[서울=뉴스핌] 정승원 기자 = KT가 금융권 고객사를 대상으로 맞춤형 인공지능 전환(AX)을 지원하고 있다. 금융권에서 AX가 지연되는 이유인 데이터 활용체계 부족 문제에 초점을 맞춰 AI가 데이터를 잘 활용할 수 있는 체계를 구축하는 데 힘쓰고 있는 것이다.

KT는 24일 포시즌스호텔 서울에서 국내 금융권의 C레벨 임원들 30여명을 대상으로 금융권 AX 전략에 대해 설명했다.

KT는 그동안 다양한 AX 프로젝트를 수행하면서 기술 검증(Poc)과 실제 사업의 성과 사이에 구조적 차이가 존재한다는 점을 확인했다.

특히 금융권의 경우 AX 확산이 지연되는 이유가 AI 모델의 성능이 아닌 조직 내 데이터 활용 체계가 부족한 데 있다는 점을 파악했다.

보통 금융권에서는 여러 시스템에 데이터를 분산해 보관하고 문서, 약관, 규정, 상담 이력 등 비정형 정보의 비중이 높아 AI가 이를 즉각 활용하기 어려운 점이 많다.

KT는 금융 분야 AX 추진을 위한 '5-Layer AX Full Stack' 체계 가운데 데이터를 핵심 영역으로 판단했다. 5개의 레이어는 ▲고객과 AX 전략 수립(컨설팅/기획) ▲AI와 데이터 기반 업무 재설계 ▲산업별 특성에 맞춘 AI 에이전트 서비스 구축 ▲안정적인 운영 및 내재화 ▲지속적 성능 개선 및 운영 최적화다. 이중 AI가 잘 활용할 수 있는 데이터 체계를 구축하는 데 주력하기로 한 것이다. 

이를 통해 보험 AX 프로젝트 수행 과정에서 KT는 고성과 설계사의 영업 노하우를 구조화하고 약관과 상품 정보를 의미 기반으로 재구성해 AI가 추론 가능한 지식 DB를 구축했다.

AI가 잘 이해하고 활용할 수 있는 형태로 전환하는 이른바 '지식의 자산화' 과정을 거쳐 개인에게 축적된 경험을 조직 전체로 확산시켰다.이를 통해 고객 분석과 상품 추천을 자동화해 조직의 생산성과 업무 역량을 동시에 끌어올릴 수 있었다.

은행 분야에서는 AI 챗봇·상담봇 등 에이전틱 AICC(인공지능컨택트센터)를 구축해 상담 영역을 고도화했고 그룹 통합 AI 플랫폼을 만들어 AI 서비스의 운영 기반을 다졌다. 나아가 A에이전트와 데이터, 운영체계를 하나의 플랫폼으로 통합하고 AI 기반 개발·운영체계(AIDLC, AI Development Life Cycle) 개발에 협력하고 있다.

카드 분야에서는 AI 통합데이터 플랫폼을 통해 거대언어모델(LLM)이 활용하기 쉬운 AI 데이터 플랫폼과 AI를 안정적으로 배포할 수 있는 AI LLM Ops를 구축했다.

이러한 맞춤형 AX 전략으로 KT는 올해 상반기까지 22건의 금융 관련 AX 사업을 수주했다.

KT는 금융권에서 AX 수요가 높은 것이 규제 감독을 받으며 선진 IT 기술의 접목이 떨어지고 데이터 정비가 많이 필요한 업무이기 때문이라고 봤다. 나아가 AX 성과 지표를 쉽게 확인할 수 있는 업종이기도 하다.

박철우 KT 엔터프라이즈부문 금융사업담당 상무는 "이제는 금융권처럼 보다 더 계량화되고 수익이 어떻게 변하는지 고객이 얼마나 증가하는지 확인 가능한 사업으로 AX 수요가 급격히 이동하고 있다"라고 설명했다.

KT는 기업 데이터를 AI 자산으로 전환하는 통합 데이터 서비스인 'Data4AI'를 통해 고객이 보유한 데이터를 수집·정제·관리하며 업무 관점의 의미 체계까지 함께 설계하고 있다.

여기에 업무와 데이터를 하나의 의미로 연결하는 지식 모델 'K-Ontology'로 상품, 고객, 업무 프로세스 등 다양한 정보를 연결해 각 데이터와 업무 지식을 AI가 이해 가능한 구조로 변환한다.

KT는 앞으로 금융사가 보유한 데이터와 지식 자산을 지속 활용할 수 있는 AX 기반을 만들어 최종적으로 금융권의 업무 성과와 생산성을 끌어올리는 것을 목표로 한다는 방침이다.

박 상무는 "금융 AX에 있어 KT는 의미 있는 진전을 하고 있으며 매출과 수주 목표, 이익 목표까지 근접하고 있다"라며 "작년보다 더 많은 성과를 내고 있어 목표를 달성할 수 있을 것으로 본다"라고 덧붙였다.

origin@newspim.com