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금융 AI 도입,
활용 가능 사례

금융 분야에 AI, 인공지능 도입과 활용 방안에 대해 소개합니다.

금융 분야에서 인공지능(AI)의 중요성은 대두되고 있습니다. 신용정보원은 국내 AI 시장이  2026년까지 연평균 40.2% 성장하여 17조 4000억원에 달할 것으로 예측하며, 이 중에서 금융권은 연평균 38.2% 성장하여 3조 2000억원을 차지할 것으로 예상하고 있습니다. AI는 금융 분야에서 강력한 영향력을 가질 것으로 보입니다.



금융 분야에서 AI는 방대한 데이터 처리, 고객 경험 개선, 운영비용 절감, 규제 준수 및 시장 대응 능력 향상과 같은 다양한 측면에서 중요한 역할을 하며, 금융 기관은 이를 도입하여 경쟁력을 확보할 수 있습니다.



금융 데이터 수집 및 가공 솔루션, 틱택코리아에게 맡겨주세요.



1.STT(음성 인식, Speech-to-Text) 


STT는 음성 신호를 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 말하는 내용을 컴퓨터나 디지털 장치가 이해할 수 있는 텍스트 형식으로 변환해주며, 이를 통해 음성을 분석하고 저장, 검색, 처리할 수 있게 됩니다. 금융 업계에서 STT는 음성 녹취록 데이터를 텍스트로 변환하여 고객 서비스 품질 평가, 거래 감시, 법률 및 규제 준수 검사와 같은 분야에서 활용됩니다. 



활용 방안: STT를 활용한 콜센터 불완전판매 모니터링 





"불완전판매"는 금융상품의 기본 구조, 자금 운용, 원금 손실 여부 등 중요한 내용을 충분히 설명하지 않고 고객에게 판매되는 경우를 나타냅니다. 텔레마케팅(TM) 영업 비중이 높은 보험사에서는  불완전판매를 방지하기 위해 인프라를 구축하는 것이 중요합니다. 이때, STT(음성 인식, Speech-to-Text) 시스템을 도입하면 고객의 불편사항을 사전에 파악하고 적절히 대응할 수 있습니다.



또한, 다양한 금융 기관에서 STT를 도입함으로써 고객센터 업무 프로세스를 개선하고, 금융상품 및 서비스 문의에 효율적으로 대응할 수 있어 금융상품 및 서비스의 향상과 비대면 고객 관리 및 마케팅에도 효과적으로 활용할 수 있습니다.



STT 시스템을 도입하기 위해 통화 음성을 텍스트로 변환하고 이를 머신러닝 모델에 입력하여 인공지능 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 틱택코리아는 자체 개발한 STT 알고리즘을 활용하여 음성 데이터를 효과적으로 텍스트로 전환합니다. STT 기술을 활용하면 동일한 상담 내용을 정확하게 분석하여 동일한 민원을 사전에 예방할 수 있습니다. 또한, 특정 키워드를 자동으로 인식하여 상담원의 상담 역량을 파악하고 향상시키는 데 도움이 되며, 이를 통해 업무 효율성을 향상시키고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.



2. 이미지 및 영상 데이터 수집 및 가공



손해보험협회의 발표에 따르면, 매년 10만 건 이상의 교통사고 과실 및 평가와 관련된 분쟁이 발생하고 있습니다. 이러한 분쟁을 처리하기 위해 많은 인력과 시간이 소모됩니다. 하지만 블랙박스 등에서 기록된 사고 영상을 학습시키면, 사고 현장에서 차량 등의 손해를 빠르게 평가하고 보험 청구 처리를 효율적으로 진행할 수 있습니다. 



활용 방안: 교통사고 영상 데이터 수집 및 가공





틱택코리아는 교통사고 영상 데이터를 수집하여 교통사고의 과실 및 평가와 관련된 데이터를 활용하여 인공지능 알고리즘 개발 및 ICT 분야에서 사용되는 프로그램 및 서비스, 기기의 개발을 지원할 수 있습니다. 이 데이터는 공공기관 및 기업에서 교통사고 과실 비율 측정 및 평가, 그리고 기준을 정의하는 데 활용될 수 있으며, 인공지능 분석을 통해 과실 비율 측정 및 평가를 위한 통합 데이터를 생성하는데 기반이 될 수 있습니다. 



