요약
증권사 AI 활용은 고객 대면 챗봇이나 AI PB만의 이야기가 아닙니다.
눈에 덜 띄지만 효과가 큰 곳은 비대면 계좌개설, 투자설명서·약관, 공시·리서치 같은 서류를 사람이 확인하고 입력하던 백오피스 업무입니다.
한국딥러닝은 기업의 문서를 읽고 스스로 판단해 업무를 수행하는 AI 에이전트를 만드는 기업으로, 이 서류들을 건당 0.2초·정확도 99%(자체 벤치마크 기준) 로 읽고 검증해 형식이 맞지 않는 예외 건만 담당자에게 넘깁니다.
사람이 1건에 3~5분씩 확인/입력하던 작업이 예외 건 검토로 바뀌면서,
서류 처리 시간은 업계 기준 60~80%가량 줄어드는 것으로 추정됩니다.
개인정보가 포함된 서류는 On-Premise로 내부망에서 처리합니다.
증권가 전반의 AI 동향이 궁금하다면 ‘금융권 AI’로 은행이 똑똑해진다를 먼저 참고하세요. 이 글은 그중 문서 업무 자동화의 실제 사례에 집중합니다.
증권가의 문서 병목은 어디서 생기나요?
증권 업무의 병목은 고객 대면이 아니라,
뒤에서 서류를 확인하고 입력하는 백오피스에서 생깁니다. 구체적으로 세 곳입니다.
첫째, 비대면 계좌개설입니다.
한 건에 신분증, 본인확인 자료, 투자자정보확인서(투자성향 확인)가 함께 접수되고, 외국인, 법인 계좌는 추가 서류까지 붙습니다. 개설 신청이 몰리면 확인, 입력이 밀리고, 생년월일이나 번호 오입력은 반려와 재작업으로 이어집니다.
외부 본인인증 시스템에 장애가 생기면 그대로 적체됩니다.
둘째, 투자 상품 서류입니다.
투자설명서, 간이투자설명서, 핵심상품설명서, 위험고지서, 약관은 분량이 많고
표와 각주가 섞여 있어, 상품이 바뀔 때마다 조항과 수치를 사람이 대조해 반영해야 합니다. 특히 투자설명서는 자본시장법상 교부, 공시 의무가 있어 조항 누락이나 구버전 사용은 곧바로 규제 리스크로 이어집니다.
셋째, 공시·리서치 문서입니다.
증권신고서, 사업보고서, 애널리스트 리포트처럼
방대한 문서에서 표와 수치를 수기로 추출, 정리하는 일이 반복됩니다.
증권사가 실제로 다루는 문서 (적용 지도)
업무 | 실제 문서 | AI 에이전트가 하는 일 |
|---|---|---|
비대면 계좌개설 | 신분증, 투자자정보확인서, 본인확인 자료, (외국인·법인) 추가 서류 | 항목·진위 검증 후 계좌 시스템 입력, 예외만 검토 |
투자 상품 서류 | 투자설명서, 간이투자설명서, 핵심상품설명서, 위험고지서, 약관 | 조항·항목 추출·구조화, 변경분 식별 |
공시·리서치 | 증권신고서, 사업보고서, 애널리스트 리포트 | 표·수치 추출, 요약·데이터화 |
규정·컴플라이언스 | 내부통제기준, 금융투자업 규정 | 근거 추적 가능한 형태로 구조화 |
외국인·법인 계좌개설처럼 추가 서류(거주·체류 증빙, 법인등기부등본, 실제소유자 확인 자료 등)가 붙는 경우에도 동일한 방식으로 항목을 추출·검증합니다.
비대면 신원확인에서 안면인식(생체 인증)이 "본인이 맞는가"를 확인한다면,
DEEP Agent는 그와 결합되는 "서류와 정보가 맞는가"의 검증·입력을 담당합니다.
AI 에이전트는 이 병목을 어떻게 푸나요?
이 과정 전체를 지휘하는 것은 DEEP Agent입니다.
에이전트가 서류를 인식(DEEP OCR)하고, 데이터로 정리(DEEP Parser)한 뒤, 스스로 검증하고 계좌·심사 시스템에 입력하는 흐름을 처음부터 끝까지 수행합니다.
OCR은 에이전트가 문서를 보는 눈이고, 입력은 업무를 끝맺는 손입니다.
