우리금융그룹 AI ,DX 넘어 AIX로
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“디지털 혁신에 그룹 미래 달렸다!”
우리금융그룹(이하 우리금융)이 DT(Digital Transformation)추진단을 신설한 것은 지난해 7월이다. 코로나19가 금융의 디지털트랜스포메이션(DX)을 앞당기는 계기가 됐다. 디지털전략부, 빅데이터사업부, AI사업부, 디지털사업부, 스마트앱개발부에 3개 직할팀(DT추진ACT, 마이데이터 ACT, 디지털커뮤니케이션팀)을 구성해 운영하고 있다. 눈길을 끄는 곳은 AI사업부다. AI확산팀, AI추진팀으로 구성된 AI사업부는 신기술의 은행사업 적용을 연구하고 지원해 AI를 활용한 업무 효율화 과제를 발굴하고 추진하는 게 목적이다.
또 하나의 의미있는 사례는 우리금융과 KT 간 금융·ICT 융합을 위한 업무협약이다. 지난해 8월 손태승 우리금융지주 회장과 구현모 KT대표이사는 디지털 혁신을 위해 공조를 하기로 뜻을 모았다. 이 협약은 금융과 통신을 연계한 공동 마케팅부터 디지털 신사업까지 모두 아우른다는 점에서 혁신적 MOU로 평가받고 있다. 특히 데이터를 활용한 ‘마이데이터’ 협업은 관련 시장 경쟁구도에 변수로 떠올라 주목된다. 그룹 간 데이터 결합이 강력한 시너지를 낼 수 있기 때문이다.금융 차원에서 ‘좋은 사회를 위한 AI(AI for Social Good)’ 사례도 눈여겨 볼 대목이다. 지난해 9월부터 시작한 전기통신금융사기 AI모니터링 고도화가 대표적 사례다. AI 기술을 활용해 의심거래를 실시간으로 수집하고 분석해 금융사기를 사전에 예방함으로써 고객 피해를 막자는 취지다. 고객 우선주의 실천에 첨단 디지털기술을 적극 활용한 것이다.
금융 고객들의 투자 수요 고도화에도 AI활용도를 높이고 있다. 올해 1월부터 빅데이터를 활용한 고객행동 기반의 개인화 마케팅을 시작한 것이 첫 번째다. 고객행동 정보를 AI로 분석해 개인별 맞춤 금융상품을 추천한다는 게 골자다. 비정형 데이터를 정형데이터와 결합하는 고객행동 정보 통합 데이터베이스 구축에도 나섰다. 맞춤상품 추천 후 일주일 이내 비대면 채널 신규가입 건수가 기존보다 약 12~36% 증가한 것으로 나타났다.
올해 우리금융이 시작한 또 하나의 의미있는 AI활용 사례는 KT그룹과 AI 기반 투자상품 불완전판매 방지 프로세스 도입을 위한 MOU를 채결한 것이다. AI 기반으로 금융상품 판매 프로세스를 혁신하고, AI 기반의 금융상품 완전판매 솔루션을 도입하며, 불완전판매 예방을 위한 AI 학습 및 컨설팅을 하는 등 3개 분야에서 협업을 대폭 강화하기로 했다. 지난 3월부터는 AI 상담 통합 플랫폼 구축에도 나섰다. AI 상담봇을 도입하는 한편 챗봇을 고도화해 고객에게 최적화된 답변을 제공하자는 취지다. 상담 시간도 단축될 것으로 기대하고 있다. 고객센터에 ‘AI전담 운영팀’을 신설해 미래형 고객 커뮤니케이션 센터로 진화시켜 나가겠다는 전략이다.
직원 AI 재무장 교육에도 발벗고 나서고 있다. 이미 지난해 10월부터 KT그룹과 빅데이터·AI 공동연수를 시작했다. 기초이론에서 고급 실무 프로세스까지 금융과 통신을 융합할 수 있는 토털 AIX 역량을 강화하는 게 목표다. 빅데이터를 활용한 AIX 과제 발굴을 그룹은 기대하고 있다.
카이스트에 빅데이터·인공지능 교육과정을 개설한 것도 같은 맥락이다. 산학연계로 빅데이터와 인공지능 분야 인재양성에 나서기로 한 것이다. 우리금융지주와 우리은행 등 자회사 직원을 대상으로 3개월간 연수를 진행한다. KT, 교보생명 등의 참여로 금융과 IT를 융합한 다양한 시너지를 기대하고 있다.AI를 활용한 인사관리 혁신도 핵심 사업이다. AI 자동 매칭 시뮬레이션을 개발해 소규모 인사에 활용하고 있다. 최적 근무지 선정을 위해 직무경험, 출·퇴근 경로, 근무기간, 직급 등을 감안한 빅데이터 구축도 완료했다. 그룹은 올해 상반기에 시스템을 고도화해 7월 정기인사 등 대규모 인사에까지 시스템을 확대 적용할 계획이다.
우리은행은 올해를 ‘금융의 AIX 원년’으로 삼아 AI 기반 시장예측시스템 구축에도 적극 나설 예정이다. AI를 활용한 금융시장 동향 분석으로 고객 수익률을 높이고 리스크 관리를 강화하자는 게 골자다. ▲시장 전망분석 ▲자산배분 ▲포트폴리오 구성 ▲상품 평가 및 선정 ▲상품 리밸런싱 등 자산관리 전체 과정을 AI의 도움으로 신속하고 정확하게 처리할 수 있도록 지원할 계획이다.
