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'금융 LLM'통합검색 결과 입니다. (5건)

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"이체해줘"…웰컴저축은행, 음성인식 'AI 금융비서' 만든 이유

“홍하나에게 3만원 송금해줘” 말로 돈 보내는 시대 왔다. 누가 민감한 금융 서비스를 음성으로 이용하겠냐는 회의적인 시각도 있었지만, 현실은 달랐다. 웰컴저축은행이 지난달 음성으로 이체할 수 있는 '인공지능(AI) 금융비서' 서비스를 출시한 결과, 예상보다 사용자들이 활발하게 이용 중인 것으로 나타났다. AI 금융비서는 사용자가 음성이나 텍스트로 명령을 내리면 이를 수행하는 서비스다. 현재 이체, 계좌정보 조회, 거래내역 조회, 메뉴 이동 등의 기능을 지원한다. 특히 서비스를 경험한 사용자들의 재사용률이 높은 것으로 나타났다. 말 한마디면 송금이 이뤄지고, 원하는 메뉴로 이동할 수 있는 직관적인 사용성이 강점이라는 게 웰컴저축은행의 설명이다. 지디넷코리아는 지난 21일 서울 용산구 웰컴저축은행 본사에서 AI 금융비서 서비스 기획과 개발을 주도한 김아론 AICT 이노베이션테크팀장과 전진영 플랫폼사업팀장을 만나 인터뷰를 진행했다. “음성으로 바로 실행”…조작 단계 최소화 AI 금융비서는 모바일 뱅킹 앱 이용 시 조작 단계를 줄이기 위한 취지에서 기획됐다. 이동 중이거나 손을 쓰기 어려운 상황, 혹은 스마트폰 조작이 익숙하지 않은 사용자에게 직관적인 금융 서비스를 제공하는 것이 출발점이었다. 그러나 지난 3월 서비스 출시 후 뚜껑을 열어보니, 실제 이용자층은 예상과 달랐다. 김아론 팀장은 “초기에는 고령층 중심의 서비스가 될 것으로 예상했지만, 실제로 주 고객층인 40~50대가 음성인식 기능을 많이 활용하는 것으로 나타났다”고 말했다. 사용자들은 주로 음성 명령을 통해 이체를 하는 데 서비스를 활용한다. 이체는 기존 거래 이력이 있거나 사전에 등록된 계좌에 한해 가능하다. 예를 들어 “홍하나에게 3만원 입금해줘”라고 말하면 기존 거래 내역에 있는 동일 이름의 계좌로 이체가 진행된다. 다만 오입금을 방지하기 위해 최종 단계에서는 '확인' 버튼을 눌러야 한다. 전진영 팀장은 “처음에는 공공장소에서 음성으로 금전 거래를 하는 것에 대한 우려가 있었지만, 직접 사용해보니 오히려 말로 하는 것이 더 편리하다는 반응이 많다”고 설명했다. 또 앱에서 필요한 메뉴를 일일이 찾지 않아도 음성을 통해 바로 접근할 수 있다는 것도 장점이다. 전 팀장은 “AI 금융비서를 통해 메뉴 탐색 없이 다양한 기능을 이용할 수 있다는 점에서 사용자들이 서비스를 찾고 있다”며 “궁극적으로는 '노메뉴 뱅킹'을 구현하는 것이 목표”라고 말했다. “기술 개발은 직접”…내재화 전략 AI 금융비서 서비스를 위한 인프라 구축부터 시스템 개발, 파인튜닝, 기획 등 대부분은 웰컴저축은행 인력이 수행했다. 일반적으로 금융권이 외주 시스템통합(SI) 업체나 그룹사 IT기업에 의존하는 것과는 다른 행보다. 웰컴저축은행은 기술 내재화를 위해 개발 역량을 내부에 집중하고 있다. 현재 AI 모델링 담당 인력은 13명, 전체 기술 인력은 100명 이상으로 전체 인력의 약 6분의 1 수준이다. 차세대 시스템 전환과 같은 대형 프로젝트를 제외하면 대부분의 개발을 자체 수행하고 있다. 김아론 팀장은 “서비스 도입을 위해 관련 기술을 직접 학습하고 구현하고 있다”며 “이 경우 새로운 기술을 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다”고 말했다. 거대언어모델(LLM)은 한국어 인식률을 고려해 LG의 '엑사원'을 채택했다. 핵심 서비스는 내부 역량으로 개발하되, AI 모델은 외부 기술을 결합하는 방식을 택했다. 여기에 금융 서비스 특성에 맞게 직접 전문용어 학습과 파인튜닝을 진행했다. 예를 들어 “송금해줘”, “보내줘”, “쏴줘” 등 다양한 표현을 모두 '이체'로 인식하도록 모델을 학습시켰다. 김 팀장은 “자연어를 실제 금융 거래로 연결하는 과정에서 의도 해석 오류를 줄이는 것이 가장 큰 과제였다”며 “금융 특화 발화 데이터를 지속적으로 학습시키며 정확도를 높이고 있다”고 설명했다. “AI 금융비서→AI 에이전트로” 웰컴저축은행은 향후 AI 금융비서를 자율적으로 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 고도화할 계획이다. 현재는 이체, 조회, 메뉴 이동 중심이지만, 앞으로는 대출 한도 조회, 타 금융사 상품 비교 등으로 기능을 확장한다. 웰컴저축은행 사용자의 주 관심 영역인 대출 실행 영역까지 서비스를 넓히는 것이 목표다. 전진영 팀장은 “모니터링 결과 금리나 대출 관련 문의가 많았다”며 “대출 한도 조회, 상품 비교 기능을 추가하는 방안을 검토 중”이라고 말했다. 이어 “장기적으로는 대출 가입과 해지까지 대화형으로 처리할 수 있도록 발전시킬 계획”이라고 덧붙였다.

