금감원, AI·빅데이터 기반 민원상담 지원시스템 구축 사업 추진

[한국금융신문 김경찬 기자] 금융감독원이 금융소비자 민원을 효과적으로 분석·관리하기 위해 AI·빅데이터 기반의 금융민원상담 분석 시스템 구축을 위한 사업에 돌입힌다.

금감원은 STT(Speech to Text)엔진을 통해 상담내용(음성)을 텍스트로 변환·축적하고, 이를 바탕으로 민원상담에 대한 심층 분석 기반을 마련해 금융 소비자 동향 파악에 나설 계획이다. 사업은 오는 11월부터 내년 3월까지 4개월간 추진된다.

금감원은 지난 2018년부터 ‘1332 통합 콜센터’ 시스템을 가동하고 있다. ‘1332 통합 콜센터’는 금융애로 상담과 불법사금융 신고·상담, 금융자문상담 등 부문에서 전체 70채널의 상담원을 운영하고 있다.

금감원은 지난 3년 동안 연간 약 40만건이 넘는 상담 서비스를 제공했으며, 이번 시스템 구축을 통해 민원상담의 품질을 높이고, 금융상담 데이터의 심층 분석을 위한 환경을 마련할 계획이다.

금감원은 음성형태로 관리되고 있는 민원 상담내역을 STT엔진을 변환하고 이를 체계적으로 관리하며, 변환된 민원상담 내역을 기존 콜센터 정보와 통합해 효과적인 분석환경을 마련할 방침이다.

우선 AI 기반의 STT엔진을 통해 상담 음성데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 저장·관리할 STT 시스템을 구축할 계획이다. 상담원 음성 인식률은 약 95%, 민원인 음성 인식률은 약 85%를 목표로 음성에 대한 적정수준의 인식률을 만족토록 구성할 계획이다.

STT 시스템은 상담원과 금융소비자 등 화자별 발화음성을 분리·저장하고, 텍스트로 변환해 통합·관리한다. 또한 실시간·배치 방식을 모두 지원하며, 진행상황에 대한 모니터링 및 장애 시 재수행할 수 있도록 구성된다.

텍스트로 변환 후에는 신조어·전문화된 특수단어·오인식 등에 대한 보정이 가능하고, 지속적인 음성 학습 환경을 제공한다.

또한 금감원은 STT 엔진을 통해 변환된 텍스트와 기존 상담 앱을 연계한 통합된 분석환경도 마련한다. 빅데이터 도구를 활용해 데이터 수집 및 민원상담 전체내용을 검색하고, 텍스트 기반 종합 분석이 가능한 기반을 마련할 계획이다.

시스템은 주요 키워드를 도출해 요약정보와 상담유형별 관심단어, 연관단어, 트렌드 분석 등이 가능토록 구성된다. 관심키워드나 금지키워드 등에 대한 임계값 설정을 통해 이슈 민원을 적시에 확인할 수 있게 된다.

특히 금융회사별, 금융상품별 상담통계, 상담 내용 검색 등 다양한 검색을 통해 다차원 분석이 가능한 환경이 마련되며, 민원상담 전체 현황을 쉽게 확인할 수 있도록 대쉬보드도 구성된다.

SST 시스템 구축은 지난해 발표된 ‘금융소비자 보호 종합방안’ 일환으로, 금융당국은 금융감독 관련 빅데이터를 확충하고, 데이터 추출 및 분석 기법 고도화를 단계적으로 추진하고 있다.

금감원은 음성형태 민원을 텍스트화하고, 금융민원 외 협회 상품 판매 데이터와 금융 뉴스 및 SNS 정보 등도 통합하여 데이터를 확충할 계획이다. 또한 민원 등 데이터에 대한 분석을 기반으로 스스로 판단·개선이 가능한 수준의 분석시스템도 구축할 방침이다.

이를 통해 소비자피해 유발 가능성이 높은 업권·금융기관에 대한 선제적 감독을 빅데이터 분석에 기반해 실시하고, 소비자 피해 가능성이 높은 상품에 대해서는 소비자 피해 경보를 발령할 계획이다.

김경찬 기자 kkch@fntimes.com