네이버클라우드 “금융권 생성AI 적용, ‘하이퍼클로바X’로 쉽고 빠르게”

금융권에도 생성 인공지능(AI)이 깊숙이 침투하는 모습이다. 업무 자동화 영역을 넘어 금융사 운영 전반으로 확산하면서 기업의 의사 결정까지 돕는다. 문서 작성을 돕거나 이나 AI 챗봇으로 업무 효율을 높이는 것은 물론 인사이트 발굴에까지 활용되고 있다. 금융 분야별로 쓰임새도 분화하고 있다. 이러한 흐름 속 네이버의 기술력을 집약한 생성AI 솔루션이 힘이 될 거라는 조언이 제시됐다.

네이버클라우드는 최근 <바이라인네트워크>가 개최한 웨비나를 통해 생성AI의 금융권 적용을 위한 제언을 전했다. 한지연 네이버클라우드 리더는 “업무 자동화 영역 위주로 AI가 적용되는 것에서 이제는 지난해 나온 생성AI가 금융사 운영 전반에 도입되는 트렌드가 나타나고 있다”고 말했다.

생성AI는 생산성 증대, 전문지식 진입장벽 감소, 서비스 제작 과정의 변화 등 기술이 소개된 지 얼마 되지 않았음에도 많은 장점으로 기업들의 관심을 끌고 있다. 금융 분야도 예외 아니다. 자산운용사, 은행, 보험사 등 금융사들은 각자 분야별로 이미 생성AI를 녹인 서비스를 내놓고 있다.

자산운용사가 어드바이저나 챗봇에 생성AI를 접목하는가 하면, 은행에서는 금리 예측을 진행하고 시장 방향을 분석하는 데 쓰는 식이다. 생성AI로 광고를 만든 보험사나 챗GPT로 제작한 뉴스레터를 만드는 증권사도 있다. 한지연 리더는 또 고객 응대 채널 고도화와 고객 데이터 분석, 리포트 분석을 통한 경영 지원 영역에서도 생성AI가 힘을 발휘할 것으로 봤다.

그는 “고객 응대를 위한 챗봇이나 가상 비서, 음성 인식, 고객 메일 분류 등도 하나의 꼭지로 볼 수 있다”며 “고객 데이터를 분석해 영업 전략을 수립하거나, 다양한 고객의 요구를 분석하고 맞춤형 가격 설정 등 마케팅 지원에도 활용이 가능하다”고 말했다.

또한 이메일이나 보고서 초안 작성, 외국어 번역 등도 가능한 만큼 생성AI는 생산성을 향상하고 업무 효율을 높이는 데 큰 힘을 발휘할 거라는 게 그의 분석이다

분야별로 다양한 활용 방안

한 리더는 분야별로도 활용법을 특화할 수 있다고 진단했다. 은행의 경우라면 고객의 자산 관리에 활용하거나, 거래 패턴을 분석해 이상징후에 따라 금융사기를 막는데도 쓸 수 있다. 또 개인의 신용정보를 분석해 여신 한도를 뽑는 데도 활용할 수 있다. 은행 내부 업무 차원으로는 금융시장의 동향을 분석하고 금융 상품의 수익을 예측하는데 힘을 발휘한다.

보험사도 마찬가지다. 고객 맞춤 상품 추천이 견적 산출은 물론이고, 정확한 보험 심사에도 도움이 된다. 한 리더는 “신청자의 건강 상태나 과거의 병력, 직업 등을 분석해 보험 심사 영역에 활용하거나, 보험금 청구자의 사고 내용이나 자료 분석 등 고도화할 수 있는 부분들이 있다”고 말했다. 이와 함께 보험 사기가 일어나지 않도록 잘못된 청구를 식별하는 업무에도 AI를 적용할 수 있다는 게 한 리더의 말이다.

