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KB국민카드 이창권, AI 활용 고객별 최대혜택 상품 추천 [AI가 자산관리 2.0 이끈다 (2)]

홍지인 기자

helena@fntimes.com

기사입력 : 2024-09-09 00:00

업계 최초로 AI 분석 플랫폼 선보이는 등 AI활용 집중
KB Pay서 고객별 소비성향 바탕 맞춤 카드 상품 추천

KB국민카드 이창권, AI 활용 고객별 최대혜택 상품 추천 [AI가 자산관리 2.0 이끈다 (2)]
[한국금융신문 홍지인 기자] 금융업에서 AI(인공지능) 혁신 대표 분야는 자산관리다. 은행, 증권, 카드는 로보어드바이저, AI 투자 서비스 등을 통해 자산관리 대중화에 힘을 싣고 있다. 보험도 보장분석 강화가 부각된다. 전반적인 연금시장 활성화도 기대된다. 금융 업권 별 4대 기업 중심으로 AI 자산관리 현황과 향후 계획을 살펴본다. <편집자 주>

KB국민카드(대표 이창권)가 AI를 활용해 고객 자산 관리 역량을 강화시키고 있다.

이창권 대표는 취임 후 완벽한 디지털 전환(DT·Digital Transformation)을 이루기 위해 상품과 서비스, 운영방식에까지 새로운 기술을 접목해 왔다. 먼저 지난 2022년 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.

이어 한달 후인 2022년 4월에는 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.

이와 같은 기술 축적을 통해 KB국민카드는 현재 AI기반으로 ‘AI 개인화 마케팅’과 ‘맞춤 상품(카드) 추천’ 서비스를 선보이고 있다.

KB국민카드의 AI 개인화 마케팅은 지난해 업권 최초로 오픈한 AI 마케팅 전용 시스템인 AIMs(AI Marketing System)를 활용하고 있다. AIMs를 통해 ▲최적 고객 타게팅 ▲고객별 맞춤 오퍼 ▲접촉시점 효율화 등 마케팅 요소 개인화를 적극 추진하고 있다. AIMs는 마케터의 경험 중심 마케팅이 아닌 AI모델을 활용해 정교한 대상고객 선정 및 고객성향 반영이 가능하다. 이에 개개인 고객 맞춤형 마케팅으로 차별화된 고객 경험을 제공한다.

실제로 AIMs 활용 후 캠페인에 대한 반응도 높아졌다. KB국민카드 관계자는 “AIMs를 통해 수행한 캠페인 반응률이 2배 이상 향상된 것으로 확인됐다”며 “세분화된 고객 요구 충족과 비용 효율성 극대화로 본업 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다”고 말했다.

맞춤 상품(카드) 추천도 KB국민카드의 대표 AI 플랫폼 중 하나인 AIRe(AI Recommendation) 통해 진행된다. AIRe에서 100여개 카드의 상품별 혜택을 AI모델을 활용하여 비교한 후, 고객 소비성향을 바탕으로 최대 혜택이 가능한 카드 상품을 추천해 준다.

이 서비스는 KB국민카드의 디지털 플랫폼인 KB Pay에서 AI 모델을 기반으로 고객별 맞춤 카드 상품을 추천 중이며, 이에 따라 고객들은 개인 소비 패턴별로 받을 수 있는 최대 혜택 카드를 손쉽게 발급 받을 수 있다.

여기에 더해 KB국민카드는 AI를 활용한 관련 추가 비즈니스 계획을 갖고 있다. 이창권 KB국민카드 대표는 올해 초 한국금융신문의 AI 관련 설문에서 “AI 기술 잠재력은 데이터 분석·컨설팅, 개인화 마케팅 등 다양한 비즈니스 와 ESG영역에서의 높은 활용 가능성으로 가치가 매우 높게 평가되고 있다”며 “향후 실시간 반응형 AI 추천 서비스 개발, 생성형(Generative) AI 활용 기반 구축 등을 통해, 다양한 고객의 니즈를 반영한 고객 맞춤형 통합 AI 서비스를 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

이어 “금융 비즈니스에 무엇보다 중요한 신뢰성 확보 및 보안 강화를 위한 중요 업무 영역과 신속한 개발 및 테스트 중심의 비중요 업무 영역을 구분해 생성형 AI 기술 도입을 위한 사전 기술검토를 진행했다”며 “이를 기반으로 선제적 기술 실증·활용 목적의 ‘생성형 AI Sand-Box’ 구축을 통해 생성형 AI의 단계적 Biz 활용을 추진할 예정”이라고 전했다.

다방면에서 AI활용을 적용하고 있는 KB국민카드는 현재 데이터사업그룹을 통해 관련 업무를 이어가고 있다. 데이터사업그룹은 데이터서비스부(1부), 데이터서비스부(2부), 데이터사업부 등 3개 부서로 구성돼 있다.

데이터서비스부(1부)는 데이터/AI 기획 등 AI 신기술 도입 업무를 총괄하고 있다. 데이터서비스부(2부)는 데이터/AI 관련 인프라·플랫폼을 개발하고 유지보수하고 있다. 이어 AI 활용 사례 발굴/적용 등의 업무도 담당하고 있다. 마지막으로 데이터사업부는 데이터/AI 기반 수익 사업을 추진하고 있다.

KB국민카드는 데이터사업그룹 외 사업조직에서도, AI 솔루션과 기술을 적극적으로 도입하여 업무 전반에 활용 중이다. 대표적으로 ▲고객컨택부(AI상담 서비스 운영) ▲리스크관리부(머신러닝 기반 신용평가) ▲소비자보호부(부정거래탐지 및 불완전판매 모니터링) ▲회원심사부(신분증/심사서류 이미지 인식) 등이 있다.

KB국민카드는 AI 활용 확대를 위해 자체적인 노력도 쏟고 있다. 먼저 AI 담당 조직과 HR 조직간의 긴밀한 협업을 기반으로, AI 인재 발굴을 위한 외부 전문가 채용 확대 및 다양한 내·외부 교육 프로그램을 진행하고 있다.

빠르게 변화하는 AI 기술 트렌드에 발맞춘 외부 교육 프로그램(프롬프트 엔지니어링 등)과 내부업무 활용 중심 자체 교육 프로그램도 병행하여 운영하고 있다.

더불어 KB국민카드는 AI 관련 외부 교육 프로그램을 이수한 직원이나, AI 업무 담당 직원이 타 업무 담당 직원을 재교육하는 Up/Re-Skill 방식을 통해 전사업 영역에 AI 기술이 자연스럽게 활용될 수 있도록 유도하고 있다.

KB국민카드 관계자는 “이와 같은 당사의 AI 기술 습득 및 활용 중심의 AI 문화 확산은 단순한 AI 기술 전문가 발굴 및 확대를 뛰어넘어 AI 시대에 요구되는 중요 역량인 ▲융합적 사고(혁신 아이디어 발굴) ▲기술의 한계와 위험성 인식(책임감) ▲인간의 가치와 존엄성 존중 등을 함께 고려한 “완성형 AI 전문가” 양성을 위한 노력이라고 할 수 있다“고 강조했다.

홍지인 한국금융신문 기자 helena@fntimes.com

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