KB국민은행

은행이 AI 에이전트를 실제 업무에 풀어놓으려면 먼저 필요한 게 있어 — 여러 시스템에 흩어진 데이터를 에이전트가 빠르고 안전하게 찾아 쓸 수 있는 통로야. KB국민은행은 지금 이 통로를 만드는 중이다: 아마존웹서비스(AWS), 구글클라우드플랫폼(GCP), 내부 생성형 AI 시스템을 잇는 데이터망을 구축하고 있어.¹

이 작업은 KB국민은행의 데이터 인프라와 KB금융그룹의 생성형 AI 확대를 하나의 구조로 잇는 일이다. KB국민은행은 데이터 저장·분석을 담당하는 정보계 시스템을 AWS 기반 클라우드로 전환하고,¹ KB금융은 구글 클라우드와 전략적 협업을 맺어 생성형 AI 모델 제미나이를 업무와 고객 서비스에 적용하고 있어.² 데이터와 AI를 하나의 클라우드에 모으는 대신 아마존·구글 클라우드와 내부 시스템을 연결해 쓰는 멀티클라우드 연계 방식을 택한 거야.¹

이 데이터망 위에서 실제로 움직이는 건 두 개의 AI 에이전트다 — 임직원용 KB 다비스와 고객용 KB 스타 별이.³ KB국민은행이 처음부터 생성형 AI에 기댄 건 아니야. 이미 자체 개발한 문자 인식·텍스트 분석 기술로 금융위원회 부수업무 지정을 받아 은행 안에서 써 온 이력이 있고,⁴ 이번 데이터망은 그 자체 기술과 새로 들여온 생성형 AI를 같은 통로 위에 놓는 작업이다.

항목	내용
소속	KB금융그룹 계열 은행
은행장	이재근 (2024년 11월 공시 기준)4
KB금융그룹 회장	양종희 (2026년 7월 28일 공시 기준)2
데이터 인프라 파트너	아마존웹서비스(AWS) — 정보계 시스템 클라우드 전환1
생성형 AI 파트너	구글 클라우드 — 제미나이 기반 AI 에이전트2
임직원용 에이전트	KB 다비스 — 일상 언어 질의응답 기반 데이터 분석 업무지원3
고객용 에이전트	KB 스타 별이 — 대화형 상담, 내부 테스트를 마치고 단계적 적용 예정3
자체 AI 기술	KB AI-OCR(한글 OCR)·KB-STA(텍스트 분석) — 금융위원회 부수업무 지정(2024년 11월 기준)4

멀티클라우드 데이터망 — AWS와 GCP를 잇는 이유

KB국민은행은 데이터 저장과 분석을 맡는 정보계 시스템을 AWS 기반 클라우드로 전환하는 한편, KB금융은 구글 클라우드와 손잡고 생성형 AI 모델 제미나이를 들여왔어.¹ 처리 환경과 모델 활용 환경이 서로 다른데, AI 에이전트가 상품 정보·시장 데이터·내부 규정 같은 자료를 어디에 있든 가져다 쓰려면 두 환경을 잇는 공통 통로가 있어야 해.¹ 그래서 KB국민은행이 마련하는 건 데이터와 AI를 한 클라우드에 몰아넣는 통합이 아니라, AWS·구글 클라우드·내부 시스템 사이에서 데이터를 검색하고 주고받을 수 있는 연계 체계야.¹

KB AI-OCR과 KB-STA — 은행이 먼저 다진 자체 AI

KB국민은행은 딥러닝 기반으로 이미지 속 문자를 추출하는 한글 광학 문자 인식 기술 KB AI-OCR을 자체 개발했고, 이를 기반으로 한 문서 처리 플랫폼을 가계여신·퇴직연금·외환 업무 등 은행 내 20개 서비스 영역에 적용하고 있어.⁴ KB스타뱅킹의 계좌 촬영이체 서비스도 이 기술 위에서 돌아간다.⁴ 비정형 데이터 분석과 금융 용어 처리에 특화된 텍스트 분석 기술 KB-STA는 금리·환율 예측 시스템과 비즈니스 데이터 발굴 시스템의 기반이 됐고, 챗봇이 고객 질문 의도를 분류하는 데도 쓰인다.⁴ 금융위원회는 두 기술을 부수업무로 공고했고, 이 공고로 KB국민은행은 KB금융그룹 계열사 전체에 이 기술을 상용화할 수 있게 됐어.⁴

