인공지능 전환(AX) 플랫폼 기업을 선언한 KT가 금융권 AX를 위해 전략 수립부터 서비스 확산까지 전방위 지원으로 시장을 공략한다. 금융사들이 보유한 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 체계를 구축하고, 보안성과 활용성의 균형을 맞춘 거버넌스를 갖추는데 집중하겠다는 전략이다.
AX 전문인력 투입…재무 성과도 집중
26일 통신업계에 따르면 KT는 금융 AX를 개별 AI 솔루션 구축이 아닌 전략 수립부터 구축과 운영, 고도화에서 확산까지 아우르는 'End to End(E2E)' 사업으로 정의하고 있다.
이를 위해 고객사와 함께 AX 전략을 수립하고 AI와 데이터를 기반으로 업무를 재설계한다. 또 운영과 내재화, 지속적인 성능 개선까지 연결한 5단계 실행체계인 '5-Layer AX 풀스택'을 구축했다.
무엇보다 KT는 전방배치 엔지니어(FDE) 전략으로 AI 전문 인력을 고객 현장에 직접 참여토록 했다. 고객과 함께 문제를 해결하는 공동 개발 방식으로 실제 데이터 기반 문제 정의와 업무 설계를 가능케 했다.
금융과 AI, 데이터와 클라우드 역량을 통합한 전문 조직을 기반으로 금융권이 요구하는 높은 수준의 안정성과 확장성을 제공한다는 설명이다.
박철우 KT 엔터프라이즈 금융사업담당 상무는 24일 진행한 'KT 금융 AX 전략 스터디'에서 "KT에는 AX만 전문적으로 지원하는 인력이 800명 이상 있다"며 "금융권에 특화된 법무 및 정책 자문을 위한 법무법인 등을 비롯해 KT 클라우드와 같은 자회사들도 한 팀이 돼 고객사 프로젝트를 지원하고 있다"고 설명했다.
이를 기반으로 성과도 나타나고 있다. 올해 상반기에만 AX 프로젝트 22건을 수주했다. 국내 5대 시중은행 가운데 4개 은행의 인공지능 컨택센터(AICC)를 구축했다.
특히 KT는 자사 AX 프로젝트를 통해 고객사의 직접적인 재무 성과로 이어질 수 있도록 하는데 집중하고 있다.
박 상무는 "기업 차원에서 AX는 단순히 생산성이 좋아진다는 추상적인 성과가 아니라 재무제표 등 구체적인 성과로 나타나야 한다는 점에서 차원이 다르다"면서 "운영비 중 어떤 항목이 얼마나 줄어들지, 매출은 얼마나 늘어날 수 있을지 등 구체적인 목표치를 정하고 사업을 제안한다"고 말했다.
쓸 수 있는 데이터로…거버넌스도 중요
KT는 금융권 AX 프로젝트를 수행하는 과정에서 문서와 약관, 규정과 상담 이력 등 비정형 정보 비중이 높아 AI가 즉시 활용하기 어려운 데이터가 많다는 점을 확인했다.
가령 보험업계의 경우 수십만 건에 달하는 보험상품 약관과 매뉴얼이 있지만 구조가 복잡해 AI가 바로 쓸 수 있는 형태가 아니었다. 이에 문서 구조를 지식 구조 형태로 바꾸고, 성과가 높은 설계사 영업 노하우를 구조화하는 등 디지털 자산으로 전환했다.
AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 전환하는 이른바 '지식의 자산화' 과정을 거쳐 개인의 경험을 조직 전체로 확산시키는 방법을 쓴 것이다. 고객 분석과 상품 추천 자동화로 조직 생산성과 업무 역량도 동시에 개선했다.
김영민 KT AX 엔지니어링 본부장(상무)은 "중요한 것은 데이터의 양이 아닌 지식 구조화"라고 말했다.
KT는 기업 데이터를 AI 자산으로 전환하는 통합 데이터 서비스인 'Data4AI'를 통해 고객사 데이터를 수집·정제·관리하고 업무 관점 의미 체계까지 함께 설계하고 있다. 또 업무와 데이터를 하나로 연결하는 지식 모델인 'K-Ontology'로 상품과 고객, 업무 프로세스 등 다양한 정보를 연결해 각 데이터와 업무 지식을 AI가 이해 가능한 구조로 변환한다.
이와 함께 데이터 거버넌스와 보안, 규제 준수 체계도 적용해 금융권이 요구하는 신뢰성과 안정성을 확보했다.
김 본부장은 "데이터 못지 않게 거버넌스와 운영 모델이 AX 프로젝트 성패를 가르는 요인"이라며 "보안성과 활용성의 균형점을 갖춘 설계로 금융권의 핵심인 신뢰성을 높이는 게 AI 거버넌스 핵심"이라고 강조했다.
