금융권에서의 인공지능(AI) 기술 도입이 활발하다. KDB산업은행은 AI를 활용한 기능이나 서비스를 빠르게 개발하고 배포할 수 있는 플랫폼을 구축한다. 하나의 플랫폼에서 개발하고 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API) 방식으로 곧바로 서비스에 배포해 시간과 비용을 절약할 수 있다. 궁극적으로 데이터가 방대한 기업금융 업무에 AI 기술 활용을 촉진하는 것이 산업은행의 목표다.

산업은행은 지난해 12월 ‘AI 기반 기업금융 플랫폼(AI 플랫폼) 구축’ 사업을 공고하고, 현재 사업자 선정 중이다. 이번 사업은 약 118억원 규모로, AI 플랫폼의 서비스 시기는 올해 말로 예상된다.

산업은행이 구축하려는 AI 플랫폼은 데이터 관련 서비스 개발을 위한 인프라이자 플랫폼이다. AI 플랫폼은 빅데이터 적재·처리를 위한 하둡(Hadoop) 에코 시스템, 머신러닝 모형 개발환경 분석 플랫폼, 현업에 데이터 기반 인사이트를 제공하기 위한 데이터 인사이트 포털로 구성됐다.

한마디로 말해, AI 플랫폼은 산업은행이 AI 관련 서비스나 업무 시스템을 만들 수 있는 인프라다. 산업은행은 ‘은행 내 공동의 AI 모형 개발 인프라’로 표현한다. AI 플랫폼에서 AI 모형을 개발하고 개별 업무 시스템에 서비스 형태로 제공하는 구조다.

예를 들어, AI 기반의 기업신용평가모형을 개발한다고 가정하자. 이때 기업신용평가시스템에 AI 모형 개발을 위한 하드웨어와 소프트웨어를 설치해 개발하는 것이 아니라, AI 플랫폼에서 곧바로 AI 모형을 개발할 수 있다. 그런 다음, API를 통한 서비스 형태로 기업신용평가시스템에 제공하는 구조다. 따라서 기업금융 서비스와 관련해 업무 개별 시스템에서 고가의 AI 개발 인프라를 구축하지 않아도 된다.

AI 플랫폼은 데이터사이언스 업무 주관부서인 디지털전략부 내 데이터사이언스단과 AI 개발을 추진하는 개별 업무부서가 사용한다. 플랫폼의 데이터 인사이트 포털은 산업은행 전 직원이 이용할 수 있다.

권황현 산업은행 디지털전략부(데이터사이언스단) 단장은 “기업금융에 AI를 적용하기 위한 행 내 공동의 인프라로서 플랫폼을 구축하는 것이 목적”이라며 “이 플랫폼을 기반으로 기업금융 업무·관련 프로세스에 AI 활용이 촉진될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 사업을 통해 산업은행은 빅데이터를 저장·분석할 수 있는 환경을 구축한다. 이를 활용해 기업의 비정형 데이터를 통합하고, 기업금융 자연어처리 AI모형과 기업여신 프로세스 관련 AI엔진 등을 개발할 계획이다.

빅데이터 저장·분석 환경 구축

산업은행은 빅데이터 저장·분석 환경을 구축해 데이터를 체계적으로 수집, 저장, 관리하고 분산, 병렬 처리를 하는 것이 목표다. 데이터 플랫폼, 분석 플랫폼, 빅데이터 포털을 만들 계획이다.

데이터 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반의 통합 데이터 저장 체계로 구축한다. 하둡은 여러 개의 컴퓨터를 하나인 것처럼 묶어 대용량 데이터를 처리하는 기술을 말한다. 안정적이고 확장 가능한 하드웨어를 구성하기 위해 대용량 데이터 분산처리 서버 클러스터를 구축한다. 은행 안팎의 정형 데이터와 비정형 데이터를 수집, 저장, 처리할 수 있다.


빅데이터 포털을 통해 서비스 제공 이용 현황과 같은 서비스·사용자 통합 관리 화면을 볼 수 있다. 성능이나 장애, 하둡 리소스 모니터링 기능을 도입할 계획이다.

기업정보 마스터데이터 구축

기업정보 데이터 분석을 위해 산업은행은 마스터데이터를 구축한다. 마스터데이터는 기업 데이터를 통합하고 표준화한 데이터베이스를 말한다. 예를 들어, 기업 재무비율 같은 정형 데이터 외에도 뉴스, 보고서, 공시자료, 감사보고서 주석사항 등 비정형 텍스트 데이터를 표준화한다. 산업은행 고객뿐만 아니라 비고객 법인기업 데이터도 통합한다.

기업금융 자연어처리 AI모형 개발

비정형 텍스트 데이터를 기계가 처리하리 할 수 있도록 한다. 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 아키텍처 기반의 한글 언어모형을 기반으로 승인신청서, 보고서, 뉴스, 공시사항 등의 데이터를 추가 학습해 기업금융에 특화된 언어모형을 개발하는 것이 목적이다.

기업여신 프로세스 관련 AI엔진 개발

기업여신 업무 프로세스 관련 코어 AI알고리즘을 은행 시스템 내에서 개발한다. 분석 플랫폼을 활용해 은행업무 시스템에 연계한다. 데이터 갱신, 모형 재학습, 재학습 모형 이행 등이 머신러닝운영(MLOps) 파이프라인을 통해 운영할 수 있도록 개발한다.

글. 바이라인네트워크
<홍하나 기자>0626hhn@byline.network


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