3. 챗봇(Chatbot) 구축 



챗봇은 사용자가 텍스트, 그래픽, 음성을 통해 웹 서비스 및 앱과 소통할 수 있도록 돕는데, 이를 위해 인공지능 (AI)과 자연어 처리 (NLP) 기술을 활용합니다. 챗봇은 자연스러운 대화를 시뮬레이션하며 간단한 자동화 작업을 수행합니다.



금융 분야에서 챗봇은 다양한 역할을 수행합니다. 먼저, 고객의 질문에 신속하고 정확한 답변을 제공하여 보험 등에 관한 일반적인 질문이나 문의를 처리합니다. 또한 금융 상황과 우선순위를 고려하여 금융 상품을 추천하고 금융 계획을 수립하는데 도움을 줍니다. 챗봇은 고객의 문제를 신속하게 파악하고 문제 해결을 지원하는 역할을 수행합니다.



활용 방안: 텍스트 데이터 수집 및 가공





틱택코리아는 자사의 효율적인 데이터 수집 및 가공 플랫폼을 통해 챗봇 구축을 위한 더욱 정확한 학습 데이터를 생성합니다. 이를 위해 고객사의 요구에 맞게 자연어 데이터를 수집하고, 문장에 라벨을 부여하여 챗봇이 더 정확한 답변을 제공할 수 있도록 가공합니다.



현재 ChatGPT, Bing과 같은 대화형 AI 는 LLM(거대언어모델, Large Language Model)을 기반으로 개발되었습니다. LLM은 LM(언어모델, Language Model)을 더욱 확장한 개념으로, 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 인공지능을 의미합니다. 과거에는 이러한 인공지능의 학습 없이 특정 인스턴스만 가지고 챗봇 모델을 생성했지만, 현재는 학습된 LLM 모델을 챗봇에 적용하는 추세입니다.



따라서 텍스트 데이터에 대한 라벨링과 수집의 중요성이 더욱 높아졌으며, 틱택코리아의 텍스트 어노테이션 알고리즘을 통해 LLM 개발에 필요한 텍스트 데이터를 정확하고 효율적으로 라벨링할 수 있습니다.



4. OCR(광학 문자 인식, Optical Character Recognition)



OCR(광학 문자 인식, Optical Character Recognition)은 컴퓨터가 인쇄체나 필기체와 같은 이미지 형식의 텍스트를 읽고 어떤 글자인지 자동으로 알아내고 텍스트로 변환하는 기술입니다. OCR은 종이 문서, 사진, 스캔 이미지, PDF 파일과 같은 다양한 형식의 이미지로부터 텍스트를 추출하고, 이를 검색, 편집, 저장 및 기타 다양한 작업에 활용할 수 있도록 하는 기능을 제공합니다. 



틱택코리아는 Transformer 알고리즘을 이용해 독자적인 텍스트 변환 솔루션을 개발했습니다. 고객사는 저희의 솔루션을 활용하여 보유한 문서를 디지털화하고 유용한 정보로 전환할 수 있습니다. 틱택코리아에서 데이터를 자산으로 활용하여 새로운 가치를 창출해 보십시오.







활용 방안 #1: 영수증 정보 추출


영수증의 유형과 양식을 자동 분석하여 매장 정보, 영수증 번호, 결제 내역 정보 등을 추출합니다.



활용 방안 #2: 재무제표 파악


재무제표 문서를 자동 분석하여 순매출, 총이익, 순이익 등 재무제표에 기재된 정보를 추출합니다. 



활용 방안 #3: 계약서 정보 추출


계약서 문서를 자동 분석하여 계약서에 기재된 주요 정보를 추출합니다.


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