스 역량인 ‘무엇’을 명확히 설계해야 한다고 주문했다.슈 헹 입 전무는 기업과 투자금융(CIB) 영역에서 생성형 AI의 투자수익률(ROI)이 기대에 못 미치는 근본 이유를 세 가지로 압축했다. 첫째는 데이터 품질, 둘째는 사람의 역량과 변화관리, 셋째는 의사결정 프로세스다.그는 “데이터 품질이 낮으면 AI는 가치를 만들 수 없다. 직원들이 AI를 실제로...