인식(DEEP OCR) — 신분증·투자서류·공시 문서 인식, 양식 등록 불필요
구조화(DEEP Parser) — 항목·표·수치를 키-값 데이터로 변환
검증·수행(DEEP Agent) — 진위·형식 검증, 예외 건만 사람에게 전달
연동 — 계좌·심사·업무 시스템에 자동 입력
이 네 단계는 문서 한 건마다 자동으로 일어납니다.
그리고 이 흐름 전체를 감싸 지속적으로 운영하는 층이 DEEP Ops입니다.
배포 후에도 처리 정확도와 예외율을 모니터링하며, 품질이 유지되도록 운영합니다. 한 번 넣고 끝나는 도구가 아니라, 도입 뒤에도 안정적으로 운영되는 체계라는 뜻입니다.
💡직접 움직여 보기
사용 안내(데모 위에 노출):
문서 업로드 후 인식 → 구조화 → 검증 → 입력으로 처리되는 과정을 이곳에서
단계별로 직접 눌러 볼 수 있습니다. 우측 상단에서 화면을 밝게/어둡게 바꾸거나,
‘되돌리기’로 처음부터 다시 볼 수 있습니다.
※ 이해를 돕기 위한 일반 문서 기준 데모이며,
실제 적용 시 증권 서류(신분증·투자설명서 등)에 맞춰 구성됩니다.
❔우리 증권사 서류로 이렇게 되는지 직접 보고 싶다면
도입 후 무엇이 바뀌었나요 — 증권사 A·B 사례
사례 1 — 증권사 A: 비대면 계좌개설 서류
⚠️병목 :
증권사 A는 계좌개설 서류가 몰려 들어오지만, 처리는 사람 손에 묶여 있습니다.
접수량: 신분증·투자자정보확인서 등 계좌개설 서류가 월 2만 건
건당 시간: 1건 확인, 입력에 평균 3~5분
반복 작업: 서류를 열어 이름/생년월일/계좌번호를 눈으로 대조하고, 계좌 시스템에 다시 타이핑
적체: 신청이 몰리는 날엔 확인이 밀려 당일 처리가 다음 날로
오류 비용: 번호 한 자리 오타가 반려/재작업/고객 재연락으로 이어짐
총량: 입력에만 월 1,000시간 이상 소요
⏩ 에이전트 활용 :
DEEP Agent가 접수 서류를 건당 0.2초·정확도 99%로 읽어 항목과 진위를 검증하고 계좌 시스템에 입력합니다. 형식이 맞지 않는 건만 '확인 필요'로 표시해 담당자에게 넘깁니다.
⏩ 도입 후 변화 :
사람이 전 건을 보던 구조가 예외 건만 보는 구조로 바뀌면서, 서류 확인·입력에 들던 시간은 업계 기준 최대 70% 절감 됩니다.
1건당 담당자 개입 시간 기준으로는 3~5분이 1분 미만으로 내려갑니다
구분 | 도입 전 | 도입 후 |
|---|---|---|
1건 처리 | 사람이 3~5분 확인·입력 | 자동 추출·검증, 사람은 예외만 (건당 1분 미만, 추정) |
서류 처리 시간 | 전 건 수기 기준 100% | 약 60~80% 절감 |
담당자 역할 | 전 건 수기 확인 | 예외 건(약 10%) 검토에 집중 |
오입력 | 번호 오타로 반려·재작업 | 형식 검증으로 사전 차단 |
적체 | 접수 몰리면 지연 | 24시간 자동 처리, 예외만 대기 |
사례 2 — 증권사 B: 투자설명서·공시 대량 문서
⚠️ 병목 :
증권사 B는 상품이 바뀔 때마다 두꺼운 투자 서류를 사람이 손으로 대조합니다.
대상 문서: 투자설명서·간이투자설명서·증권신고서의 조항과 수치
분량: 한 건이 수십에서 수백 페이지, 표와 각주가 뒤섞여 있음
대조 방식: 신·구버전을 나란히 띄워 놓고 바뀐 조항을 한 줄씩 짚어 가며 확인
규제 리스크: 투자설명서는 자본시장법상 교부·공시 의무 → 구버전 사용·조항 누락은 곧바로 규제 리스크
결과: 분량과 반복 탓에 시간이 많이 들고 누락 위험도 큼
⏩ 에이전트 활용 :
VLM 기반 DEEP OCR이 표와 조항을 구조까지 이해해 추출하고, DEEP Parser가 키-값 데이터로 변환합니다. 변경 전후 비교와 근거 추적이 가능해, 담당자는 문서 전체가 아니라 바뀐 부분만 확인합니다.
