[단독] 신한銀의 AX … AI에이전트끼리 스스로 앱 개발

14 hours ago 3

[단독] 신한銀의 AX … AI에이전트끼리 스스로 앱 개발

업데이트 : 2026.05.31 18:05 닫기

팀 구성해 각자 역할 분담
'땡겨요' 플랫폼에 첫 적용

신한은행이 다수의 인공지능(AI) 에이전트가 역할을 분담하도록 해 애플리케이션(앱) 고도화 등 시스템 개발에 나선다. 일명 'AI 개발팀' 체계를 도입하는 것이다. 망 분리 환경에서 AI 에이전트가 하나의 팀을 구성해 정보기술(IT) 시스템 개발에 투입되는 것은 은행권 최초다.

31일 금융권에 따르면 신한은행은 복수의 AI 에이전트가 하나의 팀을 구성하는 AI 개발팀 체계를 최근 구축했다. 기존에는 소프트웨어 개발 시 AI가 단순 보조 도구 수준에 그쳤다면 AI 개발팀 체계에서는 다수의 AI 에이전트가 함께 능동적으로 소프트웨어 개발 업무에 투입된다. 개발 에이전트는 요구사항에 따라 코드를 작성하고, 테스트 에이전트는 코드 검증을 위한 테스트 코드를 자동 생성한다. 코드리뷰 에이전트가 품질, 버그, 구조, 보안 취약점 등을 점검하면 끝으로 배포검증 에이전트가 실제 운영 환경에서도 서비스하는 데 안전한지를 최종 검토하는 식이다.

AI 개발팀의 첫 작업 대상은 자체 배달 플랫폼인 '땡겨요'다. 최근 땡겨요 앱의 사용자환경(UI)·사용자경험(UX) 고도화 사업을 대상으로 AI 개발팀의 사전 검증(PoC)을 진행한 결과 화면 개발, 테스트 코드 작성, 코드 검수 등 반복도가 높은 업무를 중심으로 AI 에이전트 적용이 가능한 것으로 확인됐다.

신한은행은 현재 땡겨요 플랫폼 고도화 사업에 대한 입찰을 진행 중인데, 신한은행이 구축한 AI 개발팀 체계를 외주개발사가 활용하도록 할 계획이다. AI 개발팀 체계로 인해 외주개발사에 지급하는 개발 비용(맨먼스 기준)을 20% 정도 절감할 수 있을 것으로 신한은행 측은 보고 있다.

[연규욱 기자]

신고 사유 선택

잘못된 정보 또는 사실과 다른 내용
오해의 소지가 있거나 과장된 분석
기사와 종목이 일치하지 않거나 연관성 부족
분석 정보가 오래되어 현재 상황과 맞지 않음

이 기사가 마음에 들었다면, 좋아요를 눌러주세요.

핵심요약 쏙
AI 요약은 OpenAI의 최신 기술을 활용해 핵심 내용을 빠르고 정확하게 제공합니다.
전체 맥락을 이해하려면 기사 본문을 함께 확인하는 것이 좋습니다

신한은행이 다수의 인공지능(AI) 에이전트가 역할을 분담하도록 하는 'AI 개발팀' 체계를 도입해 시스템 개발에 나선다.

이 체계는 여러 AI 에이전트가 소프트웨어 개발에 능동적으로 참여하며, 첫 번째 작업 대상은 자체 배달 플랫폼 '땡겨요'의 UI·UX 고도화 사업이다.

신한은행은 이 체계를 통해 외주개발사에 지급하는 개발 비용을 약 20% 절감할 것으로 예상하고 있다.

기사 속 관련 종목 이야기
기사 내용과 연관성이 높은 주요 종목을 AI가 자동으로 추출해 보여드립니다.

신한지주 055550, KOSPI

93,600
+ 0.86%
(05.29 15:30)

주의사항 : 본 서비스는 AI의 구조적 한계로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 모든 내용은 투자 권유 또는 주식거래를 목적으로 하지 않습니다.

