AI모델의 설명 가능성, 한국어 금융 문맥 처리 정확도 개선 해법 제시
[서울=뉴스핌] 채송무 기자 = 카카오뱅크가 세계적 권위의 AI 및 데이터 과학 분야 국제 학술대회에서 연이어 연구 성과를 인정받아 글로벌 수준의 금융 AI 기술 리더십을 입증했다고 11일 밝혔다.
카카오뱅크 금융기술연구소는 최근 개최된 'CIKM 2025'와 'ICAIF 2025'에서 ▲'설명 가능한 AI(eXplainable AI, 이하 XAI)'의 연산 가속화 방법론 ▲금융 특화 한국어 정보 검색(IR) 벤치마크 데이터셋 구축 등 연구 결과를 발표해 주목받았다.
이번 성과는 금융 AI 분야의 양대 핵심 과제로 꼽히는 'AI 모델의 설명 가능성(Explainability) 확보'와 '한국어 금융 문맥 처리 정확도 개선'에 대한 해법을 제시하고, 이를 세계 무대에서 검증받았다는 점에서 의의가 크다.
카카오뱅크는 먼저, 데이터 과학 분야의 최정상급 학회인 'CIKM 2025'에서 KAIST와 공동 연구한 고효율 XAI 기술을 공개했다. 금융 서비스에서 AI의 판단 근거를 설명하는 것은 고객 신뢰와 직결되는 필수 요소이나, 기존 기술은 방대한 연산량과 자원 소모로 인해 실시간 서비스 적용이 어렵다는 제약이 있었다.
카카오뱅크는 이번 연구를 통해 설명의 정확도는 높은 수준을 유지하면서도 연산 속도를 기존 대비 8.5배까지 획기적으로 향상시키는 기술을 개발했다. 이는 실제 금융 서비스에 직간접적으로 활용 가능한 수준으로, 향후 'AI기본법'에서 요구되는 설명 가능성을 확보하는 동시에 이상거래탐지시스템(FDS) 등 관련 기술의 신속성을 높이는 데 기여할 전망이다.
이어서 금융 AI 전문 학회인 'ICAIF 2025'에서는 '한국어 금융 정보 검색' 성능 고도화를 위한 연구 성과를 발표했다. 현재 널리 쓰이는 거대언어모델(LLM) 대다수가 영어 데이터 중심으로 학습되어 있어, 한국어 특유의 미묘한 문맥이나 복잡한 금융 전문 용어를 처리하는 데에는 정확도가 떨어진다는 지적이 있어왔다.
이에 카카오뱅크는 한국어 금융 데이터를 기반으로 AI 모델의 검색 성능을 객관적으로 평가하고 검증할 수 있는 '금융 특화 벤치마크 데이터셋'을 구축했다. 이 연구는 AI 모델의 한국어 기반 금융 정보 검색 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 기반을 마련한 것으로, 대화형 서비스 고도화를 위한 후속 연구의 중요한 토대를 마련했다는 평가를 받았다.
이번 연구 발표를 통해 카카오뱅크는 단순히 외부의 AI 기술을 도입하는 단계를 넘어, 금융 영역에 최적화된 원천 기술을 직접 설계하고 구현할 수 있는 독보적인 역량을 증명했다. 카카오뱅크는 이번 연구 성과를 바탕으로 금융 AI 기술을 고도화하고, 이를 실 서비스에 접목하여 고객 경험을 혁신해 나간다는 계획이다.
dedanhi@newspim.com
