부서장 승진자 대상 생성형 AI PBL 트랙

과정 마지막 세션은 강의장이 아니라 발표장에 가까웠습니다. 부서장 승진자 스무 명이 팀별로 앞에 나와 각자 부서에서 가져온 과제를 발표했고, 화면에는 시장 전망 슬라이드 대신 그날 팀이 직접 만든 GPT 프로토타입이 떠 있었습니다. 발표가 끝날 때마다 패널과 다른 팀의 질문이 이어졌습니다.

삼성카드 부서장 승진자 대상 생성형 AI PBL 트랙, 2025년 진행. 20명 참여 · 평점 4.6/5 · 팀별 1개 이상의 AI 적용 과제 도출.

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 삼성카드에서 진행한 부서장 승진자 대상 8시간 생성형 AI PBL 트랙을 소개하려고 합니다. 왜 강의가 아니라 프로젝트 중심으로 설계했고, 8시간을 어떻게 나눴고, 팀별 과제가 어떻게 사내 공유까지 이어졌는지에 대한 기록입니다.

승진자 과정에 넣을 AI 교육을 찾다 이 페이지에 도착하셨다면, 비슷한 고민을 갖고 계실 가능성이 높습니다.

승진자 교육에 AI 특강을 넣어봤지만, 강의장을 나서는 순간 현장과의 연결이 끊깁니다.

결제 데이터는 어느 산업보다 풍부한데, 신용정보 보호 규제 앞에서 생성형 AI를 어디까지 써도 되는지 기준이 없습니다.

팀원마다 AI 활용 수준이 제각각인데, 이 격차를 좁히는 일이 부서장 몫이 되었는데도 가이드가 없습니다.

이 과정은 위 세 가지 고민을 부서장 각자의 과제로 바꿔 직접 답하게 하는 리더 PBL 트랙으로 설계했습니다.

승진자 교육을 왜 강의가 아니라 PBL로 짰나

PBL(Project Based Learning)이란 완성된 지식을 전달받는 대신 실제 과제를 수행하면서 배우는 프로젝트 기반 학습을 말합니다. 삼성카드 부서장 승진자 트랙은 신임 부서장 20명이 각자 부서의 실제 과제를 생성형 AI 프로토타입으로 만들어 발표하는 8시간 과정으로 설계되었습니다.

승진자는 교육이 끝나면 곧바로 결재하는 자리로 갑니다. "AI를 이해했다"에서 멈추면 남는 것이 없고, "우리 부서 어느 업무에 어떻게 적용할지 설명할 수 있다"까지 가야 교육이 전략 실행으로 이어집니다. 그래서 이 과정은 지식 전달 비중을 절반 아래로 줄이고, 과제 정의와 프로토타이핑에 시간을 몰았습니다.

8시간을 다섯 블록으로 나눈 방식

여덟 시간은 다섯 블록으로 구성했습니다. 시장 트렌드와 거버넌스·KPI를 먼저 다루고, 팀 온보딩 설계를 지나, 도입 의사결정 프레임과 PBL 프로토타이핑에 가장 긴 시간을 뒀습니다. 강의를 듣는 시간보다 자기 과제를 다루는 시간이 길어지도록 짠 구성입니다.

1. 카드 산업의 AI 지형: 심사에서 이상거래 탐지까지

카드 산업은 국내에서 데이터가 가장 풍부한 축에 속하지만, 동시에 신용정보 보호 규제로 외부 AI 활용이 가장 조심스러운 축이기도 합니다. 이 이중성을 전제로, 국내외 금융사가 생성형 AI를 실제로 쓰고 있는 지점부터 정리하는 시간입니다.

• GPT · Claude · Gemini의 성격 차이와 추론 모델을 언제 쓸지가 금융 업무 품질에 미치는 영향
• 국내외 카드사·은행의 적용 사례: 심사 · CS · 마케팅 · 이상거래 탐지
• 금융권 밖에서 먼저 검증된 패턴 가운데 카드 업무로 가져올 수 있는 것들

2. ROI로 말하는 도입 의사결정: 우선순위 매트릭스

부서장은 "해보면 좋을 것 같습니다"가 아니라 숫자로 답해야 하는 자리에 있습니다. 이 블록에서는 팀의 AI 과제 후보를 ROI 측정 가능성과 고객 정보 노출 위험 두 축 위에 올려 우선순위를 가르는 연습을 합니다.