신고 사유 선택

잘못된 정보 또는 사실과 다른 내용
오해의 소지가 있거나 과장된 분석
기사와 종목이 일치하지 않거나 연관성 부족
분석 정보가 오래되어 현재 상황과 맞지 않음

AI 해설 기사
AI 해설은 뉴스의 풍부한 이해를 위한 콘텐츠로, 기사 본문과 표현에 차이가 있을 수 있습니다. 정확한 내용은 기사 본문을 함께 확인해 주시기 바랍니다.

신한은행, AI 개발팀으로 앱 개발 혁신…은행권 최초 AI 에이전트 협업 시스템 구축

Key Points

신한은행이 복수의 AI 에이전트가 협력하여 앱 고도화 등 IT 시스템 개발을 수행하는 'AI 개발팀' 체계를 은행권 최초로 구축했어요. 🤖
새로운 AI 개발팀은 코드 작성, 테스트, 코드 검수, 배포 검증 등 소프트웨어 개발 전 과정을 AI 에이전트들이 역할을 분담하여 능동적으로 수행하게 됩니다. 💻
AI 개발팀의 첫 적용 사례로 자체 배달 플랫폼 '땡겨요' 앱의 UI/UX 고도화 사업을 선정했으며, 이를 통해 외주 개발 비용을 약 20% 절감할 것으로 기대하고 있어요. 💰
금융권은 2018년 하나금융그룹의 AI 연구 조직 설립, 2019년 신한은행의 AI 전문가 채용팀장 선임, 2021년 우리은행의 AI 뱅커 개발 등 AI 기술 도입에 적극적인 움직임을 보여왔으며, 신한은행의 이번 시도는 이러한 흐름을 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 🚀

1. 사건 개요: 무슨 일이 있었나?

신한은행이 AI 에이전트들을 하나의 팀으로 구성해 자체적인 앱 개발에 나서는 파격적인 행보를 시작했어요. 😮 이른바 'AI 개발팀' 체계를 도입한 건데요, 특히 망 분리 환경에서 AI 에이전트들이 협력하여 IT 시스템 개발에 참여하는 것은 은행권에서 처음 있는 일이에요! ✨

이 'AI 개발팀'은 마치 사람처럼 역할을 분담하는 것이 특징이에요. 예를 들어, 개발 에이전트는 요구사항에 맞춰 코드를 뚝딱 만들고, 테스트 에이전트는 그 코드가 잘 작동하는지 검증하는 테스트 코드를 자동으로 짠답니다. 💻 이어서 코드리뷰 에이전트가 코드의 품질, 버그, 보안 취약점 등을 꼼꼼히 점검하고, 마지막으로 배포검증 에이전트가 실제 서비스 환경에서도 문제가 없는지 최종 확인하는 과정을 거쳐요. 꼼꼼하죠? 👍

AI 개발팀의 첫 번째 임무는 바로 신한은행의 자체 배달 플랫폼인 '땡겨요' 앱의 사용자 환경(UI) 및 경험(UX)을 개선하는 사업이에요. 최근 '땡겨요' 앱의 화면 개발, 테스트 코드 작성, 코드 검수 등 반복적인 업무에 AI 에이전트를 시범적으로 적용해 보니 가능성이 높다는 것을 확인했답니다. 🚀

신한은행은 현재 '땡겨요' 플랫폼 고도화 사업 입찰을 진행 중인데, 여기서 눈여겨볼 점은 바로 자체적으로 구축한 AI 개발팀 체계를 외주 개발사도 활용할 수 있도록 한다는 계획이라는 거예요. 이를 통해 외주 개발사에 지급하는 개발 비용을 약 20% 정도 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있답니다. 💰

2. 심층 분석: 이 뉴스는 왜 나왔나?

