End-to-End Redesign: Citi는 프로세스 약 100개를 통째로 다시 짜는데, 은행 13%만 그렇게 한다

은행 대부분은 AI를 기존 업무에 덧붙이는 데서 멈춥니다. Citi는 수작업이 가장 많은 프로세스 약 100개를 골라 흐름 전체를 다시 짜고, 그 목록을 매주 점검합니다. 따라 하려면 도구 배포 대신 흐름 단위로 대상, 책임자, 측정값을 정하고 사업부와 기술 조직이 같은 목록을 함께 봐야 합니다.

요약

American Banker 시장정보팀(Market Intelligence)의 AI 담당 분석가 Larry Cao가 2026년 11월 12일 자체 조사 결과를 Citi 사례와 나란히 놓았습니다. 은행 실무자들에게 AI를 도입할 때 주로 어떻게 하는지 물었더니, 업무 흐름을 처음부터 끝까지 다시 설계한다(end-to-end redesign)고 답한 비율은 13%였습니다. 대부분은 기존 흐름에 AI를 덧붙이거나 일부만 고친다고 답했습니다. 비교 대상인 Citi는 약 100개 프로세스를 다시 짜고 있습니다. Citi 경영진은 2026년 3분기 실적 발표에서 이 프로그램을 직접 설명했습니다. Jane Fraser CEO는 가장 수작업이 많은 프로세스 약 100개를 AI와 자동화로 end-to-end 재설계했거나 진행 중이며, 전사 단위의 체계적인 프로그램이라고 말했습니다. Gonzalo Luchetti CFO는 100개가 넘는 end-to-end 프로세스를 정해 두고 매주 점검한다고 덧붙였습니다.

기사의 비교 구조. 13% 외 응답 비율은 읽은 범위에서 확인하지 못함

기사가 보는 핵심은 확산의 조건입니다. 개별 작업을 낫게 만드는 것만으로는 AI가 퍼지지 않고, 사업부와 기술 조직이 함께 흐름을 바꿔야 전체 성과가 좋아진다고 봅니다. Citi 쪽 결과도 이 방향과 맞습니다. Fraser는 올해 AI와 자동화로 얻은 재무 효과가 연초 이후 투자액을 크게 넘었고, 효과가 해마다 반복되므로 격차가 더 벌어진다고 설명했습니다. 그는 Citi가 “deploying AI at scale with measurable results” 단계에 있다고 표현했습니다. 서비스 부문에서는 상담 직원용 AI 도구를 82개국에서 쓰고 있고, 고객 응답 시간이 21% 개선됐습니다. 아래에서는 덧붙이기와 다시 짜기의 차이, Citi의 프로세스 포트폴리오, 사업과 기술의 공동 변경, 효과로 다음 투자를 메우는 구조를 풀고, 실제로 돌리는 방법을 덧붙입니다.

Citi 2026년 3분기 실적 발표에서 Fraser와 Luchetti가 설명한 내용

핵심 메커니즘

Bolt-on vs End-to-End Redesign: AI를 덧붙이기와 흐름을 다시 짜기

무엇인가. Bolt-on(덧붙이기)은 기존 업무 순서를 그대로 두고 한 단계에 AI 도구를 넣는 방식입니다. End-to-end redesign(처음부터 끝까지 재설계)은 업무의 결과물에서 거꾸로 출발해 단계 자체를 다시 정하는 방식입니다.

어떻게 작동하나. 덧붙이기는 한 단계의 처리 시간을 줄입니다. 하지만 앞뒤 부서로 넘기는 인계, 승인 대기, 재작업은 그대로 남아 흐름 전체의 소요 시간은 생각만큼 줄지 않습니다. 다시 짜기는 먼저 없앨 단계와 합칠 단계를 정하고, 남은 단계마다 규칙 자동화, AI, 사람 가운데 누가 맡을지 배치합니다. 효과도 단계가 아니라 흐름 전체의 시간과 비용으로 잽니다.

언제 쓰나. 한 부서 안에서 끝나는 짧은 작업이라면 덧붙이기로 충분합니다. 여러 부서를 거치고 수작업이 많이 들어가는 흐름은 다시 짜야 효과가 숫자로 잡힙니다.

원문의 예. 조사에서 다시 짜기를 가장 흔한 방식으로 꼽은 응답은 13%였고, 대부분은 덧붙이기나 부분 수정을 택했습니다.

두 방식의 차이(개념도). 조사에서 다시 짜기를 가장 흔한 방식으로 꼽은 응답은 13%

Process Portfolio: 수작업이 많은 순서로 고른 100개를 한 목록으로 관리

무엇인가. 재설계 대상을 부서마다 따로 고르지 않고, 전사에서 수작업 부담이 큰 프로세스를 한 목록(포트폴리오)으로 묶어 관리하는 방식입니다.

