제이미 다이먼 JP모건체이스(JPMorgan Chase & Co.) 회장 겸 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI)의 도입이 이미 은행 인력 구조를 바꾸고 있다며, 이를 대응하기 위한 대규모 재배치(재배치·redeployment) 계획을 추진하고 있다고 밝혔다.
2026년 2월 24일, CNBC의 보도에 따르면, 다이먼 CEO는 월요일 투자자 회의에서 AI로 인한 자동화 가속화에 맞춰 직원들을 새로운 역할로 전환시키기 위한 내부 계획을 설명했다. 그는 “우리는 이미 우리 직원들을 위한 거대한(huge) 재배치 계획을 가지고 있다”며 “실제로 오늘 이에 대해 논의했으며, AI로 인해 일자리를 잃게 되는 사람들을 위해 이 계획을 조금 더 확대해야 한다. 우리는 피해를 입은 직원들에게 다른 일자리를 제공할 것”이라고 말했다.
핵심 수치로는 JP모건의 전체 직원 수가 최근 1년간 약 318,512명으로 대체로 유지된 반면, 조직 내부에서는 의미 있는 변화가 나타났다. 운영(Operations)과 지원(Support) 인력은 각각 4%·2% 감소했지만, 고객 대응 및 수익 창출 관련 역할에는 4% 추가 인력을 배치했다. 또한 운영 직원이 처리할 수 있는 계좌 수는 6% 증가, 사기(fraud) 처리 단위당 비용은 11% 감소, 소프트웨어 엔지니어의 효율성은 10% 향상한 것으로 회사 프레젠테이션에서 제시됐다.
세계 시가총액 기준 최대 은행인 JP모건은 연간 기술 예산이 거의 200억 달러에 달해 업계에서 가장 큰 기술 투자 규모를 유지하고 있다. 회사 경영진은 AI 시대에 은행을 “근본적으로 재편(fundamentally rewired)”할 야심찬 계획을 제시해 왔다. JP모건은 사내 AI 포털을 통해 OpenAI와 Anthropic의 모델을 포함한 다양한 AI 기술을 이미 활용하고 있다.
재배치 계획의 성격
다이먼은 재배치 계획이 단순한 감원이 아니라 직원들을 다른 역할로 옮기는 방식이라고 설명했다. 그는 투자자 회의에서 “우리는 AI를 가능한 한 잘 적용해 고객에게 더 나은 서비스를 제공하려고 할 것”이라고 말했다. 또한 그는 AI의 잠재적 충격을 전기나 인쇄기(printing press)에 비유한 적이 있으며, 이번 발언에서도 기술 혁신이 광범위한 직업군에 영향을 줄 가능성을 우려했다.
“우리는 AI로 인해 자리를 잃은 사람들을 위해 다른 일자리를 제공해야 한다. 사회는 만약 상황이 그렇게 된다면 무엇을 할지 미리 생각해야 한다. 지금이 바로 그 생각을 시작할 때다.” — 제이미 다이먼
다이먼은 예시적 사고 실험으로 자율주행 트럭이 하룻밤 사이에 도입된다면 어떤 일이 벌어질지 질문을 던졌다. 그는 “만약 200만 명이 거리로 나앉게 된다면 그 다음 일자리는 연간 2만5천 달러짜리 선반 정리 일을 하는 것일 것”이라며, 빠른 AI 도입이 특정 직종을 전멸시킬 수 있다는 가능성을 제기했다.
재무·기술 책임자의 설명
JP모건의 최고재무책임자(CFO) 제레미 바넘(Jeremy Barnum)은 투자자 회의에서 올해 생성형 AI(generative AI)의 활용 사례를 두 배로 늘렸다고 밝혔다. 그는 특히 고객 서비스와 기술 직군을 중심으로 활용을 확대했다고 언급했다. 한편, JP모건 대변인은 다이먼의 재배치 언급에 대해 추가 설명을 거부했다.
용어 설명
생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터를 학습해 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술을 말한다. OpenAI와 Anthropic은 이러한 모델을 개발하는 주요 기업으로, 대규모 언어 모델을 활용해 고객 응대, 문서 요약, 코드 작성 등 다양한 업무 자동화를 지원한다.
재배치(Redeployment)는 단순 해고가 아니라 기존 인력을 다른 직무로 전환하거나 재교육을 통해 새로운 역할에 배치하는 방식을 의미한다. 이 과정은 인력의 직무 전환을 위한 교육, 재스킬(reskilling) 프로그램, 직무 매칭 등을 포함할 수 있다.
경제적·시장적 함의(분석)
JP모건의 사례는 대형 금융사들이 AI로 인해 어떻게 내부 구조를 조정하는지에 대한 실증적 자료를 제공한다. 단기적으로는 운영·지원 인력의 감소와 고객·수익 관련 직무 증가는 비용 효율성 개선과 수익성 제고로 이어질 가능성이 있다. 기사에 제시된 수치처럼 계좌 처리능력 6% 증가, 사기 처리 단위당 비용 11% 감소, 엔지니어 효율성 10% 향상은 단기 비용절감과 서비스 처리 속도 개선을 통해 은행의 영업비용을 낮추는 효과가 있다.
중장기적으로는 AI 도입이 인건비 구조와 임금 압력에 혼재된 영향을 미칠 수 있다. 특정 행정·운영 직무의 수요가 줄어드는 반면, AI를 설계·감독·운영하는 기술 인력과 고객 접점에서 고부가가치 서비스를 제공하는 인력의 수요는 증가할 가능성이 크다. 이는 직종 간 소득 격차를 심화시킬 수 있고, 노동시장의 구조적 재교육 수요를 촉발할 것이다.
금융시장은 이러한 변화에 민감하게 반응할 수 있다. 은행의 비용 효율화와 생산성 개선은 단기적으로 이익률 개선으로 이어져 주가에 우호적일 수 있으나, 대규모 재배치에 따른 사회적 비용(실업·재교육 비용, 소비 감소)은 광범위한 경기 리스크로 전이될 가능성도 있다. 따라서 정책 결정자와 기업 경영진 모두 재교육 프로그램, 소득 지원, 고용 전환 촉진 등 완충 장치를 마련할 필요가 있다.
실무적 시사점
기업 측면에서는 AI 도입을 통한 자동화 계획 수립 시 인력 전환 시나리오를 구체적으로 설계해야 한다. 재교육 예산, 내부 직무 매칭 플랫폼, 외부 교육기관과의 협업, 전직 지원 프로그램 등을 사전 준비하면 사회적 마찰을 줄이면서 기술적 이익을 흡수할 수 있다. 정책 당국은 노동 전환에 소요되는 비용과 시간을 감안해 재원 배분과 규제 설계에서 유연성을 제공해야 한다.
결론
JP모건의 발표는 대형 금융회사가 AI를 통해 생산성을 높이면서도 인력 구조를 크게 바꾸고 있음을 보여준다. 다이먼의 발언은 기술 진보가 가져올 사회적·경제적 충격에 대해 기업과 정부가 선제적으로 계획을 세워야 한다는 경고로 읽힌다. 향후 AI 도입 속도와 정책적 대응이 금융권뿐 아니라 광범위한 노동시장과 경제에 미치는 영향은 계속 관찰할 필요가 있다.
