생성AI, 금융권 체제 통째로 바꿔

[중소기업투데이 조민혁 기자] 은행, 증권 등을 망라한 금융계에도 생성AI 기반의 각종 서비스와 인프라가 확산되고 있다. 일부 금융회사는 별도의 금융AI 회사를 설립, 다양한 AI 기반 금융기법과 상품을 선보이고 있다.

현재 국내 금융계는 이미 대부분 기술검증을 마치고 생성AI를 대고객 서비스에 본격적으로 적용하고 있다. 특히 2024년에는 생성AI 기반의 기술로 업무를 효율화하고, 앱이나 컨택센터 등 고객 관리의 스마트화가 가속화될 전망이다. 직원용 챗봇을 개발하거나, 심사정보 요약, 대출상품 추천 등에도 생성AI를 널리 활용하고 있다.

KB은행, 우리은행, 신한은행 등은 이미 생성형AI를 접목시킨 가상은행원을 모바일앱이나 점포 내에 두고 있다. 가상은행원은 자연스러운 대화의 형태로 거래 조회나 송금‧이체, 각종 상품 안내 등에 응하고 있다.

그 중 KB는 모바일앱에 이를 적용하고 있으며, 다른 은행들도 모바일‧점포 등에 확대 적용하고 있다.

신한은행 계열의 신한AI는 자체 개발한 금융 특화 LLM 모델을 통해 주식 시황이나 각종 금융 경제 정보를 제공하는 대고객 챗봇서비스 ‘모물’을 개발했다. ‘모물’은 신한투자증권 MTS에 탑재되거나, 은행 뱅킹앱에 적용될 예정이다. 신한AI는 또 금융 특화형 생성AI를 구축하고, 자산 챗봇도 준비하고 있다.

우리은행 역시 생성AI 기반의 상품 추천 및 목돈 마련을 위한 상담용 AI서비스를 개발하고 있다. 하나은행은 직원을 대상으로 한 지식 챗봇을 개발하는 등 생성AI를 적극 활용하고 있다.

증권업계도 생성AI를 활발히 적용하고 있다. 증권업계는 치근 LLM(대형언어모델)의 맞춤화에 주력하고 있다.

우선 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)을 통해 사용자와의 (비교적) 짧은 문답을 통해정보 또는 문맥에 맞는 상담을 제시한다. 또 미세조정(fine-tuning)을 통해 대량의 정보를 일괄적으로 학습시켜 모형의 구조, 특히 신경망 사이의 가중치를 변경하는 방식을 구사하고 있다.

생성AI 기반 LLM과 챗봇을 통한 고객 지원, 로보어드바이저(robo advisor)를 활용한 자산관리 효율화, 이상 거래 탐지 등 컴플라이언스 강화 등 다양한 업무를 수행하고 있다. 나아가선 금융투자업의 여러 업무 분야 중 기업금융, 자산관리, 고객관리 측면에서 LLM을 활용하고 있다.

예를 들어 영업 현황에 대한 정보를 포함하고 있는 문자 정보를 학습한 언어모형을 기업 평가에 활용하기도 한다. 또 방대한 양의 경제 동향 관련 뉴스를 종합적으로 학습하고 필요한 정보를 요약하는 업무 또한 언어모형을 통해 효율성을 높이고 있다.

생성AI를 도입할 경우 분야별로 특화된 효율성을 기할 수 있다는게 현장 전문가들의 의견이다. 하나금융연구소의 김남훈 연구원은 ‘이슈브리프’를 통해 “은행 비즈니스 영역별로 각기 다른 효과가 기대된다”면서 “우선 마케팅 부문에선 고객 프로필별로 마케팅 문구를 생성하고, 맞춤형 콘텐츠를 고객들에게 제공하고, 고객관리 분야에선 지식이나 정보를 전해주는 가상전문가, 24시간 상담과 문제해결에 응대할 수 있다”고 제시했다.

이에 따르면 SW개발 분야에선 초안이나 테스트코드를 자동 생성할 수 있다. 또한 코드 검토를 자동화하고, 비효율성을 제거할 수 있다. 리스크나 법률 부문에선 규제와 리스크에 대응, 관련 규정을 자동으로 업데이트하고, 누락문서를 식별하여 이상거래를 탐지한다.

김 연구원은 “정부도 금융AI 데이터 라이브러리를 구축하고, 결합 데이터 재사용을 허용하는 등 금융업의 AI 활용 역량을 높이도록 하고 있다”면서 사례를 들었다. 이에 따르면 신용정보원이 중심이 되어 2024년 상반기까지 AI데이터 라이브러리를 구축할 것으로 알려졌다.

또 “금융권의 AI전략도 생성AI에 대한 활용 검증과 현장 적용을 통해 직원들을 위해 활용될 것”이라며 “고객 관리, 이상 탐지 등 업무프로세스 종단에 걸쳐 폭넓게 적용될 전망”이라고 했다.