여신 심사 83% 단축, 캐피탈·카드사 AI 에이전트 사례

3줄 요약

• 캐피탈, 카드사 심사가 느린 진짜 이유는
  사람이 서류를 눈으로 읽고 옮겨 적기 때문입니다.

• 한 금융그룹 해외법인은 이 일을 AI 에이전트에게 맡긴 뒤
  여신 서류 심사 시간을 83% 줄였고, 사람은 100건 중 11건만 봅니다.

• 서류는 DEEP Agent가 처리하고, 심사 기준이 바뀌어도
  DEEP Ops가 멈추지 않게 지킵니다.

「결국 사람이 다시 본다」는 말, 왜 나올까요?

월말 오후, 심사 대기 목록은 좀처럼 줄지 않죠.
고객이 보낸 약정서는 휴대폰으로 찍어 비스듬하고,
신분증 사본은 흐리고, 사업자등록증은 구형 양식입니다.

그래서 결국 한 장씩 열어 보고, 다시 옮겨 적습니다.
OCR을 들였는데도 「결국 사람이 다시 본다」는 말이 나오는 이유입니다.

혹시 이 중 두 가지 이상이 해당하시나요?

• 심사 서류를 다시 입력하거나 눈으로 대조하는 시간이 가장 길다

• 서식이 조금만 바뀌어도 OCR이 틀리거나 멈춘다

• 월말, 프로모션 기간마다 심사가 밀린다

• 보안 때문에 외부 클라우드 AI는 쓸 수 없다

그렇다면 아래 세 회사의 이야기가 남의 일 같지 않으실 거예요.

캐피탈 AI, 왜 심사 서류부터일까요?

캐피탈 AI나 카드사 AI 활용이라고 하면
상담 챗봇이나 신용평가를 먼저 떠올리기 쉽습니다.
그런데 효과가 가장 빨리 보이는 곳은 따로 있어요. 심사 앞단의 서류 업무입니다.

여신 한 건에는
약정서, 신분증, 사업자등록증, 법인등기부등본, 소득 증빙이 따라옵니다.
스캔본, 사진, PDF가 뒤섞여 들어오고, 상품마다 받는 종류도 다르죠.

금융회사가 도입한 AI 서비스의 45.6%가 이런 백오피스 업무입니다.
금융분야 AI 가이드라인도 AI는 업무를 돕고,
최종 결정은 사람이 하도록 정하고 있어요.
AI가 서류를 먼저 읽고 사람이 판단하는 구조가, 지금 금융권이 가는 방향입니다.

사례 1. 금융그룹 해외법인: 여신 서류 심사 시간 83% 단축

그때는

• 매달 1만 8천 건의 여신 서류를 사람이 전부 열어 봤습니다.

• 서류 9종에 현지어 손글씨까지 섞여 있었죠.

• 접수 후 24시간 안에 끝내야 해서, 서류가 몰리는 날엔 심사가 밀렸습니다.

바꾼 것

• 서류를 먼저 읽는 일을 DEEP Agent에게 맡겼습니다.

• 에이전트가 분류하고 값을 읽어 심사 시스템에 넘기고,
  확실하지 않은 값만 사람에게 돌려보냅니다.

그리고 현재

나머지 89건은 손대지 않아도 됩니다.
읽는 데서 멈추지 않고 일을 넘겨주는 일하는 AI(AI 직원)가
심사팀 앞자리에 앉은 셈이에요.

사례 2. 국내 카드사, 매달 2,000시간 넘던 수기 확인

그때는

• 매달 1만 5천 건의 가맹점 심사, 건마다 확인과 입력에 8분 이상이 걸렸습니다.

• 계산하면 매달 2,000시간 넘게 사람이 서류를 보고 옮겨 적고 있었죠.

바꾼 것

• 서류가 들어오는 순간 에이전트가 종류부터 나누고, 필요한 값을 읽어 냅니다.

지금은

사례 3. 대형 캐피탈사, 서류 46종 이제 에이전트가 먼저 나눕니다

그때는

• 신규 거래와 여신 접수 때 들어오는 서류가 46종이나 됐습니다.

• 담당자가 서류를 하나씩 열어 종류를 구분하고, 값을 시스템에 옮겨 적었죠.

• 접수가 몰리는 날에는 같은 인력으로 처리할 수 있는 양이 한계였습니다.

바꾼 것

• 46종 서류를 먼저 나누는 일을 DEEP Agent에게 맡겼습니다.

• 에이전트가 분류하고 필요한 값을 꺼내 넘기고, 애매한 건만 담당자에게 돌려 보냅니다.

지금은

담당자는 이제 예외 건 중심으로 검토합니다.

카드사와 캐피탈은 같은 여신전문금융업입니다.
가맹점 심사든 오토론이든 리스든, 「읽고, 대조하고, 입력하는」 일의 구조는 같아요.