2026.04.22 14:55홍하나 기자

"물가·금리 영향 분석을 위한 데이터 찾아줘" 명령하니 데이터셋 '뚝딱'

“물가와 경기 변동이 단기금리에 미치는 영향을 분석하고 싶으니, 활용 가능한 데이터를 찾아달라”고 입력하자 기준금리를 포함한 소비자물가지수(CPI), 국내총생산(GDP) 등 관련 데이터셋이 일목요연하게 제시됐다. 데이터 검색뿐 아니라 5페이지 분량의 연설문 작성, 내외부 보고서 탐색 등 업무 전반에 걸친 다양한 요청도 수행할 수 있다. 한국은행과 네이버가 공동 개발한 인공지능(AI) 모델 '보키(BOKI)'가 공개됐다. 보키는 네이버의 프라이빗 클라우드 인프라와 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 금융•경제 특화 AI다. 한국은행 내부망에 구축한 이른바 '소버린 AI'로, 글로벌 중앙은행 가운데 최초 사례다. 박정필 한국은행 디지털혁신실장은 21일 서울 중구 한국은행 별관에서 열린 한국은행-네이버 공동 주최 'AX 컨퍼런스'에서 보키를 시연했다. 그는 “2020년 창립 20주년 기념 전략 목표 가운데 하나로 '디지털 혁신'을 제시했고, 그 세부 과제로 AI•기계학습(ML)의 업무 도입을 추진해왔다”며 “이번에 전사적 AI 도입을 본격화하게 됐다”고 설명했다. 한국은행과 네이버는 약 1년 반에 걸쳐 네이버의 하이퍼클로바X 모델을 설치하고 AI 서비스별 애플리케이션을 개발했다. 이 과정에서 한국은행은 지난 20년간 축적된 330만건의 문서를 수집해 중복 내용을 제거한 뒤 140만건의 정형 데이터로 가공했다. 이를 바탕으로 행내외 조사 연구 자료와 내부 규정, 지침을 토대로 답변을 제공하는 AI 어시스턴트와 한국은행 종합데이터플랫폼과 연동된 분석 서비스를 구현했다. 아울러 한국은행은 AI가 질문 의도를 정확히 이해하도록 업무흐름(워크플로우)을 직접 설계했다. 박 실장은 “단순한 질문이라도 답변을 도출하기까지 여러 단계의 프로세스가 필요하다”며 “질문의 의도를 분해, 재작성하고 중요도를 판단하는 과정에서 많은 시행착오를 겪었다”고 말했다. AI 구축 과정에서 중점을 둔 부분은 시간의 흐름에 따라 기록되는 시계열 데이터 활용이다. 카드 사용내역이나 거래패턴 등이 대표적인 예로, 금융권에서 시계열 데이터는 AI 모델에 필수 요소로 꼽힌다. 한국은행의 경우 종합데이터플랫폼인 '바이다스.ai'를 통해 시계열 데이터를 관리하고 있다. 2022년 약 300만건이던 시계열 데이터는 현재 1900만건으로 늘었다. 데이터 업무 흐름 중심으로 기능을 개선하면서, 과거에는 IT 인력 지원이 필요했던 분석 작업도 이제는 직원들이 주도적으로 수행할 수 있게 됐다. 네이버 역시 시계열 데이터를 이해하는 AI 구현을 보키의 고도화 핵심 목표로 삼았다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “금융권 데이터 대부분이 시계열이라는 점에서 이를 이해하는 AI를 어떻게 만들 것인지 고민했다”며 “이 부분이 한국은행에도 가장 중요한 요소라는 점을 인식하고 우선순위로 설정했다”고 말했다. 결과적으로, 한국은행이 시계열 데이터를 적극 활용할 수 있도록 지원하는 것이 소버린 AI의 방향성이라는 설명이다. 김 대표는 “시계열을 이해하는 AI를 구축하면 한국은행은 전세계 중앙은행 가운데서도 드문 마이크로, 매크로 시계열 데이터 분석 도구를 갖추게 된다”며 “이는 한국 중앙은행의 금융 경쟁력을 높이는 데 기여할 것”이라고 강조했다.