신한은행이 AI 에이전트들을 모아 'AI 개발팀'을 구성해 자체 앱 개발에 나선다는 소식은 은행권의 IT 시스템 개발 방식에 새로운 변화를 예고하고 있어요. 🤖✨ 과거에는 AI가 단순 보조 도구로만 활용되었다면, 이제는 AI 에이전트들이 스스로 역할을 분담하고 협력하여 실제 개발 업무를 수행한다는 점이 눈에 띄는데요. 이는 인공지능 기술이 단순 지원을 넘어, 이제는 창의적이고 능동적인 개발 영역까지 넘보고 있다는 것을 보여줍니다. 💡

이러한 움직임의 배경에는 은행권 전반의 디지털 전환(DT) 가속화와 IT 인력 확보의 어려움이 자리 잡고 있어요. 🚀 연관 기사들을 살펴보면, 하나금융그룹이 2018년부터 AI 연구 전담 조직을 설립하고 언어학자까지 영입하며 챗봇 고도화에 힘쓰고 있고 (2021-12-06), 대구은행 역시 2022년 11월 AI 융합팀을 신설하여 고령자 맞춤 UI 개발 등에 AI 기술을 접목하는 등, 여러 금융기관들이 AI 기술을 적극적으로 도입하려는 노력을 꾸준히 보여왔어요. 📈 더불어 2019년에는 신한은행을 비롯한 여러 은행들이 내부 디지털 인재 양성을 위해 코딩 교육을 실시하는 등, IT 전문가를 내부적으로 키우려는 움직임도 활발했고요. 👩‍💻👨‍💻 이는 외부에서 IT 전문가를 구하기 어렵다는 현실적인 문제와 더불어, 4차 산업혁명 시대를 맞아 은행 업무 전반에 디지털 전문성이 필수적이라는 인식이 확산되었기 때문이에요. 🌐

결론적으로 신한은행의 이번 AI 개발팀 도입은 이러한 은행권의 AI 기술 도입 노력과 내부 인력 양성이라는 흐름 속에서, IT 시스템 개발 프로세스를 한 단계 발전시키려는 시도로 볼 수 있어요. 🌟 AI 에이전트들이 마치 사람처럼 역할을 분담하고 협업하는 'AI 개발팀'이라는 개념은, 앞으로 은행의 IT 개발 방식이 어떻게 진화할지에 대한 흥미로운 단서를 제공하고 있답니다. 🤔

3. 주요 경과: 지금까지의 흐름 (Timeline) 🤖💻

2014년 10월

김성소프트웨어가 인공지능(AI)을 이용한 자동차 수리 시스템 및 여행 정보 시스템과 같은 전문가 시스템을 상반기 중 개발 및 보급할 계획을 밝혔어요. 이는 AI를 활용하여 컴퓨터가 자동차 고장 부분을 점검하고 수리하거나, 경비를 최소화하며 여행 정보를 제공하는 시스템을 국내 수요자에게 공급하려는 움직임이었답니다. 🚗✈️
2019년 8월

금융권에서 4차 산업혁명과 핀테크 시대를 맞아 디지털 뱅커 양성에 힘쓰고 있다는 소식이 전해졌어요. 신한은행은 AI 사업 추진 인력을 채용팀장으로 선임하고 디지털·ICT 인재 채용을 확대했으며, KDB산업은행은 데이터 사이언스 및 프로그래밍 관련 해외 연수를 강화하고 코딩 교육을 시행했답니다. 📈👩‍💻
2021년 4월

우리은행은 딥러닝 기반 영상 합성 기술 스타트업 '라이언로켓'과 협력하여 직원과 유사한 외모, 목소리, 상담 능력을 갖춘 인공지능(AI) 은행원 개발을 추진한다고 밝혔어요. 이 AI 은행원은 직원 연수 프로그램, 은행 내 방송, 스마트 키오스크 영상 상담 등 다양한 비대면 서비스 강화에 활용될 예정이었습니다. 🗣️✨
2021년 12월

하나금융그룹은 2018년 설립한 '하나금융융합기술원'을 통해 AI 연구를 활발히 진행하며, 언어학 전공 박사를 채용하는 등 챗봇 고도화에 힘썼어요. 또한, AI를 활용한 'AI대출' 상품을 출시하며 금융권 최초로 머신러닝을 활용해 고객 대출 한도를 산출하는 성과를 냈답니다. 💡🏦
2022년 11월

