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금융IT
<초점>신한은행 ‘보물섬’ 프로젝트, 과정을 들여다보니…작년부터 연구에 연구 거듭…우선 ‘자본시장 통합업무’ 적용할 듯
김동기 기자  |  kdk@bikorea.net
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승인 2017.08.01  01:36:10
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플랫폼 구축, 챗봇 도입 투 트랙 추진…각론에서는 고심 중

금융권에 불고 있는 인공지능 도입 관련, 신한은행(은행장 위성호) 행보가 적지 않은 관심을 끌고 있다.

현재 신한은행은 지난 6월 말 전격 ‘AI코어 플랫폼 구축 및 상담 챗봇 서비스 도입’ 관련 입찰 공고를 업체 선정에 한창이다.

지난 2개월 동안 <BI코리아>는 신한은행 안팎의 취재를 통해 그동안 신한은행이 ‘보물섬 프로젝트’를 위해 어떤 노력을 기울였는지, 향후 신한은행이 어떤 인공지능의 모습을 그리려고 하는지 알아봤다. <편집자주>

◆국내외 전방위 조사, 설명회 가져 = 신한은행이 인공지능에 관심을 가진 건 다른 이유는 아니다.

이미 수년전에 국내에 소개되고 있는 IBM ‘왓슨’을 비롯해 지난해 이세돌-알파고 바둑 대결 등 국내에 불고 있는 인공지능을 금융에 어떻게 적용할까 하는 금융권 고민의 흐름에 신한은행도 발빠르게 대응한 것이다.

신한은행 및 업계에 따르면, 신한은행은 솔트룩스, SK(주)C&C 등 국내 업체를 비롯해 IBM, 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 업체들의 조사, 설명회를 자주 가졌다.

2016년 1년 중 10개월 이상을 인공지능-금융 접목의 방향에 대해 고민했다는 게 업계 전언이다.

업계 한 관계자는 “작년 신한은행은 여타 금융회사와 비슷하게 콜센터 등에 인공지능 적용 여부를 타진해 왔다. 그러다 개인정보 활용 등 이슈를 들어 3개월 가량 인공지능 적용 분야를 놓고 내부 숙고에 들어가기도 했다”고 전했다.

신한은행 관계자도 로보 어드바이저, 블록체인 등 어떤 단위업무에 인공지능을 적용할지를 놓고 내부 적지 않은 토론이 이어졌다고 귀띔했다.

은행측 고민은 우선, 한글화 지원에 대한 이슈였다는 설명도 이어졌다.

신한은행 관계자는 “SK측과 IBM이 한글화 및 한국어 자연어 지원 개발에 나서고 있지만, 아직 미진한 부분이 많은 게 사실이다. 은행에서는 이를 극복하기 위해 우선, 영어 버전을 놓고 적용 업무를 찾아 봤다”고 덧붙였다.

◆한국IBM-SK(주)C&C, 파일럿 파트너로 선정 = 2016년 연말쯤 신한은행은 우선, 자본시장 통합업무 시스템에 인공지능을 적용키로 하고 파일럿 프로젝트를 추진하게 된다.

주 사업자 SK(주)C&C 그리고 한국IBM이 측면을 지원하는 구조로 연초부터 올 4월까지 약 8억 가량의 예산을 투입했다.

신한은행은 이를 위해 시카고 선물 시장, 홍콩 항셍지수, 코스피 등 관련 유가증권 및 선물 거래 시장을 철저히 서베이 한다.

이 가운데 금, 은, 동 등 광물에 대해 채권구매 및 대행 판매 업무를 파일럿 대상으로 선정한다.

자본시장 통합업무에서 ‘채권 구매 및 대행 판매’는 관련 프론트-미들-백 오피스 업무 전체가 영어 버전의 인공지능 적용이 가능하고, 부족한 한글화 구조보다 성과가 좋을 것이라고 판단했다는 게 신한은행 측 설명이다.

특히 인공지능이 궁극적으로 역할을 하게 되는 ‘미들업무’에서 우선 인공지능 플랫폼이 완성되면, 향후 은행 뿐만 아니라 신한금융투자, 카드, 보험 등 광범위하게 적용할 수 있다고 본 것이다.

실제로 올 하반기 인사에서 기존 신한지주 최준환 ICT기획팀 담당 상무 겸 정보보호최고책임자(CISO)를 신한은행 ICT 2본부장으로 발령했다.

