[디지털데일리 이상일기자] KB국민은행이 인공지능(AI) 기반의 대고객 서비스에 대한 전방위 활성화에 나선다. 기존 서비스 및 신규 서비스에 대한 AI 기반 고도화 체계를 상시적으로 수행할 수 있는 체계를 마련함으로서 관련 사업에 빠르게 대응하는 한편 AI 금융시대에 선제적으로 대응하겠다는 전략이다.
특히 이러한 국민은행의 시도는 전통적인 시스템 구축의 수·발주 제도에 변화를 불러일으킨다는 점에서도 주목된다. 디지털 금융 시대에 기획과 기술검증에 들어가는 시간을 최대한 줄이는 한편 수·발주 프로세스에도 애자일 방법론을 도입한다는 것이다.
21일 관련업계에 따르면 국민은행은 ‘KB-AI 디스커버리(Discovery)’ 추진을 위한 개발 사업에 나섰다.
이번 사업은 AI과제 발굴, 정의부터 기술검증(PoC)/파일럿(Pliot) 프로젝트 수행까지 원스톱으로 진행해 대고객 상품 및 서비스 부문의 AI 활성화 추진을 위한 목표로 추진된다.
특히 매번 반복되는 인공지능 관련 사업의 효율성 확보가 이번 사업의 주된 목표다. 국민은행 구태훈 AI혁신플랫폼부 부장은 "은행이나 많은 기업들의 구매 프로세스 자체가 되게 복잡하다. 특히 AI의 경우 실제 3개월짜리 프로젝트 하나를 수행하는데 사전단계에 1년 이상 걸리는 경우도 있다. 때문에 계약형태에도 애자일 방식을 도입해 큰 계약 하나를 통해 여러개의 과제를 우리가 원하는 대로 수행할 수 있는 체계를 마련하려는 목적“이라고 설명했다.
KB-AI 디스커버리를 통해 국민은행은 현업 부서가 원하는 사업을 구체적으로 파악, 문서화하고 비즈니스 문제 해결을 위한 기법을 도출하게 된다. 이 과정에서 문제 해결을 위해 타 금융권, 타 업권, 글로벌 사례를 연구하고 국민은행 내 접목 방안을 도출한다. 이를 바탕으로 합의된 사업에 대한 구축요건정의서 작성과 실행 계획서를 작성하게 된다.
데이터 확보 및 전처리 부분은 해당 기술검증과 파일럿 프로젝트 엔진을 개발하기 위한 학습 데이터 정의, 생성 및 수집을 위해 학습 데이터 전처리와 학습 데이터 생성 자동화를 구현한다.
인공지능 엔진 개발의 경우 머신러닝, 딥러닝, 이미지, NLP 등 인공지능 기술을 사용해 기술검증과 파일럿을 위한 과제 특화 AI 엔진을 개발하게 된다. 과제 특화 AI엔진은 인공지능 오픈소스 및 상용 S/W를 사용하며 향후 AI엔진 성능 평가, 필요시 재학습 등으로 엔진 개선을 지속적으로 수행한다는 계획이다.
이번 AI 전행확산 사업의 경우 통상의 IT사업 프로세스와는 다른 방식으로 수행한다는 점에서 주목된다. 통상의 IT사업이 데이터 전처리 등 데이터를 중심으로 한 데이터 용량이 대부분 산정되고 시작되지만 AI 사업의 경우 기술 검증 및 실험에 들어가는 비용과 시간이 상당하다. 또 AI사업 자체가 일종의 실험적인 성격을 가지고 있는 만큼 이를 반영한 개발 프로세스가 필요하다는 입장이다.
구태훈 부장은 “AI 프로젝트는 파일럿 개념이 들어가 있어서 사업에 적용이 가능한지 여부를 일단 해보고 판단해야 한다. 다양한 사업의 속도감을 위해서 AI프로젝트를 비즈니스에 적용해서 맞는지 틀린지 해보고 다시 또 그 피드백을 통해 구체화하고 성공했다고 판단되면 바로 IT프로젝트를 진행할 수 있도록 할 것”이라고 밝혔다.
이를 위해 국민은행은 기술검증과 파일럿 프로젝트에서 AI 엔진 개발은 학습데이터 생성-엔진학습-평가 및 재학습 결정이 빠르게 반복하는 사업으로 완성도 확보에 필요한 학습량을 사전에 확정할 수 없어 개발용역 단가계약으로 추진한다는 설명이다.
이에 따라 ①개발용역 단가계약 체결→ ②업무요건 정의(수요부서) → ③인력계획 및 견적서 제출(계약업체)→④승인(수요부서) →⑤인력투입 및 개발(계약업체) 순으로 계약종료시까지 ②~⑤ 단계를 반복 수행하게 된다는 설명이다.