[디지털데일리 박기록기자] 올해 국내 금융권 디지털 및 ICT 전략 부서의 공통된 관심사는 단 하나의 키워드로 압축되고 있다. 즉 'AI 기반의 업무 프로세스 혁신'이다.

특히 '생성형 AI'를 효과적으로 업무에 구현하기위한 방법론을 찾는데 고심하고 있다. 'AI기반의 초자동화(Hyper Automation)' 또는 'AI기반의 초개인화' 고도화가 당면한 과제다.

그러나 금융회사가 이를 어떻게 구현할 것인지 디테일을 찾는 것은 여전히 매우 어려운 일이다.

AI를 구현하는데 필수적인 '데이터 학습'에서부터 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다. AI는 혼자서 생각하고 판단하는 것이 아니라 사람학습시킨대로 동작한다. 결국 학습방법과 학습 데이량에 따라 관련 업무의 정확도가 좌우되는데, 그 본질은 '생성형AI'로 진화되도 변하지 않는다.

앞서 주요 금융회사들은 AI를 효과적으로 활용하기위해 데이터 또는 정보의 분석을 통한 상품 기획, 문서분석과 처리 등 다양한 방식을 동원해왔다. 그렇다 보니 실제 금융 현장에선 AI를 제대로 활용하기 위해서는 솔루션 도입의 문제보다 누가 어떻게 방대한 자료를 지속적으로 학습시키느냐의 문제를 훨씬 중요한 과제로 인식하고 있다.

이는 결국 인력과 비용의 문제로 귀결될수 밖에 없다. 금융권에서 AI의 활용성을 몰라서가 아니라 이같은 방대한 학습의 문제, 그리고 도입과 활용전략에 대한 결정을 어렵게 하는 요인이 되고 있는 것이다.

결국 학습에 의존하는 AI 속성상 내부의 방대한 데이터 학습의 문제에 봉착할수 밖에 없고 학습의 지속성이 AI 활용의 성공과 직결된다고 해도 과언이 아니다.

특히 방대한 서류와 문서를 처리해야 하는 금융사들은 '초자동화' 구현의 핵심 선결과제인 AI-OCR 도입 조차 쉽게 결정하지 못하고 있는 것이 현실이라는 게 전문가들의 지적이다.

이와관련 초자동화 전문가들은 이처럼 AI 등 디지털화 도구의 내재화 및 업무와의 '끊김없는(Seamless)' 결합을 위해서는 기존 IT 인력에 버금가는 디지틀 인력의 양성과 확보, 내재화 도구 즉 AI 학습도구와 학습방법의 표준화 등을 심도있게 고려하는 것이 필요하다고 조언한다.

◆금융망분리 규제속 '생성형AI'를 최대한 효과적으로 이용하는 방법은?

… RPA 활용한 'RAG' 활성화 전략 주목

생성형 AI는 오랜기간 학습된 방대한 데이터를 기반으로 사용자가 요청하는 질의에 대해 응대하는 서비스이다. 하지만 학습되지 않은 정보나 페쇄망을 기반으로 하는 금융서비스 등에 대해서는 서비스에 한계가 존재한다.

최근 금융 당국은 혁신금융서비스 지정을 통해, 생성형AI를 활용할 경우 물리적 금융망분리 규제를 회피할 수 있는 몇몇 업무를 지정했지만 여전히 폭넓은 활용은 여의치 않은 상황이다.

결국 이러한 문제점을 극복하기 위해 생성형 AI 벤더들은 학습된 데이터와 학습되지 않은 데이터를 결합해 서비스할 수 있는 모델을 발표하고 있다.

대표적으로 RPA를 이용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색-증강 생성)의 활성화를 꼽을 수 있다. 쉽게말해 'RAG'를 통해 AI 사용자가 요청한 기업정보나 학습되지않은 정보를 기업내 RPA와 연동, 실시간으로 결합함으로써 요청된 정보를 제공하는 방식이다.

RPA가 기업내 분산돼 있는 정보를 취합해 RAG를 통해 실시간으로 제공하면, 생성형 AI가 학습된 정보와 실시간 정보를 결합해서 제공하는 방식으로 기존 방식에 비해 보다 정확하고 폭넓은 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다는 설명이다.

물론 금융사들이 RPA와 RAG를 통한 생성형 AI를 활용하더라도 사전에 고려해야 할 사안들은 많다.

이를테면 고객정보보호의 문제, 내부 시스템 접근제어 등 각종 보안의 문제, 금융정보 제공의 범위와 한계의 문제, 상품정보의 왜곡과 특화상품정보의 유출문제 등이다. 또한 금융회사 내부 직원의 업무 효율화에 우선 적용할 수 있으나 대고객서비스 또는 상품과 연계한 고려는 전체 IT의 리스크 관리차원에서는 보다 신중한 접근이 요구된다는 지적이다.

금융산업에서 생성형 AI 기반의 서비스 보편화는 거스를 수없는 대세다. 다만 AI로 인해 초래될 수 있는 각종 위험성을 회피하기위한 당국의 'AI 가이드라인'을 준수하면서도, 효과적인 접근 전략을 수립하는 신중함과 지혜가 요구된다. 그러기 위해서는 성공적인 구현 사례를 벤치마킹하는 것도 필요하다는 주문이다.

◆ 7월4일, 시메이션 '금융 초자동화' 혁신 컨퍼런스… "AI시대 RPA 활용전략 제시"

국내 금융권에 다양한 초자동화 혁신 레퍼런스를 확보하고 있는 시메이션(Symation)은 <디지털데일리>와 공동으로, 오는 7월4일 서울 여의도 전경련회관 컨퍼런스센터(3층, 다이아몬드홀)에서 최신 금융권 초자동화 혁신 사례를 공유한다. 특히 금융회사 '창구업무자동화' 등 그동안 초자동화가 어려웠던 분야를 중심으로 다양한 현실적인 해법이 제시될 예정이다.

'Chek Mate의 Hyper Automation 전략과 성공사례'라는 주제로 오후 1시30분부터 진행되는 이날 행사는 12금융권, 초자동화 및 업무 프로세스 혁신 분야 업무 담당자를 대상으로 진행된다. 세미나 참가비는 무료이며 등록은 선착순으로 마감된다.

참관 등록은 <디지털데일리>홈페이지에서 제공되고 있는 행사 안내 페이지에서 가능하다.

이날 행사는 1부, 2부로 주제를 나눠 진행된다.

1부 '비즈니스 오토메이션'(Business Automation)에서는 '체크메이트 초자동화솔루션과 미래전략'을 주제로 김용준 시메이션 대표가 발표하며 이어 ▲대출기한 연장과 창구업무자동화 혁신 사례, ▲RPA. AI-OCR과 연계한 초자동화 혁신 사례가 공개된다.

2부 'IT안정성 강화 대응전략'부문에선 ▲체크메이트 통합 테스트자동화 솔루션과 시장전략, ▲테스트 공정관리솔루션(DefectMATE) 및 생성형 AI문서관리, 금융업무시스템, 서비스 모니터링 성공사례, ▲금융IT안정성 강화를 위한 시스템 성능관리전략을 주제로, 현장 경험이 풍부한 관련업계 최고 전문가들이 발표를 맡는다.