은행들은 생성형 AI를 활용해 은행 업무 효율성을 획기적으로 높이고 대고객 서비스 경쟁력도 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
KB국민은행은 그룹 차원에서 운영되고 있는 생성형 AI 태스크포스(TF)를 통해 생성형 AI 인사이트를 확장하고 사업 실행력을 강화하고 있다. 해당 TF에는 은행을 비롯해 증권, 카드 등 총 10개 계열사가 참여한다.
그룹 공동 생성형 AI 플랫폼은 ▲생성형 AI 적용에 공통적으로 필요한 기술 제공 ▲생성형 AI 최신 기술 공동확보 및 활용 지식의 공동 자산화 ▲금융 분야 생성형 AI 기술 사용에 대한 규제 보안성 문제 공동해결 등의 역할을 수행할 예정이다.
국민은행 관계자는 “그룹 공동 기술 확보 및 클라우드 기반의 생성형 AI 활용 체계 마련 등 그룹 시너지를 극대화 하는 데 역량을 집중하고 있다”고 말했다.
신한은행은 지난해 6월 생성형 AI를 금융 서비스에 적용하기 위한 전담 TF를 구성해 운영해오고 있다. 신한은행은 지난해 내부 PoC를 통해 챗(Chat) GPT를 활용한 Q&A 서비스 기술 및 효과성 검증을 완료했다.
현재 초거대 AI 활용을 위한 내부 금융 언어데이터 정비, 챗GPT 기반 대직원용 대화형 업무지식 QA 서비스 상용화 사업을 실시 중이다. 이후 대직원 서비스 업무 범위 확대 및 대고객 서비스 적용 등을 함께 검토할 예정이다.
하나은행의 경우 그룹 융합기술원을 통해 금융 특화 소형 거대언어모델(sLLM)을 개발하고 있다. 외부 LLM 에 대한 시스템 환경 및 사용성 검증도 진행 중이다. 하나은행 관계자는 “ 금융 특화 sLLM 과 범용 LLM 의 성능 및 사용성에 대한 비교와 비용 효율성 등을 검증하고 있는 단계”라고 설명했다.
하나은행은 대직원 업무 효율 개선을 위한 프로젝트를 진행한다. 전 직원이 자유롭게 사용할 수 있는 LLM 환경을 제공하고, 문서 기반 정확한 답변을 추출하는 검색증강생성(RAG) 기술을 활용한 대직원 업무 상담도 지원할 예정이다. 챗봇 서비스와 업무 내규, 보증 규약, 법령 등을 해석해 업무에 활용하는 방안도 기획하고 있다.
우리은행 역시 금융 특화 언어모델 기반의 서비스 구축을 추진해왔다. 우리은행은 지난해 말 생성형 AI 활용 계획을 수립하고 지난 4월 생성형 AI가 적용된 ‘AI 뱅커(Banker)' 서비스를 출시했다. 생성형 AI 기반 금융 언어모델을 기반으로 대고객 채널(챗봇) 내에서 상품 상담을 진행하는 대화형 서비스다. 정기 예·적금 등 수신 상품을 설명해주고 우대 금리, 세금 우대 혜택 등 고객별 상황을 고려해 맞춤형 상품을 추천해준다.
AI 뱅커는 금융 언어와 은행 창구에서 일어나는 대화를 비롯해 방대한 양의 금융 데이터를 학습해 고객 질의에 대해 자연스럽고 매끄럽게 상담을 진행할 수 있도록 설계됐다. 고객 질문 분석을 통해 예상 질문도 파악할 수 있다.
우리은행은 향후 AI 뱅커의 상담 업무 대상을 향후 청약, 대출 등 다양한 상품으로 확대할 방침이다. 코드 작성 및 SQL 쿼리 작성, 시황 요약 및 보고서 작성 등도 계획하고 있다.
한아란 한국금융신문 기자 aran@fntimes.com
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