박철우 KT 엔터프라이즈부문 금융사업본부장이 지난 24일 서울 종로구 포시즌즈호텔 서울에서 열린 'KT 금융 AX 전략 스터디'에서 발표하고 있다. /최문정 기자

[더팩트ㅣ최문정 기자] KT가 금융권 인공지능(AI) 전환(AX) 사업 확대에 본격적으로 나선다. 그동안 축적한 금융권 AX 구축 경험을 바탕으로 올해는 운영과 확산 역량을 차별화 요소로 내세워 수주 확대에 속도를 낸다는 전략이다.

KT는 지난 24일 서울 종로구 포시즌스호텔 서울에서 'KT 금융 AX 전략 스터디'를 열고 금융권 AI 도입 사례와 사업 전략을 소개했다.

박철우 KT 엔터프라이즈부문 금융사업본부장은 "AI컨택센터(AICC)와 AI 에이전트, 데이터 플랫폼을 중심으로 금융권 AX 사업이 빠르게 확대되고 있다"며 "사업 개수 기준으로 지난해보다 약 250% 성장했다"고 밝혔다.

KT는 생성형 AI가 검색·요약 중심에서 실제 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 단계로 진화하면서 금융권 AI 수요도 변화하고 있다고 분석했다. 특히 AI기본법 시행과 망분리 규제 개선 등 제도 변화가 금융권 AI 도입을 더욱 가속화할 것으로 내다봤다.

KT는 경쟁사와의 차별점으로 운영 경험을 내세웠다. KT는 고객사와 기획 단계부터 데이터 구조와 AI 운영 체계를 함께 설계하는 '5-레이어 AX 풀스택' 체계를 기반으로 시스템 구축 이후 운영과 확산, 내재화까지 지원하고 있다. 또한 AI 전문 인력이 고객 현장에 상주하며 서비스를 공동 개발하는 'FDE(Field Deployment Engineer)' 방식을 통해 금융권 업무 이해도를 높여왔다는 설명이다.

박 본부장은 "엔터프라이즈 AI 시장은 어떤 대규모언어모델(LLM)을 쓰느냐보다 실제 비즈니스 성과를 얼마나 만들어내느냐가 중요해지고 있다"며 "거버넌스가 잘 갖춰졌는지, 지속 가능한 운영 체계를 만들었는지가 기업 AI의 핵심 경쟁력이 되고 있다"고 강조했다.

KT는 현재 은행권 고객향 AI 챗봇과 상담봇 등 AICC를 구축하고 그룹 통합 AI 플랫폼 개발에 참여하고 있다. 보험 분야에서는 생성형 AI 기반 영업 지원 시스템을 도입해 설계사의 상담 노하우를 조직 차원의 자산으로 전환하는 프로젝트를 추진하고 있다. 카드사에는 AI 통합 데이터 플랫폼과 AI 거대언어모델 운영 체계(AI LLM Ops)를 구축해 AI 서비스 운영 기반을 마련했다.

김영민 KT AX엔지니어링본부장이 지난 24일 서울 종로구 포시즌즈호텔 서울에서 열린 'KT 금융 AX 전략 스터디'에서 발표하고 있다. /최문정 기자

KT는 금융권 AX 프로젝트를 수행하며 확인한 공통적인 병목 요인으로 데이터와 거버넌스, 운영 체계를 꼽았다.

김영민 KT AX엔지니어링본부장은 "개념증명(PoC) 단계에서는 모델 성능 검증에 집중하기 때문에 성공률이 높지만, 실제 업무에 적용되는 프로덕션 단계에서는 데이터 접근 권한과 보안 정책, 거버넌스 요구사항이 더 큰 과제가 된다"며 "운영 체계가 사전에 준비되지 않으면 프로젝트는 그 단계에서 멈춘다"고 설명했다.

실제 사례도 소개했다. KT는 한 보험사의 수십만 건에 달하는 보험 약관과 교육자료를 AI가 이해할 수 있는 지식 구조로 재구성하고, 우수 설계사의 영업 노하우를 디지털 자산으로 전환했다. 이를 통해 약관 분석과 고객 맞춤형 설계, 상품 비교 업무를 단축하고 개인의 경험을 조직 차원의 자산으로 축적할 수 있는 기반을 마련했다고 설명했다.

또 다른 금융사에서는 데이터 거버넌스가 갖춰지지 않아 AI 도입 이후에도 동일한 업무를 반복하는 문제가 발생했고, KT는 데이터 운영 체계를 재설계해 이를 개선했다고 밝혔다.

김 본부장은 "기업들은 이미 충분한 데이터를 보유하고 있지만 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 구조화돼 있지 않은 경우가 많다"며 "중요한 것은 데이터의 양이 아니라 지식을 어떻게 구조화하느냐"라고 말했다.

이어 "금융권에서는 AI 성능보다 신뢰성이 더 중요하다"며 "KT는 AI를 단순히 구축하는 것이 아니라 고객이 스스로 운영하고 확산할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

KT는 향후 고객 데이터를 AI가 활용하기 쉬운 형태로 전환하는 'Data4AI'와 업무·데이터 관계를 구조화하는 지식 모델 'K-온톨로지(K-Ontology)'를 중심으로 금융 AX 사업을 확대할 계획이다. 이를 통해 AICC와 AI 에이전트, 데이터 플랫폼 등 AX 사업을 고도화하고, PoC에 머무는 AI 프로젝트를 실제 운영과 전사 확산 단계까지 연결하는 수행 체계를 강화한다는 방침이다.

박 본부장은 "올해는 지난해보다 더 높은 사업 목표를 갖고 있지만 현재까지는 계획대로 성과를 내고 있다"며 "궁극적으로는 기존 IT서비스 기업이나 컨설팅사와 차별화되는 AX 전문 사업 조직으로 성장하는 것이 목표"라고 밝혔다.

jay09@tf.co.kr