신한은행에 금융권 최초 챗GPT 기반 기업용 AI 서비스 구축
2025.05.12■ 챗GPT, 검색증강생성1) 기반 업무지원 ‘생성형 AI 금융지식 Q&A 서비스’ 구축해 신한은행 직원 생산성↑
■ 신한은행 고객 창구 업무 돕는 AI 은행원 서비스 챗GPT로 고도화
■ 자체 생성형 AI 보안 전문 솔루션 ‘시큐엑스퍼 AI’ 적용해 보안 인프라 강화
AX전문기업 LG CNS가 신한은행 직원과 고객을 위한 챗GPT 기반의 기업용 AI 서비스를 성공적으로 구축했다. 지난해 11월 금융위원회가 지정한 10개의 생성형 AI 활용을 위한 혁신금융서비스2) 가운데, 신한은행이 LG CNS와 협력해 가장 먼저 서비스를 오픈했다. 금융권 AX 사업을 석권하고 있는 LG CNS의 사업 경쟁력이 또 한 번 입증된 셈이다.
LG CNS는 신한은행 직원의 업무를 돕는 ‘생성형 AI 금융지식 Q&A 서비스’를 개발했다. 이 서비스는 기존 키워드 검색 방식의 챗봇을 챗GPT와 검색증강생성(RAG) 기술 등으로 고도화한 버전이다. 신한은행의 업무지식, 상품설명서 등 10만 건이 넘는 방대한 금융지식을 바탕으로 답변해 직원의 업무 생산성과 효율성을 향상시킨다. 예를 들어, ‘신한은행에서 발행하는 대출상품 알려줘’, ‘A 저축상품 가입시 가입자별 필요한 서류 알려줘’와 같은 질문을 하면 즉각 답변한다.
특히 LG CNS는 정확한 답변 생성을 위해 △복잡한 금융 문서를 구조화하는 파싱(Parsing)3) 엔진 개발 △검색의 정확성을 높이기 위한 청킹(Chunking)4) 기반의 하이브리드 검색기5) 설계 △최신 자료를 지속 업데이트·관리할 수 있는 비정형 데이터 관리 자동화 체계 구축 등을 진행했다.
고객 서비스도 챗GPT로 고도화했다. 신한은행의 대고객 서비스 ‘AI 브랜치’에는 다양한 창구 업무를 실제 행원처럼 처리하는 AI 은행원이 있다. AI 은행원은 입출금 계좌 및 체크카드 신규 발급, 외화 환전, 금융 문의 등 다양한 창구 업무를 실제 행원 대신 수행한다. 챗GPT로 성능이 강화된 AI 은행원은 창구 업무 수행 중 고객 문의에 챗GPT를 활용해 보다 정확하고 자연스럽게 응답한다. 챗GPT 기반의 AI 은행원 서비스는 올해 상반기 내 오픈 예정이며 서소문 지점을 시작으로 확대 적용될 예정이다.
보안도 강화했다. 챗GPT 도입에 따른 보안 인프라 강화를 위해 LG CNS는 자체 생성형 AI 보안 전문 솔루션 ‘시큐엑스퍼(SecuXper) AI’를 적용했다. 이 솔루션은 생성형 AI 서비스에 입력되는 이상 행위를 실시간으로 탐지해 신한은행 직원, 고객의 개인정보가 챗GPT로 넘어가지 않도록 막는다. 챗GPT에 대한 외부 공격과 비윤리적인 질문이 탐지되면 사전에 차단해 서비스 안전성을 강화한다.
LG CNS AI클라우드사업부장 김태훈 전무는 “이번 서비스는 금융 AX 강자로 자리매김한 LG CNS의 기술 역량과 신한은행의 금융 업무 노하우를 결합한 성과”라며, “금융권 차세대 사업에 생성형 AI 도입이 확산되는 상황에서 LG CNS의 사업 경쟁력을 지속 강화해 나갈 것”이라고 말했다.
한편, LG CNS는 금융권의 망분리 규제 대응 지원을 위해 △망연계를 위한 클라우드 아키텍처 구축 △생성형 AI 서비스 구축 컨설팅 △생성형 AI 보안 거버넌스 수립·운영 지원 △가명정보처리 컨설팅 및 기술지원 등의 종합 서비스를 제공하고 있다.
※용어 설명
1) 검색증강생성(Retrieval Augmented Generation, RAG): 생성형 AI가 사전에 학습한 데이터 범위를 넘어서는 질문을 받거나, 학습데이터가 거짓 또는 과거의 데이터일 경우에도 정확한 답변을 할 수 있도록 AI에 정보검색 기능을 추가한 기술.
2) 혁신금융서비스: 금융산업 발전을 목적으로 신기술에 대해 금융위원회가 규제를 완화해주고 서비스를 고도화할 수 있도록 지원하는 제도. 혁신금융서비스로 지정되면 망분리 규제 특례를 적용 받아 챗GPT와 같은 외부 생성형 AI를 활용할 수 있음. 신한은행 2개 서비스를 포함해 국내 은행, 증권, 보험사의 10개 서비스가 지난해 11월 혁신금융서비스로 처음 지정됨.
3) 파싱(Parsing): 비정형 문서에서 필요한 정보를 뽑아내어 구조적으로 정리하는 과정.
4) 청킹(Chunking): 텍스트 등 큰 비정형 데이터를 더 작은 크기로 나누는 과정.
5) 하이브리드 검색기: 키워드 검색과 벡터 검색(비정형 데이터를 숫자로 바꿔 숫자간 유사도를 비교)을 함께 사용해 더 정확하게 관련 정보를 찾는 방식.