어떻게 작동하나. Citi는 가장 수작업이 많은 프로세스를 기준으로 대상을 골랐고, CFO 기준으로 100개가 넘는 end-to-end 프로세스가 목록에 있습니다. 이 목록을 매주 점검하고, AI와 자동화는 각 프로세스를 풀어내는 수단으로 씁니다. Fraser는 이를 structural efficiency(구조적 효율화)의 한 축으로 둔 전사 프로그램이라고 설명했습니다.

언제 쓰나. 시범 과제가 열 개를 넘어 서로 겹치기 시작할 때 필요합니다. 과제 몇 개만 돌리는 초기에는 목록 관리 비용이 효과보다 클 수 있습니다.

Citi의 프로세스 포트폴리오 운영 방식

Business-Technology Coordination: 사업부와 기술 조직이 같은 흐름을 함께 바꾸기

무엇인가. 흐름을 다시 짜려면 업무 규칙(사업부)과 시스템(기술 조직)을 동시에 바꿔야 한다는 원칙입니다. 기사는 이것을 AI 확산의 조건으로 꼽습니다.

어떻게 작동하나. 단계를 없애려면 그 단계가 지키던 규정이나 승인 권한을 사업부가 바꿔야 합니다. 동시에 그 단계가 쓰던 화면과 데이터 연결을 기술 조직이 고쳐야 합니다. 한쪽만 움직이면 다시 짠 흐름이 옛 시스템에 막히거나, 새 시스템 위에서 옛 규칙이 그대로 돌아갑니다. Fraser는 현대화한 핵심 기술 플랫폼이 전사 AI 배포를 받쳐 준다고 말했습니다. Citi 엔지니어 약 14,000명이 주력 agentic coding 도구 Devin을 쓰고 있고, 외부에 맡기던 개발을 내재화해 기술 벤더 비용을 전년보다 30% 줄였습니다.

American Banker의 진단과 Citi 실적 발표 내용을 묶은 그림

Self-funding Efficiency: 재설계 효과로 다음 투자를 메우기

무엇인가. 재설계로 생긴 비용 절감을 다음 AI·기술 투자의 재원으로 돌리는 구조입니다.

어떻게 작동하나. Citi는 3년 동안 약 50억 달러를 더 투자할 계획이고, 그 일부를 효율화로 충당합니다. Luchetti는 3분기 퇴직 관련 비용 가운데 약 2억 달러가 structural efficiency와 연결된다고 밝혔고, 연초 이후 퇴직 관련 비용은 10억 달러를 넘었습니다. Fraser는 올해 AI와 자동화 효과가 연초 이후 투자를 크게 넘었다고 했습니다. 효과는 해마다 반복되지만 투자는 한 번이므로, 시간이 갈수록 둘의 차이가 커집니다.

Citi가 말한 structural efficiency의 자금 흐름

통념과 다른 주장

흔히 이렇게 봅니다직원들에게 AI 도구를 나눠 주고 작업마다 효율을 높이면, 그 효과가 쌓여 회사 성과가 됩니다.

저자는 이렇게 봅니다개별 작업 개선만으로는 AI가 확산되지 않습니다. 사업부와 기술 조직이 함께 업무 흐름을 바꿔야 전체 성과가 나아집니다.

근거조사에서 흐름을 끝까지 다시 짠다는 응답은 13%에 그쳤고, 대부분은 덧붙이기나 부분 수정이었습니다. 반대로 Citi는 약 100개 프로세스를 통째로 다시 짜고 있습니다.

통념과 이 기사의 시각

저자가 든 사례

Citi: 수작업이 가장 많은 프로세스 약 100개를 end-to-end 재설계

구분	내용
상황	은행 전반에 수작업이 많은 업무 흐름이 남아 있었습니다. 구체적인 프로세스 이름은 공개하지 않았습니다.
한 일	가장 수작업이 많은 프로세스 약 100개를 골라 AI와 자동화로 end-to-end 재설계했거나 진행 중입니다. CFO는 100개가 넘는 목록을 매주 점검한다고 밝혔습니다.
결과	올해 AI·자동화 재무 효과가 연초 이후 투자액을 크게 넘었습니다. 서비스 부문 상담 직원용 AI 도구는 82개국에서 쓰이고 고객 응답 시간이 21% 개선됐습니다. 효과 금액은 밝히지 않았습니다.
이 노트와의 연결	End-to-End Redesign, Process Portfolio, Self-funding Efficiency의 실제 사례입니다.