대구은행은 AI 융합팀을 통해 'AI 영업비서' 프로그램을 개발하고, 초고령 시대를 대비하여 AI 이미지 분석 기술을 활용한 표정 및 연령대 분석 기반 맞춤형 키오스크 UI(사용자환경) 기술 개발에 나섰어요. 이는 고령 금융소비자의 비대면 채널 접근성을 높이고 금융사고 예방에도 기여할 것으로 기대되었습니다. 👵👴
2026년 5월 31일

신한은행이 다수의 인공지능(AI) 에이전트가 역할을 분담하는 'AI 개발팀' 체계를 은행권 최초로 구축했습니다. 이 시스템은 개발 에이전트가 코드를 작성하고, 테스트 에이전트가 테스트 코드를 생성하며, 코드리뷰 에이전트가 품질을 점검하고, 배포검증 에이전트가 최종 검토하는 방식으로 운영됩니다. 🌟🤖
2026년 6월 이후 (예정)

신한은행은 구축한 AI 개발팀 체계를 자체 배달 플랫폼 '땡겨요'의 사용자환경(UI)·사용자경험(UX) 고도화 사업에 시범 적용한 결과, 화면 개발, 테스트 코드 작성, 코드 검수 등 반복적인 업무에서 AI 에이전트 적용 가능성을 확인했어요. 앞으로 이 AI 개발팀 체계를 외주개발사가 활용하도록 하여 개발 비용을 약 20% 절감할 것으로 기대하고 있습니다. 💰🚀

4. 다각도 분석: 누구에게 어떤 영향을 미칠까?

[소비자/개인] [산업/기업] [정부/시장]

신한은행의 이번 AI 개발팀 도입은 직접적인 영향보다는 간접적으로 서비스 개선을 통해 체감될 가능성이 높아요. AI 에이전트들이 앱 개발 및 고도화에 투입되면서 '땡겨요'와 같은 플랫폼의 사용자 환경(UI)과 경험(UX)이 더욱 편리해지고 빨라질 수 있답니다. 예를 들어, 더 나은 기능이 추가되거나 오류가 줄어드는 식으로요. 또한, AI 기술이 금융 서비스 전반에 적용되면서 개인 맞춤형 서비스나 더욱 신속한 응대가 가능해질 수도 있어요. 챗봇이나 AI 상담원 같은 형태로 말이죠. 🤖✨

다만, 현재 기사 내용만으로는 소비자 개개인에게 미치는 구체적인 긍정적 또는 부정적 영향이 명확하게 드러나지는 않고 있어요. AI 기술의 발전이 어떤 식으로 개인의 금융 생활에 직접적인 변화를 가져올지에 대한 상세한 정보는 기사에서 더 찾아보기 어렵답니다. 🧐

이번 신한은행의 AI 개발팀 도입은 은행권 IT 시스템 개발 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 보여요. 기존에는 AI가 단순 보조 도구에 그쳤다면, 이제는 AI 에이전트들이 팀을 이루어 요구사항 분석, 코드 작성, 테스트, 코드 리뷰, 배포 검증까지 개발 전 과정을 능동적으로 수행하게 됩니다. 이는 개발 효율성을 극대화하고, 특히 반복적인 업무를 AI가 맡으면서 외주 개발 비용을 약 20% 절감할 수 있을 것으로 예상하고 있어요. 🚀⚙️

'땡겨요' 플랫폼의 UI/UX 고도화 사업에 AI 개발팀이 첫 적용되는 것은 매우 의미있는 시도이며, 이를 통해 외주 개발사들과 협력하는 방식에도 변화를 가져올 수 있습니다. AI 개발팀 체계를 외주 개발사가 활용하도록 함으로써, 업계 전반에 AI 기반 개발 방법론을 확산시키는 계기가 될 수 있어요. 또한, 하나금융그룹이나 대구은행 등 다른 금융권에서도 AI 연구 조직을 설립하고 언어학자까지 영입하며 AI 기술을 활용하려는 움직임(2021년, 2022년 기사 참조)은 이러한 흐름을 뒷받침합니다. 💡📈