• ROI 추정 템플릿: 시간 절감 · 매출 기여 · 리스크 감소 세 갈래
• 팀 단위 과제 우선순위 매트릭스 작성 실습
• 컴플라이언스 사전 체크리스트

3. 팀의 AI 격차를 좁히는 온보딩 설계

같은 팀 안에도 AI를 매일 쓰는 팀원과 아직 한 번도 안 써본 팀원이 섞여 있습니다. 이 격차를 단계적으로 좁히는 일이 부서장의 몫이라는 전제에서, 팀 온보딩을 각자 직접 설계해보는 시간입니다.

• 팀원 AI 리터러시 3단계 진단: 초급 · 중급 · 고급
• 단계별 온보딩 프로그램과 주간 체크리스트
• 팀 내 AI 확산을 맡을 담당자를 정하고 키우는 운영 그림

4. 신용정보 환경의 거버넌스와 KPI

금융권 컴플라이언스는 일반 산업보다 한 줄 더 엄격합니다. 그런데 규정이 너무 경직되면 현장에서는 AI를 아예 안 쓰는 쪽을 택합니다. 지킬 것은 지키면서 쓸 수 있는 영역을 명확히 그리는 것이 이 블록의 목표입니다.

• 고객 신용정보 · 내부 자료 · 공개 자료를 구분하는 3단 가드레일
• 사내 GPT 환경과 외부 AI를 작업 성격에 따라 분리하는 기준
• 팀 단위 AI 활용도를 측정하는 KPI 3가지

5. PBL 본편: 부서 과제를 프로토타입으로

강의만 듣고 돌아가면 현장에서는 "우리도 나중에 도입해봅시다"에서 멈춥니다. 그래서 각 팀이 자기 부서의 과제를 가져와 자료 수집, 프롬프트 설계, GPT 프로토타이핑, 발표까지 한 사이클을 직접 돌립니다.

• 실습에서 다루는 과제 유형: 여신 심사 보조 GPT, 고객 응대 스크립트 GPT, 카드 혜택 비교 정리 GPT
• 팀별 1:1 피드백 세션으로 과제를 사내 공유 가능한 수준까지 다듬기
• 마지막 발표와 패널 논의로 과제의 현실성을 상호 검증

결과적으로 팀별 1개 이상의 AI 적용 과제가 도출되었고, 이 중 일부는 사내 공유 과제로 이어졌습니다. 전 과정 평점 4.6/5.

누구에게 필요한 과정인가

• 승진자·팀장 교육을 일회성 특강이 아니라 부서 과제와 연결하고 싶은 HR · 인재개발 담당자
• 부서별 AI 도입 우선순위를 리더 스스로 설계하게 만들고자 하는 AI 업무 전환 추진 임원
• 고객 신용정보와 금융권 컴플라이언스 안에서 AI 운용 범위를 그려야 하는 IT · 보안 담당자

특히 삼성·현대·KB·신한 등 금융·카드 그룹사 환경처럼 컴플라이언스와 활용도의 균형이 결재의 관건인 조직에서 이 트랙이 아끼는 시간이 가장 큽니다.

시작 전에 맞춰두면 좋은 네 가지

리더 대상 AI 교육은 데모가 얼마나 매끄러웠는지가 아니라, 교육이 끝난 뒤 부서별 과제가 남았는지로 평가받아야 한다고 생각합니다. 그래서 이 트랙은 교육 종료 후에도 내부 논의가 이어질 수 있는 산출물을 함께 설계합니다.

도입을 검토하실 때는 업종, 대상 직군, 보안 기준, 기대 산출물 네 가지부터 맞추시는 편이 좋습니다. 이 네 가지가 정리되면 표준 교안보다 훨씬 현실적인 과정으로 좁혀집니다.

다음 단계

회사 상황에 맞춰 8시간 과정을 그대로 진행하실 수도 있고, 팀별 코칭 시간을 늘려 확장 운영하시는 것도 가능합니다. 다만 과제 프로토타이핑이 핵심인 특성상, PBL 트랙은 8시간 아래로 압축하는 것은 권하지 않습니다.

가장 빠른 길은 현재 회사 상황과 가능한 일정을 메일로 보내주시는 것입니다. 24시간 안에 비슷한 사례 2-3건과 견적 초안을 함께 회신드리겠습니다.

상담 문의 보내기 | 강의 소개 자료 요청하기

교육 담당자분께서 결재 라인에 공유할 자료가 필요하신 경우, 문의 주실 때 함께 말씀해 주시면 검토용 소개 자료를 준비해 드리겠습니다.

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