KB 다비스와 KB 스타 별이 — 임직원용·고객용 에이전트 두 축

KB금융은 제미나이를 활용해 임직원을 위한 데이터 분석 AI 에이전트 KB 다비스를 개발했어.³ 임직원이 일상 언어로 질문하면 업무 매뉴얼·상품 정보·시장 데이터 같은 필요한 정보를 찾아 분석해 준다.³ 고객이 쓰는 대화형 에이전트 KB 스타 별이는 실시간 대화와 다국어 통역이 가능하고, 금융 상품 비교와 맞춤형 포트폴리오 안내 상담까지 하도록 설계됐어.¹³ 내부 테스트를 마치고 고객 접점에 단계적으로 적용될 예정이야.³ KB금융은 앞으로 70여 개 언어 실시간 통역과 음성·이미지·텍스트를 함께 이해하는 금융 특화 AI 플랫폼으로 KB 스타 별이를 발전시키겠다고 밝혔어.³

왜 중요한가

여러 시스템에 흩어진 데이터를 AI 에이전트가 가져다 쓰게 만드는 일은 모델 하나를 잘 고르는 것보다 은행 안에서 훨씬 오래 걸리는 작업이다. KB국민은행이 데이터와 AI를 한 클라우드로 모으지 않고 AWS·구글 클라우드·내부 시스템을 잇는 쪽을 택한 것도 이 때문이야¹ — 클라우드를 바꾸는 대신 클라우드 사이를 잇는 통로를 만든 셈이지. 이 통로가 이어주는 두 축이 임직원용 KB 다비스와 고객용 KB 스타 별이다.³ 생성형 AI를 들여오기 전부터 KB AI-OCR·KB-STA 같은 자체 기술로 20개 서비스 영역을 감당해 온 이력도 있어,⁴ 이번 데이터망이 완전히 새로운 시도가 아니라 그 위에 쌓는 다음 단계라는 뜻이야.

이 대상을 볼 때의 핵심 축

• 데이터망 구축이 실제로 언제 마무리되는지를 보면 — 여러 클라우드에 걸친 연계가 선언에 그쳤는지, 실제 업무에 적용됐는지가 판별돼.
• KB 스타 별이가 내부 테스트를 넘어 고객에게 정식 적용되는지를 보면 — 고객용 생성형 AI 에이전트가 실제 상담 채널로 자리 잡는지가 판별돼.³
• KB AI-OCR·KB-STA가 KB금융그룹 다른 계열사로 확산되는 사례가 나오는지를 보면 — 금융위원회 부수업무 지정이 실제 그룹 전체 상용화로 이어지는지가 판별돼.⁴
• 70여 개 언어 통역, 음성·이미지·텍스트 통합 기능이 실제로 출시되는지를 보면 — KB금융이 밝힌 금융 특화 AI 플랫폼 로드맵이 계획대로 가는지가 판별돼.³

최근 관찰된 신호

• 2026-07-28: KB금융이 구글 클라우드와 전략적 협업으로 그룹 AI 전환(AX)을 가속화한다고 공식 발표했다. 제미나이 기반 KB 다비스를 공개했고 KB 스타 별이 개발 사실도 함께 밝혔다.²³
• 2024-11-14: KB국민은행이 자체 개발한 AI 기술 KB AI-OCR·KB-STA에 대한 금융위원회 부수업무 지정을 완료했다고 공시했다.⁴

이어서 읽기

AI 에이전트가 스스로 판단해 도구를 쓰고 여러 시스템을 오가며 일을 처리하는 방식 자체가 궁금하면 agentic AI를 먼저 읽어봐.

남은 질문들

• KB국민은행의 데이터망이 실제로 가동되기 시작하면, 은행이 밝힌 “업무별 AI 서비스 개발 속도 향상”이 구체적으로 어떤 지표로 확인될까?
• KB AI-OCR·KB-STA가 KB금융그룹의 다른 계열사(카드·증권·보험 등)에도 상용화된 구체적 사례가 나올까?
• KB 스타 별이가 정식 서비스로 전환되면 기존 챗봇·상담 인력 구조는 어떻게 바뀔까?

각주

1. 전자신문, 「KB국민은행, 아마존·구글 클라우드 잇는 AI 데이터망 구축한다」(2026-07-31) 기사 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷ ↩︎⁸ ↩︎⁹

2. KB금융그룹, 「KB금융, 구글 클라우드와 전략적 협업으로 그룹 AX 가속화 추진」(2026-07-28) 보도자료 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴

3. 아시아경제, 「KB금융, 구글 클라우드와 전략적 협업…AI 전환 추진」(2026-07-28) 기사 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷ ↩︎⁸ ↩︎⁹ ↩︎¹⁰ ↩︎¹¹ ↩︎¹²

4. KB국민은행, 「KB국민은행, 자체 개발 AI 기술 부수업무로 정식 지정」(2024-11-14) 보도자료 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷ ↩︎⁸ ↩︎⁹ ↩︎¹⁰