UBS, 주니어 뱅커 채용에 AI 활용 역량을 요구하다

UBS가 2027년 글로벌 뱅킹·마켓(Global Banking and Markets) 부문 주니어 채용의 문턱에 AI 활용 역량을 올렸다. 대상은 신입 졸업생과 인턴이며, 지원자는 AI를 활용할 줄 아는지뿐 아니라 계속 학습할 의지가 있는지도 보여줘야 한다. UBS는 교육 과정에서 실무 활용, 책임 있는 적용, 판단력을 강조한다. 135

이는 전통적인 주니어 투자은행 업무의 기준이 바뀌고 있음을 뜻한다. 과거에는 재무모델, 리서치 초안, 프레젠테이션 자료의 첫 버전을 손으로 빠르게 만드는 역량이 핵심이었다면, 이제는 AI가 만든 결과물을 업무에 맞게 활용하고, 오류를 검증한 뒤 고객에게 제시할 수 있는 수준의 결과물로 다듬는 능력이 중요해지고 있다.

UBS가 지원자에게 요구하는 것

보도에 따르면 UBS의 2027년 글로벌 뱅킹·마켓 채용에서 주니어 투자은행 직무에 지원하는 졸업생과 인턴은 AI 활용 역량을 입증해야 한다. 핵심은 특정 기술 자격증이 아니라, AI를 사용해 업무 결과와 효율을 어떻게 개선할 수 있는지다. 136

UBS는 이 기준을 채용에서만 끝내지 않는다. 대학 졸업생 프로그램의 AI Fluency Pathway를 통해 실제 활용 사례, 책임 있는 적용, 건전한 판단에 대한 기반을 제공하겠다고 밝히고 있다. 5 규제와 고객 기밀이 중요한 금융업에서 이는 특히 중요하다. AI의 답변을 언제 검토·수정해야 하는지, 언제 상급자나 관련 부서에 판단을 넘겨야 하는지를 아는 것도 업무 역량이기 때문이다.

UBS의 홍콩 글로벌 뱅킹 졸업생 채용 공고에는 기업 평가, 인수합병(M&A) 거래용 모델 개발, 피치 자료를 위한 산업 분석, 실제 거래 집행 지원 등이 업무로 제시돼 있다. 12 AI는 이런 과정에서 초안 작성과 정보 요약을 빠르게 할 수 있지만, 숫자와 전제의 정확성, 거래 맥락에 대한 판단, 최종 검토는 여전히 뱅커의 몫이다.

AI가 바꾸는 주니어 뱅커의 역할

생성형 AI는 지금까지 주니어 뱅커에게 집중됐던 반복적 생산 업무에 특히 잘 맞는다. 로이터 브레이킹뷰는 ChatGPT와 Claude 같은 도구가 재무모델이나 피치북을 빠르게 만들 수 있으며, 뱅커들이 회의 준비와 실적 요약에도 AI를 쓰고 있다고 전했다.

그렇다고 결과물이 자동으로 신뢰할 만해지는 것은 아니다. 선임 딜팀은 정확하고, 맥락에 맞으며, 고객과 공유할 수 있는 자료를 필요로 한다. 따라서 신입 인력에게는 과제를 명확하게 지시하고, 출처와 가정을 점검하며, 오류를 찾아내고, 타당한 결론을 설명하는 능력이 더 중요해진다.

PwC의 ‘2026 금융서비스 AI 일자리 바로미터’도 같은 변화를 보여준다. AI 노출도가 높은 주니어 직무는 AI 노출이 가장 낮은 주니어 직무보다 리더십과 전략적 사고 등 전통적으로 시니어에게 기대되던 역량을 요구할 가능성이 7배 높았다. 4 정형 업무의 자동화가 입문 직무에서 인간의 판단 가치를 낮추는 것이 아니라, 오히려 높일 수 있다는 의미다.

UBS의 선택: 채용 기준은 높이고, 교육은 유지한다

UBS의 접근은 신입이 입사한 뒤에야 AI 도구를 소개하는 방식이 아니다. 선발 단계부터 AI 역량을 반영하되, 구조화된 교육으로 신입의 역량을 계속 키우겠다는 모델이다. 35

이는 기술이 반복 업무를 맡는 만큼 주니어 애널리스트 채용 인원만 줄이는 접근과는 결이 다르다. 은행별 채용 축소를 완전하게 비교할 근거는 제한적이지만, 입문 인력 파이프라인 축소에 대한 업계의 우려는 분명하다. 포천은 일부 은행이 주니어 애널리스트 채용 규모를 최대 3분의 2까지 줄이고 있다는 맥킨지 퀀텀블랙의 분석을 보도했다. 동시에 그 인력층은 AI 인재의 중요한 공급원이기도 하다.

투자은행은 본질적으로 도제식 육성 구조를 가진 산업이다. 주니어 직원은 실제 거래를 경험하며 기술 역량과 상업적 판단을 축적하고, 시간이 지나 선임 뱅커가 된다. AI 활용 역량을 채용 요건으로 넣는 것은 이 육성 경로를 유지하면서도 ‘생산적인 1년 차 애널리스트’의 기준을 바꾸려는 시도로 볼 수 있다.