2026.01.21 17:57홍하나 기자

W&B, LG CNS와 금융 특화 한국어 LLM 리더보드 '황소' 공개

웨이츠&바이어시스(W&B)가 LG CNS의 금융 인공지능 전환(AX) 기술력을 결합한 새로운 대형언어모델(LLM) 성능 평가 리더보드를 선보인다. 웨이츠&바이어시스(W&B)는 LG CNS와 함께 금융 산업에 특화된 한국어 LLM 성능 평가 리더보드인 '황소'를 공식 출시한다고 29일 밝혔다. W&B는 황소 리더보드를 통해 금융 분야의 특수성을 반영한 심층적인 평가 기준을 제공할 계획이다. 금융 산업 고객들이 각자 비즈니스에 최적화된 LLM을 선택·활용하는 데 필수적인 지표를 제시한다는 목표다. 특히 황소 리더보드는 LG CNS가 최근 공개한 기업용 에이전틱 AI 플랫폼에 탑재돼 제공될 예정이다. W&B는 이미 국내에서 '호랑이' 리더보드를 통해 한국어 LLM 성능 평가를 제공해왔다. 이번 황소 리더보드는 금융 데이터를 포함한 복잡하고 전문적인 금융 도메인 지식을 바탕으로 설계됐다. 이번 협력에서 LG CNS는 금융 사업에서 다년간 축적한 노하우와 AX 기술력을 결합해 황소 리더보드의 평가항목 개발과 데이터셋 구축·개발을 지원했다. 황소 리더보드는 기존의 폐쇄적이고 비공개로 운영되던 평가 리더보드와 달리 평가 카테고리, 세부 태스크별 평가항목, 기준, 점수를 투명하게 공개함으로써 AI 생태계에 기여한다는 방침이다. 금융 규제 준수, 보안, 최신 금융 상품 및 시장 동향에 대한 이해도를 평가해 실제 금융 환경에서 요구되는 정확성·신뢰성을 검증하는 데 중점을 둔다는 설명이다. 주요 평가항목은 ▲금융 지식 기반 논리적 추론 능력 ▲금융 도메인 지식 평가 ▲지시사항 준수 등이다. 황소 리더보드는 금융 특화 성능뿐 아니라 ▲다양한 학문 분야에서의 지식과 추론 능력 ▲한국어로 된 다양한 학문 분야에서의 지식과 추론 능력 ▲한국어 논리적 사고 능력을 평가 등과 같은 범용 성능에 대해서도 비교 기능도 제공할 계획이다. 또 일반적으로 AI 모델 평가 시 파라미터 수에 따라 성능차가 발생하는 것과 달리 정확한 검증을 위해 AI 모델 크기별 성능 비교 기능도 제공한다. 황소 리더보드는 글로벌 프론티어 모델들과 정부 및 국내 AI 연구소 등에서 많이 활용되는 모델을 포함해 22개 이상의 LLM 모델을 평가하며 향후 주기적으로 업데이트할 예정이다. 금융 업계는 해당 리더보드를 활용해 중요한 기술 요구사항에 대한 충분한 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있으며 개발자 커뮤니티는 모델 성능을 비교·개선하는 데 활용 가능할 전망이다. LG CNS 측은 "양사의 협력 시너지는 금융 기업들이 LLM 도입 시 겪는 시행착오를 줄이고 보다 효율적으로 AX를 가속화할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다. W&B 로빈 보르돌리 최고매출책임자(CRO)는 "황소 리더보드는 강력한 실험 관리 및 평가 기술과 LG CNS의 금융 전문성이 결합된 결과물"이라며 "금융 기업 고객들이 황소 리더보드를 통해 비즈니스에 가장 적합한 모델을 신속하게 파악하고 LLM 기반의 혁신을 이끌어낼 수 있도록 적극적으로 지원할 것"이라고 말했다.