[한경AI경제연구소 정리]
우리금융그룹(이하 우리금융)이 DT(Digital Transformation)추진단을 신설한 것은 지난해 7월이다. 코로나19가 금융의 디지털트랜스포메이션(DX)을 앞당기는 계기가 됐다. 디지털전략부, 빅데이터사업부, AI사업부, 디지털사업부, 스마트앱개발부에 3개 직할팀(DT추진ACT, 마이데이터 ACT, 디지털커뮤니케이션팀)을 구성해 운영하고 있다. 눈길을 끄는 곳은 AI사업부다. AI확산팀, AI추진팀으로 구성된 AI사업부는 신기술의 은행사업 적용을 연구하고 지원해 AI를 활용한 업무 효율화 과제를 발굴하고 추진하는 게 목적이다.
또 하나의 의미있는 사례는 우리금융과 KT 간 금융·ICT 융합을 위한 업무협약이다. 지난해 8월 손태승 우리금융지주 회장과 구현모 KT대표이사는 디지털 혁신을 위해 공조를 하기로 뜻을 모았다. 이 협약은 금융과 통신을 연계한 공동 마케팅부터 디지털 신사업까지 모두 아우른다는 점에서 혁신적 MOU로 평가받고 있다. 특히 데이터를 활용한 ‘마이데이터’ 협업은 관련 시장 경쟁구도에 변수로 떠올라 주목된다. 그룹 간 데이터 결합이 강력한 시너지를 낼 수 있기 때문이다.금융 차원에서 ‘좋은 사회를 위한 AI(AI for Social Good)’ 사례도 눈여겨 볼 대목이다. 지난해 9월부터 시작한 전기통신금융사기 AI모니터링 고도화가 대표적 사례다. AI 기술을 활용해 의심거래를 실시간으로 수집하고 분석해 금융사기를 사전에 예방함으로써 고객 피해를 막자는 취지다. 고객 우선주의 실천에 첨단 디지털기술을 적극 활용한 것이다.
금융 고객들의 투자 수요 고도화에도 AI활용도를 높이고 있다. 올해 1월부터 빅데이터를 활용한 고객행동 기반의 개인화 마케팅을 시작한 것이 첫 번째다. 고객행동 정보를 AI로 분석해 개인별 맞춤 금융상품을 추천한다는 게 골자다. 비정형 데이터를 정형데이터와 결합하는 고객행동 정보 통합 데이터베이스 구축에도 나섰다. 맞춤상품 추천 후 일주일 이내 비대면 채널 신규가입 건수가 기존보다 약 12~36% 증가한 것으로 나타났다.
올해 우리금융이 시작한 또 하나의 의미있는 AI활용 사례는 KT그룹과 AI 기반 투자상품 불완전판매 방지 프로세스 도입을 위한 MOU를 채결한 것이다. AI 기반으로 금융상품 판매 프로세스를 혁신하고, AI 기반의 금융상품 완전판매 솔루션을 도입하며, 불완전판매 예방을 위한 AI 학습 및 컨설팅을 하는 등 3개 분야에서 협업을 대폭 강화하기로 했다. 지난 3월부터는 AI 상담 통합 플랫폼 구축에도 나섰다. AI 상담봇을 도입하는 한편 챗봇을 고도화해 고객에게 최적화된 답변을 제공하자는 취지다. 상담 시간도 단축될 것으로 기대하고 있다. 고객센터에 ‘AI전담 운영팀’을 신설해 미래형 고객 커뮤니케이션 센터로 진화시켜 나가겠다는 전략이다.
직원 AI 재무장 교육에도 발벗고 나서고 있다. 이미 지난해 10월부터 KT그룹과 빅데이터·AI 공동연수를 시작했다. 기초이론에서 고급 실무 프로세스까지 금융과 통신을 융합할 수 있는 토털 AIX 역량을 강화하는 게 목표다. 빅데이터를 활용한 AIX 과제 발굴을 그룹은 기대하고 있다.
카이스트에 빅데이터·인공지능 교육과정을 개설한 것도 같은 맥락이다. 산학연계로 빅데이터와 인공지능 분야 인재양성에 나서기로 한 것이다. 우리금융지주와 우리은행 등 자회사 직원을 대상으로 3개월간 연수를 진행한다. KT, 교보생명 등의 참여로 금융과 IT를 융합한 다양한 시너지를 기대하고 있다.AI를 활용한 인사관리 혁신도 핵심 사업이다. AI 자동 매칭 시뮬레이션을 개발해 소규모 인사에 활용하고 있다. 최적 근무지 선정을 위해 직무경험, 출·퇴근 경로, 근무기간, 직급 등을 감안한 빅데이터 구축도 완료했다. 그룹은 올해 상반기에 시스템을 고도화해 7월 정기인사 등 대규모 인사에까지 시스템을 확대 적용할 계획이다.
우리은행은 올해를 ‘금융의 AIX 원년’으로 삼아 AI 기반 시장예측시스템 구축에도 적극 나설 예정이다. AI를 활용한 금융시장 동향 분석으로 고객 수익률을 높이고 리스크 관리를 강화하자는 게 골자다. ▲시장 전망분석 ▲자산배분 ▲포트폴리오 구성 ▲상품 평가 및 선정 ▲상품 리밸런싱 등 자산관리 전체 과정을 AI의 도움으로 신속하고 정확하게 처리할 수 있도록 지원할 계획이다.
[한경AI경제연구소 정리]