은행권 AI서비스는 왜 챗GPT만큼 똑똑하지 못할까

<앵커>
AI기술은 새로운 음악을 작곡하고 그림까지 그려낼 정도로 굉장히 빠르게 발전하고 있습니다.

하지만 은행권 AI서비스는 기계적인 대답만 반복하는 탓에 금융소비자들의 만족도가 매우 낮은데요.

이유가 무엇일까요. 김보미 기자가 보도합니다.

<기자>
적금을 중도에 해지했을 때 이율은 어떻게 적용될까.

같은 질문을 은행권 AI챗봇, 그리고 챗GPT, 구글 제미나이에게 해봤습니다.

"예치기간에 따라 기본금리에 일정비율을 곱해 적용된다"며 예시까지 들어 설명해주는 챗GPT와 제미나이와는 달리, AI챗봇은 "관련 정보가 없으니, 고객센터나 영업점에 문의하라"는 답변을 내놨습니다.

전문가들은 “챗GPT와 같은 생성형AI가 아직 상용화 초기단계에 있는 만큼, 금융권 대고객서비스에 완벽하게 적용하기엔 무리가 있다”고 말합니다.

[권태경 연세대 정보대학원 교수: 생성형AI모델은 (아직까지) 굉장히 많은 오류를 발생시키거든요. 여기에 해커들이 좋아하는 경로들이 생길 수 있고 (개인정보) 보안에 대한 문제 이러한 것들이...]

실제로 지난해 챗GPT는 "세종대왕이 훈민정음을 창조하는 과정에서 맥북프로를 던진 사건이 조선왕조실록에 기록돼 있다"며 잘못된 정보를 내놓기도 했습니다.

[오순영 KB국민은행 금융AI센터장: 금융같은 경우에는 99가지를 잘해도 1가지만 잘못돼도 큰 사고로 이어질 수 있거든요. 그래서 충분한 테스트가 필요하다...]

이렇다보니 골드만삭스나 도이치뱅크, 모건스탠리 등 대다수 해외 금융업권에서도 생성형AI를 내부 용도로만 활용할 뿐, 실제 고객들을 대상으로 한 서비스 적용에는 신중한 모습입니다.

그렇다면 현재 국내 은행권의 생성형AI기술은 어느 단계까지 와있는 걸까.

KB국민은행의 경우 이미 전세대출상품상담 등 금융업무에 특화된 KB-GPT라는 자체모델을 개발해 내부 직원들을 대상으로 1차 검증을 완료했습니다.

[오순영 KB국민은행 AI센터장: (KB-GPT의) 다양한 유스케이스(기능들) 중에서 지금 적용하기에 딱 적합한 것이 무엇이다 라는 것을 정의는 한 상태이고, 하반기에는 이러한 기능들이 쓸 만하다라는 결과들을 볼 수 있을 것 같아요.]

신한은행도 내부 직원들을 대상으로 AI비서와 챗GPT기반 Q&A서비스 상용화를 추진 중입니다.

고객들을 대상으로 서비스를 내놓지만 않았을 뿐, 이미 관련 기술을 개발하고 수차례 검증을 거쳐 정교화 단계까지 들어간 것입니다.

다만 개인정보 수집·이용과 관련한 규제, 기술적으로 보완해야 할 문제들이 남아있어서 AI서비스가 은행원을 일정 수준 이상으로 대체하기까진 조금 더 시간이 걸릴 것이란 전망입니다.

한국경제TV 김보미입니다.