2025.09.29 17:54한정호 기자

'생성형 AI 강자' 코난테크놀로지, 겟스마트 손잡고 금융권 공략 가속

코난테크놀로지가 HRD 플랫폼 겟스마트와 손잡고 생성형 AI 기반 투자심사보고서 자동화 서비스 지원에 나선다. 코난테크놀로지는 지난 달 27일 서울 강남구 서초동 본사에서 겟스마트와 업무협약을 체결했다고 1일 밝혔다. 이날 협약식에는 코난테크놀로지 김영섬 대표, 김승기 부사장 및 겟스마트 원승빈, 조규상 대표 등이 참석했다. 양사는 이번 협약을 계기로 ▲금융권 특화 생성형 AI 서비스 공동 개발 ▲온프레미스 기반 맞춤형 솔루션 공급 ▲금융권 및 기업 대상 공동 영업 및 사업화 확대 등에서 협력을 강화할 계획이다. 겟스마트는 금융, 병원, 항공사 등 40여 개 기업 및 기관에 맞춤형 인재관리 서비스를 제공하는 기업교육 플랫폼 전문 기업으로, GS ITM HRD 사업팀의 인적 분할을 통해 독립 출범했다. 또 IMM 인베스트먼트 등에서 활용 중인 AI 애널리스트(Analyst) 서비스를 자체 개발해 내부 문서, ERP 데이터, 외부 검색 등 다양한 소스의 정보를 결합해 투자심사보고서 등 각종 보고서를 자동으로 생성하는 솔루션을 운영하고 있다. 실제 높은 만족도를 얻고 있으며 이를 기반으로 다른 투자사와 자산운용사 등에 월 구독 모델로 판매를 확대할 계획이다. 코난테크놀로지는 이번 협약을 통해 해당 서비스를 자사의 온프레미스 방식으로 제공해 금융권 등 보안과 데이터 주권이 중요한 고객사에 맞춤형 생성형 AI 솔루션을 공급하고 금융권 공동 영업에 뛰어들 예정이다. 겟스마트는 골드만삭스 자산운용 대표와 NH투자증권 부사장 출신 조규상 공동대표가 금융권 영업을 직접 이끌고 있어 양사의 시너지가 기대된다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "겟스마트와의 협력을 통해 금융권 등 다양한 분야에서 생성형 AI 기반 업무 혁신을 추진하겠다"고 말했다. 원승빈 겟스마트 대표는 "코난테크놀로지의 기술과 우리의 현장 경험을 바탕으로 투자심사 및 자산운용 분야의 디지털 전환에 기여하겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.07.01 09:29장유미 기자

