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[황보 현우 하나금융지주 데이터본부장] AI·데이터 기반 최고 금융서비스 구현 전략

편집국

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기사입력 : 2023-06-19 00:00

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▲ 황보 현우 하나금융지주 데이터본부장

▲ 황보 현우 하나금융지주 데이터본부장

“내가 그의 이름을 불러주기 전에는 그는 다만 하나의 몸짓에 지나지 않았다. 내가 그의 이름을 불러 주었을 때, 그는 나에게로 와서 꽃이 되었다.”
금융권 비즈니스 혁신의 핵심 도구는 AI
이는 모든 대한민국 국민들이 중고등학교 시절 교과서에서 접했던 시인 김춘수의 ‘꽃’이라는 시의 한 구절이다.

데이터를 다루는 많은 사람들은 이 시에서 내가 그의 이름을 불러 주기 전에는 단지 하나의 ‘숫자’나 ‘문자’에 불과한 데이터를, 그의 이름을 불러 주고, 새로운 의미로 해석했을 때 비즈니스 인사이트를 제공하는 ‘정보’와 ‘지식’으로 거듭남을 떠올린다.
어찌 숭고한 시에서 한낱 비즈니스를 떠올리는가 하는 분들도 있겠지만, 데이터의 의미와 활용 가능성을 이해하는데 이만한 문장이 없다.

이런 데이터가 최근 금융권 비즈니스 혁신의 핵심 도구이자, 손님에게 더 나은 서비스를 제공하기 위한 최적의 도구로 거듭나고 있다.

데이터는 영업 현장과 현업 부서에서 데이터 기반 의사결정을 통해 비즈니스의 효율성을 제공하는 수단이 되고 있으며, 금융 서비스를 이용하는 손님에게는 초개인화 자산관리를 비롯한 다양하고, 유용한 서비스를 제공하는 기반으로 거듭나고 있다.

최근 ChatGPT를 비롯한 생성형 인공지능은 그간 금융권에서 축적해 온 다양한 데이터의 활용 가능성을 높이고 있으며, 인공지능의 보편화는 영업점을 위주로 진행되어 온 금융 서비스에 획기적인 변화를 가져오고 있다.

금융권에서는 오픈AI의 ChatGPT와 GPT4, 구글의 바드(Bard), 네이버의 클로바X를 비롯한 대규모 언어 모형에 기반한 생성형 인공지능을 대고객 서비스에 접목하기 위한 다양한 실험을 진행하고 있다.
여러 테스트 결과 인공지능에 기반한 서비스가 내부 업무 처리의 효율성 향상과 더불어 손님에게 더 정확한 정보를 더욱 편리한 방식으로 전달하는 수단임이 입증되고 있다.
한 단계 향상된 금융서비스 제공
데이터와 인공지능에 진심인 하나금융에서는 이미 2018년 ‘데이터 기반 정보회사’로의 전환을 선포하고, 선도적인 연구개발과 기술 내재화를 위해 하나금융융합기술원을 설립하는 등 데이터, 인공지능에 대한 투자를 아끼지 않아 왔다.

지난해에는 그룹의 미래를 이끌어 갈 핵심 동력인 데이터 인재를 2025년까지 2,500명 수준으로 채용, 육성하겠다는 청사진인 ‘2500 by 2025’를 발표한 바 있다.

또한 관계사에 흩어져 있는 데이터를 하나로 모아 관리할 수 있도록 하고, 이를 바탕으로 그룹 차원의 일원화된 서비스를 제공함으로써 손님의 금융 서비스 만족도를 제고하고자 ‘그룹데이터 허브 구축’을 체계적으로 추진 중이다.

올해에는 하나금융그룹의 하나은행, 하나증권, 하나카드와 SK그룹의 SK텔레콤, SK브로드밴드, 11번가 등 6개사가 참여하는 금융-통신-미디어-유통의 이종 산업 간 가명 데이터 결합을 통해 금융소외계층을 위한 새로운 신용평가 모형을 만드는 프로젝트를 진행하고 있다.

고급 데이터 인력 양성을 위한 DxP(Data Expert Program) 시행, 데이터 허브 구축 및 국내 최대 이종산업간 데이터 결합은 그룹 최고 경영진의 데이터, 인공지능에 대한 확고한 신념과 지원 의사가 없다면 애초에 불가능한 일이다.

이러한 데이터, 인공지능 분야에 대한 과감한 물적, 인적 투자에 힘입어 하나금융은 손님에게 한 단계 더 향상된 금융 서비스를 제공하고 있다. 자연어 처리, 영상 합성 기술에 기반한 챗봇과 AI 뱅커 서비스는 손님에게 보다 편리하고 안전한 서비스를, 영업점에는 업무 경감을 통해 손님에게 더 집중할 수 있는 환경을 조성해 본질적인 서비스 품질 향상을 도모하는 기반이 되고 있다.
프라이빗 뱅킹 서비스의 대중화
이와 같이 데이터와 인공지능은 손님에게 더 나은 금융 서비스를 제공할 수 있는 최적의 도구임에 틀림 없다.

이러한 측면에서 향후 도입 될 생성형 인공지능과 초개인화된 데이터 분석은 금융 사용자의 일상을 바꿀 것이다.

예를 들면, 다양한 정책 지원이 동반되는 전세자금 대출은 상품이 다양하고, 대상과 조건이 복잡하다.

따라서 영업 현장에서는 손님에게 최적의 전세대출 상품을 추천하기 위해 규정집을 옆에 놓고 규정을 확인하거나, 본점 담당직원에게 문의해야만 했다.

앞으로는 생성형 인공지능 도입을 통해 손님에게 가장 적합한 대출 상품을 직원 또는 손님이 내가 사용하는 언어로 편하게 물어보면 정확한 정보를 찾아 실시간 제공해 줄 것이다. 더욱 빨라진 업무처리로 손님, 직원 모두가 만족할 수 있는 환경이 만들어지는 것이다.

또한 영업점이 오픈되는 시간에만 가능하던 상담 서비스도 365일 쉼 없이 가능하게 될 것이다.

또 하나의 예는 프라이빗 뱅킹 서비스의 대중화이다.

VIP 손님들에게만 제공되던 프라이빗 뱅킹 서비스가 모든 손님에게 제공되어 모든 금융 사용자가 초개인화된 자산관리 서비스를 받게 될 것이다.

이는 초개인화된 데이터 분석이 손님의 보유자산 포트폴리오와 투자 성향, 생애 주기를 고려한 상품 추천과 관리를 가능하게 만들기 때문이다. 이제 복잡한 금융상품을 일일이 찾아볼 필요도 없고, 재테크 카페를 기웃거리며 정보를 수집하는 수고도 줄어들게 되는 것이다.

금융권은 손님에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 이제 더 이상 데이터와 인공지능에 대한 투자를 머뭇거려서는 안된다.

또한, 글로벌 경쟁력을 강화하고, 소비자가 더 나은 서비스를 받을 수 있도록 데이터와 인공지능 분야에 관해서 과감한 도전을 할 필요가 있다. 시대가 가져다 주는 좋은 기회이자 최적의 도구인 데이터와 인공지능을 잘 활용하자.

[황보 현우 하나금융지주 데이터본부장]

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