FINANCIAL SERVICES
금융권 AI 도입
은행·카드·보험의 고객 응대를 자동화하고, 약관과 내규를 대신 찾아 직원 업무를 받쳐 주고, 주고받은 상담을 전수로 점검해 불완전판매까지 관리합니다. 망분리된 내부 환경에 그대로 구축해, 고객 정보를 밖으로 내보내지 않고도 AI를 쓸 수 있습니다.
개요
금융권 AI가 하는 일
금융권의 AI는 고객 응대를 24시간 대신 받는 일, 직원이 약관과 여신 규정을 찾는 일, 상담을 전수로 점검해 불완전판매를 가려내는 일에 쓰입니다. 다뤄야 할 규정과 상품이 많고 답변 하나가 곧 책임으로 이어지기 때문에, 근거가 남는 답변과 망분리 환경 구축이 함께 요구됩니다.
고객 응대 자동화
잔액·이체·대출 진행 상황은 은행 콜봇이, 한도·분실 신고는 카드사 챗봇이, 보장 범위와 청구 절차는 보험 AI 상담이 24시간 받습니다. 앱에서 전화로 넘어가도 앞선 상담의 맥락이 그대로 이어집니다.
직원 업무 지원
약관·여신 규정·상품설명서·내부 지침을 질문 한 번으로 찾는 금융 지식검색입니다. 문서에서 근거를 찾아 답하는 방식이라, 창구 직원과 상담사가 규정을 확인하느라 쓰던 시간을 줄입니다.
상담 품질·불완전판매 관리
표본으로 골라 듣던 점검을 전체 상담으로 넓힙니다. 표준 스크립트 준수 여부를 구간별로 검사해 설명의무 누락을 가려내고, 앞뒤 문맥으로 불만을 읽어 민원으로 번지기 전에 찾아냅니다.
과제
금융권 AI 도입을 가로막는 것들
기술이 좋아도 규제를 넘지 못하면 도입할 수 없습니다.
금융권 AI 도입에서 반드시 풀어야 하는 네 가지 문제입니다.
망분리 규제는 풀리는 중이지만,
고객 정보는 그대로입니다
2026년 1월 전자금융감독규정 시행세칙이 개정되어 내부 업무망에서도 클라우드 소프트웨어를 쓸 수 있게 됐습니다. 다만 고객 정보를 다루는 생성형 AI는 여전히 규제 대상이라, 대고객 상담은 내부 환경에 구축해야 합니다.
고객 정보를 외부로 내보낼 수 없습니다
개인신용정보를 외부로 넘기려면 신용정보법상 위탁·제3자 제공 요건을 따로 갖춰야 합니다. 상담 한 건마다 그 절차를 밟을 수는 없습니다.
틀린 답변 하나가 곧 분쟁입니다
금리·수수료·보장 범위를 잘못 안내하면 민원과 배상으로 이어집니다. 그럴듯하게 지어내는 답변은 금융권에서 쓸 수 없습니다.
왜 그렇게 답했는지 설명할 수 있어야 합니다
금융소비자보호법상 설명의무와 내부통제 점검을 위해, 답변의 근거와 이력이 남아야 합니다.
솔루션
다이퀘스트는 이렇게 해결합니다
금융권이 요구하는 조건은 결국 넷으로 모입니다.
고객의 말을 정확히 알아듣고, 근거 있게 답하고, 데이터는 밖으로 내보내지 않고, 주고받은 상담은 관리할 수 있는 지표로 남는 것입니다.
고객이 말한 그대로 알아듣습니다
규칙·통계·딥러닝·머신러닝을 함께 쓰는 앙상블 의도분석으로 고객이 말한 문장에서 무엇을 원하는지 읽습니다. NH농협은행 차세대 컨택센터 사전 검증(PoC)의 자연어처리 평가에서 의도 분석 정확도와 처리 속도를 입증했습니다.
답변 신뢰도를 스스로 판단합니다
자연어처리 엔진과 생성형 AI를 결합한 하이브리드 구조입니다. 근거 문서에서 답을 만들어 환각을 억제하고, 신뢰도가 기준에 못 미치면 검증된 응대 체계로 자동 전환합니다. KB국민카드 하이브리드 챗봇은 자체 검증에서 99% 이상의 응답 정확도를 확인했습니다.
고객 정보가 밖으로 나가지 않습니다
외부 AI 서비스로 데이터를 보내지 않습니다. 망분리된 내부 환경에 그대로 구축하는 방식이라, 고객 정보가 회사 밖으로 나가지 않습니다.
답변 근거가 이력으로 남습니다
어떤 자료를 근거로 어떻게 답했는지 남아, 금융소비자보호법상 설명의무 점검과 내부통제 소명에 그대로 씁니다.
상담을 표본이 아니라 전수로 평가합니다
첫인사·상담 속도·금지어·묵음·종료 인사 같은 항목을 자동으로 채점하고, 표준 스크립트를 지켰는지 구간별로 검사해 불완전판매를 가려냅니다. 사람이 일부만 골라 듣던 정성 평가까지 전체 상담으로 넓힙니다.
도입사례
금융권은 이렇게 쓰고 있습니다
카카오뱅크
카카오톡 채널에서 운영하던 챗봇을 자체 앱 안으로 통합하면서 Infochatter를 도입했습니다. 기존에 쓰던 질의응답 데이터와 학습 자산을 변환 작업 없이 그대로 옮겨, 서비스를 멈추지 않고 전환했습니다. 20만 건 규모의 딥러닝 학습 시간이 3시간 30분 이상에서 30분 안으로 줄었고, 매주 하는 정기 학습도 10분 내외로 짧아졌습니다.
NH농협은행
차세대 컨택센터(AICC) 구축 사업의 사전 검증에서 자연어처리 평가를 통과했습니다. 다양한 고객 문의에 대한 의도 분석 정확도와 처리 속도를 인정받아 D-Platform·Infochatter·Mariner를 공급하며, 약 3,100만 명 고객의 콜 대기 시간을 줄이고 맞춤 응대 역량을 키우는 데 참여하고 있습니다.
KB금융그룹
8개 계열사에 AICC를 전사 도입했습니다. 계열사별 콜봇을 구축하고 은행·카드는 3차 고도화까지 진행하며 자동화율을 계속 넓혀 가고 있습니다. 상담지원·TA 인사이트·Auto QA로 상담 품질관리 전 과정이 자동화됐고, 실시간 지식추천과 후처리 지원으로 상담사 응대 효율도 올라갔습니다.
IBK기업은행
금융상담 챗봇과 아웃바운드 음성봇을 함께 구축했습니다. 단순 질의를 24시간 응답해 상담 처리율이 개선됐고, 사람이 걸던 안내 전화를 콜봇으로 대체해 수익성도 함께 개선됐습니다.
금융 부문 고객사
은행·카드·보험·증권 등 금융 분야 고객사 가운데 39곳입니다.
