BNK금융그룹(회장 김지완)은 국내 금융권 최초로 AI(인공지능) 언어모델 '버트'(BERT)를 고객상담 분석에 적용했다고 밝혔다. 구글이 개발한 버트(BERT)는 인간보다 언어인식 정확도가 높은 AI 기반 언어모델이다.
BNK금융그룹은 4월부터 한국외국어대 데이터시각화연구센터(센터장 최대우 교수)와 공동으로 BNK경남은행 콜센터에 축적된 고객상담 데이터를 활용, AI 상담분류모형을 개발했다.
기존 사전 기반 방식은 사람이 상담 내용에서 키워드를 추출해 직접 입력하고, 주기적으로 분류 사전을 관리해야 하는 번거로움이 있었다. 데이터 분석·분류하는 과정에 개인의 경험이나 판단이 작용할 수 밖에 없어 객관성과 정확도에 한계가 있기도 했다.
이번에 개발한 분류모형은 AI 알고리즘를 활용, 새로운 키워드나 분류코드를 자동 업데이트한다. 머신러닝 기술을 적용, 데이터가 누적될수록 더 정교해지고 정확도가 높아진다.
그룹 관계자는 "새로운 방식 도입 후 기존 사전 기반 상담분류모형의 분류코드 인식률 대비 53%까지 정확도가 높아졌다. 직접 입력 과정에서의 오류로 BERT가 오판한 것을 제외하면 정확도가 약 80%에 달한다"면서 "BERT 기반 모델은 AI 모형의 특성상 미분류 결과를 출력하지 않고, 학습데이터를 추가할수록 인식률이 높아져 지속적인 향상이 예상된다"고 평가했다.
박훈기 BNK금융그룹 D-IT부문장(부사장)은 "금융권의 고객 상담 데이터는 양과 내용이 방대해 AI 언어모델을 적용하는 게 국내 최초일 만큼 큰 도전이었지만 성과는 기대 이상으로 성공적이었다"면서 "앞으로 그룹 내 '디지털 전문인력 양성 프로그램'으로 배출된 인력을 활용해 BERT 기반 모형의 원천기술을 확보하고 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔다. 안경애기자 naturean@dt.co.kr
BNK금융그룹은 4월부터 한국외국어대 데이터시각화연구센터(센터장 최대우 교수)와 공동으로 BNK경남은행 콜센터에 축적된 고객상담 데이터를 활용, AI 상담분류모형을 개발했다.
기존 사전 기반 방식은 사람이 상담 내용에서 키워드를 추출해 직접 입력하고, 주기적으로 분류 사전을 관리해야 하는 번거로움이 있었다. 데이터 분석·분류하는 과정에 개인의 경험이나 판단이 작용할 수 밖에 없어 객관성과 정확도에 한계가 있기도 했다.
이번에 개발한 분류모형은 AI 알고리즘를 활용, 새로운 키워드나 분류코드를 자동 업데이트한다. 머신러닝 기술을 적용, 데이터가 누적될수록 더 정교해지고 정확도가 높아진다.
그룹 관계자는 "새로운 방식 도입 후 기존 사전 기반 상담분류모형의 분류코드 인식률 대비 53%까지 정확도가 높아졌다. 직접 입력 과정에서의 오류로 BERT가 오판한 것을 제외하면 정확도가 약 80%에 달한다"면서 "BERT 기반 모델은 AI 모형의 특성상 미분류 결과를 출력하지 않고, 학습데이터를 추가할수록 인식률이 높아져 지속적인 향상이 예상된다"고 평가했다.
박훈기 BNK금융그룹 D-IT부문장(부사장)은 "금융권의 고객 상담 데이터는 양과 내용이 방대해 AI 언어모델을 적용하는 게 국내 최초일 만큼 큰 도전이었지만 성과는 기대 이상으로 성공적이었다"면서 "앞으로 그룹 내 '디지털 전문인력 양성 프로그램'으로 배출된 인력을 활용해 BERT 기반 모형의 원천기술을 확보하고 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔다. 안경애기자 naturean@dt.co.kr
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