"AI가 은행 업무 60%까지"…KT, 상담 넘어 송금까지 한다

(서울=뉴스1) 신민경 기자

#"통장 잔액과 오늘 달러 환율 알려줘. 6000달러도 송금해줘" 질문을 던지자 5초도 채 되지 않아 잔액과 환율을 확인하고 송금액과 수수료까지 안내한다. 이후 본인 인증을 거쳐 실제 송금 절차까지 연결한다. 단순 상담을 넘어 금융 업무까지 수행하는 KT의 '에이전틱 AICC'다.

KT(030200)는 31일 우리은행의 'AI 챗봇 및 상담봇 재구축' 사업자 선정과 관련한 백브리핑을 열고 에이전틱 AICC(AI Contact Center) 기술과 구축 방향을 공개했다.

에이전틱 AICC는 기존 AI 상담 시스템의 역할을 단순 문의·답변에서 실제 업무 수행까지 확장하는 것이 핵심이다. 고객과 나눈 대화의 맥락을 기억하고 의도를 파악해 필요한 업무를 AI 에이전트가 연결·수행한다.

KT는 이를 통해 AI가 담당할 수 있는 전체 업무 범위를 기존 30%에서 60%까지 두 배로 확대하는 것을 목표로 제시했다. 고객 문의를 상담 과정에서 해결하는 상담 완결률도 기존 75%에서 80%로 높일 계획이다.

고객의 상담 맥락을 기억하는 개인화된 컨텍스트 관리와 거대언어모델(LLM) 기반 의도 분류 기술을 적용한다. 고객이 상담 도중 다른 채널로 이동하더라도 같은 내용을 다시 설명하지 않고 상담을 이어가면서 고객이 원하는 업무를 보다 정확하게 파악할 수 있도록 한다.

이를 뒷받침하는 기술이 KT가 이번 사업에 새롭게 적용하는 '에이전트 커넥터(Agent Connector)'다. 챗봇과 상담봇, AI 뱅커, AI 에이전트 등 서로 다른 서비스와 채널을 연결해 고객의 상담 맥락과 정보를 이어준다.

예컨대 고객이 잔액과 환율을 조회한 뒤 해외송금을 요청하면 송금액과 수수료를 확인하고 실제 송금 절차까지 하나의 상담 흐름 안에서 처리하는 식이다.

AI가 처리하는 업무가 늘어나면서 발생할 수 있는 토큰 비용 부담을 어떻게 줄일지도 관건이다. 외부 LLM을 사용량에 따라 과금하는 방식으로 이용하면 상담 건수가 늘어날수록 비용도 증가할 수 있기 때문이다.

KT는 우리은행의 경우 LLM을 온프레미스(On-premise) 기반 자체 구축형으로 운영해 상담량 증가에 따라 토큰 비용이 비례해 늘어나는 부담을 최소화할 계획이다. 금융정보를 외부로 보내지 않아 데이터 보안을 강화하는 효과도 기대하고 있다.

허양석 KT AX사업부문 AX사업본부 팀장은 "우리은행은 LLM을 자체적으로 서빙하는 방식으로 구축해 고객 상담이 늘어나더라도 토큰 비용이 함께 늘어나지 않도록 할 예정"이라며 "금융권의 데이터 보안과 토큰 비용을 예측하기 어려운 점 등을 고려했다"고 설명했다.

하나의 LLM에 모든 업무를 맡기지 않고 업무에 따라 비용 효율적인 모델을 선택하는 멀티모델 전략도 활용한다.

서동철 KT AX사업부문 AX테크본부 담당은 "하나의 모델만 사용할 경우 토큰 비용이 크게 발생할 수 있다"며 "다양한 모델을 구성하고 가장 토큰 비용이 적게 드는 모델을 지원할 수 있도록 하고 있다"고 말했다.

KT는 우리은행을 시작으로 에이전틱 AICC를 금융뿐 아니라 제조·유통·의료·공공 등으로 확대한다. 현재 대형 고객사에 직접 AICC 시스템을 구축한 사례는 34곳이며, KT 플랫폼을 통해 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 이용하는 고객사는 약 900곳이다.

허 팀장은 "금융권뿐 아니라 제조·유통·병원·공공 등 전 산업군의 기존 고객을 대상으로 에이전틱 AICC를 확대할 계획"이라고 말했다.

smk5031@news1.kr