"oo은행, '엑사원 3.5'가 딱이네"…금융권 노린 LG CNS, 최적 AI 모델 골라준다

LG CNS가 금융 맞춤형 인공지능(AI) 평가 도구를 앞세워 생성형 AI를 도입하고자 하는 금융 기업 공략에 나선다. LG CNS는 미리 구축한 데이터셋으로 시중에 공개된 수십 개의 개방형 거대언어모델(LLM)을 평가해 뱅킹, 보험, 증권 등 각 금융 서비스에 가장 적합한 AI 모델을 찾아주는 주는 서비스를 개발했다고 24일 밝혔다. 개방형 LLM은 공개된 소스코드나 알고리즘으로 누구나 자유롭게 수정하고 활용할 수 있는 거대언어모델(LLM)이다. 대표적으로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.5, 메타(Meta)의 라마(Llama), 알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.5 등이 있다. 금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다. 파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는 과정을 의미한다. 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이(Gemini)같은 폐쇄형 LLM은 내부 소스코드가 공개되지 않아 기업이 자체 AI 모델로 구축해 활용할 수 없으며 돈을 내고 서비스를 이용하는 형태로만 사용 가능하다. LG CNS의 금융 특화 평가 도구는 29가지 평가지표와 약 1천200개의 데이터셋으로 구성돼 있다. 주요 평가 항목은 ▲금융 지식을 기반으로 추론하는 능력 ▲수학적 추론 능력 ▲복잡한 질문 이해력 ▲문서요약 능력 ▲금융 용어 이해도 ▲AI 에이전트(Agentic Tool) 사용 능력 등을 종합적으로 테스트한다. LG CNS는 특히 AI가 답변하기 어려워하는 금융 관련 추론 문제들을 29개 평가지표에 적용해 더 정확한 성능 검증이 가능하도록 했다. LG CNS는 금융 전문가들과의 협업을 통해 데이터셋의 평가 데이터에 실제 금융 현장에서 사용하는 서비스 정보나 전문 지식 등이 정확히 반영됐는지 점검하며 완성도를 높였다. 이를 통해 AI가 금융 산업 내 규제 요건이나 복잡한 서비스 구조 안에서도 정확한 답변을 하는지 판단할 수 있게 했다. LG CNS는 이 평가 도구를 통해 금융기업들이 AI를 도입할 때 최적의 LLM 선정부터 커스터마이징, 안정적인 운영까지 금융권에 특화된 생성형 AI 도입 전 단계에서 차별화된 고객가치를 제공해 나갈 계획이다. LG CNS는 다수의 금융 기업을 대상으로 생성형 AI를 활용한 비즈니스 혁신을 지속하며 금융 AX를 선도하고 있다. 최근 NH농협은행과 생성형 AI 플랫폼 구축 프로젝트에 착수했고, 신한카드와 생성형 AI 기반의 상담사 응대 시스템을 구축 중이다. 작년에는 신한은행과 함께 거대언어모델(LLM) 기반 미래형 영업점인 'AI 브랜치'를 개발했고, KB금융그룹에 AI, 클라우드 등 디지털 기술을 접목시킨 미래형고객센터(FCC, Future Contact Center)를 구축해 운영 중이다. 현신균 LG CNS 사장은 "금융 서비스에 생성형 AI를 도입하고자 하는 기업의 가장 큰 고민은 어떤 AI 모델이 서비스에 가장 적합할 지 파악하는 것"이라며 "자사금융 특화 AI 평가 도구는 금융 기업들의 고민을 빠르게 해결할 수 있는 최적의 솔루션이 될 것"이라고 말했다.

2025.02.24 10:00장유미 기자

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