[서울=뉴스핌] 채송무 기자 = 케이뱅크(은행장 최우형)는 AI 기반 개인 맞춤형 추천 시스템의 전략적 설계와 성능에 대한 이론적 근거를 제시했다고 14일 밝혔다. 

고객 행동 패턴을 반영한 '개인 맞춤형' 케이뱅크 앱에 대한 내용을 담은 'AI 기반 추천 시스템의 전략적 설계와 사용자 경험 변화 분석: MLOps 자동화를 통한 금융 앱 실험' 논문이 국내 데이터 분석 학술지 'JKDAS'에 게재됐다. JKDAS는 한국자료분석학회(KDAS)가 발행하는 저널로 통계 기반 데이터 분석 이론과 응용 연구를 활발하게 다루는 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 국내 주요 학술지 중 하나다.

이번 연구는 케이뱅크 앱 내 개인화 추천 시스템이 고객의 행동 변화와 사용자 경험, 기업 수익성에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다. 이는 금융권 내 AI 모델 개인화 전략에 대한 중요한 연구로 평가된다.

특히 케이뱅크는 금융 산업에 최적화된 모델을 설계하기 위해 FGI(Focus Group Interview)를 실시하며 고객 행동 패턴을 정교하게 분석했다. 이 과정의 결과를 바탕으로 AI 모델 개발 단계에 반영해 사용자 특성을 더욱 이해하고 예측성과 운영의 안정성을 높였다.

추천 시스템은 MLOps(Machine Learning Operations)를 기반으로 고객의 행동 데이터를 실시간으로 분석하고, 자동화된 프로세스를 통해 지속 학습할 수 있도록 구성됐다.

한편 케이뱅크는 올해 프라이빗 LLM(대규모 언어모델)의 도입을 통해 AI 자동화 시스템을 구축하고 대고객 AI 서비스 확대를 위한 기반을 마련하며 금융 혁신을 가속화하고 있다. 특히 GPU 서버의 수를 지난해 대비 약 3배로 증가시키며 AI와 클라우드 분야에 대한 투자를 확대했다.

케이뱅크 관계자는 "AI 기술을 활용한 시스템을 AI Agent 체계로 발전시켜 더욱 정교한 금융 서비스를 제공할 계획"이라며 "앞으로도 AI 기반 금융 서비스 선도에 힘써 'AI Powered Bank'로 거듭나겠다"고 말했다.

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