[Tech Library] 인간처럼 생각하고 말한다…’멀티모달’로 진화하는 AI

현대카드·현대커머셜 뉴스룸이 AI, 데이터 등 최신 테크 트렌드를 망라하는 ‘테크 라이브러리(Tech Library)’ 칼럼을 선보입니다. 이번 편에서는 생성형 AI와 만난 금융 산업이 앞으로 어떤 모습으로 변화할지 윤준탁 테크 칼럼니스트와 함께 알아봅니다.
*본 글은 외부 필진의 기고로 현대카드 현대카드·현대커머셜 뉴스룸의 편집 방향과 다를 수 있습니다.

최근 테크는 물론 사회 전반의 화두는 인공지능(AI)이다. 특히 AI 중에서도 글과 숫자의 의미를 학습해 마치 인간처럼 사고하고 대답하는 ‘생성형 AI(Generative AI)’가 테크를 넘어 금융 분야 전반에 걸쳐 큰 혁신을 만들어 낼 것으로 예측되면서 이에 대한 관심이 커지고 있다.

[출처 미드저니]

숫자·데이터만 학습하던 AI, 이미지·음성·소셜미디어 활동까지 활용하는 ‘멀티모달 AI’로 진화

과거 AI가 고객의 기본 정보와 실적 분석 등 숫자 데이터 등을 학습했다면, 최근엔 고객이 제공하는 텍스트, 음성, 이미지 심지어 영상 정보까지 활용하고 있다. 텍스트, 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 기반으로 유사한 콘텐츠를 만들어내는 생성형 AI를 통해서다. 수백만 명의 결제·소비 데이터를 분석해 개인화를 강화하는 데에도 이 생성형 AI가 활용되고 있다.

주목할 점은, 생성형 AI가 이 모든 정보들을 통합해 처리하는 ‘멀티모달 AI(Multimodal AI)’로 진화하고 있다는 것이다. 멀티모달이란 여러가지 데이터 유형과 소스를 동시에 다루는 방식을 뜻한다. 이를 이용하면 기존 텍스트나 숫자 데이터뿐 아니라, 고객이 업로드하는 이미지, 음성, 소셜미디어 활동과 같은 다양한 비정형 데이터까지 활용할 수 있다.

진화된 생성형 AI를 유용하게 쓸 수 있는 분야는 무엇일까. 바로 챗봇 등 고객 상담 분야다. 학습된 내용 외엔 답변할 수 없는 기존 AI 챗봇과 달리, 생성형 AI는 대화의 맥락을 이해하는 동시에 이를 학습해 고객별로 맞춤형 답변을 제공할 수 있다.

[로봇 신용카드. 출처 미드저니]

계속 발전하는 생성형 AI, 그리고 금융 산업의 미래

생성형 AI의 장점은 고객과 상황에 맞는 맞춤형 답변과 제안을 생성하며, 계속해서 데이터를 저장하고 학습해 스스로 발전할 수 있다는 점이다. 이렇게 축적한 대규모 데이터를 기반으로 고객 응대 뿐만 아니라 새로운 서비스를 고객에게 제안할 수도 있다.

금융 산업에서의 AI 활용이 아직은 초기 단계라고 볼 수 있지만, 생성형 AI는 맞춤형 프로모션 제공, 고객 서비스 간소화 등 다양한 기술을 앞으로 다가올 통해 금융 업계의 미래에 상당한 영향력을 미칠 것이라고 전문가들은 예측하고 있다. 또한, 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 금융 기관들은 금융 산업의 혁신과 함께 고객 만족도를 높일 수 있는 또 하나의 무기를 가질 수 있을 것으로 예상되고 있다.

이 뿐만이 아니다. 갈수록 정교해지고 있는 금융 범죄에 대응하기 위한 사기 거래 탐지 시스템 역시 생성형 AI를 만나 성장할 전망이다. 사기 거래 탐지 시스템에 생성형 AI를 적용하면 시스템이 대량의 데이터를 분석해 정상적인 사용자 패턴을 학습할 수 있다는 장점이 있다. 이를 토대로 ‘데이터 세트(Data Set∙데이터를 모아 특정 규칙에 따라 하나의 묶음으로 만든 데이터의 집합)’를 만들어 대응하면 금융 업계는 신종 금융 사기 수법을 사전에 감지해 사기 거래에 대한 고객의 피해를 크게 줄일 수 있을 것으로 보인다.

윤준탁 테크 칼럼니스트