[컨슈머타임스 하주원 기자] KB금융그룹은 지난 2016년 지주회사에 데이터전략 전담 부서를 신설한 이후 그룹 차원의 분석 인력 양성 및 인력 관리를 체계적으로 시스템화해 그룹의 분석 역량 강화와 디지털 전환을 지원하고 있다.
특히 직원 개인별 역량 조사를 통해 분석 역량을 진단하고 역량별 맞춤 교육을 실시한다. 연수과정을 확대하는 등 인력 육성 프로그램을 체계적으로 구성했다.
먼저 입문자를 위해 각 계열사의 초급 분석 교육과정과'그룹 데이터 분석 CoP(실행공동체, Community of Practice)'를 통해 분석의 기초를 다지고, 빅데이터 분석 플랫폼과 시각화툴을 도입해 데이터 분석을 대중화하고 있다.
중·고급 분석 인력을 위해 연세대 정보대학원과 협력해 KB에 맞춤화된 'KB 데이터분석 아카데미(Academy)'를, KAIST 전자공학과와 'AI 집중강좌(AI Intensive Course)'를 개설해 운영하고 있다. 외부 심화교육과정으로 KB는 지난 3년간 총 150여명의 전문가를 육성해냈다.
실제로 직원들은 위 교육 과정을 통해 학습한 지식을 기반으로 보험사고 관계자들(가해자, 피해자 등)에 대한 사회 연결망 분석(Social Network Analysis)을 통해 자동차 보험사기 가능성이 높은 사고 건을 탐지하는 모델 구축했다. 또 음성으로 증권매매 주문을 할 수 있도록 고객 음성 인식 및 의도를 파악해 증권 거래를 실행하는 음성 기반 증권 매매 시스템을 구현했다. 머신러닝으로 기업 실적을 예측하고 이를 통해 주식투자 전략을 개발하는 등의 성과를 냈다.
교육뿐 아니라 KB의 분석 인력들은 인재역량 DB를 통해 체계적으로 관리되고 있다. 역량에 기반한 인사이동과 프로젝트에 배치되는 등 효율적인 인력 운용에도 힘쓰고 있다.
KB는 체계적 인력 육성과 차별적인 인재 관리를 통해 많은 AI 프로젝트와 빅데이터 프로젝트를 성공시키고 사업 범위를 확장하고 있다.
KB의 대표적인 AI 서비스인 'KBotSAM(케이봇쌤)'은 앞서 언급한 교육과정을 수료한 직원이 참여해 자체 개발한 머신러닝 알고리즘 기반 로보어드바이저 자산관리 서비스이다. 과거부터 지금까지 전 세계 수많은 금융 빅데이터를 AI가 매일 분석·학습한 것을 바탕으로 시장 상황을 판단해 최적 포트폴리오를 제안한다.
이외에도 빅데이터를 활용해 모든 계열사가 신용 평가 모델을 고도화했으며 머신러닝과 강화 학습 기반 신용 평가 모형을 개발하고 있다. 금융 사기 방지를 위해서 딥러닝 기반 FDS(이상 금융거래 탐지) 시스템은 24시간 가동되고 있으며 지속적인 시스템 고도화를 진행 중이다.
또 인공지능 기반으로는 더욱 정교하고 개인화된 △고객 마케팅 △최적 금융상품 추천 △중고차 시세 예측 △아파트 가격 추정 모델 등을 개발해 곧 관련 서비스를 선보일 예정이다.
내부에서 전문 인력들이 대거 양성돼 다양한 분야에서 AI와 빅데이터가 활용되고 있으며 수많은 프로젝트와 서비스가 개발돼 그룹의 비즈니스 경쟁력 강화 부문에서 결실을 내고 있다.
KB금융 관계자는 "내부 직원 육성을 통해 역량 강화를 도모하고 기술을 내재화해 KB만의 차별적인 AI와 빅데이터 서비스를 통해 초격차 리딩 금융그룹을 만들어 갈 것"이라고 말했다.