캐피탈에 적용하면, 오토론/리스/할부 심사는 이렇게 바뀝니다

상품은 달라도 들어오는 서류와 처리 순서는 비슷합니다.

흐름은 세 단계입니다.

• 읽기: 사진, 스캔본, PDF를 가리지 않고 서류를 분류하고 필요한 값을 꺼냅니다.

• 대조: 신분증, 사업자서류, 약정 내용이 서로 맞는지 확인하고, 다르면 사람에게 넘깁니다.

• 넘기기: 확인된 값을 심사 시스템에 입력하고, 개인정보는 기준에 맞게 가려 둡니다.

PDF, HWP, 스캔본을 읽어 심사 시스템까지 넘기는 이 과정을 코드 없이 한 흐름으로 맡길 수 있게 만든 것이 DEEP Agent입니다.
자세한 기능은 아래 페이지에 정리했습니다.

AI 에이전트 솔루션·업무 자동화 | DEEP Agent | 한국딥러닝

서류를 읽고, 팀의 기준으로 검증하고, 기간계 입력까지 끝내는 에이전트. 사내 규정을 근거로 답하고 데이터를 분석하는 에이전트까지 고객사 내부망 안에서 씁니다.

https://koreadeep.com/ko/platform/agent

상품 조건이 바뀌는 날, 심사는 멈추지 않을까요?

에이전트를 붙이고 나면 금방 다음 고민이 생깁니다. 기준이 바뀌는 날이에요.
금리 조건이나 제출 서류가 바뀌면, 어제의 기준으로 읽는 AI는 틀린 값을 넘기기 시작합니다.
예전 방식이라면 재학습 일정을 기다리는 동안, 그 일은 다시 사람에게 돌아오죠.

한국딥러닝은 이 고민을 위해 2026년 9월 DEEP Ops를 내놓았습니다.

• 현업이 직접 기준을 바꿉니다. 문서 종류와 읽을 항목을 직접 정하고, 자연어로 방향을 알려 주면 됩니다. 재학습은 기다리지 않습니다.

• 서식이 몇 종이든 템플릿을 따로 만들지 않습니다. 기준은 필요할 때마다 다시 정할 수 있어요.

• 바꾼 기준은 지난 서류로 먼저 시험합니다. 버전별로 결과를 비교해 맞을 때만 반영하고, 잘못 바꿨다면 이전 버전으로 되돌립니다.

자세한 방식은 아래 글에 정리했습니다.

문서 AI 운영 플랫폼 DEEP Ops 출시 | MLOps 다음은 VLM Ops

법령과 양식이 바뀌면 문서 AI는 멈춥니다. 자연어로 기준 변경, 버전 비교, 무개입률 측정까지 실제 화면으로 확인하세요.

https://koreadeep.com/blog/deep-ops-document-ai-operations

한 장으로 정리하면

서류는 DEEP Agent가 처리하고, 기준은 DEEP Ops가 지킵니다.
한국딥러닝은 문서를 읽는 데서 출발해,
이제 금융 업무를 끝까지 처리하는 AI 에이전트를 만듭니다.

자주 묻는 질문

캐피탈 AI 에이전트, 어떤 업무부터 시작하면 좋을까요?

서류 종류가 많고 다시 입력하는 일이 많은 심사 앞단부터 권합니다. 효과를 빨리 확인할 수 있고, 최종 심사는 지금처럼 사람이 맡습니다.

AI가 심사를 결정하나요?

아닙니다. AI는 서류를 읽고 값을 정리하고, 최종 심사는 사람이 합니다. 금융분야 AI 가이드라인의 보조수단성 원칙과 같은 구조예요.

금융 AI 에이전트 도입, 보안 기준은 어떻게 맞추나요?

외부로 데이터를 보내지 않는 온프레미스, 폐쇄망 구축을 지원합니다. 금융보안원 「금융분야 인공지능 보안 안내서」 기준의 점검 항목도 상담에서 함께 확인합니다.

심사 기준이 자주 바뀌는데 괜찮을까요?

DEEP Ops로 현업이 기준을 직접 고치고, 지난 서류로 시험한 뒤 적용합니다. 재학습을 기다리지 않습니다.

도입 전에 무엇을 준비하면 되나요?

서류 종류와 월 처리량, 사람이 꼭 확인해야 하는 항목, 보안 환경(폐쇄망 여부), 개인정보 보관 기준 네 가지면 충분합니다.

참고 자료

1. 금융위원회, 「금융분야 인공지능 가이드라인」 보도자료 (2026.06.18)

2. 뉴스웨이, 금감원 망분리 완화와 금융권 AI 도입 현황 (2026.10.26)

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※ 본 사례는 고객사 요청에 따라 사명을 밝히지 않았으며, 수치는 각 고객사의 운영 환경과 서류 조건을 기준으로 정리했습니다. 실제 효과는 문서 종류와 품질, 업무 기준에 따라 달라질 수 있습니다.