KB국민은행이 스노우플레이크와 손잡고 데이터 중심의 AX(AI 전환)에 나섰다. 단순 챗봇 수준의 AI가 아닌 실제 금융업무를 수행하는 AI로 전환중이다. 이를 위해 AI가 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 업무를 수행하도록 데이터 구조부터 바꾸고 현재 그룹 전체에서 100여개인 AI 에이전트를 내년 약 300개까지 확대한다.
이경종 KB국민은행·KB금융(168,100원 ▲1,500 +0.9%)지주 금융AI2센터장(상무)은 27일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울'에서 "AI 에이전트의 경쟁력은 모델 성능도 중요하지만 에이전트가 믿고 행동할 수 있는 데이터 기반에서 나온다"며 "행동의 근거가 되는 데이터일수록 정확도와 신뢰성이 더욱 중요해진다"고 말했다.
KB금융그룹은 2024년 에이전틱 AI 개발을 위한 생성형 AI 플랫폼 구축에 착수해 지난해 4월 공식 출시했다. 현재 100개 이상의 AI 에이전트를 운영 중이며 실제 사용자가 8000명을 넘었다.
지난해 자산관리와 기업금융 등 고객 접점인 프론트오피스부터 적용한 데 이어 올해는 미들·백오피스와 IT 개발로 영역을 넓히고 있다. 리스크 관리와 여신심사, 법률지원 에이전트 등을 개발하고 기획부터 개발·테스트까지 IT 개발 전 과정을 AI가 지원하는 체계도 구축 중이다.
AI가 실제 업무까지 수행하기 위한 핵심 과제는 데이터다. 기존 데이터가 여러 플랫폼에 흩어져 있어 새로운 데이터를 연결할 때마다 별도 개발이 필요하고 비정형 문서에는 AI가 업무상 의미를 파악하는 데 필요한 맥락도 부족하다.
KB국민은행이 스노우플레이크와 데이터 중심의 AX(AI 전환)에 나선 이유다. 분산된 데이터를 연결하고 '시맨틱 뷰'를 활용해 데이터에 비즈니스 맥락과 의미를 부여한다. AI가 필요한 데이터를 즉시 활용하도록 해 반복적인 연결 작업을 줄이고 에이전트 개발·확산 속도와 정확도를 높이는 게 목표다. 현업 부서가 직접 데이터 품질과 접근 권한을 관리하고 검증된 데이터를 사내 데이터 마켓플레이스에 공유해 다른 AI 에이전트가 재사용하는 체계도 구축한다.
이 센터장은 "GPT나 제미나이뿐 아니라 여러 오픈소스 모델도 상향 평준화되고 있다"며 "차별적인 경쟁력은 보유한 모델보다 각 기업이 가진 데이터의 품질과 활용도에서 나온다"고 밝혔다.
KB의 최종 목표는 AI가 보고서를 작성하는 데 그치지 않고 업무 시스템에 직접 결과를 입력하고 여러 단계의 업무를 스스로 계획·완료하도록 하는 것이다. 향후 고객 대상 에이전틱 AI 서비스로도 확대한다. 이 센터장은 "KB가 구축하는 AI 데이터 체계는 경쟁자들이 쉽게 복제할 수 없는 장기적인 전략 자산"이라고 강조했다.