PwC 조사: 인력 축소 전망은 크지만 준비는 부족

PwC가 미국 금융서비스 기업의 디렉터급 이상 임원 1,004명을 대상으로 실시한 별도 조사에서는, 기업들이 AI가 가져올 인력 변화를 크게 예상하면서도 조직 설계와 인력 계획은 충분히 따라가지 못하고 있는 모습이 나타났다. 10

향후 5년간 대폭적인 인력 축소 예상

응답자의 약 10명 중 8명은 AI 때문에 향후 5년 동안 인력이 최소 20% 줄어들 것으로 예상했다. 가장 취약한 계층으로는 신입 직무가 꼽혔으며, 30%의 응답자가 이를 지목했다. 17

이는 확정된 감원 계획이 아니라 임원들의 전망이다. 어떤 업무가 사라질지, 재설계될지, 혹은 새로 늘어날지는 아직 열려 있다.

인력 계획은 AI 도입 속도를 따라가지 못한다

조직 전체 차원에서 AI가 필요한 노동력 규모에 미칠 영향을 모델링한 기업은 42%에 그쳤다. 또한 인력 영향을 분석한 기업 가운데 실제로 필요한 프로세스·워크플로 재설계까지 살핀 곳은 절반뿐이었다. 17

인력을 줄이는 일과 업무를 다시 설계하는 일은 다르다. 워크플로가 명확히 설계되지 않은 상태에서 개발적 업무만 먼저 사라진다면, 기업은 주니어 직원이 AI 결과를 검증하고 더 높은 부가가치 업무를 맡는 법을 배울 기회를 잃을 수 있다.

AI 투자 수익 측정도 아직 일관되지 않는다

PwC 조사에서 응답자의 77%는 대부분의 AI 투자가 측정 가능한 투자수익률(ROI)을 내지 못하고 있다고 답했다. 이는 AI가 가치 없다는 뜻이라기보다, 기업들이 AI를 도입하고 업무 프로세스를 조정하는 과정에서 전사 차원의 성과를 측정하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여준다.

PwC 홍콩의 금융서비스 조사에서도 AI를 대규모로 도입한 뒤 수익이 나타나기 시작했지만 수준은 중간 정도라는 결과가 나왔다. 핵심 AI 애플리케이션에서 11~25%의 ROI를 보고한 금융기관은 56%였다. 15 조사 범위와 방식은 다르지만, 두 결과는 금융권이 실험 단계에서 반복 가능하고 측정 가능한 운영 모델로 넘어가는 과정에 있음을 시사한다.

AI 역량에는 보상과 교육 투자가 몰린다

미국 금융서비스 조사에서 임원의 91%는 AI 역량을 가진 직원의 보상을 높이고 있다고 답했고, 58%는 AI 기반 생산성과 보상을 직접 연계할 것으로 전망했다. 10

또 86%는 많은 신입 채용자에게 AI 역량 교육이 MBA보다 더 가치 있다고 봤다. 10 이는 금융 교육이 불필요해졌다는 의미가 아니다. 재무·분석·고객 대응의 기본기와 함께, 실제 AI 도구를 책임 있게 다루는 역량을 핵심 능력으로 본다는 신호다.

직원 불안은 도입의 걸림돌이 될 수 있다

PwC에 따르면 응답자의 44%는 직원들이 고용 안정성이나 역할 변화에 불안을 느낀다고 답했다. 43%는 직원들이 요구받을 때만 AI를 사용한다고 했고, 40%는 변화 속도에 압도당한다고 봤다. 34%는 변화 피로를 AI 확산의 장애물로 꼽았다.

아울러 임원의 77%는 자사 조직이 AI 혁신 속도를 따라갈 만큼 빠르게 움직이지 못한다고 평가했다. 파편화됐거나 품질이 낮은 데이터는 인력 모델링과 AI 도입의 장애물 중 하나였으며, 41%가 이를 지목했다.

예비 뱅커에게 의미하는 것

지원자에게 ‘AI 활용 역량’은 챗봇을 무비판적으로 쓰거나 금융 지식을 대체한다는 뜻이 아니다. UBS가 강조한 방향은 실무적 활용, 책임, 판단이다. 5

AI에 준비된 주니어 뱅커라면 다음을 설명할 수 있어야 한다.

• 승인된 도구를 활용해 리서치, 초안 작성, 회의 준비를 효율화하는 방법
• AI 결과를 사용하기 전 가정, 계산, 출처, 사실관계를 검토하는 방법
• 고객 기밀 정보를 보호하고 회사의 통제 절차를 준수하는 방법
• 결과가 불완전하거나 신뢰하기 어렵거나 고객에게 부적절한 상황을 식별하는 방법
• AI의 답변을 최종 결론으로 취급하지 않고, 그 밑바탕의 사업 논리를 명확히 설명하는 방법

결국 UBS의 2027년 요건은 금융권 입문 역량의 재설계에 가깝다. AI가 일부 수작업을 줄일 수는 있지만, 도구를 적절히 지시하고 결과를 검증하며 중요한 상황에서 판단을 내릴 수 있는 사람의 가치는 더 커지고 있다. 145