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이재근 KB국민은행장, AI 활용해 생산성·고객만족 높인다 [AI 금융 생태계 확장 ①]

기사입력 : 2022-09-05 00:00

(최종수정 2022-09-05 14:13)

RPA ‘자동이’가 직원 업무 돕고 챗봇 ‘비비’는 상담 맡는다
머신러닝 기반 ‘Bics’로 여신심사 신속…우량기업도 선별

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최근 은행권에서 챗봇, AI 은행원 등을 도입하며 디지털 신사업 추진에 박차를 가하고 있다. 이에 한국금융신문은 AI 금융 서비스에 사활을 걸고 있는 4대 시중 은행의 전략과 고도화 방향 등에 대해 알아보고자 한다. 〈편집자 주〉

[한국금융신문 김관주 기자] 은행권에서 인력이 눈에 띄게 감소하는 가운데 KB국민은행(행장 이재근닫기이재근기사 모아보기)이 인공지능(AI) 기술이 적용된 은행원 활용에 적극 나서고 있다.

5일 금융감독원의 전자공시시스템에 따르면 올 상반기 신한·국민·우리·하나·기업·부산·경남·대구·전북·광주·제일·씨티 등 12개 시중은행 직원은 총 8만6679명이다. 이는 지난해 상반기 9만600명과 비교하면 3921명 줄어들었으며 2년 전(9만2594명)보다 5915명 감소했다.

디지털·비대면 금융 전환에 따른 점포·인력 축소 등 은행 환경의 급격한 변화뿐 아니라 과거와 비교해 유리한 퇴직 조건, 만 40세까지 대폭 낮아진 희망퇴직 연령 등이 은행원의 대규모 퇴사 러시의 배경으로 거론된다.

다만 이러한 엑소더스는 남아 있는 일부 직원에게 고통이다.

국민은행은 직원이 단순·반복 업무 부담을 덜고 보다 창의력을 발휘하거나 부가가치가 높은 업무 및 대고객 서비스에 집중할 수 있도록 ‘자동이’를 도입했다.

이는 로보틱 사무자동화 시스템(Robotic Process Automation, RPA)의 명칭이다. RPA란 직원이 화면 이동, 데이터 추출 및 입력, 사이트 접속 등 PC에서 하는 행동을 모방해 반복적으로 수행하는 것을 말한다.

특히 자동이는 ▲소호 여신 사전 신용도 점검 ▲대출 실행 전산입력 전 확인사항 체크 ▲뉴스 기사 검색 구독 서비스 등 기존 직원이 수행하던 단순 업무를 대체하는데 주요하게 활용되고 있다. 이를 통해 국민은행은 약 290만 시간, 직원 1인당 연간 약 170시간(21영업일)을 절감할 것으로 판단한다.

현재 국민은행은 총 240개 업무(본부부서 179개 업무, 영업점 61개 업무)에 대해 자동이를 적용하고 있다.

지난해에는 본인 업무에 RPA가 적용되도록 직원 스스로 개발하는 ‘RPA퍼스널봇’을 도입해 더욱 개인화되고 다양한 업무에 RPA를 적용할 수 있는 기반을 마련했다.

국민은행 본부부서 179개 업무 가운데 RPA퍼스널봇으로 직원 스스로 개발한 업무는 35개다. 지난 4월부터 퍼스널 봇 교육과 개발 멘토링 지원을 통해 RPA퍼스널봇 활용을 확대해 나가고 있다.

지난 7월에는 AI 기술이 적용된 머신러닝 기반 ‘기업여신 자동심사 지원 시스템(Big data CSS, Bics)’을 도입해 효율적인 시스템 운용이 가능한 환경을 마련했다.

Bics는 재무·대안정보 등 비재무정보를 활용해 신용리스크가 낮은 여신에 대한 시스템 판정 결과를 기업여신 담당자에게 제공하는 시스템이다.

이번 Bics에는 향후 우량기업으로 성장이 가능할 것으로 예상되는 기업을 선별할 수 있는 기능도 포함돼 있다. 경기변동에 대응할 수 있도록 최신의 데이터를 활용해 매년 주기적으로 모형이 개발될 수 있도록 재학습 모형 개발 프로세스도 구축했다.

Bics가 실행된 건에 대해서는 기업개요, 재무 현황 및 분석 의견, 시스템 판정 결과 등이 반영된 Bics 보고서가 자동으로 작성되며 기업여신 담당자에게 제공되도록 했다.

국민은행은 앞으로 해당 기술들을 업무 환경 내 완전히 정착시키고 내재화할 수 있도록 추진할 계획이다. AI, OCR 등 새로운 기술과 융합하는 등 혁신적인 업무 프로세스 개선을 위해 지속적으로 노력하겠다는 방침이다.

국민은행 관계자는 “영업점 직원이 ‘현장의 친근한 디지털 도구’로 자동이를 보다 친숙하게 인식하고 활용할 수 있도록 소통과 변화관리에 박차를 가할 것”이라며 “본부부서 직원의 경우 직원 스스로 RPA 개발 및 운영을 할 수 있도록 RPA 퍼스널봇 교육 및 우수직원에 대한 포상 등을 강화할 예정”이라고 말했다.

앞서 국민은행은 지난 2017년 본부부서 4개 업무에 대해 RPA를 최초 적용한 바 있다. 이어 2019년, 2020년, 2021년 3차례 프로젝트 개발을 통해 본부부서와 영업점 모두를 대상으로 적용 영역을 확장했다.

지난해 3월 출시된 국민은행의 챗봇 ‘비비’는 AI 금융비서로서 모바일 금융 애플리케이션(앱) 이용 고객의 관심을 끌고 있다.

기존 챗봇은 고객의 요구에 의해 대화가 진행되는 일방적인 방식을 택했었다. 반면 챗봇 비비는 만기 고객을 대상으로 발송하는 알림 서비스에 챗봇 상담을 유도하고 만기 해지 및 신규 가입까지 처리하도록 한 단계 진보했다.

고객이 보다 편한 검색을 할 수 있도록 초성 또는 단어 입력만으로 질문이 자동 완성되고 뱅킹 거래와 금융 상담이 다른 채널이 아닌 챗봇과의 채팅창 한곳에서 이뤄져 고객과의 상담이 더욱 집중화됐다.

챗봇 비비에서 고객이 가장 만족도가 높은 영역은 친근감이다. 챗봇 진입 시 카드 형태로 메시지를 보여주는 방식을 적용해 고객의 정보 습득과 접근이 더 쉽도록 개발됐다. 뱅킹의 다른 거래로 화면을 이동한 후 챗봇으로 복귀했을 때 상담을 연속해 진행할 수 있다는 것도 장점이다.

또한 국민은행은 지난 1월 인공지능 음성기술과 자연어 처리 기술을 활용한 고객센터 AI 음성상담 서비스인 ‘콜봇 서비스’를 수신상품 만기 안내에 처음 도입한 바 있다.

이어 4월에는 대출상품의 연체관리에도 적용했다. 도입 이후 콜봇은 일 평균 1만8000건의 예적금 만기 안내를 수행하는 중이다. 여신 만기 및 연체 안내도 일 평균 5000건 이상 담당하고 있다.

국민은행 관계자는 “인공지능의 역할이 나날이 커져가고 있고 고객의 니즈가 다양해지고 있는 가운데 챗봇이 AI 금융비서로의 큰 역할을 톡톡히 해낼 것으로 기대한다”며 “앞으로도 고객의 변화에 더욱 유연하게 반응하는 챗봇으로 성장할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

김관주 기자 gjoo@fntimes.com

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