AI 에이전트 도입, 자율성을 낮췄더니 위험 업무가 절반으로: 모건스탠리 사례
AI 에이전트는 자율성을 높일수록 좋다? 모건스탠리는 정반대로 갔습니다. 은행에서 가장 정확도가 중요한 손익(P&L) 대사 업무에 에이전트를 넣으면서 자율성을 '낮추고' 사람을 루프 안에 단단히 남겼습니다. 결과는 한 권당 6시간이 2~3시간으로, 주당 약 1,500시간 절감. 컨트롤러 100명의 판단을 매일 규칙으로 코드화한 FIXR 시스템의 설계 원칙과 '프로세스 먼저' 도입 전략을 정리했습니다. 기업 AI 에이전트 도입을 고민한다면 5분만…