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[AI가 금융지형 바꾼다] 이동철 사장, AI혁신 경쟁력 차별화 박차

유선희 기자

ysh@

기사입력 : 2020-01-20 00:00

KB국민카드, AI 기반 예측 모델로 ‘초개인화 마케팅’
경자년 목표 “확고한 차별성 보유”…업계 2위 탈환 노려

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[AI가 금융지형 바꾼다] 이동철 사장, AI혁신 경쟁력 차별화 박차
[한국금융신문 유선희 기자] 탁월한 실적을 바탕으로 연임에 성공한 이동철닫기이동철기사 모아보기 KB국민카드 사장의 AI 도입 행보는 주목할만하다.

지난해 인공지능 전담팀을 꾸릴 정도로 디지털 전환에 박차를 가하고 있다.

카드 수수료율 인하로 인해 모두가 타격을 입은 지난해 KB국민카드는 점유율을 대폭 끌어올려 2위 탈환을 엿보고 있다. 자동차금융, 법인영업, 새 수입원 발굴 등 다방면에서의 업황 타개 노력이 빛을 발했다.

올해는 디지털 경쟁력에서 차별성을 갖겠다는 계획을 세운 만큼 AI 관련 기술 개발에 속도를 낼 전망이다.

◇ 어려운 업황에도 성장세 ‘탄력’…디지털 전환 박차

이동철 사장은 신년사를 통해 올해 세 가지 목표를 제시했다. 그중 하나가 ‘디지털 경쟁력에서의 확고한 차별성 보유’다. 이를 위해 KB카드는 전사적인 ‘디지털 전환 가속화 프로세스’를 추진하기로 했다.

로봇프로세스자동화(RPA)를 활용해 업무 혁신을 추진하고, 다른 업종 사업자들과의 제휴도 늘리기로 했다.

지난해 삼성카드와의 격차를 좁힌 KB국민카드가 혁신을 기반으로 2위 자리를 탈환할 수 있을지 기대되는 상황이다.

지난해 3분기 KB국민카드의 시장 점유율은 개인·법인카드 신용판매 취급액 기준 17.36%로 전년 3분기보다 0.30%포인트 상승했다.

2위인 삼성카드는 17.50%로 같은 기간 0.10%포인트 하락하면서 KB국민카드와의 격차가 0.14%포인트로 좁혀졌다.

◇ AI전담팀 구성, 전문성 UP

KB국민카드는 지난해 AI전담팀을 구성해 관련 기술 개발에 몰두하고 있다. 현재 팀원 규모는 8명으로, AI 기술 및 알고리즘 기반 서비스 도입을 통한 서비스 영역을 발굴하고 있다.

그 결과 지난해 6월 인공지능(AI) 기반의 챗봇 서비스 ‘큐디(Qd)’를 선보였다.

‘큐디’는 ‘질문(Question)’과 ‘디지털(Digital)’을 뜻하는 영어 단어 첫 글자를 조합한 합성어로 디지털 채널을 통해 고객의 다양한 질문에 답변하고 상담한다는 의미를 담고 있다.

KB국민카드의 모바일 응용 프로그램(애플리케이션) 설치 고객은 별도 회원 가입 없이 연중 상시 모바일 채팅만으로 카드 관련 상담을 받거나 발급, 분실신고 등의 업무를 볼 수 있다.

이 서비스는 카드 상품 안내 등 일문일답 형태의 상담은 물론 채팅 화면에서 연동 거래 기능을 통해 바로 출금 결제 등의 업무를 볼 수 있으며, 필요 시 고객센터 상담원과의 전화 연결도 가능해 고객들의 이용 편의성을 크게 높인 것이 특징이다.

또 △자연어 처리 △대화 회귀 △우회 △문맥 유지 등의 디지털 기술을 접목해 사람과 대화하는 것과 유사한 상담 환경을 만들고 추천 질문 기능과 자동완성 기능을 제공해 고객의 다양하고 복잡한 업무 처리 요청에도 최적의 상담이 이뤄질 수 있도록 했다.

인공지능 기술 중 하나인 ‘딥러닝(Deep Learning)’을 활용해 상담 내용과 대화 패턴을 분석하고 학습할 수 있어 지속적인 상담 능력 향상도 기대된다.

서비스 이용을 희망하는 고객은 모바일 응용 프로그램에 접속해 플로팅 배너를 클릭하거나 ‘챗봇 상담’ 메뉴를 선택하면 로그인 없이 △카드 상품 안내 △카드 이용 안내 △결제 관련 안내 △결제일별 이용기간 확인 등 카드 관련 업무 상담이 가능하다.

로그인된 채팅 상담 화면에서는 △분실신고 △이용내역 조회 △바로출금 결제 등 카드 업무를 즉시 처리할 수 있으며 결제계좌 변경, 혜택 정보 확인 등의 업무는 거래 처리가 가능한 링크 버튼이 제공된다.

KB국민카드는 향후 이 서비스에 음성 상담 기능을 추가하고 채팅 화면에서 즉시 처리 가능한 업무 영역을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.

KB국민카드 관계자는 “비대면 거래 확대와 고객들의 실시간 상담 요청 증가에 시간과 장소에 관계없이 언제 어디서나 카드 관련 상담과 업무 처리가 가능한 챗봇 서비스를 선보이게 됐다”며 “향후 서비스 고도화를 통해 채팅 화면에서 직접 거래 가능한 대상 업무를 지속적으로 확대하고 다양한 디지털 기술을 접목해 챗봇으로 모든 업무 처리가 가능한 모바일 컨시어지 서비스를 구현해 나갈 것”이라고 말했다.

