“KB국민은행은 언어 자연어처리뿐만 아니라, 이미 생성형 AI의 '파운데이션 모델'부터 부터 초거대 AI모델 부분까지 폭넓게 들여보고 있습니다.”
오순영 KB국민은행 금융AI 센터장은 18일 서울시 명동 은행회관에서 열린 '페이먼트 인사이트 세미나'에서 “현재는 생성형 AI가 원천 기술에 대한 기술장벽이 많이 사라졌다”며 “앞으로는 우리 회사만의 전략과 데이터 확보 및 기술의 빠른 적용을 기반으로 '차별적인 서비스 개발'과 '경험의 내재화'를 고민해야 하는 시점”이라고 강조했다.
KB 'STA(State of the art Text Analytics)'는 KB국민은행 금융AI센터가 개발하는 AI기반 한국어 텍스트 처리 기술(NLP)의 총칭이다. 지난 2019년부터 금융권 최초 금융특화모델로 개발을 시작했으며, 금융에 특화된 인공지능 학습을 통해 은행 업무 시 사람의 말을 더 정확하게 이해하는 서비스로 추진됐다. 금융 분야에서 AI는 이상거래탐지시스템(FDS) 등 분야에서도 크게 활약할 것으로 기대를 모은다.
오순영 센터장은 생성형 AI 시대에 더욱 데이터 확보 역량이 중요해진다고 역설했다. 그는 “과거 빅데이터라고 얘기하던 그 시기보다 양적으로나 질적으로나 데이터의 중요성이 더욱 커졌다”며 “데이터 사이즈가 크면 클수록 좋지만, 앞으로는 특정 분류에 집중된 버티컬·경량화 측면에서 스몰 LLM 개념도 주목받고 있다”고 설명했다.
이와 더불어 앞으로는 AI 윤리에 대한 거버넌스가 더욱 중요해질 것으로 봤다. 특히 금융 분야는 신뢰가 가장 중요하기 때문에 AI 학습에 활용된 데이터의 품질관리나, 개인정보 보호에 대한 사회적 논의가 필요하다는 취지다.
오 센터장은 “금융 관련 생성형 AI의 주요 쟁점은 '정확하고 신뢰할 수 있는 답변의 문제(설명 가능한 AI)', 그리고 윤리적 법적 문제에 대한 아직 정의가 다 되어 있지 않다는 리스크”며 “금융 관련 법률들도 이제 케이스들을 만들어내고 있는 단계이기 때문에 이에 대한 우려가 적지 않고, AI 거버넌스에 대한 부분으로 본격 책임이 확대되고 있다”고 말했다.
그는 이어 “아직은 정교함이 부족하기 때문에 생성형 AI는 당분간 사람을 보조하는 역할을 할 것”이라며 “디지털 여정의 가속화, 직원 효율성 고객신뢰를 위한 지속적인 모니터링 및 피드백이 필요하며, 심각한 윤리적 법적 어려움 등 생성형 AI 규제 및 AI거버넌스에 대한 준비가 필요하다”고 조언했다.
이형두 기자 dudu@etnews.com
