[디지털데일리 옥송이 기자] 대형 언어 모델(LLM), STT 등의 생성형AI가 금융 밸류 체인 전반에서 활용되고 있다.

7일 소공동 롯데호텔에서 <디지털데일리>가 주최한 제19회 금융IT 이노베이션 콘퍼런스에서 '생성형 AI로 퀸텀 점프, 금융 서비스 혁신 방안'을 주제로 발표한 SK(주) C&C 금융사업부문 박일두 팀장이 생성형 AI가 금융서비스를 어떻게 혁신하는지 소개했다.

SK(주) C&C는 은행 업무용 생성형 AI를 만들어 우리은행 등에 시스템을 구축했으며, 최근에는 네이버 클라우드와 손잡고 기업용 AI 서비스 개발에 박차를 가하고 있다.

기존 AI는 데이터를 추출한 후 전처리를 거쳐 학습용 데이터를 생성하고, 모델 학습을 통해 AI를 구축해야 했다. 따라서 AI 도입을 위해 많은 학습 데이터와 긴 구축 기간이 필요했다. 반면 다양한 데이터로 새로운 데이터를 만들어 낼 수 있는 생성형 AI는 적은 학습 데이터와 짧은 구축 기간만으로 높은 성능을 낼 수 있다.

박 팀장은 "생성형 AI 시장은 연평균 32%로 성장하고 있다. 생성형 AI가 특별한 이유는 판단, 언어 이해, 언어 변환, 창작, 문제 해결, 대화 및 상호 작용 등 다양한 기능을 수행할 수 있다는 점"이라며 "은행, 증권, 보험 등 금융 분야에서 생성형 AI를 활용하고 있다"고 설명했다.

은행의 경우 지식 통합 검색 및 직원 상담 챗봇에서 생성형AI가 활약하고 있다. 이를테면 LLM 기술을 통해 수신,여신 등 다양한 은행 상품의 문서에서 필요한 내용을 AI가 찾아내고, 이를 바탕으로 상담 답변을 생성해 업무 지식을 실시간으로 제공한다.

보험은 상담 STT자동 요약을 활용한다. 우수 설계사의 성공적인 스크립트를 전화, 고객별로 자동 요약한 뒤 상담 서비스를 표준화해 설계사들의 상담 품질을 향상시키는 식이다. 또한 상담 STT 데이터를 분류해 불완전 판매 요건을 검출하고, 상담사에 전달한다.

박 팀장은 "금융 업무에 생성형 AI를 적용해 신속한 서비스로 시간 지연 없이 문제를 해결하는 등의 혁신적 경험을 제공하는 것을 볼 수 있었다"며 "성공적인 금융권 생성형AI 서비스 구축을 위해 고품질 데이터 확보, 업무 특성에 적합한 생성형 모델 선택해야 한다. 데이터 보안의 중요성 역시 중요하다"고 제언했다.