⏩ 도입 후 변화 :
전체를 수기로 대조하던 방식에서 변경분만 검토하는 방식으로 바뀝니다.
구분 | 도입 전 | 도입 후 |
|---|---|---|
확인 범위 | 신·구버전 전체 수기 대조 | 바뀐 조항·수치만 검토 |
소요 시간 | 문서 분량에 비례해 증가 | 변경분 중심으로 대폭 축소 |
누락 위험 | 조항 누락 시 규제 리스크 | 변경 전후 자동 비교로 사전 탐지 |
근거 추적 | 어느 페이지였는지 재검색 | 원문 위치까지 자동 연결 |
전통 OCR·범용 AI와 무엇이 다른가요?
정해진 위치의 글자만 읽는 전통 OCR과 달리, 한국딥러닝은 VLM 기반으로 문서의 구조와 의미를 이해하고, 읽은 뒤 검증과 입력까지 수행합니다.
즉 "읽기 도구"가 아니라 "읽고 판단해 업무를 끝내는 에이전트"입니다.
다만 증권 업무에서는 자동화만큼 정확도가 중요합니다.
숫자 한 자리만 틀려도 반려·재작업, 나아가 규제 리스크로 이어지기 때문입니다.
한국딥러닝은 자동화와 정확도를 함께 갖췄다는 점을 성능으로 증명합니다.
자체 벤치마크 기준 정확도 99%·건당 0.2초이며, 글로벌 문서 AI 성능 벤치마크 OCRBench v2 영어 부문에서 종합 68.1점으로 1위를 기록했습니다.
2위 구글 제미나이 3 프로를 앞서고 오픈AI·알리바바·앤트로픽 계열 모델도 상회한 결과입니다.
증권 규제·보안은 어떻게 충족하나요?
증권 업무는 개인정보와 투자자 보호, 자본시장 규제를 함께 지켜야 합니다. 한국딥러닝은 On-Premise 구축을 지원해 외부망 전송 없이 내부망에서 서류를 처리합니다. 또한 AI가 자동 판단한 결과 중 기준을 통과하지 못한 건은 예외로 분류해 사람이 확인하도록 설계하므로, 환각·오판 리스크를 통제할 수 있습니다.
실제 금융·증권 적용 사례
한국딥러닝은 금융·공공을 포함한 80곳 이상에 문서 업무 자동화 에이전트를 공급하고 있습니다. 관련 사례는 아래에서 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q1. 증권사에서 AI는 어떤 업무에 가장 먼저 도입하나요? 서류가 많고 확인·입력이 반복되는 비대면 계좌개설, 투자설명서·약관 처리, 공시·리서치 문서 정리 같은 백오피스 업무에 먼저 도입하는 경우가 많습니다.
Q2. 신분증·투자서류가 양식이 제각각인데 인식하나요? VLM 기반 AI OCR을 활용해 별도의 양식 등록 없이 비정형·수기·촬영본 서류를 처리할 수 있습니다.
Q3. 개인정보·투자자 정보 보안은 어떻게 지키나요? On-Premise 구축으로 외부망 전송 없이 증권사 내부 서버에서 처리하며, 각 사의 보안·규제 정책에 맞춰 구축 범위를 검토합니다.
Q4. AI가 잘못 판단하면 어떻게 되나요? 검증 기준을 통과하지 못한 건은 예외로 분류해 담당자가 확인하도록 구성합니다. 전 건을 자동 확정하지 않아 환각·오판 리스크를 관리합니다.
Q5. 도입에는 얼마나 걸리나요? 재학습 없이 평균 2주 이내 배포를 목표로 하며, 실제 기간은 서류 종류·수량, 시스템 연동, 보안 환경에 따라 달라집니다.
우리 증권사에도 적용할 수 있을까요?
현재 처리하는 계좌개설·투자·공시 서류의 종류와 수량, 시스템 연동 범위를 기준으로 자동화 가능성을 검토해 보세요.