인공지능(AI)이 사무 업무를 자동화하면서 금융권의 인력 구조에도 변화가 나타나고 있다. 일본 대형 금융그룹 미즈호파이낸셜그룹은 영업직과 사무직 직원을 AI 개발 인력으로 전환하는 계획을 추진한다. AI를 활용하면 기존보다 짧은 교육 기간으로도 소프트웨어 개발 업무에 참여할 수 있다는 판단에서다.

15일 일본 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 미즈호파이낸셜그룹은 산하 은행과 증권회사 직원 약 5만 명을 대상으로 오는 11월부터 AI 개발 담당자로의 직무 전환을 시작할 계획이다. 초기에는 영업직과 사무직 직원 수십 명을 선발해 배치하며, 연령과 직급에 관계없이 관리직 경험을 갖춘 직원도 전환 대상에 포함할 예정이다.

미즈호는 선발된 직원들에게 약 3개월간 전문 교육을 제공한 뒤 실제 개발 업무를 맡길 방침이다. 생성형 AI가 코딩과 시스템 개발 과정을 지원하면서 과거처럼 오랜 기간 전문 지식을 습득하지 않더라도 개발 업무에 참여할 수 있게 됐다는 것이 회사 측의 판단이다.

새롭게 육성되는 인력은 금융 업무의 효율성을 높이는 AI 도구를 개발하게 된다. 대출 심사에 필요한 자료와 고객 제안서를 자동으로 작성하거나, 자산관리 상담에 응답하고 계좌 개설 절차를 안내하는 대화형 AI를 만드는 업무 등이 대표적이다. 현장에서 고객을 상대하며 쌓은 경험을 개발 과정에 반영해 실제 업무에 필요한 시스템을 구축하겠다는 취지다.

동시에 미즈호는 사무 업무에 AI를 도입해 향후 10년 동안 기존 사무직 업무량을 최대 5000명분 줄이는 것을 목표로 하고 있다. 이는 직원 5000명을 반드시 해고한다는 의미라기보다 AI를 활용해 기존 인력이 담당하던 업무의 상당 부분을 자동화하겠다는 계획으로 해석할 수 있다. 업무 축소에 따라 확보되는 인력을 새로운 기술 분야로 재배치하는 것이 핵심이다.

이 같은 움직임은 일본 금융권에만 국한되지 않는다. 일본 철도회사 JR동일본은 전체 직원의 약 10%에 해당하는 5000명을 AI를 비롯한 디지털 분야의 개발 업무로 전환하는 방침을 추진하고 있다. 물류기업 미쓰이창고홀딩스도 사무직 인력을 개발 업무에 배치하는 움직임을 보이고 있다.

해외 금융회사들도 AI를 중심으로 인력 구조를 재편하고 있다. 싱가포르 DBS은행은 향후 수년 동안 전체 직원의 약 10%인 4000명을 감축하는 한편 AI 관련 인력을 약 1000명 늘릴 계획이다. 미국 JP모건체이스 역시 AI 관련 인력을 확대하고 사무직 채용을 억제하는 방향으로 인력 운용을 조정하고 있다.

이러한 변화는 AI 기술 발전이 단순한 업무 보조를 넘어 기업의 채용과 직무 배치, 인력 수요 자체를 바꾸고 있음을 보여준다. 반복적인 자료 작성과 문서 처리, 고객 응대 업무는 자동화 가능성이 커지는 반면 AI 시스템을 설계하고 관리하며 업무에 적용하는 인력의 중요성은 높아지고 있다.

다만 3개월 교육만으로 모든 사무직 직원이 숙련된 개발자가 될 수 있다는 뜻은 아니다. 생성형 AI가 코딩을 지원하더라도 보안, 개인정보 보호, 금융 규제 준수, 오류 검증과 시스템 운영에는 별도의 전문성이 필요하다. 따라서 교육 기간뿐 아니라 실제 업무 성과와 재교육의 질이 직무 전환의 성공 여부를 좌우할 것으로 보인다.

미즈호의 사례는 국내 금융회사와 일반 기업에도 중요한 시사점을 제공한다. AI가 사무직을 일괄적으로 대체하는 방식뿐 아니라 기존 직원의 업무 경험을 활용해 기술 인력으로 재교육하는 방식이 인력 운용의 대안으로 부상할 수 있기 때문이다. 금융권에서는 대출 심사 자료 작성, 고객 상담, 계좌 개설 안내, 내부 보고서 작성 등 반복적인 업무부터 자동화가 확대될 가능성이 있다.

노동시장에서는 직무별 수요의 변화가 예상된다. 단순 문서 처리와 정형화된 사무 업무의 필요성이 줄어드는 반면, AI 도구를 활용해 업무를 개선하고 결과를 검증하며 보안과 규제를 관리할 수 있는 인력의 수요는 커질 수 있다. 이에 따라 기업의 경쟁력은 AI 도입 규모뿐 아니라 기존 직원이 새로운 역할에 적응하도록 지원하는 역량에 따라서도 달라질 전망이다.

국내 기업이 이러한 흐름에 대응하려면 직원 재교육과 직무 전환 체계를 마련할 필요가 있다. 특히 금융업은 개인정보와 자산 정보를 다루기 때문에 AI가 생성한 결과를 검증하는 절차와 책임 소재를 명확히 해야 한다. 단순히 코딩 도구를 제공하는 것만으로는 충분하지 않으며, 금융 실무와 데이터 분석, AI 활용 능력을 함께 갖추도록 교육해야 한다.

고용 측면에서는 생산성 향상과 일자리 감소 가능성을 동시에 살펴야 한다. AI가 기존 업무를 줄이더라도 새로운 서비스와 사업이 성장하면 다른 직무의 수요가 늘어날 수 있다. 그러나 재교육과 전환이 원활하지 않으면 특정 직무에 종사하는 근로자가 고용 불안을 겪을 수 있다. 기업은 인력 감축만을 우선하기보다 재배치와 역량 개발을 병행하고, 근로자 역시 AI를 활용한 문제 해결 능력을 키울 필요가 있다.

앞으로 AI 시대의 경쟁력은 프로그래밍을 직접 수행하는 능력에만 머물지 않을 것이다. 현장 업무를 이해하고 고객의 문제를 파악하며 AI를 활용해 해결책을 설계하는 능력이 더욱 중요해질 수 있다. 미즈호의 시도는 기존 사무직이 축적한 경험을 새로운 기술 역량과 결합하려는 사례라는 점에서 주목된다.

결국 AI는 일부 업무를 자동화하는 동시에 기업에 필요한 인재의 기준도 바꾸고 있다. 한국 역시 기술 도입에 따른 비용 절감만 추구하기보다 근로자의 직무 전환과 재교육을 지원하고, 새로운 업무 기회를 창출하는 방향으로 대응해야 한다. AI가 일자리를 얼마나 없애는지만큼이나 기존 인력이 변화한 산업 환경에서 어떤 역할을 맡게 되는지가 중요한 과제가 될 전망이다.

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