김정수 애큐온저축銀 대표, 생성형 AI 개발 등 디지털 혁신 선두 [올해의 CEO (2) 혁신금융]

[한국금융신문 김다민 기자] 한국금융신문은 밸류업, 혁신, 재무, 내부통제 등 총 4개 부문에서 올해 가장 우수한 성과를 올린 각 금융업권 리더 1인을 선정했다. 주요 데이터 지표별 순위를 합산해 가장 높은 점수를 받은 인물을 '올해의 CEO'로 뽑았다. <편집자 주>

김정수 애큐온저축은행 대표가 올해 혁신 부문에서 자산기준 10대 저축은행 최고경영자(CEO) 가운데 가장 높은 성과를 올린 인물로 선정됐다.

김 대표는 디지털·IT 혁신을 진두지휘한 점을 인정받아 지난 7월 연임에 성공한 바 있다.

10일 한국금융신문이 자산규모 기준 상위 10개 저축은행의 앱 누적 가입자 수와 AI, 빅데이터, 블록체인 활용 및 디지털 신규 상품 등을 분석한 결과 김정수 애큐온저축은행 대표이사가 혁신 부문에서 가장 높은 점수를 받아 올해의 CEO로 선정됐다.

애큐온저축은행은 2019년부터 꾸준히 디지털 경쟁력을 강화하고자 대표에 디지털 전문가를 선임해 왔다.

이에 이전 대표인 이호근 전 대표에 이어 김정수 대표까지 많은 디지털 성과를 내고 있다.

특히, 애큐온저축은행은 직원 대상 생성형 AI활용과 대안신용평가모델 개발 등을 저축은행 업계 내에서 선제적으로 진행한 바 있다. 대다수 저축은행이 핀테크 사와 협약을 통해 신용평가모델을 공급받던 것과는 다른 행보다.

지난 2월 애큐온저축은행은 디지털 기반의 비즈니스 경쟁력을 강화하기 위해 코어뱅킹 차세대 시스템을 구축했다. 코어뱅킹이란 은행 등 금융회사의 계좌 관리, 거래, 고객 정보 등 금융사의 종합정보시스템을 통제하는 솔루션 및 패키지 프로그램을 말한다.

개발 언어를 코볼(COBOL)에서 최신 언어인 자바(Java)로 변경하며 업무 효율성을 크게 높였다.

애큐온저축은행에 따르면 개발 언어 변경으로 인해 개발하는 데 영업일 기준 10일이 초과하는 프로젝트 건당 0.5일가량 단축됐다.

예시로, 하반기에 250건인 경우 1000시간이 단축되는 것이다.

인프라 아키텍처 변경에 따른 비대면 거래 처리 속도도 단축됐다. 인프라 아키텍처란 여러 대의 컴퓨터를 조합해 하나의 시스템을 구축하는 구조를 뜻한다. 이를 통해 타행 계좌 이체는 5초, 예금상품 가입 등의 수신은 10초가 단축됐다.

또한 운영 데이터 저장소(ODS, Operational Data Store)를 통해 모기지(Mortgage) 업무는 13분가량 크게 단축됐다.

아울러, 여·수신 상품의 다양성을 확대하고 효율적 관리를 위해 상품팩토리 솔루션도 도입했다. 이를 통해 신상품 개발 기간은 평균 62일에서 39일로 약 23일 정도 단축됐다.

그뿐만 아니라 기존에는 분기별 1개, 연간으로는 4개 수준의 신상품을 출시했으나, 도입 이후에는 매월 출시해 도입 6개월 만에 입출금상품 2개, 예금상품 2개, 적금상품 2개 등 6개의 신상품을 기획 및 출시했다.

애큐온저축은행은 지난 4월 고객의 금융 접근성 확대 및 리스크 관리 역량 강화를 위해 개인 및 개인사업자 대상 대안신용평가모형을 자체 개발하고 고도화했다.

기존 신용평가 방식의 한계점을 개선하고 보다 합리적인 평가 체계를 마련하기 위해 비금융 대안 데이터와 머신러닝 알고리즘, 시계열(공간) 클러스터링 기법 등을 적용한 것이 가장 큰 특징이다. 이를 통해 신규 유입 고객의 금융거래패턴과 특성을 면밀히 반영할 수 있게 됐다.