Citi 2026년 3분기 실적 발표 기준. 서비스 수치는 82개국 상담 직원용 AI 도구

기술 디테일: 흐름을 다시 짤 때 시스템 쪽에서 할 일

아래는 위 메커니즘을 실제로 돌릴 때 필요한 것을 새로 정리한 내용입니다. 표와 값은 가상 예시입니다.

프로세스 포트폴리오는 한 프로세스에 레코드 하나로 둡니다(Process Portfolio). 대상을 “수작업이 많은 순서”로 고르려면 수작업 부담을 숫자로 재야 합니다. 월 처리 건수에 건당 수작업 시간을 곱한 값을 기본 점수로 쓰고, 부서 간 인계 횟수와 재작업률을 보조 지표로 둡니다. 인계 횟수와 대기 시간은 업무 시스템의 이벤트 로그를 프로세스 마이닝 도구로 돌려 실측합니다. redesign_type을 두면 13% 조사의 질문을 우리 회사에도 던질 수 있습니다.

{
  "process_id": "LN-COR-07",
  "name": "기업 대출 서류 심사",
  "biz_owner": "기업금융 운영 부장",
  "tech_owner": "여신 시스템 팀장",
  "monthly_volume": 3200,
  "manual_minutes_per_case": 85,
  "handoffs": 6,
  "rework_rate": 0.18,
  "redesign_type": "end_to_end",
  "status": "design",
  "weekly_review": true
}

redesign_type은 bolt_on, partial, end_to_end 세 값으로, status는 candidate, design, build, parallel, live 다섯 값으로 둡니다. 주간 점검에서는 status가 2주 넘게 그대로인 건부터 봅니다.

단계마다 처리 방식을 하나씩 고릅니다(End-to-End Redesign). as-is 흐름을 단계로 쪼갠 뒤 단계마다 없앰·합침, 규칙 자동화, LLM, 사람 판단 가운데 하나를 고릅니다. 규칙으로 풀리는 단계에 LLM을 쓰지 않는 것이 기본입니다. LLM은 비정형 서류에서 정보를 뽑거나 요약하는 단계에만 씁니다. 출력은 고정 JSON 스키마(구조화 출력)로 받고 temperature는 0으로 둡니다. 같은 서류를 두 번 추출해 금액이나 날짜 필드가 다르면 사람 판단 단계로 보냅니다.

단계별 처리 방식 결정표(가상 예시: 기업 대출 서류 심사)

평가 세트로 병행 운영을 판정합니다. 다시 짠 흐름은 기존 흐름과 2~4주 같이 돌립니다. 실제 처리 건 200건 정도로 정답 세트를 만들어 추출 정확도, 자동 처리율(사람 손을 안 거친 비율), 사람 검토 건의 번복률을 잽니다. 지시문이나 규칙을 바꿀 때마다 같은 세트를 다시 돌려, 정확도가 2%p 넘게 떨어지면 배포하지 않습니다.

주간 점검 지표는 흐름 단위로 냅니다(Self-funding Efficiency). 단계별 처리 시간 대신 흐름 전체의 소요 시간 중앙값과 90번째 백분위, 자동 처리율, 예외율, 재작업률을 냅니다. 비용 쪽은 투자 누계와 실현 효과 누계를 나란히 두고, 시간만 줄어든 효과와 실제 비용으로 바뀐 효과를 다른 칸에 적습니다.

막히는 경우	증상	대응
덧붙이기로 끝남	한 단계만 빨라지고 전체 소요 시간 그대로	인계 횟수를 지표에 넣고, 없앨 단계부터 정함
새 흐름이 옛 시스템에 막힘	화면·데이터 연결 수정 대기	`tech_owner`를 설계 단계부터 지정
LLM 추출 편차	같은 서류에 다른 금액	이중 추출 비교, 불일치 건은 사람에게
효과가 시간으로만 남음	보고서엔 효과, 비용은 그대로	실현 효과 칸을 따로 두고 실현 경로 명시

현업 실행 디테일: 누가, 언제, 무엇을

Citi는 실적 발표에서 운영 방식의 세부를 밝히지 않았습니다. 아래 역할, 일정, 기준은 같은 방식을 우리 조직에 옮길 때를 가정한 가상 예시입니다.

역할	맡는 일
CEO	전사 프로그램 지시, 포트폴리오 우선순위 승인
CFO실	주간 점검 주관, 투자 대비 효과 장부 관리
사업부 흐름 owner(`biz_owner`)	to-be 흐름 결정, 규정·승인 권한 변경
기술 owner(`tech_owner`)	시스템 수정, 데이터 연결, 평가 세트 운영
AX 추진 조직	후보 발굴, 수작업 측정, 재설계 방법 표준화

준비물. 프로세스 후보 목록, 후보마다 월 처리 건수와 건당 수작업 시간 4주 실측치, 이벤트 로그 접근 권한, 관련 규정과 승인 권한표, 담당 인력 구성이 필요합니다.

