Santander(산탄데르 은행)는 2026년 10월 19일 마드리드와 샌타클래라에서 발표한 보도자료에서, NVIDIA의 지원을 받아 자사 AI 랩이 은행 업무용 AI 모델과 에이전트를 평가하는 새로운 역량을 구축했다고 밝혔다. 눈에 띄는 숫자는 일부 실험 장면에서 나온 것으로, 더 작은 전용 모델로 바꾸자 상호작용당 서비스 비용이 약 5유로에서 약 0.03유로로 떨어졌고 성능은 강한 수준을 유지했다.
Model Arena는 먼저 선정 문제를 푼다
이 은행은 더 큰 모델을 먼저 사는 대신 평가장부터 만들었다. AI 랩은 Model Arena를 구축해 은행 업무 과제로 오픈웨이트 모델을 하나씩 시험하고 어떤 모델이 어떤 워크로드에 맞는지를 판단한 뒤, 선택한 모델을 NVIDIA NeMo Customizer로 전용화한다. 정형 데이터에 대해서는 오픈웨이트 기반 모델인 NVIDIA Kumo 위에 전용 역량을 구축해, 수년간 쌓인 정형 데이터를 에이전트 서비스에 필요한 예측 인사이트로 바꾼다. 추론 쪽에서는 NVIDIA Dynamo-Triton으로 자체 아키텍처 안에서 대규모 서빙을 산업화하고 있으며, 비용 하락은 어느 한 단계가 아니라 이 조합 전체에서 나온다.
고객 서비스 실험이 확인할 수 있는 수치를 냈다
한 고객 서비스 실험에서는 더 효율적인 모델로 바꾸자 대화 품질이 오히려 좋아졌고 비용은 50% 넘게 줄었다. 다만 5유로에서 0.03유로라는 수치는 발표에서 명시한 일부 실험 장면의 데이터일 뿐, 은행 전체의 평균 청구액이 아니다. 특정 과제에서 선정과 전용화가 얼마나 아낄 수 있는지를 보여줄 뿐, 모든 은행 업무가 같은 비율로 줄어든다는 뜻은 아니다.
3년 프레임워크는 하드웨어보다 넓다
Santander와 NVIDIA는 다음 단계를 위한 3년 협력 프레임워크도 확정했다. 범위는 기반 모델, AI 에이전트, 사기 및 자금세탁 방지, 실시간 의사결정, 은행 디지털 트윈 같은 고급 시뮬레이션 기술까지 포함한다. Model Arena는 앞으로 에이전트의 설계, 시뮬레이션, 평가와 감독도 맡고, 통제된 환경에서 대화형 AI에 대한 적대적 테스트도 수행해, 신기술을 은행 기준으로 먼저 압박 시험한 뒤 전사 확대 여부를 결정한다.
이번 소식의 핵심은 한 번의 비용 절감이 아니라 평가 지표의 변화다. NVIDIA 글로벌 뱅킹 책임자 Aser Blanco는 '지능 산출물당 비용'을 핵심 지표라고 부른다. 은행이 이 지표로 모델을 고르기 시작하면 크고 범용적인 모델이 당연히 이기는 시대는 끝나고, 실제 과제로 평가할 수 있고 전용화할 수 있으며 싸게 돌릴 수 있는 작은 모델이 더 큰 몫을 가져간다. 다른 금융기관이 따라 할 수 있는 부분도 특정 모델이 아니라, 평가장을 먼저 만들고 전개 순서를 그다음에 정하는 이 순서 자체다.
