유럽 은행, AI로 20만 명 자르겠다는 진짜 속내
2030년까지 유럽 주요 은행에서만 20만 개가 넘는 일자리가 사라질 수 있다는 전망이 나왔습니다.
그 이유는 단 하나, 인공지능(AI)입니다.
단순히 “기술이 발전하면 일자리가 줄겠지” 수준의 이야기가 아닙니다.
모건 스탠리 분석에 따르면, 35개 주요 유럽 은행 인력의 약 10%가 구조조정 대상이 될 수 있고, 그 중심에는 엑셀과 씨름하던 백오피스, 리스크 관리, 컴플라이언스 인력이 있습니다123.
이 글에서는 왜 유럽 은행들이 AI에 이렇게까지 올인하는지, 어떤 직무가 가장 위험한지, 그리고 그 속에서 우리가 현실적으로 준비할 수 있는 것들을 정리해 보겠습니다.
유럽 은행 20만 개 일자리, 왜 하필 지금 ‘AI’ 때문인가
모건 스탠리가 분석한 35개 유럽 은행은 현재 약 212만 명을 고용하고 있는데, 이 중 10%에 해당하는 20만 개 이상의 자리가 2030년까지 사라질 수 있다는 전망이 나왔습니다345.
은행 입장에서 AI는 선택이 아니라 ‘살기 위한 수단’에 가깝습니다. 이유는 세 가지입니다.
첫째, 수익성 압박입니다.
유럽 은행들은 오래전부터 “수익성은 미국 은행보다 약하고, 규제는 더 빡세고, 비용은 줄이기 힘들다”는 삼중고에 시달려 왔습니다. 투자자들은 계속해서 비용 절감을 요구하고 있고, 그때마다 제일 먼저 나오는 카드가 인력 감축입니다46.
둘째, 디지털 전환이 한계에 도달했습니다.
인터넷뱅킹, 모바일뱅킹 같은 1차 디지털화는 이미 끝났습니다. 더 줄일 수 있는 비용이 별로 없는 상황에서, AI는 새로운 ‘코스트 절감의 한 방’으로 보입니다. 모건 스탠리는 여러 은행들이 “AI와 추가 디지털화로 최대 30% 효율성 향상”을 기대하고 있다고 전합니다346.
셋째, AI 기술의 수준이 달라졌습니다.
예전 자동화가 단순 반복 업무를 대체했다면, 지금의 AI는 문서 이해, 규정 해석, 리포트 초안 작성, 리스크 분석까지 넘보고 있습니다. 은행 입장에서 “사람 10명이 며칠 걸리던 일”을 “AI가 몇 분 만에 하는” 상황이 본격적으로 열리고 있는 것입니다.
결국 유럽 은행들은 AI를 통해
“사람을 줄이면서도 규제 대응과 리스크 관리를 더 빠르게, 더 싸게 하겠다”는 전략을 노골적으로 꺼내 들고 있습니다.
가장 먼저 잘리는 사람들: 엑셀 만지던 백오피스와 리스크·컴플라이언스
이번 전망에서 핵심은 “어떤 직무가 위험한가”입니다.
막연히 “은행원=다 위험”은 아닙니다. 정밀하게 보면 타격이 집중되는 영역이 딱 보입니다.
분석에 따르면, 감원이 가장 많이 발생할 가능성이 높은 곳은 중앙 서비스, 즉 백오피스·미들오피스입니다356.
여기에는 이런 업무들이 포함됩니다.
각종 스프레드시트 정리, 데이터 입력·정제
트랜잭션 검증, 정산, 결제 처리
내부 보고용 리포트 작성과 취합
리스크 분석에 필요한 데이터 수집
각종 규제·컴플라이언스 체크 작업
TechCrunch 보도는 “백오피스, 리스크 관리, 컴플라이언스가 가장 큰 타격을 받을 것”이라고 전합니다27.
은행들은 이 영역에서 AI가 사람보다 훨씬 빠르고 정확하게 스프레드시트를 처리할 수 있다고 믿고 있습니다.
실제 현장에서는 이런 변화가 벌어지고 있습니다.
한 예로, 어떤 유럽 은행에서는 대출 승인 프로세스를 AI가 맡는 시범 사업을 진행했는데, 예전에는 며칠 걸리던 검토가 몇 분 단위로 줄어든 사례가 나오고 있습니다8.
이렇게 되면 무엇이 사라질까요?
“서류 검토하고 숫자 맞추던 주니어들 자리”입니다.
더 무서운 지점은, 이 일자리가 단순히 숫자만의 문제가 아니라는 것입니다.
은행에서 커리어를 시작하는 많은 사람들이 바로 이런 업무로 금융의 기본을 배우기 때문이죠. 이 부분은 뒤에서 다시 다루겠습니다.