◇ 빅데이터 분석 역량으로 카드 관련 부정사용 적극 대응

앞서 2017년에는 카드 부정사용 방지 시스템(FDS)을 도입하기도 했다. 이름은 ‘e-FDS’로, 이 시스템은 딥러닝과 빅데이터 분석 기술을 활용해 진일보한 카드 관련 각종 부정거래 탐지 모형을 적용하고, 고객들의 사용 패턴 분석을 기반으로 개인별 특성을 반영한 이상 거래 징후를 자동으로 탐지 가능하도록 개발했다.

카드발급, 카드이용 등 개별 시스템으로 운영되던 부정거래 탐지 관련 데이터를 통합해 종합적이고 상시적인 이상거래 모니터링 체계도 갖췄다.

기존 신용카드 관련 이상 거래 탐지와 적발할 뿐만 아니라 △카드발급 △장기카드대출(카드론) △할부 금융 △선불카드 △가맹점 등 모니터링 대상 업무를 늘리고 홈페이지, 모바일 애플리케이션 등 이상 거래 탐지 대상 채널도 대폭 확대했다.

온라인과 모바일 거래 증가 추세에 맞춰 ‘e-FDS’ 기능도 대폭 강화하고 오프라인 부정사용방지시스 템과의 연계성도 높이는 등 온라인/모바일 채널을 통한 신종 금융 사기에 대한 대응력과 상시 모니터링 역량도 한 층 강화했다.

또 ‘초’·‘분’ 단위 연속 거래, 새벽시간대 고액 사용 등 부정 거래가 의심되는 경우 일정 시간 카드 결제를 자동 차단하고 정상 거래 여부를 확인하는 ‘제한적 승인제한 시스템(FAD)’과 위조된 해외발행카드가 국내에서 사용되는 것을 막기 위한 ‘해외발행카드 FDS시스템’도 함께 도입했다.

KB국민카드 관계자는 “인공지능 기술을 활용한 부정사용방지시스템 업그레이드를 통해 진화되고 있는 카드 관련 각종 범죄에 대한 사전 대처 능력을 강화하고 거래 안정성을 높여 고객들이 안심하고 카드를 사용할 수 있는 환경을 구축했다”며 “앞으로도 다양한 신기술과 축적된 빅데이터 분석 역량 을 활용해 지능화되는 카드 관련 부정사용 시도에 적극 대응해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

◇ 90개 단순 반복 업무에 RPA 도입…업무 효율화 노려

KB국민카드는 2018년부터 인공지능 기술을 활용한 RPA(Robotic Process Automation·로봇 프로세스 자동화) 프로젝트를 시작해 현재 약 90여개 업무에 도입·운영 중이다.

RPA는 사람이 반복적으로 처리하는 단순 업무를 로봇 소프트웨어를 통해 자동화하는 프로그램이다. 수기 입력을 일일이 반복하지 않더라도 자동 프로그램이 빠르게 입력해주기 때문에 업무 생산성을 높일 수 있어 최근 금융권에서 속속 도입하는 추세다.

KB국민카드의 RPA는 △가맹점 지급예상대금 확인 △실적 정리 △매출전표 매입 업무 △채권 서류 관리 및 운영 등 정기적인 사무 업무와 함께 최신 트렌드 및 디지털 경쟁력 확보를 위한 정보수집 업무까지 자동화해 적용 영역을 확대시켰다.

그 결과 단순 반복 업무를 효율화 해 직원들이 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 했으며, 대량 데이터 작업 시 오류 예방, 시간과 비용의 절감 등 조직 운영 효율화라는 성과를 거두고 있다,

지난해 도입한 RPA를 통해 기존 업무 프로세스 대비 약 3만 시간의 업무 절감 효과를 확인한 KB 국민카드는 앞으로 영업점 및 센터의 프로세스 관련 대용량 업무와 지원 업무를 대상으로 RPA를 확대 적용하는 등 지속적인 업무 효율화 작업을 추진할 예정이다.

KB국민카드가 가맹점 카드 결제 정보와 공공기관 공개 정보 등 다양한 내·외부 데이터 기반의 개인사업자 특화 신용평가 서비스에도 AI기술을 도입하기로 했다.

지난해 11월 기업신용평가 전문기업 한국기업데이터(KED)와 개인사업자 특화 신용평가 모델 개발과 상품 출시 등을 위한 ‘개인사업자 신용평가(CB) 사업 공동 추진 업무 협약’을 체결했다.

신용평가 모델은 △가맹점 카드 결제정보 기반의 가맹점 실적 모델 △개인사업자 신용 정보와 비금융 대안 정보를 활용한 일반 신용 모델 △KB금융그룹 주요 계열사가 보유한 거래 실적 정보 중심의 그룹 실적 모델의 3중 결합 구조로 만든다.

아울러 인공지능(AI) 기술 중 하나인 기계 학습 기능을 더해 정교한 신용등급 산정과 신용평가 예측력을 향상할 방침이다.

이 밖에 카드 매출 정보 기반의 상권 분석, 사업성 평가 등 비재무적 미래 가치를 반영한 ‘종합 신용관리 심사 보고서 서비스’도 추가 개발해 기존 개인사업자 대상 신용평가 서비스와 차별화할 계획이다.

올해는 데이터를 수집하고 분석하는 인공지능(AI) 기반의 ‘초개인화 마케팅’에도 박차를 가할 계획이다.

실시간 마케팅 시스템(SOS)과 AI 기반의 예측 모델 등을 활용할 예정이다.

내부 업무 대상 AI 기반 지능화 추진(자연어 처리, 이미지 인식, RPA 등), 인공지능 알고리즘 기반 각종 예측 모델 개발 (신용평가/상품추천 등), 음성봇 도입 등 인공지능 기술 기반 대고객 상담 업무 확대 등도 도입키로 했다.

유선희 기자 ysh@fntimes.com

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