은행은 AI 도구를 구매하기 전에 재사용 가능한 기반 역량을 구축할 수 있는지 먼저 물어야 한다

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은행은 AI 도구를 통해 개별적인 문제를 하나씩 해결하기보다, 재사용 가능한 의사결정 엔진, 데이터 모델 및 거버넌스 계층을 우선 구축해 agent sprawl과 기술 부채를 방지해야 한다. 전형적인 은행은 머지않아 서로 격리된 AI 에이전트를 최대 30개까지 운영할 수 있다. MIT의 연구에 따르면 조직의 95%는 생성형 AI 투자에서 측정 가능한 수익을 얻지 못했다.