금융 산업에서 에이전트 AI(Agentic AI)의 도입 및 성공은 모델의 복잡성보다 데이터의 품질, 보안, 접근성에 달려 있습니다. 실시간 데이터 처리와 강력한 규제 준수가 필수적인 금융 환경에서는 환각 현상 방지와 투명한 의사결정을 위해 체계적인 데이터 통합 및 거버넌스가 필수적입니다.
번역된 본문
후원: Elastic 제공
금융 서비스 기업들은 비즈니스 AI와 관련하여 독특한 요구 사항을 가지고 있습니다. 이들은 매 초마다 업데이트되는 외부 이벤트에 대응해야 하는 동시에 가장 엄격하게 규제되는 산업 중 하나에서 운영됩니다. 결과적으로 금융 서비스 분야에서 에이전트 AI(Agentic AI)의 성공은 시스템의 정교함보다는 AI가 의존하는 데이터의 품질, 보안 및 접근성에 더 크게 좌우됩니다.
Elastic의 글로벌 검색 AI(Search AI) 총괄 이사인 Steve Mayzak은 "모든 것은 데이터에서 시작된다"라고 말합니다. 에이전트 AI, 즉 단순히 응답을 생성하는 것을 넘어 독립적으로 계획하고 작업을 수행할 수 있는 시스템은 실시간 데이터를 통합하고 복잡한 워크플로우를 최적화하는 능력 덕분에 금융 서비스에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 가트너(Gartner)의 조사에 따르면 금융 서비스 팀의 절반 이상이 이미 에이전트 AI를 도입했거나 도입할 계획인 것으로 나타났습니다.
하지만 자율형 AI를 조직에 도입하면 이를 뒷받침하는 근본적인 데이터의 장점과 단점이 모두 증폭됩니다. 속도, 확신, 통제력을 가지고 에이전트 AI를 배포하려면 금융 서비스 기업은 먼저 대규모로 데이터를 검색, 보호 및 문맥화(Contextualize)할 수 있어야 합니다. Mayzak은 "에이전트 AI는 가장 약한 고리인 '데이터 가용성과 품질'을 증폭시킨다"며, "시스템은 가장 약한 고리만큼밖에 좋지 않다"고 경고했습니다.
따라서 금융 서비스 회사는 액세스하기 쉽고 신뢰할 수 있으며 대규모로 관리할 수 있는 신뢰할 수 있는 중앙 집중식 데이터 저장소가 필요합니다.
고품질 정보의 중요성
금융 서비스 부문의 규제는 모든 데이터 도구에 대해 높은 수준의 책임을 요구합니다. Mayzak의 말처럼 "'데이터가 어디서 왔고 무엇으로 변환되었는지(어떤 데이터가 들어가서 어떤 결과가 나왔는지)'를 설명하는 것에서 멈춰서는 안 됩니다. 모델이 어떤 정보를 찾았고 그 데이터가 다음 단계에 왜 적합했는지에 대한 논리를 설명할 수 있는 감사 가능하고 통제 가능한 방법이 필요합니다." 즉, 근본적인 프로세스를 보고, 이해하고, 설명할 수 있어야 합니다.
동시에 금융 서비스 기업은 고객의 기대를 충족하고 경쟁에서 앞서기 위해 속도와 정확성이 필요합니다. 시장은 끊임없이 변화하고 있으며, 리스크와 기회도 그에 따라 움직입니다. AI 모델이 분석하기 쉬운 스프레드시트의 정형 데이터는 물론, 복잡한 출처의 자연어(비정형 데이터)까지 구문 분석할 수 있다면 사용자에게 훨씬 더 관련성 높은 정보를 제공할 수 있습니다.
