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오순영 KB국민은행 금융AI 센터장 “생성형 AI, 속도보다는 가치로 접근” [2024 한국금융미래포럼]

기사입력 : 2024-05-27 00:00

(최종수정 2024-05-27 10:59)

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“고객 서비스 도입 전 내부서 충분한 활용 필요”

▲ 오순영 KB국민은행 금융AI센터장이미지 확대보기
▲ 오순영 KB국민은행 금융AI센터장
[한국금융신문 한아란 기자] “금융사는 고객에게 서비스를 빨리 제공하는 보다 실제로 고객에게 가치를 주는 것이 더 중요하기 때문에 속도를 늦출 필요가 있습니다.”

오순영 KB국민은행 금융AI센터장 상무는 21일 서울 중구 은행회관에서 열린 '2024 한국금융미래포럼' 토론에서 ‘고객 서비스에 생성형 AI 적용 시 고객의 의도와 다른 해석·분석이 발생할 문제에 대한 해결 방안’으로 “생성형 AI를 고객 서비스에 도입하기에 앞서 우선은 내부에서 충분히 활용해볼 필요가 있다”며 이같이 밝혔다.

오 상무는 “생성형 AI가 기본적으로 요구사항에 대해 고객 의도와 다르게 대답할 확률은 적지만 답변 정확도에는 문제가 있을 수 있다”며 “생성형 AI의 답변 정확도에 대해 솔루션을 계속 만들어내고 있지만 100가지 질문에 100가지 정확한 답변을 하느냐는 것은 아직은 확실하지 않은 상황”이라고 진단했다.

오 상무는 “고객 서비스 이전에 내부에서 충분히 활용해봐야 하는 게 가장 당연하지만 놓칠 수 있는 부분”이라고 지적했다.

그러면서 “생성형 AI의 장점은 분명히 있지만 하나라도 문제가 생기면 산업을 죽이거나 기술 활용이 확 죽을 수 있어 내부에서 충분히 활용해봐야 한다”며 “생성형 AI가 설사 잘못된 답변을 하더라도 후속 조치나 앞단 대응에 있어 노하우가 필요하다”고 말했다.

올해 AI 도입 전략에 대해 오 상무는 당장 대규모 투자보다는 실속 있는 케이스를 발굴·적용하는 데 집중하겠다고 했다. 오 상무는 “경영진을 설득하고 토론하는 과정을 겪으면서 전략이 보다 정교화되고 있다”고 설명했다.

그는 “큰 규모의 투자보다는 실질적으로 효과가 있는 것을 작은 규모로 테스트해왔다”며 “ 올해는 몇 가지 케이스를 선별했고 실무에 실질적으로 적용할 계획”이라고 말했다.

이어 “작년 상반기만 해도 당장 무언가를 해야 할 것 같다는 생각을 했지만 이제는 내부에서 생각이 바뀌고 있다”며 “결정만 하면 부연 등의 과정은 언제든지 할 수 있기 때문에 작년과 같이 조급하게 먼저 해보려는 전략은 아니다”라고 덧붙였다.

오 상무는 앞서 진행된 주제 강연을 통해서도 파일럿 프로젝트 운영을 생성형 AI 기술 도입을 위한 전략 중 하나로 지목했다.

오 상무는 생성형 AI를 본격적으로 구현하는 데 앞서 파일럿 프로젝트를 구성·운영해 효율성을 테스트하고 잠재적인 문제를 식별하는 것이 필수적이라고 강조했다. 소규모 프로젝트부터 시작해 기술 도입에 대한 자신감과 성공을 확인하는 과정이 중요하다는 설명이다.

오 상무는 “AI 기술에 대한 내부 조직의 수용력도 있어야 한다”며 “다양한 것들을 시도해보되 성공 사례와 인프라 등이 다 다르기 때문에 각자 가지고 있는 여건에 대해 다양하게 검토해봐야 한다”고 말했다.

금융권의 생성형 AI 활용을 위한 과제로는 ▲데이터에 대한 개인정보 보호 및 보안 ▲대규모 컴퓨팅 투자 필요성과 에너지 소비 이슈 ▲AI 편향(Garbage In, Garbage Out)과 할루시네이션 ▲거버넌스 및 규제 준수 ▲사이버 보안 위협 ▲컴플라이언스 이슈 등을 꼽았다.

오 상무는 “대부분의 AI 신기술은 글로벌 빅테크에서 나오지만 국내에서 합법적으로 빠르게 써볼 방법이 없다”며 “최신 기술을 도입하기 위한 규제 완화가 필요하다”고 말했다.

이어 “AI 도입에 있어 필요한 기능 요소를 명시하는 표준시스템이 있으면 가이드로 삼을 수 있을 것”이라며 “내부 정보 활용에 있어서도 단계를 나눠서 유연하게 권한을 고려할 필요가 있다”고 강조했다.

오 상무는 또 “거버넌스에 대한 부분은 겉으로 보이지는 않지만 챙겨야 한다”며 “AI 서비스가 전체에 대해 광범위하게 영향을 미칠 수 있다고 생각하고 전사적으로 고민할 필요가 있다”고 말했다.

한아란 한국금융신문 기자 aran@fntimes.com

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