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"보험사, 생성형 AI 활성화 위해선 업무 완결 AI 에이전트 효과적" [코리아 핀테크 위크 2024]

전하경 기자

ceciplus7@fntimes.com

기사입력 : 2024-08-29 23:00

고석태 마인즈앤컴퍼니 대표 제언

고석태 마인즈앤컴퍼니 대표가 29일 오후2시30분 동대문디자인플라자에서 열린 '코리아 핀테크 위크 2024 생성형 AI시대 금융사(보험사) 대응 전략’을 발표하고 있다./사진=전하경 기자

고석태 마인즈앤컴퍼니 대표가 29일 오후2시30분 동대문디자인플라자에서 열린 '코리아 핀테크 위크 2024 생성형 AI시대 금융사(보험사) 대응 전략’을 발표하고 있다./사진=전하경 기자

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[한국금융신문 전하경 기자] 금융위원회 망분리 규제 완화, 생성형 AI 확대 등으로 금융권에도 AI 활용 목소리가 커지고 있는 가운데, 보험사들이 AI 효율을 높이기 위해선 에이전트를 도입해야 효과적이라는 제언이 나왔다.

고석태 마인즈앤컴퍼니 대표는 29일 오후 2시30분 동대문디자인플라자에서 열린 '코리아 핀테크 위크 2024'에서 이같이 밝혔다. 고석태 대표는 ‘생성형 AI시대 금융사(보험사) 대응 전략’이라는 주제로 생성형 AI의 도입과 관련하여 보험사의 효율적인 운영 방안을 모색하고, 그에 따른 기술적 및 조직적 준비 사항을 제시했다.

고석태 대표는 금융사가 AI를 도구적으로 활용하기 위해선 활용 전략이 달라져야 한다고 지적했다.

고 대표는 "금융사에서는 망분리 규제 완화 등 흐름이 있지만 여전히 폐쇄망이라는 제한된 조건이 있다"라며 "그 안에어 오픈소스 생태계가 가져다주는 기술 혜택을 금융사 내부에 어떻게 유연하게 반입하고 활용해야할지 고민이 필요하다"라고 말했다.

실제로 생성형 AI 활용 방식이 과거와는 많이 달라진 상태다. 그는 생성형 AI LLM 도입 이후에는 밸류체인과 프로세스를 획기적으로 개선할 수 있게 된 만큼 접근 방식이 달라져야 한다고 말했다.

고 대표는 "이전 AI는 보험사는 클레임 지급 여부를 판별하거나 은행에서 신용대출 여부를 판단하는 모델이 도입돼있었지만 재무적인 임팩트를 획기적으로 개선하기에는 미흡했다"라며 이제는 자동 지급률이 10%인데 어떻게 하면 30% 수준으로 높일 수 있을까로 접근해야 한다"라고 말했다.

고석태 대표는 생성형 AI가 효율성을 높이는 도구로 사용되기 위해서는 GenOS LLMOps 등 플랫폼 구축, AI가 다양한 지식을 이해할 수 있는 인프라가 필요하다고 설명했다.

고 대표는 "다양한 오픈소스에 대한 모델들을 동맹사 내부로 반입해서 트레이닝하고 서빙할 수 있는 LLMOps 인프라가 깔려 있어야 한다"라며 "보험사가 가지고 있는 다양한 지식들을 AI가 이해할 수 있는 형태로 전환해서 검색할 수 있는 AI 서치 레이어도 필요하다"라고 말했다.

그는 "이 두 영역을 다양한 서비스나 어플리케이션을 만들기 위한 준비이며 실상용화된 서비스는 아니다"라고 덧붙였다.

고석태 대표는 생산형 AI가 가져다주는 혜택을 금융사 내부에서 적절하게 활용하려면 단절된 서비스가 아닌 전 프로세스를 아우르는 에이전트형 서비스를 구축해야 한다고 조언했다.

고 대표는 " 우리은행과 같이 출시한 AI 앵커는 적금 상품에 대한 가입 상담을 생성 AI를 진행 하고 금융 상품에 대한 가입을 완결하는 테스크를 완결하는 형태의 에이전트"라며 "데이터 분석 에이전트라든가 보고서를 자동으로 생성해 주는 형태 확대가 많이 필요하다"라고 말했다.

그는 생성형 AI를 효과적으로 도입하기 위해선 현업 담당자들이 직접 도구를 활용할 수 있도록 해야한다고 조언했다.

고석태 대표는 "생성형 AI는 하나의 단위 과제를 도입하는 방식보다 보험사 업무 전반을 AI와 인간이 효율적으로 협업할 수 있도록 만들어야 한다"라며 "AI 전담 부서에 과제를 위탁하는 방식이 아닌 도메인지식을 가지고 있는 현업 담당자들이 직접 생성형 AI를 도구적 활용할 수 있어야 한다"라고 말했다.

그는 "업무를 완결하고 핵심적인 업무에 대해서 AI가 업무를 완결할 수 있는 에이전트 형태로 과제를 확대하는 것들이 굉장히 필요하다"라고 강조했다.

전하경 한국금융신문 기자 ceciplus7@fntimes.com

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