증권사에서는 투자 종목을 추리는 데 활용할 수 있다. 고객의 투자 선호도나 성향을 통해서 종목을 추천하는 한편, 맞춤형 투자 정보를 통해 자산관리 서비스를 제공할 수도 있다. 특정 종목의 가격변동을 예측하는 알고리즘 트레이딩 시스템 구축도 가능하다.

카드사라면 고객 선호도와 소비 패턴을 분석해 적합한 카드를 추천하고 발급 심사에도 활용할 수 있다. 카드 결제 내역을 통해 소비 패턴을 확인할 수 있는 만큼 이를 기반으로 카드 혜택을 만들거나 대출 상품을 추천할 수도 있다. 또 부정 사용 내역을 탐지하는 것도 활용 방안 중 하나다.

‘하이퍼클로바X’로 맞춤형 서비스 구축 지원

네이버클라우드의 생성AI ‘하이버클로바X’는 이 같은 금융 업무 지원을 효과적으로 지원할 수 있다. 특히 비즈니스에 최적화한 초대규모 AI 개발 도구인 ‘클로바 스튜디오’는 하이퍼클로바X를 더 효과적으로 활용할 수 있는 도우미다.

최근 공개한 클로바 스튜디오 2.0은 튜닝 성능을 업그레이드해 금융사가 가진 데이터에 특화한 생성AI 모델 구축을 지원한다. 외부 응용프로그래밍인터페이스(API)를 물릴 수 있는 스킬 트레이너(Skill Trainer)은 다양한 전문 정보 연결로 사용자의 만족도를 올리는 데 힘을 보탠다. 금융사의 특성 상 정보 유출이 치명적인 만큼 민감한 시스템은 프라이빗 클라우드에 넣고 대외 연계가 필요한 업무 등은 퍼블릭 클라우드에 구성하는 ‘뉴로클라우드’ 방식도 제공한다.

한 리더는 하이퍼클로바X를 접목하는 과정 또한 쉽다고 강조했다. 그는 “교육 과정을 제공하는 한편 기술 전문가 그룹이 컨설팅을 지원한다”며 “AI 전문 파트너 생태계를 통해 기술 지원을 받을 수 있을 뿐만 아니라 금융 컴플라이언스에 대응할 수 있는 보안 전문가 그룹이 기술 지원을 돕는다”고 말했다.

또한 단계적인 생성AI 도입 계획과 함께 양질의 데이터를 확보하라는 게 그의 조언이다. 무작정 데이터 분량에만 집중하기 보다는 품질 높은 데이터를 넣어야 하이퍼클로바X의 성능을 십분 이끌어 낼 수 있다는 것.

단 기술을 맹신하는 것은 금물이다. 기술의 한계를 명확히 인식하고, 효과가 클 영역인지 면밀히 검토하고 점진적으로 확대 적용하는 것이 좋다. 마지막으로는 인간에 의한 감독 과정인 ‘휴먼 터치(Human Touch)’를 통해 혹시 모를 사고를 예방해야 한다.

한 리더는 “생성AI가 우리 세계로 들어온 지는 1년 밖에 되지 않았다”며 “생성AI를 잘 사용하기 위해서는 여러분의 휴먼 터치를 통해 리스크를 최소화하는 과정이 필요하다”고 제언했다.

글. 바이라인네트워크
<이진호 기자>jhlee26@byline.network

AI 트랜스포메이션을 위한 리테일 테크는 무엇일까

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리테일 산업은 이제 디지털 산업입니다. 온라인뿐 아니라 오프라인 기업도 디지털 기술을 활용하지 않고서는 생존할 수 없습니다. AI 기술의 발달은 리테일 업계에 새로운 기회와 도전과제를 안겨주었습니다.

생성형 AI, 이커머스 쏠림, D2C 확장, 오프라인 매장의 폐점, 경기 침체, 늘어만 가는 배송 수요 등의 많은 변화 속에서 리테일과 물류, 커머스 업계는 디지털 없이는 변화에 대처할 수 없음을 알고 있습니다.

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