신한은행의 AI 개발팀 구축은 금융권의 디지털 전환(DT)과 AI 기술 도입 경쟁을 더욱 가속화할 것으로 보여요. 은행권에서 자체적으로 AI 에이전트가 팀을 이뤄 IT 시스템 개발에 나서는 것은 처음이기 때문에, 이는 다른 금융 기관들에게도 새로운 개발 모델을 제시하며 벤치마킹의 대상이 될 수 있습니다. 🏦🌐

특히, AI 기술을 활용한 금융 서비스 고도화는 핀테크 시장의 성장과 혁신을 촉진할 잠재력이 있습니다. AI 기반의 신규 서비스 개발이나 기존 서비스의 효율적인 운영은 금융 시장 전반의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있어요. 또한, 이러한 기술 발전은 정부의 관련 정책 수립이나 금융 시장 규제 논의에도 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상됩니다. AI 기술 발전 속도에 맞춰 금융 시장의 안전성과 효율성을 동시에 확보하기 위한 노력이 중요해질 거예요. 📊⚖️

5. 핵심 시사점: 그래서 무엇이 달라지는가?

신한은행이 AI 에이전트끼리 역할을 분담해 앱 개발을 하는 'AI 개발팀' 체계를 은행권 최초로 도입하며, IT 시스템 개발 방식에 새로운 패러다임을 제시하고 있어요. 🤖 이는 기존의 AI가 단순 보조 도구 역할에 머물렀던 것과는 달리, AI가 개발팀의 일원으로 직접 코드를 작성하고 테스트, 코드 검토, 배포 검증까지 능동적으로 참여하게 된다는 점에서 매우 의미있는 변화라고 할 수 있습니다. 💻

이러한 'AI 개발팀' 방식은 개발 비용 절감 효과도 기대하게 해요. 신한은행은 '땡겨요' 플랫폼 고도화 사업에 이 체계를 적용하여 외주 개발 비용을 최대 20%까지 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있답니다. 💰 이는 AI 기술이 단순한 업무 효율화뿐만 아니라 실질적인 비용 절감으로 이어질 수 있음을 보여주는 중요한 사례가 될 거예요. 또한, AI가 반복적이고 검증이 필요한 업무를 자동화함으로써, 사람 개발자는 더 창의적이고 고도화된 업무에 집중할 수 있는 환경을 만들 수 있을 것으로 기대됩니다. 💡

과거 금융권에서는 챗봇 고도화를 위해 언어학자를 영입하거나(연관뉴스 1, 2021년 12월), AI 융합팀을 신설해 AI 기술을 업무에 접목하려는 노력이 있었어요. 🧠 또한, 2019년에는 은행원들이 코딩 교육을 받으며 직접 디지털 역량을 키우는 움직임도 있었고요(연관뉴스 4, 2019년 8월). 하지만 이번 신한은행의 시도는 AI가 직접 개발 프로세스에 참여하는 것을 넘어, AI들이 하나의 팀을 이루어 시스템 개발 전반을 수행한다는 점에서 한 단계 더 나아간 발전이라고 볼 수 있습니다. 이는 IT 시스템 개발 분야에서 AI의 역할이 단순 지원을 넘어 주도적인 역할로 확장될 수 있음을 시사합니다. 🚀

6. 향후 전망: 시나리오별 예측

현 상태 유지 및 안착 시나리오

신한은행의 'AI 개발팀' 체계가 성공적으로 안착하고, 반복적인 IT 시스템 개발 업무에 AI 에이전트의 역할이 점진적으로 확대될 것으로 보여요. 🤖 이를 통해 외주 개발사에 지급하는 비용 절감 효과가 가시화될 가능성이 높아요. 💰 또한, 다른 금융권에서도 이러한 AI 기반 개발 방식의 효율성을 인식하고 유사한 시스템 도입을 검토할 수 있어요. 📈 AI 에이전트가 코드 작성, 테스트, 코드 검토, 배포 검증 등 개발 생애주기 전반에 걸쳐 자체적으로 협업하는 모델이 정착되면, IT 개발 속도와 품질 향상에 기여할 것으로 기대해요. ✨
영향력 확대 및 가속 시나리오

