“코로나19 팬데믹으로 인해 많은 데이터가 변했고, 더욱 잦은 ML 모델 재학습과 모델 업데이트가 필요해졌습니다. 카카오페이는 이를 해결하기 위한 방안으로 'MLOps'를 적극 활용하고 있습니다.”
김홍수 카카오페이 데이터실 실장은 10일 여의도 전경련회관에서 전자신문 주최로 열린 '제15회 스마트금융콘퍼런스'에서 카카오페이의 인공지능 전략 사례에 대해 소개하며 MLops 개념을 강조했다.
MLOps(Machine Learning Operations)는 ML 시스템개발(Dev)과 ML 시스템운영(Ops)을 통합한 개념이다. 프로덕션 환경에서 기계 학습 모델을 안정적이고 효율적으로 배포 및 유지 관리하기 위해서 MLOps가 활용된다.
카카오페이는 인공지능(AI) 생활금융 플랫폼을 통해 △고객 편의성 △서비스 신뢰성 △금융 포용성 3마리 토끼를 잡고자 한다. 하지만 AI 기반 프로덕트 모델의 운용이 늘어나면 운영 비용이나 개발 생산성 문제가 발생하게 된다.
또한 코로나19 펜데믹처럼 극적인 환경 변화가 발생하면 오프라인 결제 데이터는 줄어들고, 온라인 결제 데이터는 늘어난다. 데이터 변화량이 커지면 이상거래탐지시스템(FDS) 등에서 기존의 모델은 정확도가 떨어지게 된다. MLOps는 이와 같은 환경에서 데이터를 다시 분석해 모델을 개발하는 비용을 줄여준다.
김 실장은 “카카오페이는 클라우드 환경에서 유연한 컴퓨팅 리소스를 활용해 MLOps 시스템을 구축했다”며 “그 결과 개발 리소스 측면에서 50% 이상 효율이 증대됐으며, 운영 효율화 측면에서도 30%의 비용 절감 효과(5년간 운영 가정)를 봤다”고 설명했다.
이와 같은 방식으로 고객 편의성을 향상시킨 사례로는 '얼굴인식(Facial Recognition)'이 있다. 기존 금융권의 이용자 인증 기술은 공인인증서, 휴대폰 본인인증, 비밀번호, 지문인증 등에 국한됐다. 하지만 카카오뱅크는 이미 지난 2021년부터 얼굴인식 기술을 이용한 비대면 금융서비스를 제공해 왔다.
외국인 eKYC 서비스도 비약적으로 발전했다. 그동안 국내 거주 외국인들은 신분증을 통한 본인인증이 제한됐다. 따라서 국내 이용자에게 익숙한 비대면 계좌 개설과 같은 혜택도 누리기 어려웠다. 카카오페이, 카카오뱅크 등 오프라인 영업점이 없는 금융 서비스에서는 이와 같은 기술이 외국인 고객의 진입장벽을 크게 낮췄다.
이와 더불어 카카오페이를 포함한 금융권은 송금, 결제 서비스 등에 비대면 얼굴인증 기술을 다양하게 적용 중이다. 또한 OCR(문자판독기술)을 개발해 자동 계좌개설, 서비스 가입을 위한 본인확인 eKYC 서비스에 활용하고 있다. 자체 OCR 기술 적용을 통해 신분증 진위확인 실패율이 기존 대비 60% 개선됐고, 얼굴인증 실패율 역시 10%에서 4%까지 줄였다.
김 실장은 “OCR, 얼굴인식 기반 기술을 확보해 자체 서비스에 활용하고 있다”며 “비대면 증권계좌 개설 성공률이 크게 올라갔고, 이로 인해 사용 편의성도 향상됐다”고 말했다.
이형두기자 dudu@etnews.com
