카카오뱅크가 금융 분야 최대 국제 인공지능(AI) 학회에서 연구 성과를 발표하며 인공지능 기반 고객센터(AICC)를 고도화할 수 있는 기술력을 인정받았다고 27일 밝혔다.

카카오뱅크는 이날 금융 분야 최대 국제 AI 학회인 '국제 금융 분야 인공지능 컨퍼런스(International Conference on AI in Finance, ICAIF)'에서 고객센터 상담 내역을 요약하는 생성형 AI 모델을 소개한다.

ICAIF는 금융 분야에서 가장 규모가 큰 AI 국제 학회로, JP모건과 모건 스탠리, US 뱅크, 블랙록 등 글로벌 주요 기관의 임직원과 세계 유수 대학 연구자들이 참여하는 컨퍼런스다. 언어모델과 리스크 관리·신용평가·설명가능한 인공지능·투자·사기탐지 등 금융 분야 AI와 관련된 다양한 주제를 다루고 있다.

해당 학회에서 연구 성과를 발표하는 것은 국내 은행으로선 최초다. 특히 해당 컨퍼런스에 제출된 약 200여 편의 논문 중 상위 27%인 53편에 대해서만 뉴욕 컨퍼런스에서 직접 구두발표를 할 수 있는 기회가 주어지는데, 카카오뱅크는 이러한 평가를 성공적으로 통과했다.

카카오뱅크는 고객센터 상담 내용을 요약해주는 생성형 AI 모델을 파인 튜닝 방식으로 자체 개발했다. 파인 튜닝은 한 번 학습이 완료된 언어모델에 도메인 특화 데이터를 추가로 학습시켜 원하는 업무 영역에서 최고의 성능을 낼 수 있도록 모델을 튜닝하는 기술이다.

이번 모델의 가장 큰 의미는 금융 분야의 고객 상담 영역에 있어서 제대로 된 요약문을 생성할 수 있다는 점이다. 그간 지식이나 일상 대화를 요약하는 모형은 있었으나 금융 분야에서의 요약문은 제대로 생성되기 어려웠기 때문이다.

카카오뱅크는 이를 위해 약 50억 개의 매개변수를 갖는 한국어 기반 언어모델에 금융 분야 데이터를 재학습시켰다. 금융 분야의 고객상담 요약문을 생성하기 위해서는 금융상품에 대한 지식과 고객 질의를 이해하고 해결 방식을 찾아주는 능력, 고객 대응 능력 등이 필요한 데 따라서다.

심사위원단은 "카카오뱅크의 이번 연구 결과는 금융 분야 고객 상담 센터의 효율성과 효과성을 향상시키는 데 큰 의미가 있다"고 평했다.

이번 모델이 적용될 경우 상담원이 상담 내역을 요약하는 과정에서 시간을 줄일 수 있어 업무 생산성이 향상될 뿐 아니라 상담 업무의 숙련도와 상관없이 상담 요약문의 질적 표준화가 이뤄질 것으로 기대하고 있다고 회사는 설명했다.

이러한 기술력은 향후 카카오뱅크가 인공지능 기반 고객센터(AICC)를 지속적으로 고도화할 수 있는 밑거름이 될 것으로 전망된다.

카카오뱅크는 고객센터 상담 업무의 효율화·표준화를 위한 AICC 본격화를 지속적으로 모색해 왔다. 앞서 지난 2018년 6월에 도입한 'AI 상담 챗봇'은 현재 비대면 상담 채널에서 차지하는 비중이 60%를 초과하는 등 주력 채널로 자리잡았다.

이달부터는 콜 상담 종료 후 상담 내용을 정리해 기록하는 '상담 후처리' 과정에도 고성능 AI 언어모델 '버트(BERT)'를 기반으로 한 상담 카테고리 분류 모델을 도입했다. 버트는 구글에서 지난 2018년 발표한 자연어 처리 모델로, 문장을 앞에서 뒤로, 뒤에서 앞으로 양방향 학습을 함으로써 전체적인 문장과 문맥을 이해할 수 있다.

상담완료 후 약 400여 개에 달하는 상담 카테고리 중 어디에 해당하는지를 AI가 자동으로 분류하게 된다. 이에 따라 상담 건당 후처리 시간이 10분의 1 수준인 기존 30초에서 3초로 줄어들었다. 이렇게 되면 절감한 시간을 더 많은 고객 상담에 쓸 수 있을 뿐 아니라, 일관성 있는 상담 기록을 통해 상담 관리의 질적 수준을 높임으로써 양질의 상담 서비스를 제공할 수 있다.

카카오뱅크 관계자는 "기존의 거대 언어 모델만으로 해결하기 어려웠던 고객상담 요약 분야의 한계를 극복할 수 있는 모델을 도출한 데 의미가 크다"며 "앞으로도 당행의 인공지능 기술들이 국내외 주요 학회에서 소개될 수 있도록 꾸준하게 개발 노력을 지속할 것"이라고 말했다.

hkp@greenpost.kr