국내 금융권에 자동화 머신러닝(Auto-ML) 바람이 불고 있다. 인공지능(AI) 기반 서비스를 선보이는 차원을 넘어 내부 프로세스에 고도화된 AI를 적용하는 추세다.
15일 업계에 따르면 신한은행은 최근 '오토ML 솔루션 도입 사업'에서 애자일소다와 협업하기로 했다. 애자일소다는 기업용 AI 분석 플랫폼과 컨설팅을 제공하는 업체다. 앞으로 연말까지 애자일소다가 신한은행에 H2O 드라이버리스 AI 엔진에 기반한 오토ML 솔루션을 도입한다.
오토ML은 머신러닝에 필요한 리소스를 제작하고 발굴하는 작업까지 로봇으로 대체하는 기술이다. 사람 대신 AI가 고도화된 AI를 개발하는 셈이다.
이번 사업은 신한은행 기존 플랫폼에 오토ML 솔루션을 더하는 애드온 방식으로 추진된다. 이를 토대로 데이터 시각화, 데이터 확장, 변수 중요도 분석 등 데이터 관련 업무 효율성을 높인다.
오토ML은 AI 개발에 필요한 데이터를 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로 제시한다. 직관적인 인터페이스로 파이썬, R 등 고급 프로그래밍 언어를 숙지하지 않은 인력도 투입 가능하다.
그간 머신러닝을 만들기 위해 반복적으로 코드를 투입해야하던 작업은 자동화 프로세스로 대체한다. 알고리즘 코드에 대한 지식 없이도 머신러닝 개발 작업을 진행할 수 있다. 전체 과정이 자동화됨에 따라 서비스 개발 속도도 높아진다.
신한은행 관계자는 “국내 은행권에서 오토ML 기반 시스템을 도입하는 사례는 드물기에 이번 사업은 선도적인 행보”라고 밝혔다.
금융권에서 AI 분야에 대한 관심이 높아지고 있다. 챗봇을 통합 뱅킹 애플리케이션(앱)에 적용하는 수준을 넘어 내부 프로세스에 AI를 적용하는 추세다. 이미 로봇프로세스자동화(RPA) 기술은 주52시간 제도 시행에 따라 은행권에서 상당히 보편적인 기술이 됐다.
업계에서는 그 다음 단계로 오토ML을 주목하고 있다. 최근 우리카드도 이상거래감지시스템(FDS) 고도화에 에이젠글로벌의 '아바커스'를 적용했다. 아바커스는 오토ML 기술을 토대로 이종간 데이터를 융합, 금융 의사결정을 제시한다. FDS뿐 아니라 신용평가, 상품 설계 등으로 영역을 확장할 예정이다.
함지현기자 goham@etnews.com
