[AI가 금융지형 바꾼다] 이구찬 NH농협캐피탈 대표, AI 디지털 체질 개선 주력

[한국금융신문 유정화 기자] 이구찬 NH농협캐피탈 대표이사는 인공지능을 더해 디지털 금융사로의 체질 개선에 주력하고 있다. 2017년부터 선행적으로 추진한 클라우드 기반 인프라 구성을 바탕으로 인공지능 서비스를 도입해 운영하고 있다.

9일 금융업계에 따르면 NH농협캐피탈은 챗봇(Chatbot), 로봇 프로세스 자동화(RPA), 신용평가 모형 등에 AI를 도입하고 있다. 올해에는 고객, 업무, 영업 3가지 영역에서 챗봇 고도화를 추진 중이며 디지털 채널과 연계해 RPA 범위를 확대할 계획이다. 또 개인신용대출 머신러닝 일부 모형에 대해서는 항목 및 가중치 조정을 진행한다.

NH농협캐피탈은 대규모 예산과 인력을 투입해 처음부터 큰 시스템을 구축하기보다 작은 범위의 영역을 찾아 반복적이고 빠른 실험적인 디지털 서비스를 선보이고 있다. 작은 예산으로 운영상의 문제점을 조기에 찾고 수정해 나가기 위한 전략으로 풀이된다.
◇ 영업·업무·고객 영역 구분해 챗봇 구축

NH농협캐피탈은 고객, 업무, 영업 3가지 영역으로 구분해 챗봇을 운영하고 있다. 먼저 NH농협캐피탈은 지난해 10월 임직원을 대상으로 장기 렌터카 차량 견적을 산출하고 상담이 가능한 챗봇을 구축했다. 원하는 렌터카 조건을 입력하면 견적이 산출되며 서로 다른 차량에 대한 비교 견적을 조회할 수 있다.

임직원의 업무 편의를 위한 챗봇도 구현했다. 사내 임직원이 IT 관련 문의나 장애 접수를 하거나 궁금했던 사내 규정에 대해 문의하면 챗봇이 자동 답변하는 식이다. 임직원이 이동하거나 업무 시간 외에도 관련 규정을 확인하고 업무를 처리할 수 있다. 또 IT 장비에 대한 장애 발생 시 스스로 조치할 수 있는 방법을 챗봇에게 자연어로 질의하고 해결하거나 장애를 ‘IT 헬프데스크’에 접수할 수 있게 되어 신속한 업무 처리가 가능하다는 설명이다.

또 영업 직원들이 대출 상담 진행 상황을 실시간 파악할 수 있도록 돕는 챗봇을 구축했다. 지점 영업 직원들은 잦은 이동 근무로 인해 고객의 상담 진행 상황을 알기 위해서는 매번 사무실 직원에게 전화를 통해 확인해야 하는 번거로움이 있었다. 고객 문의 사항에 대해 답변 지연을 미리 방지하고 업무 시간 이후에도 진행사항을 챗봇에게 문의해 자동 답변을 받을 수 있어 영업 효율을 높였다.

챗봇은 자연어를 해석해 질문자의 의도를 판단하기 때문에 상황에 대한 학습은 필수다. NH농협캐피탈은 지속적으로 들어오는 질문 문장을 자동으로 학습하는 머신러닝 기술을 적용해 챗봇을 구축했다. 여기에는 자연어 처리 기술(NLP)이 적용됐다. 클라우드 기반 챗봇 플랫폼은 농협에서 운영하는 ‘NH핀테크혁신센터’에 입주한 챗봇 스타트업 기업과 협력해 개발하고 있다.
농협캐피탈 관계자는 “각 챗봇의 용도를 분명히 해 해당 업무를 전문적이고 효율적으로 응대할 수 있도록 챗봇을 기획했다”고 설명했다.

◇ ‘업무 효율성’ RPA 업무 발굴

NH농협캐피탈은 단절된 업무 프로세스로 인한 불편과 단순 반복적인 업무 증대로 직원들의 효율성이 저하되는 것을 막기 위해 RPA를 적극 도입하고 있다. 지난해 RPA 적합성 평가 프레임워크를 자체 개발해 40개 업무를 평가 및 단계 분류해 내부 운영환경을 검증할 각 영역의 RPA 시범 업무 4개를 구축해 운영하고 있다.