이러한 환경에서는 초기 AI 노력을 괴롭혔던 환각 현상(Hallucination)을 포함한 그 어떠한 오류도 용납되지 않습니다. 에이전트 AI 시스템은 안전하고 접근 가능하며 잘 관리되는 고품질 데이터에 대한 빠른 액세스에 의존합니다. 금융 서비스에서 이러한 데이터에는 거래, 고객 상호 작용, 위험 신호, 정책 및 과거 컨텍스트가 포함됩니다.
AI를 위해 이러한 데이터를 준비하는 작업을 과소평가해서는 안 됩니다. Mayzak은 "자연어는 정형 데이터보다 훨씬 더 복잡하고 지저분합니다. 그렇기 때문에 이를 구성하고 정리하는 과정이 훨씬 더 중요하고 어려워진다"고 설명했습니다.
데이터는 조직 전체에 분산된 개별 시스템의 사일로(Silo)에 갇혀 있어서는 안 되며, 서로 다른 위치에 걸쳐 잘 인덱싱되고 통합되어야 합니다. 그렇지 않으면 AI 에이전트가 지연되거나 일관성 없는 답변을 제공하며 추적 및 설명하기 더욱 어려운 의사결정을 내리게 되어 규제 기관, 고객 및 내부 이해관계자들의 신뢰를 떨어뜨리게 됩니다.
Mayzak은 "은행에서 거래를 실행하는 방법을 설명하는 데는 매우 다양한 방식이 존재합니다. 에이전트가 주도하는 세계에서는 이러한 설명이 확정적(Deterministic)이어야 합니다. 즉, 매번 동일한 결과를 제공해야 합니다. 하지만 우리는 강력하지만 비확정적인(Non-deterministic) 모델을 기반으로 구축하고 있습니다. 이는 믿을 수 없을 정도로 까다롭지만, 불가능한 일은 아닙니다."라고 덧붙였습니다.
금융 서비스 기업에게 이 모든 것을 관리하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 포레스터(Forrester)의 연구에 따르면 금융 조직의 57%가 에이전트 AI를 완전히 활용하기 위해 필요한 내부 역량을 아직 개발 중인 것으로 나타났습니다. "데이터는 다양한 형식으로 존재하며..."
Sponsored In partnership with Elastic Financial services companies have unique needs when it comes to business AI. They operate in one of the most highly regulated sectors while responding to external events that are updated by the second. As a result, the success of agentic AI in financial services depends less on the sophistication of the system and more on the quality, security, and accessibility of the data it relies on. “It all starts with the data,” says Steve Mayzak, global managing director of Search AI at Elastic. Agentic AI—systems that can independently plan and take actions to complete tasks, rather than simply generate responses—holds enormous potential for financial services due to its ability to incorporate real-time data and optimize complex workflows. Gartner has found that more than half of financial services teams have already implemented or plan to implement agentic AI. However, introducing autonomous AI into any organization magnifies both the strengths and weaknesses of the underlying data it uses. To deploy agentic AI with speed, confidence, and control, financial services companies must first be able to search, secure, and contextualize their data at scale. “Agentic AI amplifies the weakest link in the chain: data availability and quality,” says Mayzak. “And your systems are only as good as their weakest link.” Financial services companies, therefore, require a trusted and centralized data store that is easy to access, dependable, and can be managed at scale. The high stakes of quality information Regulation in the financial services sector requires a high degree of accountability for all data tools. As Mayzak says, “You can’t just stop at explaining where the data came from and what it was transformed into: ‘Here's the data that went in, and this is what came out.’ You need an auditable and governable way to explain what information the model found and the logic of why that data was right for the next step.” That is, you need to be able to see, understand, and describe the underlying processes. At the same time, financial services companies require speed and accuracy in order to meet customer expectations and stay ahead of competition. Markets are continually shifting, and risks and opportunities move along with them. If an AI model can parse natural language (unstructured data) from complex sources—in addition to structured data in spreadsheets that are easier to analyze—this gives users more relevant information. In this environment, there is no tolerance for error, including the hallucinations that plagued early AI efforts. Agentic AI systems depend on rapid access to high-quality, well-governed data that is secure and accessible. In financial services, that data spans transactions, customer interactions , risk signals, policies, and historical context. The task of preparing that data for AI should not be underestimated. “Natural language is way more messy than structured data, and that makes the process of organizing and cleaning it up that much more important and also that much harder,” says Mayzak. The data must be well indexed and consolidated across different locations, not locked in the silos of separate systems across the organization. Otherwise, AI agents lag, provide inconsistent answers, and produce decisions that are harder to trace and explain, undermining confidence among regulators, customers, and internal stakeholders. As Mayzak says, “There are many different ways to describe how to execute a trade at a bank. In an agent-powered