국내 은행들의 AI 적용, 어디까지 왔나

[테크월드뉴스=주가영 기자] 디지털 전환은 디지털 기술을 다양한 분야에 적용해 전통적인 산업군의 디지털화를 촉진시키는 것을 말한다. 클라우드, 디지털 트윈, 확장현실 (XR) 및 IIoT (산업 사물인터넷) 등 핵심기술로 기존의 환경을 변화시키고 있다. 금융권에서도 디지털 전환이 지속적으로 이뤄지고 있다. 직접 은행을 찾아가 은행원과 대면해 해오던 업무를 지금은 언제 어디서든 스마트폰이나 PC만 있으면 원하는 금융 서비스를 누릴 수 있다. 은행원 대신 AI가 대신해 자산관리, 상품 추천도 해준다.

▶신한은행, 디지털 신기술 접목한 RPA로 업무 영역 고도화

신한은행은 은행권 최초로 RPA(Robotic Process Automation) 도입 후 전 영업점으로 확대 시행하고 있다. 직원들이 부르기 쉽게 ‘알파봇(RPA bot)’이라는 이름으로 부르고 있다. RPA는 소프트웨어 프로그램이 사람을 대신해 반복적인 업무를 자동 처리하는 기술이다. 기업 재무제표 분석 후 수치를 옮겨 적는 등 단순하지만 반복적인 업무 처리에 효과적이다. 직원용 챗봇인 A.I몰리에도 함께 구현해 외근 중에도 모바일로 당일 이자 납부 안내, 신용평가 정보 자동입력 등 업무처리가 가능하다.

신한은행은 ‘AI 활용 완전판매 프로세스’도 시행하고 있다. 영업점에 AI 자연어·음성·이미지 기술 적용이 가능한 고성능 지향성 녹취장비 등 사전 인프라를 구축하고, AI 솔루션 도입과 시스템 개발을 진행했다. ‘AI 활용 완전판매 프로세스’는 투자상품 상담 및 판매과정에서 ▲AI 고객 답변 인식 ▲실시간 AI 상담 분석 ▲태블릿 필기 인식 검증 ▲Full Text 자막 구현 등 AI 기술로 불완전판매 요소를 진단하고 분석해 그 결과를 실시간으로 직원에게 알려 완전판매를 돕는다. 투자상품 설명 시 AI가 음성합성 기반 고객 맞춤형 5가지 음성으로 고객에게 설명하고, 이해여부 응답을 음성인식으로 검증한다. 이후 영업점 직원과 고객의 상담내용을 실시간으로 분석해 불완전한 부분 발생 시 직원이 보완할 수 있도록 알림창으로 지원한다.

AI 영상분석기술을 활용해 ATM 거래시 이상행동 탐지로 금융사고를 예방하고 있다. ‘AI 이상행동탐지 ATM’은 신한은행의 데이터 전문가와 외부 AI업체가 8개월간의 AI딥러닝을 통해 연령대별 다양한 거래유형을 학습해 분석한 데이터를 바탕으로 만들어졌다. 고객이 ATM 거래 중 휴대폰 통화를 하거나 선글라스 및 모자를 착용하는 등 수많은 보이스피싱 데이터를 분석해 얻은 유사한 이상행동을 보일 경우 이를 탐지해 거래 전 고객에게 주의 문구를 안내한다.

▶국민은행, AI기술 적용된 기업여신 자동심사 지원시스템

KB국민은행은 AI기술이 적용된 머신러닝 모형 기반의 ‘기업여신 자동심사 지원시스템(Bics : Big data CSS)’을 도입했다. ‘Bics’는 재무정보와 대안정보를 포함한 각종 비재무정보를 활용해 신용리스크가 낮은 여신에 대한 시스템 판정 결과를 기업여신 담당자에게 제공하는 시스템이다. 이번 AI기술이 적용된 머신러닝 모형 기반의 ‘Bics’ 에는 향후 우량기업으로 성장이 가능할 것으로 예상되는 기업을 선별할 수 있는 기능도 포함돼 있다. 최신의 데이터를 활용해 매년 주기적으로 모형이 개발 될 수 있도록 재학습 모형 개발 프로세스도 구축됐다. ‘Bics’가 실행된 건에 대해서는 기업개요, 재무 현황 및 분석의견, 시스템 판정결과 등이 반영된 ‘Bics’ 보고서가 자동으로 작성되며 기업여신 담당자에게 제공된다.

‘AI 보이스피싱 모니터링 시스템’ 고도화 프로젝트를 완료해 보이스피싱 예방을 한층 더 강화했다. 학습에 필요한 데이터와 변수를 AI 스스로 수집하고 재학습 가능한 ‘AI모델 재학습 파이프라인’으로 최근 더 교묘해지고 다양한 양상을 보이는 보이스피싱 수법에 즉각적인 대응이 가능하다. 

▶하나은행 ‘하나금융융합기술원’, AI연관 분야 집중 연구개발

하나금융그룹은 ‘금융혁신’을 위해 외부기술의 도입을 적극 추진하는 동시에 ‘하나금융융합기술원’을 통해 기술의 내재화를 추진하고 있다. ‘하나금융융합기술원’은 2018년 1월 하나금융의 자회사인 하나금융티아이의 사내 독립 기업(CIC) 형태로 설립된 국내금융그룹내유일한디지털전문싱크탱크로 AI연관 분야를 집중적으로 연구개발하고 있다.