ICT2본부는 빅데이터, 인공지능을 전담하는 부서 역할을 하게 된다는 게 은행측 설명이다.

신한은행이 4월까지 시행한 파일럿 구조는 자연어 기반 질의, 분석, 자연어 기반 답변 제시 등을 범위로 했다. <그림1 ‘신한은행 보물섬 파일럿 범위’ 참조>

   
▲ 그림1 ‘신한은행 보물섬 파일럿 범위’
자연어 기반 질의에 적용된 기술은 ‘왓슨 인게이지먼트 어드바이저(Watson Engagement Advisor)’, 분석에는 ‘머신러닝 도구’ 및 ‘왓슨 익스플로러(WEX, Watson Explorer)’, 자연어 기반 답변 제시에도 ‘왓슨 인게이지먼트 어드바이저’ 등이다.

SK(주)C&C는 사용자의 자연어 질문을 ‘에이브릴 왓슨 API의 이해’, ‘WEX 기반 서치 & 키워드 도출’, 머신 러닝 기반 분석솔루션으로 사용자의 원하는 해답을 찾도록 제안하게 된다. <그림2 ‘신한은행 보물섬 파일럿 구현 방안’ 참조>

   
▲ 그림2 ‘신한은행 보물섬 파일럿 구현 방안’
여기서 주목할 점은 신한은행이 ‘자연어로 질의된 내용의 분석’ 그리고 ‘그 답을 어떻게 인공지능 프로그램이 재학습할 수 있는지’에 초점을 맞췄다는 점이다.

우선 신한은행은 자연어 처리 과정의 러닝 모델을 ‘트레이닝을 위한 데이터 셋’ 구조로 정리했다. <그림3 ‘NLC(Natural Language Classifier) 러닝 모델’ 참조>

   
▲ 그림3 ‘NLC(Natural Language Classifier) 러닝 모델’
예를 들어, 유사한 질의의 종류 “금값 상승에 따라 수익률 상승이 기대되는 원자재 투자상품은?”, “금값이 오르면 어떤 원자재에 투자해야 하는가?” 등 유사성 있는 질의의 데이터 셋을 무수하게 정리하고 이를 검증, 보완하는 트레이닝을 AI가 학습하도록 구성하는 것이다.

IBM 왓슨의 ‘WEX’는 이렇게 던져진 질의를 바탕으로 다양한 비정형 정보로부터 정보를 추출하고, 이를 기반으로 머신 러닝 기반 분석에 들어간다.

키워드를 추출하면, 모델링하고 알고리즘 정의 및 검증을 거쳐 분석데이터를 내놓게 된다. 이 분석데이터는 ‘답변 리파지토리’에 저장된다.

예를 들어 “금값 상승에 따라 기대되는 원자재 투자상품은?”이라는 질의를 머신러닝 기반 분석하면, ‘오일가격, 실버, OPEC, FED Rate’ 등 키워드를 도출하고, ‘금값 꼬리표(Label)이고, 오일 가격이 특징(Features)’인 분석 모델을 생성하게 된다.

이어 인공지능은 ‘금값에 영향을 받지 않는 원자재를 딥 러닝으로 도출 및 검증’하고 대상 원자재 및 예상 수익률을 답변으로 내놓는 식이다.

◆‘AI코어 플랫폼 구축 및 상담 챗봇 서비스 도입’ 내용은 = 신한은행 홈페이지에 공개된 신한은행의 인공지능 관련 개발은 ▲인공지능 플랫폼 구축과 ▲상담 챗봇 서비스로 정리된다.

‘AI코어 플랫폼 구축’은 ▲머신(딥)러닝 알고리즘 활용을 위한 학습·운영 분산 플랫폼 구축 ▲알고리즘 기반 AI프레임워크 구축(학습 및 배포, 모델/사용자 관리 등) ▲최신의 오픈소스 라이브러리/SW 설치 및 유지보수 프로세스 구축 등이 골자다.

‘상담 챗봇 서비스 도입’은 ▲모바일 톡상담 중 일부를 챗봇이 대체, 상담 효율 개선을 위한 서비스 개발 ▲챗봇 기능 모듈을 AI프레임워크로 구축하고 이를 기반으로 한 챗봇 서비스 개발 ▲챗봇 UI/UX 및 관리시스템 개발(기존 상담 시스템 연동 포함) 등이다.

신한은행측은 제한경쟁 입찰로 진행되는 이번 사업 관련 제안요청서를 발송했고 조만간 사업자를 선정한다고 전했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net

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