신한은행의 AI 개발팀 모델이 은행권 전체의 IT 개발 패러다임을 바꾸는 계기가 될 수 있어요. 🚀 '땡겨요' 플랫폼 고도화 사업에서 입증된 비용 절감 및 효율성 증대 효과는 다른 금융 기관들에게 강력한 동기 부여가 될 거예요. 💡 금융권에서는 AI 전문가뿐만 아니라 언어학자 등 다양한 분야의 전문가를 영입하며 AI 기술을 적극적으로 활용하려는 움직임이 있었고 (연관뉴스 1), 이는 AI 개발팀의 업무 범위를 더욱 확장시킬 잠재력을 보여줘요. 🧑‍💻 앞으로는 단순 반복적인 코딩 작업을 넘어, 복잡한 시스템 설계나 새로운 서비스 기획 등 더 고도화된 영역까지 AI 에이전트가 참여하며 IT 개발의 전 과정이 AI 중심으로 재편될 가능성도 있어요. 🌐
변수 발생 및 흐름 반전 시나리오

AI 에이전트 간의 협업 과정에서 예상치 못한 오류나 보안 취약점이 발생할 수 있어요. ⚠️ 만약 AI 개발팀이 개발한 시스템에서 심각한 문제가 발생하거나, 데이터 프라이버시 침해 등의 이슈가 불거진다면 AI 기반 개발에 대한 금융권의 신뢰가 흔들릴 수 있어요. 📉 또한, AI 에이전트의 성능을 지속적으로 유지하고 발전시키기 위한 추가적인 투자 및 전문 인력 확보에 어려움이 있을 경우, 현재의 흐름이 지연될 수도 있어요. 😥 망 분리 환경에서의 AI 에이전트 협업이 은행권 최초라는 점에서, 예상치 못한 기술적 제약이나 규제 문제가 발생할 가능성도 배제할 수 없어요. ⚖️

[주요 용어 해설 (Glossary)]

AI 에이전트

AI 에이전트는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 특정 작업을 수행하도록 설계된 소프트웨어 또는 시스템을 말해요. 마치 사람처럼 특정 목적을 가지고 스스로 판단하고 행동할 수 있는 능력을 갖추고 있어요. 예를 들어, 신한은행에서 개발 중인 AI 에이전트는 코드 작성, 테스트, 코드 검토 등 소프트웨어 개발의 각 단계를 수행하는 역할을 맡게 된답니다. 🤖✨
망 분리 환경

망 분리 환경은 정보 보안을 강화하기 위해 내부 업무망과 외부 인터넷망을 물리적 또는 논리적으로 완전히 분리하는 것을 의미해요. 이렇게 하면 외부의 악의적인 공격으로부터 내부 시스템을 더욱 안전하게 보호할 수 있답니다. 은행과 같이 민감한 정보를 다루는 기관에서는 필수적인 보안 조치 중 하나로 활용되고 있어요. 🛡️🔒
사용자 환경(UI)·사용자 경험(UX) 고도화

사용자 환경(UI)은 사용자가 제품이나 서비스를 이용할 때 직접 보고 만지는 모든 것을 말해요. 예를 들어, 앱의 디자인, 버튼의 위치, 글자 크기 등이 여기에 해당되죠. 사용자 경험(UX)은 사용자가 제품이나 서비스를 이용하면서 느끼는 전반적인 만족감이나 감정을 의미해요. 따라서 UI·UX 고도화는 사용자가 앱을 더 쉽고 편리하게 사용하면서 좋은 경험을 할 수 있도록 디자인과 기능을 개선하는 작업을 말해요. 😊👍
사전 검증(PoC)

사전 검증(Proof of Concept, PoC)은 특정 아이디어나 기술이 실제로 실현 가능한지, 그리고 예상하는 결과를 가져올 수 있는지 미리 시험해보는 단계를 의미해요. 아직 완벽하게 구현되지 않은 상태에서 핵심적인 기능이나 가능성을 검증하여, 본격적인 개발 전에 발생할 수 있는 위험을 줄이고 효율성을 높이는 데 도움을 줘요. 마치 새로운 요리를 만들기 전에 간단히 시식해보는 것과 비슷하답니다. 🧪✅