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16일 KDB미래전략연구소 보고서에 따르면, 현재까지 국내 은행에선 챗봇과 업무 자동화(RPA) 분야에 AI 활용도가 높다.
시중은행에선 업무자동화 측면에서 반복업무 축소, 문서작성 자동화, 채용 심사·인력 배치, 고객 확인 등에 머신러닝을 활용하고 있다. 머신러닝은 데이터를 활용해 AI를 구현하는 구체적인 접근방식으로 약한 AI를 구현하는 데 쓰인다. 약한 AI는 컴퓨터에 데이터를 주고 패턴을 찾아내게 하는 방법이다.
시중은행에선 또 고객 상담을 제공하는 챗봇 서비스도 활발히 하고 있다.
이런 가운데 금융위원회는 지난 7월 ‘금융분야 AI 가이드라인’을 발표했다. 가이드라인은 △금융산업 책임성 △AI 학습용 데이터의 정확성·안전성 확보 △AI 금융서비스의 투명성·공정성 담보 △금융소비자 권리의 엄격한 보장 등 4가지 핵심 가치를 구현하도록 마련됐다.
보고서는 금융회사는 이 가이드라인을 참고해 충분한 조처를 마련하고 특히 AI로 인한 차별발생 등 문제가 발생하지 않도록 유의할 필요가 있다고 했다.
보고서는 “AI 의사결정 편향성 등을 염두에 둔 데이터 품질의 지속적인 관리와 개선 노력이 필요하다”고 했다.
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