“금융 AX 성패는 데이터에”…KT, 금융권 공략 ‘풀스택 AX’ 승부수

데이터 활용체계 부족으로 AX 지연
AI 활용 가능한 '레디 데이터' 구축
보안ㆍ비용ㆍ품질 아우른 거버넌스 설계
전략부터 운영까지 5단계 전략 마련
상반기 22건 수주⋯전년比 250% ↑

▲그래픽=손미경 기자 sssmk@ (사진=KT)

금융권이 AI 도입을 가속화하고 있지만 실제 비즈니스 성과로 이어지지 않는 병목 요인으로 데이터, 거버넌스, 운영 모델이 꼽힌다. KT는 ‘AI 레디 데이터’와 ‘AI 거버넌스’ 구축을 AX 핵심 과제로 제시하고 전략 수립부터 구축·운영·고도화까지 아우르는 ‘풀스택’ 전략으로 시장 공략에 나섰다.

김영민 KT AX엔지니어링본부장(상무)은 24일 서울 광화문 포시즌스호텔에서 열린 ‘금융 AX 기자간담회’에서 “올해 핵심 의제는 AI 에이전트를 안전하게 운영하고 관리할 수 있느냐”라며 “AX 프로젝트의 병목은 데이터와 거버넌스, 운영 모델에 있다”고 말했다.

KT는 다양한 AX 프로젝트를 수행하면서 기술 검증(PoC)과 실제 사업 성과 사이에 구조적 차이가 존재한다는 점을 확인했다. 특히 금융권에선 조직 내 지식과 데이터의 활용 체계가 부족해 AX 확산이 지연됐다. 여러 시스템에 데이터를 분산해 보관하고 문서, 약관, 규정, 상담 이력 등 비정형 정보의 비중이 높아 AI가 즉시 활용하기 어려운 경우가 많았기 때문이다.

김 본부장은 “기업들은 충분한 양의 데이터를 가지고 있지만 AI가 이해하거나 활용할 수 있는 형태가 아니었기 때문에 비즈니스 성과로 이어지기 어려웠다”며 “성공적인 AX를 위해선 데이터를 지식 구조화한 ‘AI 레디 데이터’를 확보하는 것이 중요하다”고 설명했다.

KT는 AI가 잘 활용할 수 있는 데이터 체계를 구축하는 것을 AX 추진의 핵심으로 꼽는다. 이에 통합 데이터 서비스인 ‘Data4AI’를 통해 고객이 보유한 데이터를 수집·정제·관리할 뿐 아니라 업무 관점의 의미 체계까지 함께 설계하고 있다. 업무와 데이터를 하나의 의미로 연결하는 지식 모델 ‘K-온톨로지’로 상품, 고객, 업무 프로세스 등 다양한 정보를 AI가 이해 가능한 구조로 변환한다.

이어 김 본부장은 “어떤 기업의 AX 프로젝트에선 보안을 높이려고 하면 활용성이 떨어지고 활용성을 높이려면 리스크가 증가하는 악순환이 반복됐다”며 “AI의 데이터 접근 권한과 보안, 비용, 품질의 균형점을 잘 설계해 ‘AI 거버넌스’를 갖춰야 한다”고 강조했다.

KT는 금융 AX를 개별 AI 솔루션 구축이 아닌 전략 수립부터 구축, 운영, 고도화, 확산까지 아우르는 엔드투엔드(E2E) 사업으로 정의한다. 고객과 공동으로 AX 전략을 수립하고 AI와 데이터를 기반으로 업무를 재설계하며 운영 및 내재화, 지속적 성능 개선까지 유기적으로 연결한 5단계 실행체계 ‘5-Layer AX 풀스택’을 구축했다.

박철우 KT 금융사업담당(상무)는 “어떤 AI 모델을 쓰느냐보다 어떤 비즈니스 성과를 내느냐가 중요하다”며 “금융권에선 100원을 투자하면 최소 101원 이상의 가치가 나와야 한다”고 말했다.

박 담당에 따르면 KT는 지난해 17건의 금융 AX 사업을 수행한 데 이어 올해 상반기에만 22건을 수주했다. KT는 5대 시중은행 가운데 4곳의 AI 컨택센터(CC)를 지원하고 있다. KT에서 AX 전담 인력은 약 800명 규모다.

KT는 은행 분야에서 에이전트와 데이터, 운영체계를 하나의 플랫폼으로 통합하고 AI 기반 개발·운영체계(AIDLC)를 만드는 데 협력하고 있다. 보험 분야에서는 생성형 AI 기반 세일즈 에이전트를 도입해 베테랑 설계사의 상담 노하우와 역량을 고객사 내부 표준 역량으로 전환했다.

카드 분야에서는 대규모언어모델(LLM)이 활용하기 쉬운 AI 통합데이터 플랫폼과 AI를 안정적으로 배포할 수 있는 AI LLM 운영관리환경(Ops)을 구축했다. 이를 통해 데이터와 LLM을 기반으로 한 AI 운영 혁신을 주도하고 있다.

박 담당은 “작년 대비 올해 KT의 금융권 AX 사업 수주 건수를 비교해보면 250% 정도 성장했다”며 “KT의 AX 사업이 자리를 잡아가고 있는 것으로 보인다”고 밝혔다.