연구개발 영역은 이미지와 영상을 이해하는 인공지능을 연구하는 ‘Computer Vision’, 사람의 언어를 이해 및 표현하는 인공지능을 연구하는 ‘Natural Language Processing’, 개인·소호·기업 등 고객 특성에 따른 신용평가 모형, 고객 관리, 위험 탐지(AML, FDS) 등을 연구하는 ‘Data Science’, 투자 전략을 분석하고 비즈니스 모델을 개발해 계량적인 기법으로 정확도 높은 투자 모델을 연구하는 ‘AI Quant’ 등 크게 네 가지 분야로 분류할 수 있다.

‘Computer Vision’의 경우 문서에 대한 인식과 처리를 위한 OCR이 대표적인 연구 영역으로 하나금융은 자체 기술로 개발한 AI-OCR 솔루션, ‘리딧(READIT) V3.0’ 이 한국정보통신기술협회로부터 금융권 GS인증 최고 등급을 획득하는 등 우수성을 확보했다. ‘Natural Language Processing’은 NLP엔진 기반의 은행, 카드의 AI챗봇 및 콜봇 서비스 구축을 통해 고객의 전화 및 채팅 문의에 대한 요청 사항을 AI가 신속하게 판단하고, 이를 직접 응대하거나 스스로 처리할 수 있는 방법을 제시함으로써 원스톱 업무처리를 기반을 마련했다. ‘Data Science’는 신용평가모형(ExACT)을 자체 개발해 기존의 CB사의 ML(Machine Learning)모형이 보유한 변별력보다 우수한 성능을 확보함은 물론, 시스템 자동화 주기도 획기적으로 단축시켜 종전에 3개월씩 소요되던 데이터 업데이트 주기를 5일 수준으로 단축시켰다. ‘AI Quant’의 경우 AI 알고리즘을 적용해 금융소비자별 투자 성향과 목적에 맞는 금융상품 포트폴리오를 추천해주는 서비스인 ‘하이로보’를 내놓았으며, 지난 4월 퇴직연금에 AI를 적용한 ‘AI 연금투자 솔루션’ 및 초개인화 AI 자산관리 플랫폼인 ‘아이웰스(AI Wealth)’도 출시했다.

▶NH농협은행, ‘아르미AI’ 시스템 운영

농협은행 고객행복센터에서는 상담사, 영업점 직원, 고객의 상담 편의를 제공해주는 ‘아르미AI’ 시스템을 운영하고 있다. 고객 응대, 상담 지원, 품질 관리, 빅데이터 분석 업무 등 총 12개 AI채널이 있다.

상담 Assistant(AI 상담도우미)는 상담사의 고객 응대 업무 지원을 위한 AI시스템이다. 고객과 상담사의 통화 내용을 실시간으로 STT(Speech To Text, 음성을 문자로 변환하는 기술) 변환해 상담사 화면에 출력해주는 모니터링 지원, AI가 상담사-고객 간의 통화 내용을 들으며 필요한 답변 내용을 추천해주는 예측 지원, 상담을 진행하며 실시간으로 챗봇에게 직접 질의할 수 있는 예측 지원까지 3가지 서비스를 제공하고 있다. 농협은행 고객행복센터 상담 지식, 업무방법서, FAQ, 상품 등을 통합해 검색할 수 있는 위키 기반 검색시스템인 아르미KMS는 포탈 내 챗봇 시스템을 통해 질의응답 서비스를 제공한다.

AI콜봇을 활용한 AI 고객만족도조사는 고객만족도조사 자동화 서비스다. AI를 통해 고객에게 자동으로 발신하고, TTS(Text to Speech, 문자를 음성으로 변환) 된 음성으로 고객에게 설문을 진행한 후 고객의 음성 답변을 다시 STT 변환해 설문을 진행한다. 설문 종료 후 데이터 통계 추출 및 분석까지 진행하는 AI 자동화 프로세스다. 아르미TA(분석포탈)는 AI 시스템들을 통해 들어오는 빅데이터(상담 STT데이터, 상담시간, 상담 유형, 상담사 정보 등)를 수집해 TA분석, 시각화/다차원 분석, 상담사 평가 등의 분석을 진행하는 상담데이터 분석 플랫폼이다. 실시간 음성인식, 자연어처리, 대용량 분산 처리를 통해 매일 들어오는 수십만 건의 AI상담 데이터를 가공 처리한다.

농협은행은 고객대상 금융상품 보조설명, 카드 비대면 발급 등에 AI 은행원을 활용하고 있다. 은행 창구 내 펀드 상품 설명이나 24시간 카드 판매를 대화형 키오스크에서 수행한다. AI은행원을 자체 생성할 수 있도록 얼굴합성, 음성 및 입모양 구현 등의 AI 기술을 종합한 TTV(Text to Video) 시스템이 적용됐다. 표현하고자 하는 텍스트 내용에 맞게 입모양과 음성 생성 및 영상이 구현된다. 타 기술과의 연계 및 조합이 용이하고, 빠르게 변하는 AI기술에 효과적으로 대응하도록 각 기술별 API활용 모듈형으로 구축했다.