흐름 하나를 다시 짜는 12주 일정(가상 예시)

현장에 물을 것.

이 흐름의 결과물은 무엇이고, 고객이나 다음 부서는 그것을 언제 받나요?
이 흐름은 몇 개 부서를 거치고, 어느 인계 지점에서 가장 오래 기다리나요?
이 단계가 없어지면 어떤 규정이나 승인 권한을 바꿔야 하나요?
지금 AI를 쓰고 있다면 덧붙이기인가요, 흐름을 바꾼 것인가요?
줄어든 시간은 결원 미충원, 외주 축소, 재배치 가운데 어디로 가나요?

진행 판정 기준(예시). 병행 운영 4주 동안 흐름 전체 소요 시간이 30% 이상 줄고, 자동 처리율이 50%를 넘고, 사람 검토 건의 번복률이 3% 아래면 전환합니다. 시간은 줄었는데 인계 횟수가 그대로면 덧붙이기로 끝난 것이므로 설계 단계로 되돌립니다.

AX 적용 제언. 이 기사는 경영진에게 “AI 과제가 몇 개인가” 대신 “흐름을 통째로 바꾼 것이 몇 개인가”를 묻게 하는 근거로 쓰기 좋습니다. 첫 진단으로 현재 AI 과제를 bolt_on, partial, end_to_end로 분류해 보면, 우리 조직이 조사의 13% 쪽인지 다수 쪽인지 바로 보입니다. 첫 재설계 대상은 여신 심사, 계좌 개설, 송장 처리처럼 건수가 많고 부서를 여러 번 거치는 흐름이 맞습니다. 목록은 CFO실이 매주 점검하게 해야 사업부와 기술 조직이 같은 숫자를 보고 움직입니다.

원문 사례

항목	내용
원문	American Banker, Larry Cao(시장정보팀 AI 담당 분석가), 2026.11.12
조사	American Banker Market Intelligence의 은행 실무자 조사
핵심 수치	AI 도입 때 end-to-end 재설계를 가장 흔한 방식으로 꼽은 비율 13%
다수 응답	기존 흐름에 AI를 덧붙이거나 일부만 수정
진단	AI 확산에는 개별 작업 개선을 넘어 사업부와 기술 조직의 공동 변경이 필요
Citi 프로그램	가장 수작업이 많은 프로세스 약 100개를 AI·자동화로 end-to-end 재설계, 100개 넘는 목록을 매주 점검
Citi 성과	올해 AI·자동화 효과가 연초 이후 투자를 크게 넘음, 상담 AI 도구 82개국, 고객 응답 시간 21% 개선, 서비스 수주율 약 40% 상승, 제품 출시 속도 약 30~40% 향상
Citi 기술	엔지니어 약 14,000명 Devin 사용, 기술 벤더 비용 전년 대비 30% 감소
Citi 재무	3분기 structural efficiency 관련 퇴직 비용 약 2억 달러, 연초 이후 10억 달러 이상, 3년 약 50억 달러 투자 계획
발언	Jane Fraser(CEO), Gonzalo Luchetti(CFO), 2026년 3분기 실적 발표

핵심 개념

Market Intelligence: American Banker 안에서 은행 업계 설문과 분석을 맡는 조사팀
Structural efficiency: 일회성 비용 절감이 아니라 업무 구조를 바꿔 반복해서 비용을 줄이는 Citi의 효율화 축
Devin: Citi 엔지니어가 쓰는 주력 agentic coding 도구. 코드 작성과 수정을 스스로 단계별로 진행
As-is / To-be: 지금의 업무 흐름과 다시 짠 뒤의 업무 흐름
자동 처리율: 사람 손을 거치지 않고 끝난 건의 비율. touchless rate라고도 부름

내 메모

TODO: 내 생각 추가

원문은 American Banker 「Exclusive research: Citi is redesigning 100 processes. What’s stopping others?」(Larry Cao, 2026.11.12)입니다. 읽을 수 있었던 범위는 기사 첫머리와 요약(13% 수치, 다수 응답, 확산 조건)이며, 조사 표본·방법·Citi 프로세스 세부·다른 은행 사례는 확인하지 못했습니다. Citi 프로그램의 내용과 수치는 1차 자료인 Citigroup 2026년 3분기 실적 발표 녹취록(citigroup.com)에서 확인해 보강했습니다. 요약, 메커니즘, 사례는 두 자료의 사실을 AX Partners가 다시 정리했고, 기술·현업 디테일, 인포그래픽, 표, JSON 예시는 실제로 돌릴 때를 가정해 새로 작성했습니다. 전체 내용은 원문에서 볼 수 있습니다.