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이창권 KB국민카드 대표, 업계 AI 길잡이 역할 톡톡 [AI 금융 생태계 확장 ③]

신혜주 기자

hjs0509@

기사입력 : 2022-09-19 00:00 최종수정 : 2022-09-19 08:00

AI 기반 디지털 근무 환경 조성
신용평가·상품추천 등 저변 확대

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이창권 KB국민카드 대표, 업계 AI 길잡이 역할 톡톡 [AI 금융 생태계 확장 ③]이미지 확대보기
[한국금융신문 신혜주 기자] 카드업계가 인공지능(AI) 사업 확대 전략을 이어가고 있다. 과거에는 관련 기업과 제휴를 통해 서비스를 출시했다면, 이젠 자체 개발한 기술로 해외시장 진출에도 나서고 있다. 최근 금융당국이 금융규제혁신회의를 통해 디지털 신사업 규제 완화에 박차를 가하고 있는 만큼 AI 사업 강화 행보에도 힘이 실릴 전망이다. 본 기획기사에서는 국내 카드사의 AI 서비스 및 사업 현황에 대해 살펴보고자 한다.〈편집자 주〉

“카드사라는 한계를 뛰어넘어 새로운 디지털 기술과 역량을 보유한 초일류 플랫폼 기업으로의 대전환을 시작하고자 한다.”

이창권 KB국민카드 대표가 올 초 신년사에서 디지털 혁신 필요성을 드러내며 한 말이다. 업무 효율성을 극대화하고 차별화한 고객 가치를 제공하기 위해선 AI와 빅데이터 활용이 불가피하다는 점을 일찌감치 드러냈다.

대표직에 오른지 9개월 차에 접어든 그는 완벽한 디지털 전환(DT·Digital Transformation)을 이루기 위해 상품과 서비스, 운영방식에까지 새로운 기술을 접목하고 있다.

디지털 인재 내부에서 키운다
KB국민카드는 지난 3월 카드업계 최초로 AI 분석 플랫폼인 ‘에이옵(AiOp)’을 선보이며 AI 분석 모델 개발과 사용을 전사적으로 확산했다.

에이옵은 클라우드를 기반으로 AI 분석 모델의 개발부터 학습, 운영, 관리까지 통합적으로 지원하는 서비스다. ▲데이터 가공 ▲모델 학습 및 배포 ▲MLOps(Machine Learning Operations) 환경 구축 등을 통해 AI 분석 모델 개발과 운영에 필요한 비용과 시간을 절약할 수 있다.

기존 AI 분석 모델은 전문성을 갖춘 직원이 약 1개월의 기간을 투자해야지만 결과물을 얻을 수 있다. 반면 에이옵 플랫폼 활용 시 2~3일 안에 개발이 가능해진다. 분석 모델 개발 지식과 경험이 부족한 직원들도 별도의 코딩 작업 없이 AI 기술을 활용할 수 있다.

KB국민카드 관계자는 “에이옵 플랫폼 활성화를 위해 일반 직원들을 대상으로 MLOps 사용자 환경을 제공하고 있다”며 “데이터 분석 전문가가 지원하는 사내자율학습 조직(CoP·Community of Practice)을 통해 AI 활용을 지속 확대할 계획”이라고 말했다.

지난 4월에는 자사 직원들을 대상으로 애플리케이션(앱) 개발 교육과정 ‘야너앱(야! 너도 앱 개발할 수 있어)’ 운영에 나섰다. 직원들에게 IT 개발 업무에 대한 이해력을 향상시킬 기회를 제공하기 위해서다.

디지털 역량 종합 육성을 위한 KB국민카드의 노력은 2017년으로 거슬러 올라간다. 디지털 인력 간 유기적 협업과 시너지 창출을 위해 당시 이들을 위한 독립적인 업무공간을 마련했다.

서울 종로구에 위치한 ‘타워8’을 전용 사무실로 이용해 왔으며, 작년 12월부터 새로 마련한 ‘KB국민카드 청계 IT 타워’에서 IT 인력들이 근무 중이다.

딥러닝·IT 인프라 투자 확대
KB국민카드는 지난 4월 AI 기반 챗봇 서비스인 ‘큐디(Qd) 2.0’의 기능을 한 단계 더 업그레이드한 ‘큐디 3.0’을 출시했다. 적용 채널과 상담 가능한 업무 유형 확대, 고객 맞춤 개인화 서비스가 강화된 ‘큐디 2.0’에서 정확도와 원스톱 처리 업무까지 확장했다.

타겟 마케팅 기능인 ▲플로팅 메시지 ▲톡배너 활용 범위를 넓혔으며, 별도 앱 설치 없이도 챗봇에서 ▲카드사용등록 ▲신용·체크카드 자동갱신 ▲반송카드 재배송 ▲이용대금명세서 주소 최신화 등의 기능을 자가 처리할 수 있도록 했다.

각종 카드 관련 범죄에 대응하고자 ‘부정사용방지시스템(FDS·Fraud Detection System)’도 지속해서 개선하고 있다. 2017년 말 첫 도입된 FDS에 3년 뒤 고도화한 머신러닝 알고리즘을 입혀 성능을 개선했다.

최신 머신러닝 알고리즘인 LGB(Light Gradient Method)를 사용해 기존 딥러닝 대비 카드사고 탐지율을 대폭 개선했다. 시간이 지날수록 사고패턴 변화에 성능이 저하되는 부분도 재학습 솔루션을 도입해 최신 성능을 유지할 수 있도록 했다.

온라인과 모바일 거래 증가 추세에 맞춰 ‘e-FDS’ 기능도 강화했다. 오프라인 부정사용방지시스템과의 연계성을 높이며 온라인과 모바일 채널을 통한 신종 금융 사기에 대한 대응력과 상시 모니터링 역량도 한층 높였다.

KB국민카드는 향후 다양한 신기술과 축적된 빅데이터 분석 역량을 활용해 미래 먹거리를 선점해나갈 계획이다. 현재 자연어 처리와 이미지 인식, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등 내부 업무 대상으로 AI 기반 지능화를 추진 중이다.

신용평가와 상품추천 등 인공지능 알고리즘 기반의 각종 예측 모델을 개발하고, 음성봇 도입 등 고객 상담 업무도 확대해 AI 시장에서 저변을 확대하겠다는 방침이다.

신혜주 기자 hjs0509@fntimes.com

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