숫자로 보는 AI 충격: 10% 인력 감축, 30% 효율 향상
이번 전망이 단순 언론 기사 수준의 ‘자극적인 제목’이 아닌 이유는, 꽤 구체적인 숫자와 구조를 제시하고 있기 때문입니다.
먼저 인력 규모입니다.
모건 스탠리는 35개 유럽 은행을 분석했는데, 이 은행들이 고용한 인원은 약 212만 명. 여기서 약 10%, 즉 20만 명 이상이 감축될 수 있다는 계산이 나옵니다356.
이 감축은 1~2년 안에 갑자기 일어나는 번개 같은 구조조정이 아니라, 연평균 2~3%씩 인력을 줄이는 식으로 흘러갈 가능성이 큽니다. 자연 퇴사 후 충원 중단, AI 도입 후 조직 재편 등으로 “조용하지만 꾸준한 감원”이 진행될 수 있습니다48.
반면, 은행들이 기대하는 효율성은 매우 공격적입니다.
여러 은행이 “AI와 디지털화로 최대 30%의 효율성 향상”을 언급하고 있고356, TechCrunch 역시 “은행들이 30% 효율성에 군침을 흘리고 있다”고 표현합니다27.
이 말은 곧, 경영진 입장에서 다음과 같은 논리가 성립한다는 뜻입니다.
“AI로 30% 효율성을 얻을 수 있다면, 10% 인력 감축은 충분히 감수할 만하다.”
투자자 관점에서도, 이것은 매우 매력적인 그림입니다.
특히 프랑스와 독일처럼 비용 대비 수익 비율(코스트 인컴 레이쇼)이 높은 국가의 은행들은, 이 AI 카드를 통해 “드디어 미국 은행과 수익성 격차를 줄일 기회”로 보고 있습니다56.
유럽만의 일이 아니다: 골드만 삭스, ABN 암로, 소시에테 제네랄 사례
이 변화는 유럽에만 국한된 이야기가 아닙니다.
미국, 그리고 개별 은행 차원에서는 이미 ‘실행 모드’에 들어간 곳들이 나오고 있습니다.
미국에서 대표적인 사례가 골드만 삭스입니다.
골드만은 “OneGS 3.0”이라는 이름으로 AI 활용에 드라이브를 걸면서, 2025년 말까지 채용 동결과 인력 감축을 예고했습니다27.
대상 업무는 고객 온보딩부터 규제 보고까지, 즉 문서와 데이터가 많이 오가는 영역 전반입니다.
유럽에서도 구체적인 숫자가 나온 곳들이 있습니다.
네덜란드의 ABN 암로는 2028년까지 전체 인력의 5분의 1, 즉 20%를 줄이겠다고 발표했습니다257.
프랑스의 소시에테 제네랄 CEO는 구조조정을 두고 “어떤 것도 성역이 아니다”라고 말하며 비용 기반을 전면 손질하겠다는 의지를 드러냈습니다256.
여기에 모건 스탠리가 던진 “20만 개 일자리 감축” 전망이 더해지면서, 이제 이건 일부 은행의 실험이 아니라 “글로벌 은행업의 방향성”으로 읽히기 시작한 상황입니다.
“주니어가 기본을 못 배우면?” 은행 안에서도 나오는 경고음
흥미로운 점은, 은행업계 안에서도 “속도를 좀 늦춰야 한다”는 경고가 나오고 있다는 것입니다.
단순히 “일자리 잃는 사람 불쌍하다” 수준을 넘어서, 산업의 장기 건강에 대한 걱정입니다.
JP모건체이스의 한 임원(EMEA 공동 CEO 코너 힐러리)은 Financial Times 인터뷰에서 이런 취지의 말을 했습니다.
“AI에 너무 취하면, 사람들이 기본과 기초를 잃을 수 있다. 그게 나중에 큰 문제로 돌아올 수 있다”6.
은행에서 주니어들이 하는 일은 단순 노동 같지만, 사실은 이런 것들을 몸으로 배우는 과정입니다.
현금흐름표를 직접 만들며 숫자의 흐름을 이해하는 것
P/E(주가수익비율) 같은 지표를 손으로 계산하며 기업 가치를 체감하는 것
리스크 모델의 가정과 한계를 직접 확인하는 경험
그런데 이 ‘노가다 구간’을 AI가 다 먹어 버리면 어떻게 될까요?
겉으로는 효율이 높아진 것 같아도, 5~10년 뒤에는 “기초를 제대로 경험해 본 적 없는 중간·고위급 은행가들”이 산업을 이끌게 됩니다.
AI가 내놓은 결과를 검증할 능력이 떨어지는 상태에서,
“AI가 그랬다니까?”라는 말이 의사결정의 면죄부가 될 위험도 있습니다.
결국 업계 안에서도
“AI를 쓰되, 사람의 학습 경로까지 같이 설계해야 한다”는 목소리가 점점 커지고 있습니다86.
