다올금융그룹이 인공지능 전환(AX·AI Transformation)에 속도를 내며 그룹 전반의 업무 방식과 고객 서비스를 AI 중심으로 재편하고 있다. 생성형AI를 활용한 투자 서비스부터 임직원 교육, 업무 자동화까지 AI 활용 범위를 넓혀 금융 경쟁력을 강화한다는 전략이다.
다올금융그룹은 고객 접점을 확대하는 AI 서비스와 임직원의 AI 활용 역량을 높이는 내부 혁신을 동시에 추진하는 ‘투트랙’ 전략을 통해 그룹 전반에 AI 활용 문화를 정착시킨다는 계획이다.
가장 눈에 띄는 변화는 생성형AI를 활용한 투자 서비스다. 그룹 계열사인 다올투자증권은 최근 ‘MCP 트레이딩(MCP Trading)’ 서비스 사전예약을 시작했다.
MCP(Model Context Protocol)는 생성형AI가 외부 데이터와 기능을 연결해 활용할 수 있도록 지원하는 표준 규격이다. MCP 트레이딩을 활용하면 별도의 복잡한 프로그램 개발 없이 생성형AI 대화창에서 국내 주식 시세와 보유 종목, 계좌 잔고, 주문 가능 금액 등 투자 정보를 확인하고 주식 주문을 요청할 수 있다.
기존 증권사 API가 주로 개발자와 전문 이용자를 중심으로 활용돼 왔다면, MCP 트레이딩은 자연어 대화를 기반으로 투자정보 조회와 주문 요청을 할 수 있도록 설계해 일반 고객의 AI 기반 투자 서비스 접근성을 높이는 데 초점을 맞췄다.
다올투자증권은 MCP 트레이딩 정식 출시를 시작으로 다양한 기능을 갖춘 API 플랫폼을 단계적으로 확대할 예정이다. 글로벌 온라인 증권사 인터랙티브 브로커스(IBKR)와 협업한 트레이딩 플랫폼과 글로벌 차트 분석 플랫폼 트레이딩뷰(TradingView) 연동 서비스도 순차적으로 선보이며 개방형 투자 생태계를 구축한다는 구상이다.
그룹 내부에서는 임직원이 AI를 직접 업무에 활용할 수 있도록 교육과 실무 적용을 병행하고 있다.
다올투자증권과 다올저축은행, 다올자산운용, 다올프라이빗에쿼티(PE) 등 그룹 전 계열사 임직원을 대상으로 AI 활용 역량 강화 교육을 진행하고 있다. 교육 과정은 프롬프트 작성과 활용법을 비롯해 데이터 분석, 자연어 명령을 활용해 코드를 생성하는 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’ 등 실무 중심으로 구성됐다.
특히 교육에 그치지 않고 임직원들이 각자의 업무에 필요한 AI 프로토타입을 직접 개발하도록 한 점이 특징이다. 교육 수료 이후에는 심화 과정인 ‘AI 실무 도입 프로젝트’를 통해 실제 업무에 적용할 수 있는 과제를 발굴하고 고도화할 계획이다.
실제 성과도 나타나고 있다. 규제 동향 파악을 자동화하는 플랫폼과 신용도 영향 진단을 지원하는 AI 어시스턴트 등 현업에서 활용할 수 있는 다양한 AI 기반 결과물이 도출됐으며, 전문가 멘토링을 통해 실무 적용을 위한 고도화 작업이 진행되고 있다.
기존 업무에 AI를 적용한 사례도 확대되고 있다. 고객상담 품질관리 업무에 도입된 ‘AUTO QC’가 대표적이다.
AUTO QC는 상담 내용을 AI로 자동 분석해 필수 안내사항 준수 여부와 상담 품질을 점검하는 시스템이다. 기존 인력 중심의 상담 모니터링을 보완해 점검의 객관성과 효율성을 높이는 동시에 금융소비자보호 수준을 높이는 데 활용되고 있다.
다올금융그룹은 앞으로 AI 활용을 일부 업무의 자동화에 국한하지 않고 고객 서비스와 내부 업무 전반으로 확대할 방침이다. 이를 통해 임직원이 AI를 활용해 업무 개선 과제를 직접 발굴하고 실행하는 문화를 구축한다는 계획이다.
다올금융그룹 관계자는 “단순한 일회성 AI 도입을 넘어 그룹 전반에 ‘AI DNA’를 심어 일하는 방식을 혁신하고, 차별화된 리테일·디지털 경쟁력을 확보하겠다”며 “임직원이 AI 기반 업무 혁신 과제를 스스로 발굴하고 실행할 수 있도록 교육과 지원을 이어가는 한편, 고객이 체감하는 AI 서비스로도 확장해 나가겠다”고 말했다.
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