회생사건과 관련한 고객 업무는 법원이 처음 서면 통보한 이후 내용 변경되더라도 따로 공지하지 않는다. 일일이 법원 사이트를 확인해야 하는 절차로 업무 수행에 어려움이 있었다. 이에 NH농협캐피탈은 개인회생사건 법원 사이트 조회 및 변제 스케줄 업데이트를 RPA로 처리하고 있다.
이외에도 △고객 대출금 중도상환 처리 △렌터카 취득세 결제 및 영수증 업로드 △연체일보 작성 등의 업무에 시범 운영해 NH농협캐피탈은 5782시간 이상의 업무시간을 자동화했다. 부가적으로 업무 수행에 있어 실수할 수 있는 부분을 사전에 방지하거나 잘못 입력된 사항에 대해서는 주기적인 확인 작업을 대신 수행하기에 위험을 줄이는 효과도 있다는 설명이다.

NH농협캐피탈은 RPA의 효율적 도입을 위한 3단계 추진 전략을 지난해 3월 수립했다. 1단계는 RPA 검증으로 시범구축을 통해 운영의 한계와 효율성을 검증하고 이를 통해 RPA 운영 거버넌스를 수립했다. 2단계는 RPA 업무 볼륨 확대로 현재 진행 중인 차세대프로젝트와 연계해 주요 프로세스에 RPA가 자동화 업무 도구로 활용되고, RPA가 업무에 집중 할 수 있는 체계를 도입 준비 중이다. 3단계로는 RPA와 디지털 채널의 연계로 챗봇 등과 연계해 업무 자동화 범위를 확대할 예정이다.

◇ 머신러닝 기반 신용평가모형 자체 개발

NH농협캐피탈은 머신러닝 기반 신용평가모형을 자체 개발해 고객의 신용도를 보다 세분화하고 정밀화하는 작업에 한창이다. 지난 2018년 11월 NICE평가정보와 함께 개인신용대출 머신러닝 모형을 개발한 데 이어 지난해 오토금융 전 상품(산업재·승용차·오토리스·렌터카)에 대해서도 머신러닝 방법론을 도입한 신용평가모형을 자체 개발했다.

리테일 상품의 신용평가모형 전체를 머신러닝 방법론으로 개발 및 실무에 적용을 완료했다. 이어 새로운 영업 및 시장 환경에 대응하기 위해 신용평가 모형 및 심사전략 고도화를 2년에 걸쳐서 지속해오고 있다. NH농협캐피탈은 부동산 소유정보 등과 같은 비금융정보도 활용했다. 기존 10~20개 정도의 항목에서 보다 다양한 정보를 반영하는 50~100개 항목으로 확대했다.

NH농협캐피탈은 신규 모형 개발을 통해 부실고객과 우량고객에 대한 변별 능력을 향상시켰다. 신규 머신러닝 모형과 심사시스템을 통해 부실고객이 유입될 확률은 낮으며, 반대로 우량고객이 유입될 확률은 커진 셈이다. 실제 ‘K-S 통계량’이 머신러닝 도입 이전 대비 10~14% 이상 개선됐다. K-S 통계량은 신용평가 모형의 결과를 두고 모형의 변별력을 판단할 때 쓰이는 지표다.

개발비용 절감 효과도 있다. 지난해 머신러닝 모형 자체 개발을 통해 모형 개발에 대한 컨설팅 비용을 절감했다. NH농협캐피탈은 향후 외부 컨설팅 없이 자체 개발을 지속할 예정이며, 향후 전문가 인력도 교육을 통해 지속적으로 양성할 계획이다.

특히 올해에는 개인신용대출 머신러닝 일부 모형에 대해서는 항목 및 가중치 조정을 진행할 예정이다. 현재 시장 및 고객 성향에 부합하도록 모형을 조정해 모형 개발이후 지속적으로 모형의 안정성과 변별력을 검증할 방침이다. 모형 성능이 일정 수준 유지하도록 튜닝(조정) 또는 재개발도 진행한다.

NH농협캐피탈은 빅데이터 분석과 인공지능 활용 성과로 인해 2018년 10월 코리아빅데이터어워드 최우수상을 수상했고, 지난해 6월에는 한국지능정보시스템학회 ‘2019 인텔리전스 대상’, ‘지능형 응용 대상’을 동시 수상하는 성과를 얻기도 했다.

유정화 기자 uhwa@fntimes.com