AI 시대, 은행원·취업준비생이 지금 당장 준비해야 할 것들
이제 가장 현실적인 질문을 해 보겠습니다.
“그럼 은행에서 일하는 사람, 은행 취업을 준비하는 사람은 뭘 해야 하나?”
냉정하게 말하면, ‘AI가 대신할 수 있는 일’에서 ‘AI를 활용해 더 큰 가치를 내는 일’로 자신의 포지션을 옮기는 것 말고는 방법이 없습니다.
현실적으로 도움이 될 만한 방향을 정리해 보겠습니다.
첫째, 데이터와 규제를 동시에 이해하는 사람 되기
은행이 앞으로도 절대 포기할 수 없는 영역은 리스크 관리와 규제 대응입니다. 다만, 그 방식이 “사람이 엑셀 뒤지는 방식”에서 “AI가 처리한 결과를 사람이 해석·판단하는 방식”으로 바뀌는 것이죠.
따라서 금융 규제를 이해하면서도 데이터 분석과 AI 기본 원리를 아는 인재의 몸값은 오히려 올라갈 가능성이 큽니다.
둘째, ‘도구 사용자’에서 ‘도구 설계자’로 올라가기
단순히 AI를 쓰는 사람이 아니라, 어떤 프로세스를 어떻게 자동화할지 설계하고, 그 과정에서 리스크를 통제할 수 있는 사람이 되면 구조조정의 대상이 아니라 설계자가 됩니다.
은행이 외부 컨설팅과 핀테크에만 의존하기보다는 내부에 이런 역할을 할 수 있는 사람을 두려고 할 가능성이 높습니다.
셋째, 커뮤니케이션과 고객·비즈니스 감각 키우기
AI가 대체하기 가장 어려운 영역은 “사람을 설득하고, 관계를 만들고, 전략을 짜는 일”입니다.
기업금융, 자산관리, 투자은행(IB)처럼 고도의 커뮤니케이션과 협상, 시장 이해가 필요한 직무는 한 번에 사라지기 어렵습니다.
넷째, 커리어를 “은행=평생직장”이 아니라 “금융·데이터·규제 전문가”로 설계하기
AI로 인해 은행이라는 조직의 형태는 바뀌겠지만, 돈의 흐름과 리스크를 다루는 일 자체가 사라지는 것은 아닙니다.
은행, 핀테크, 빅테크(애플·구글 같은 금융 서비스를 하는 IT 기업), 규제기관, 컨설팅, 데이터 회사 등으로 무대를 넓게 보는 것이 안전합니다.
마무리: AI는 은행의 위기이자, 금융 노동의 재편 신호탄
2030년까지 유럽 은행에서만 20만 개가 넘는 일자리가 줄어들 수 있다는 전망은, 단순 숫자 이상의 의미를 갖습니다.
이건 “AI가 금융 산업의 구조를 본격적으로 재편하기 시작했다”는 신호에 가깝습니다1235.
백오피스와 리스크·컴플라이언스 업무는 AI와 자동화의 직격탄을 맞을 가능성이 큽니다.
하지만 동시에, AI를 이해하고 활용할 줄 아는 금융 전문가, 규제·데이터를 동시에 다루는 인재, 그리고 사람과 전략을 중심에 두는 역할은 오히려 더 중요해질 수 있습니다.
결국 관점의 싸움입니다.
“AI 때문에 은행 일이 사라진다”에서 멈출 것인지,
“AI 덕분에 금융 일의 본질이 바뀐다. 그 안에서 내가 맡을 수 있는 새로운 역할은 무엇인가”로 질문을 바꿀 것인지.
지금 커리어를 설계하는 사람일수록, 그리고 이미 은행에서 일하고 있는 사람일수록
이 질문을 더 일찍, 더 진지하게 던져볼 필요가 있습니다.
참고
1European banks plan to cut 200,000 jobs as AI takes hold | TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/01/01/european-banks-plan-to-cut-200000-jobs-as-ai-takes-hold/)
2European banks plan to cut 200,000 jobs as AI takes hold | TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/01/01/european-banks-plan-to-cut-200000-jobs-as-ai-takes-hold/)
3AI will jeopardize 200,000 jobs in European banks by 2030 – forecast](https://finance.liga.net/en/amp/bank/novosti/ai-will-jeopardize-200-000-jobs-in-european-banks-by-2030-forecast)
4Morgan Stanley: AI to Slash 200,000 European Banking Jobs by 2030](https://www.webpronews.com/morgan-stanley-ai-to-slash-200000-european-banking-jobs-by-2030/)
5200,000 European banking jobs at risk, warns Morgan Stanley; says: Many banks have ... - The Times of India](https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/200000-european-banking-jobs-at-risk-warns-morgan-stanley-says-many-banks-have-/articleshow/126303671.cms)