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[애플경제 이윤순 기자]  국내 금융계에서도 생성AI 기반의 각종 서비스와 인프라가 본격적으로 구축되고 있다. 이미 기술검증을 마치고 생성형AI를 대고객 서비스에 적용하거나 예정하고 있다.

이를 위해 특히 국내 은행들 대부분 국내외 생성AI 업체들과 함께 기술검증을 마친 상태다. 이에 2024년에는 본격적으로 생성AI 기반의 기술로 업무를 효율화하고, 앱이나 컨택센터 등 고객접점관리 고도화에 적용할 예정이다. 김남훈 하나금융연구소 연구원은 “이미 직원용 챗봇을 개발하거나, 심사정보 요약, 대출상품 추천 등에 시범적으로 적용하고 있다”면서 최근이 자체 이슈브리프를 통해 그 실태를 전하고 있다.

이에 따르면 KB‧우리‧신한은행은 생성형AI를 접목시킨 가상은행원을 모바일앱이나 점포 내에 설치해두고 있다. 가상은행원은 자연스러운 대화의 형태로 거래 조회나 송금‧이체, 각종 상품 안내 등에 응하고 있다.

KB는 MZ세대를 대상으로 한 모바일앱에 이를 적용할 예정이다. 이에 다른 은행들도 모바일‧점포 등에 확대 적용할 것을 검토하고 있다.

오픈소스로 금융 특화형 생성AI 구축, 상담 AI서비스 등

신한AI는 자체 개발한 금융 특화 LLM 모델을 활용, 주식 시황이나 경제 이슈 정보를 제공하는 대고객 챗봇서비스 ‘모물’을 제공할 예정이다. ‘모물’은 신한투자증권 MTS에 탑재되며 향후 은행 뱅킹앱에도 적용될 예정이다.

신한AI는 또한 오픈소스로 금융 특화형 생성AI를 구축하고, 자산 챗봇을 준비하고 있다.

우리은행은 국내 생성AI업체와 상품 추천 및 목돈 마련을 위해 상담을 해주는 AI서비스를 준비하고 있다. 또 하나은행은 네이버와 함께 직원을 대상으로 한 지식 챗봇을 개발했고, 업무 활용성을 검증할 수 있는 PoC를 진행하고 있다.

마케팅, 고객관리, SW개발, 리스크․법률 등에 적용

생성AI를 도입할 경우 은행 비즈니스 영역별로 각기 다른 효과가 기대된다. 마케팅 부문에선 고객 프로필별로 마케팅 문구를 생성하고, 맞춤형 콘텐츠를 고객들에게 제공한다. 또 고객관리 분야에선 지식이나 정보를 전해주는 가상전문가, 24시간 상담과 문제해결에 응대할 수 있다.

SW개발 분야에선 초안이나 테스트코드를 자동 생성할 수 있다. 또한 코드 검토를 자동화하고, 비효율성을 제거할 수 있다.

리스크나 법률 부문에선 규제와 리스크에 대응, 관련 규정을 자동으로 업데이트하고, 누락문서를 식별하여 이상거래를 탐지한다.

김 연구원은 “정부도 금융AI 데이터 라이브러리를 구축하고, 결합 데이터 재사용을 허용하는 등 금융업의 AI 활용 역량을 높이도록 하고 있다”면서 사례를 들었다.

이에 따르면 신용정보원이 중심이 되어 2024년 상반기까지 AI데이터 라이브러리를 구축할 것으로 알려졌다.

또 “금융권의 AI전략도 생성AI에 대한 활용 검증과 현장 적용을 통해 직원들을 위해 활용될 것”이라며 “고객 관리, 이상 탐지 등 업무프로세스 종단에 걸쳐 폭넓게 적용될 전망”이라고 했다.

금융업 생성AI 효과, 하이테크 산업 다음으로 커

한편 금융업에 생성AI가 적용될 경우 그 파급효과는 하이테크산업 다음으로 클 것으로 예상되고 있다.

RPA, 신용평가, OCR 등에 AI를 활용하고 있는 금융권은 생성형AI를 활용해 더욱 진화된 고객 경험을 획득하고, 마케팅이나 SW개발 등에서 생산성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 해외에서도 고객 지원 분야에서 웨스트팩(Westpac)은 카시스토사와 은행 업무에 특화된 대화형AI인 KAI-GPT를 개발했다. 자산 관리 측면에서 JP모건은 인덱스GPT를 상표 등록하고, 대화할 수 있는 운용 상담형 AI를 개발하고 있다.

“실제로 맥킨지가 조사한 16개 비즈니스 영역별 생성형 AI의 경제적 가치를 보면, 은행업은 하이테크 산업 다음으로 높은 경제적 효과를 예상한다”는 얘기다.