대안신용평가모형 개발을 위해 풍부한 대안 데이터 체계를 구축했다. 신용평가사인 코리아크레딧뷰로(KCB)와 나이스평가정보(NICE)가 제공했던 기존 정보에 추가로 금융결제원의 자동이체 정보, 한국평가데이터의 크레딧트리(CreditTree) 등 다양한 대안 데이터를 검토한 뒤 반영했다.

해당 대안신용평가모델을 적용한 직장인 대상 대출 상품 3종도 출시했다. 모델 적용을 통해 신용평가사가 제공하는 기존 금융거래 정보뿐만 아니라 금융결제원의 자동이체 정보, 한국평가데이터의 크레딧트리(CreditTree) 및 고객의 금융거래 패턴 정보, 부동산 자산 유무 등 다양한 대안정보를 다층적으로 반영해 금융상품 접근성을 높인 것이 장점이다.

저축은행의 주 거래 고객은 중저신용자인 만큼 ‘무’신용자인 씬파일러(Thin Filer) 고객도 확보하는 것이 중요하다. 통신대안평가의 추적조사 결과에 따르면 국내 금융이력부족자 중 절반 이상이 5년 후 금융이력 보유자로 전환됐다.

이들 중 절반 이상이 고신용 우량고객으로 판별됐다. 즉, 씬파일러 1290만 명 중 약 500만 명인 셈이다. 잠재 우량고객인 씬파일러를 선별해 대출을 내준다면 저축은행의 수익성도 개선할 수 있다.

아울러, 고객뿐만 아니라 직원의 생산성 및 편의성 제고를 위해 생성형 AI를 개발 중이다. 여타 저축은행이 기존 데이터 분석에 초점을 두고 AI를 활용한 것과는 달리, 새로운 콘텐츠를 만들어 낼 수 있는 생성형 AI를 활용한 것이 차별점이다.

지식관리시스템(KMS, Knowledge Management System, 이하 KMS)에 생성형 인공지능(AI)을 적용한 직원용 챗봇이 그 주인공이다.

KMS는 문서, 데이터, 전문 지식 등 조직 내 지식과 정보를 체계적으로 관리하고 공유하기 위한 시스템을 뜻한다. 1년간의 KMS 운영을 통해 방대한 지식관리 데이터를 축적한 결과, 애큐온저축은행 사내 지식관리 수준이 높아졌고 각 부서의 업무 매뉴얼과 문서 및 자료 등이 체계적으로 정리돼 직원들의 업무 속도가 크게 개선됐다.

그러나, 원하는 내용의 문서를 열어봐야 하는 등 사소한 불편함이 있어 생성형 AI를 활용해 한계를 극복할 예정이다.

AI 직원용 챗봇은 외부 데이터베이스에서 질문에 대한 정보를 검색하는 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용, AI가 거짓 정보를 사실처럼 전달하는 할루시네이션(Hallucination, 환각) 현상을 줄여 정확도를 높였다. 환각 현상이 발생하는 이유는 AI가 기존에 학습한 정보만을 기반으로 답을 만들기 때문이다.

이에 방대한 데이터를 학습한 거대언어모델(LLM)과 검색 메커니즘을 결합한 검색증강생성(RAG) 기술을 활용해 사용자에게 신뢰도 높은 답변을 제공할 수 있다.

임직원들은 챗봇을 통해 업무 매뉴얼과 사내 규정 사항에 대한 질의·답변 내용을 한눈에 요약해 볼 수 있다. 신입사원의 온보딩 과정에서 필요한 인사 규정 등 내규에 대한 간단한 질문에도 즉각 대답할 수 있는 ‘경영지원용 챗봇’ 기능도 지원한다.

AI 직원용 챗봇은 지난 5월부터 개발해 오는 12월에 완성될 예정이다.

애큐온저축은행은 “사내 직원용 챗봇 개발로 복잡한 은행업무를 처리해야 하는 영업점과 고객 응대부서, 본점 지원부서 등에서 고객 문의사항을 신속하고 정확하게 처리하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다”며 “사내 챗봇에서 생성하는 답변은 사용자의 피드백을 통해 더 정교하고 나은 답변이 될 수 있도록 업그레이드해 나갈 예정”이라고 밝혔다.

김다민 한국금융신문 기자 dmkim@fntimes.com