카카오뱅크가 금융 분야 최대 국제 인공지능(AI) 학회에서 인공지능 기반 고객센터(AICC)를 고도화할 수 있는 기술력을 인정받았다고 밝혔다.
카카오뱅크는 27일(현지시간) 금융 분야 최대 국제 인공지능(AI) 학회인 ‘국제 금융분야 인공지능 컨퍼런스(ICAIF)’에서 고객센터 상담 내역을 요약하는 생성형 AI 모델을 소개한다.
ICAIF는 금융 분야에서 가장 규모가 큰 AI 국제 학회로 JP모건·모건 스탠리·US 뱅크·블랙록 등 글로벌 주요 기관의 임직원과 세계 유수 대학 연구자들이 참여한다. 카카오뱅크는 국내 은행 최초로 해당 학회에서 연구 성과를 발표한다. 특히 해당 컨퍼런스에 제출된 약 200여편의 논문 중 상위 27%인 53편에 대해서만 뉴욕 컨퍼런스에서 직접 구두발표를 할 수 있는 기회가 주어지는데 카카오뱅크는 이러한 평가를 성공적으로 통과한 것으로 전해졌다.
카카오뱅크는 고객센터 상담 내용을 요약해주는 생성형 AI 모델을 파인 튜닝 방식으로 자체 개발했다. 파인 튜닝은 한번 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 능력과 고객 대응 능력 등이 필요한 데 따라서다. 심사위원단은 “카카오뱅크의 이번 연구 결과는 금융 분야 고객 상담 센터의 효율성과 효과성을 향상시키는데 큰 의미가 있다”고 평가했다.
카카오뱅크가 앞서 지난 2018년 6월에 도입한 AI 상담 챗봇은 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. 상담완료 후 약 400여개에 달하는 상담 카테고리 중 어디에 해당하는지를 AI가 자동으로 분류하게 되는데 이에 따라 상담 건당 후처리 시간이 기존 30초에서 3초로 10분의 1 수준으로 줄어들었다.
카카오뱅크 관계자는 “기존의 거대 언어 모델만으로 해결하기 어려웠던 고객상담 요약 분야의 한계를 극복할 수 있는 모델을 도출한 데에 의미가 크다”며 “앞으로도 당행의 인공지능 기술들이 국내외 주요 학회에서 소개될 수 있도록 꾸준하게 개발 노력을 지속할 것”이라고 말했다.
