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[창간 5주년 KEDF] 오순영 KB 금융AI센터장 "금융 새 패러다임 주도는 생성형 AI"
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산업

[창간 5주년 KEDF] 오순영 KB 금융AI센터장 "금융 새 패러다임 주도는 생성형 AI"

기자정보, 기사등록일
장은주 기자
2023-06-14 16:04:25

국민은행, 고객서비스부터 경영까지 AI 활용 확장 中

금융 영역서 AI 효율성 검증...운영비용↓·고객 만족↑

AI 금융 영역 적용 때는 공평성과 정확도 검증 필요

오순영 KB국민은행 금융AI센터장이 14일 서울 여의도 CCMM빌딩에서 열린 이코노믹데일리 창간 5주년 기념 포럼 '2023 KEDF(Korea Economic Design Forum)'에서 '생성형 AI(Gen AI)가 만드는 금융의 기회와 도전'이라는 주제로 강연하고 있다.[사진=유대길 기자]

[이코노믹데일리] 오순영 KB국민은행 금융AI센터장(상무)은 "생성형 인공지능(AI)과 데이터가 금융 산업 패러다임 변화를 주도한다"며 생성형 AI 도입의 긍정 효과와 위험성 등을 설명했다. 

오 센터장은 14일 서울 여의도 CCMM빌딩에서 열린 이코노믹데일리 창간 5주년 기념 포럼 '2023 KEDF(Korea Economic Design Forum)'에 참석해 '생성형 AI가 만드는 금융 기회와 도전'이라는 주제로 강연에 나섰다.  

오 센터장은 "금융 영역에서 생성형 AI는 다양한 분야에서 활약하고 있다"며 "AI기술 활용 효과는 고객만족도와 업무운영 비용 절감 등과 같은 수치로 확인할 수 있다"고 밝혔다.  

오 센터장에 따르면 KB국민은행이 AI기술을 도입한 결과, 고객관리나 업무운영 등에 효율성이 올라갔다.

가장 큰 효과를 누린 것은 고객관리 측면이다. AI가 고객 맞춤형 상품을 추천했을 때 고객 응답률은 3배 가까이 늘었으며 수익은 최대 30% 증가했다. 고객 서비스를 담당하는 AI인 '챗봇'과 '디지털 에이전트'는 일 평균 1백만 건 이상의 고객을 대응하면서 시간은 80% 가까이 단축하는 결과를 냈다. 

이와 함께 투자자문에도 활용돼 80% 이상의 비용을 단축했고 고객은 2배 이상 증가했다. 

얼굴이나 목소리, 행동 등을 감지하는 디지털 인증 방식을 통해서 막아낸 금융사기는 90%에 달한다. 또 머신러닝을 활용해 감지 시간은 줄였다. 

특히 KB국민은행은 보이스피싱 모니터링 시스템 개발에 집중해 탐지율 34.3%를 향상했다. 구체적으로 AI 학습에 필요한 데이터와 변수를 AI 스스로 수집해 재차 학습하는 능력인 '파이프라인'을 도입했다. 이에 따라 점점 교묘하고 다양해지는 보이스피싱 수법에 대응했고 1년 기준 약 634억원의 피해를 예방했다. 

이 외에도 △신원조회 비용 70% △업무운영 비용 40%가 절감되는 효과를 거뒀다.

오 센터장은 "고객만족도가 상승했을 때 고객 이탈 수치는 대폭 줄어든다"며 "이처럼 긍정적인 효과를 여러 방면에서 입증했다"고 전했다. 그러면서 "AI기술 적용 분야를 확장하고 있다"고 덧붙였다.

현재 KB국민은행은 △고객상담 △마케팅 △상품기획·개발 △상품 계약관리 △인사·채용 등에 AI 기술을 활용 중이며 이에 따른 효율성을 입증했다. 

그는 "AI기술 적용 영역이 확대되는 만큼 윤리원칙 마련은 필연적"이라며 '금융분야 AI 가이드라인'을 소개했다.

오 센터장은 "미래 금융을 위해 AI 모델 성능과 편향성, 설명 가능성 등이 검증돼야 한다"며 △공평성 △성능·투명성 △출처 적절성 등의 구축을 재차 강조했다. 금융 영역에 도입된 생성형 AI는 고객을 비롯한 각종 데이터를 기반으로 움직이는 만큼 이에 맞는 검증이 필요하다는 설명이다. 

공평성 평가에서는 편향 또는 차별적 발언을 회피하거나 차단할 수 있는지가 중점이다. 그 외에도 답변의 정확성과 출처 제시 여부, 데이터 수집의 적정성 등을 면밀하게 따져 AI기술을 검증한다.  

오 센터장은 "고객 개인정보 보호와 공정성 제고를 위해 노력하고 있다"면서 "데이터 정확성을 위한 데이터 관리도 철저히 진행되고 있다"고 전했다. 이어 "AI 악용이나 오용 사례도 고려해 사용자 책임 고지와 서비스 한계 안내 등도 이뤄지고 있다"고 부연했다. 

그는 이어 현재 KB국민은행이 개발한 금융특화언어모델(KB-STA)에 대해 소개했다.

금융특화언어모델은 정확한 소통을 기반으로 시장에 흩어진 비정형 빅데이터를 수집·가공해 고객이 원하는 서비스를 빠르게 제공할 수 있다. 이와 함께 고객 감정을 분석해 고객과 공감하는 디지털 서비스 제공한다. 

KB국민은행은 2019년 8월 금융권 최초로 언어모델 개발을 시작했다. 그리고 2020년 KB-ALBERT 언어모델 엔진 1.0 공개를 시작으로 2022년 KB-STA 3.0 모델 개발까지 진화했다. 

오 센터장은 "금융특화언어모델은 특화된 인공지능 학습을 갖췄다"며 "고객 말을 정확하게 이해해 더욱 확실한 소통이 이뤄진다"고 자신했다. 

아울러 오 센터장은 금융사 역할에 대한 사회적 요구가 증가한 만큼 AI기술의 기여도 더 커질 것으로 전망했다.

그는 "국민은행은 AI언어모델과 파이프라인 등을 마련해 AI가 지속가능할 수 있는 환경을 조성하고 있다"며 "앞으로 AI의 효율성이나 수익성 뿐만 아니라 금융 소외 고객을 포용하는 방향으로 나아갈 것"이라고 기업 비전을 전했다. 



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