하나금융융합기술원 NLP 셀의 구형민 셀장은 하나금융그룹의 DT 전략과 융합기술원의 역할에 대해 설명했다. 하나금융그룹은 “하나로 연결된 모두의 금융”을 목표로 고객 문제 해결, 정보의 안전한 활용, 새로운 가치 창출에 중점을 둔다. 융합기술원은 약 70~80명의 인원으로 구성되어 AI, 빅데이터 분석 등 핵심 기술 내재화와 응용 서비스 확산을 위한 연구 개발을 수행하며, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, AI 플랫폼, 가상인간, 데이터 사이언스 등 다양한 연구 셀을 운영한다.
주요 연구 개발 분야는 리스크 관리(신용 평가, 이상 거래 탐지, 자금 세탁 방지), 자산 관리(개인 맞춤형 포트폴리오 추천, 시장 예측), 손님 경험(개인화 마케팅, 금융 특화 언어 모델 기반 챗봇/콜봇 개발), 그리고 업무 효율화(OCR을 통한 업무 자동화, 직원용 상담 지원 챗봇) 등이다. 특히, NLP 셀은 자연어 처리, 지식 공학 등을 기반으로 인간의 언어를 이해하고 표현하는 기술을 연구하며, 최근에는 생성형 모델(NLG) 연구에 집중하고 있다. 하나은행 원큐 앱의 대손 고객 상담 챗봇/콜봇에 융합기술원의 NLU 기반 코어 엔진이 탑재되었으며, 향후 생성형 LM을 내재화할 계획이다.
LM 개발은 데이터 확보, 모델 훈련, 성능 평가의 과정을 거치며, 자체 사전 학습 모델 개발보다는 오픈 소스 모델을 활용하여 금융 특화 데이터로 미세 조정하는 전략을 채택하고 있다. 또한, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통해 LM의 최신 정보 부족 문제를 해결하고 응답 품질을 향상시키고자 노력한다. 강화 학습(RLHF, DPO)을 활용하여 LM의 응답 성능을 개선하며, 특히 자원 효율성이 높은 DPO 방식을 주로 활용한다. LM을 활용한 질의 응답 시스템 구축을 위해 질의 키워드 확장, 벡터 DB 기반 문서 검색, 프롬프트 엔지니어링 등의 기술을 적용하며, 외부 최신 뉴스 및 증권 리포트 등을 크롤링하여 RAG에 활용하는 파이프라인을 구축 중이다.
생성형 AI는 현재 STT 요약, 문서/리포트 요약, 외국어 상담 번역, 투자 종목/상품 탐색, 수출입 심사 자동화 등 다양한 금융 서비스에 적용되거나 적용될 예정이다. 생성형 AI 적용에 있어 할루시네이션 최소화, 고품질 학습 데이터 확보, 제한된 자원으로 모델 성능 향상 등이 주요 과제이다. 융합기술원은 다양한 연구 분야 간 융합을 통해 AI 뱅커와 같은 미래 금융 서비스를 구축하는 중장기 목표를 가지고 있으며, 핵심 기술의 자체 내재화 및 고도화를 통해 금융 혁신을 이끌어 나갈 계획이다. 생성형 AI는 고객 만족도 향상과 직원 업무 효율화를 목표로 기술 개발 및 적용을 추진하는 잠재력이 큰 분야이다.
출처:바이라인네트워크 비즈니스 테크TV