world, we need those descriptions to be deterministic—to give the same results every time. Yet we’re building on powerful but non-deterministic models. That’s incredibly tricky, but not impossible.” For a financial services firm, managing this can be very challenging. A Forrester study found that 57% of financial organizations are still developing the necessary internal capabilities to fully leverage agentic AI. “ The data exists in many different formats, created over the course of a bank’s history,” says Mayzak. “Take any bank that's been around for 50 years: They might have 60 different types of PDFs for the exact same thing. And at the same time, we want the output of these systems to be 100% accurate. In many cases, there is no ‘good enough’.” That is, companies need to do it right, and the first time. Searching and securing results An effective search platform is key to solving the problem of fragmented, poorly indexed, inaccessible data. Financial services companies that can readily sift through both their structured and unstructured data, keep it secure, and apply it in the right context will get the most value from agentic AI. This often requires designing AI systems with data access and utility in mind so they can work faster and yield more accurate results, as well as reduce risk. “Search is the foundational technology that makes AI accurate and grounded in real data,” Mayzak says. “Search platforms have become the authoritative context and memory stores that will power this AI revolution.” Once in place, these AI-enhanced searches and autonomous systems can serve financial services companies for a range of purposes. When monitoring client exposure, agentic AI can continuously scan transactions, market signals, and external data to detect emerging risks; platforms can then automatically flag or escalate issues in real time. In trade monitoring, AI agents can review trade workflows, identify discrepancies across different formats, and resolve exceptions step by step with minimal human intervention. In regulatory reporting, AI can gather data from across systems, generate required reports, and track how each output was produced. These applications of AI save time while supporting audit and compliance needs by being traceable and explainable. Although such capabilities already exist, they are often manual, fragmented, and difficult to scale. Agentic AI allows financial organizations to move toward more automated, efficient, and scalable processes while maintaining the accuracy and transparency required in their highly regulated environment. As Mayzak says, “It’s not that different from how humans operate today, just done at a much faster pace and at scale.” Building an agentic AI ecosystem Launching agentic AI can be daunting, especially if other AI ventures have stalled internally. Mayzak’s recommendation is to choose a manageable use case and allow it to grow over time. “Success can build on success,” he says. “While companies may aim to automate a 70-step business process, they are discovering that you have to start somewhere. What is working in the market is tackling the problem one step at a time. Once you get the first step working, then you can take the next step, and the next.” The financial services organizations that lead among their peers will be those that integrate agentic AI into a broader ecosystem that includes strong security controls, good data governance, and effective management of system performance. As Mayzak says, “Doing this well will create an AI feedback loop, where executives gain new signals from these systems to assess the effectiveness of their investments and generate reliable, actionable insights.” By iterating on pilots and continuously improving, companies will build agentic systems that can be measured, managed, and scaled. This will transform agentic AI into lasting competitive advantage. Learn more about how Elastic supports financial services. This content was produced by Insights, the custom content arm of MIT Technology Review. It was not written by MIT Technology Review’s editorial staff. It was researched, designed, and written by human writers, editors, analysts, and illustrators. This includes the writing of surveys and collection of data for surveys. AI tools that may have been used were limited to secondary production processes that passed thorough human review. Deep Dive Artificial intelligence OpenAI is throwing everything in