이번에 개발된 'K-금융 특화 AI'는 BC카드 IT기획본부가 KT 기술혁신부문 산하 KT컨설팅그룹 AI Lead와 협업해 지난 6개월간의 연구 끝에 국내 금융권 최초로 한국에 최적화된 거대언어모델(Large Language Model, 이하 ‘LLM’)이다.
LLM이란 인터넷 등에서 수집된 방대한 자료를 사람이 이해할 수 있는 문장으로 바꿔 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 정보를 제공하는 딥러닝 AI 모델이다. 현재 범용적으로 사용되고 있는 '챗 GPT' 역시 LLM 기반 서비스다.
'K-금융 특화 AI'는 메타社(舊페이스북)의 거대 언어모델(LLama 3)를 기반으로 한국어 학습 능력은 물론 다양한 금융 지식 정보까지 탑재하고 있다.
현재까지 국내에서 공개된 대부분의 LLM은 80억개 수준의 파라미터를 갖추고 있지만 'K-금융 특화 AI'는 200억개의 파라미터를 활용할 수 있어 타 LLM 대비 한발 앞선 기술이 적용됐다.
파라미터는 생성형 AI가 정보를 학습하고 기억하기 위해 필요한 기본 단위다. 파라미터가 많을수록 축적된 자료를 바탕으로 복잡한 학습을 통해 학습하지 않았던 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 정교한 예측과 분석도 가능해진다.
'K-금융 특화 AI'의 정확도는 91%를 기록해 범용 AI 대비 높은 정확도를 기록해 한국 금융에 대한 LLM 지식 수준을 한단계 더 끌어올렸다. 이는 한국은행 등 다양한 국책기관과 금융기관의 검증된 데이터만을 활용했기 때문인 것으로 분석된다.
BC카드는 향후 'K-금융 특화 AI'의 지속적인 고도화 작업을 통해 금융 AX 분야 발전에 이바지함은 물론, 금융사들을 위한 맞춤형 '금융 GPT' 등을 통해 차별화된 서비스를 지속 제공해 나갈 계획이다.
조사 방식은 '스포츠, 경기' 등의 키워드를 제외한 'BC카드' 키워드로 분석했으며, 한글 기준 15자 이내인 경우만 결과값으로 도출하도록 했기 때문에 실제 정보량은 달라질 수도 있다.
이번 분석을 통해 올 2분기 BC카드에 대한 온라인 관심도는 전분기 대비 상승한 것으로 보인다.
한시은 빅데이터뉴스 기자 hse@thebigdata.co.kr
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