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IBK기업은행의 AI 인공지능 도입 현황 및 타 은행과의 비교 분석

일일 보고서 2024년 08월 05일
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목차

  1. 요약
  2. IBK기업은행의 AI 도입 현황
  3. 주요 경쟁 은행의 AI 도입 사례
  4. IBK기업은행과 타 은행의 AI 기술 도입 비교
  5. 은행권의 AI 도입 트렌드 및 전망
  6. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 IBK기업은행의 AI 인공지능 기술 도입 현황을 분석하고, 주요 경쟁 은행들과의 비교를 통해 기업은행의 현재 위치와 향후 발전 가능성을 파악하는 것을 목적하고 있습니다. 리포트는 크게 IBK기업은행의 AI 기반 여신사후관리시스템, 조기 경보 시스템, AI Hub 플랫폼 도입 사례를 중심으로 구성됩니다. 또한, KB국민은행의 내부통제 이상거래 탐지 시스템(FDS), 우리은행의 AI 뱅커 및 검사 챗봇, 하나은행의 AI 수출환어음매입 전산 자동화 서비스 등 주요 경쟁 은행들의 AI 도입 사례도 포함하고 있습니다. IBK기업은행은 다양한 AI 기술을 내부 통제 및 고객 서비스 향상에 활용하고 있으나, 경쟁 은행들에 비해 여전히 다소 뒤처진 상황이라는 점도 분석되었습니다.

2. IBK기업은행의 AI 도입 현황

  • 2-1. AI 기반 여신사후관리시스템 구축

  • IBK기업은행은 약 60억원 규모의 사업예산을 편성하여 디지털 기술을 접목한 여신사후관리시스템 구축에 착수했습니다. 이 시스템은 기일관리 자동화를 통해 기일 누락에 따른 예상치 못한 손실을 방지하고 상환자금 거래 등도 시스템 제어로 횡령 가능성을 차단하여 운영리스크를 최소화할 방침입니다. 기업은행은 이번 사업이 완료되면 시스템에 의해 제어되는 영역이 넓어짐에 따라 내부통제도 강화될 것으로 기대하고 있습니다.

  • 2-2. 조기 경보 시스템 재구축

  • IBK기업은행은 개인과 기업의 부실 징후를 예측하는 조기 경보 시스템을 AI 기술을 적용하여 재구축하고 있습니다. 은행의 대출 연체율이 2023년 3월 기준 0.8%로 상승한 상황에서, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 부실기업 선별률을 높이고, 고위험 차주의 선별과 부실의 조기 포착 등의 부실 예측력을 높이기 위한 계획입니다. 이를 통해 부실예측모형의 노후화를 극복하고, 개인 및 기업의 조기경보와 신용감리 시스템을 하나의 통합 플랫폼으로 운영하여 실질적인 모니터링과 사후관리가 가능하도록 할 것입니다.

  • 2-3. AI Hub 플랫폼 도입

  • IBK기업은행은 AI 기술을 실무에 적극 활용하기 위해 자연어처리, 음성인식, Vision(AI-OCR) 등 다양한 기술을 적용하여 업무 효율화, 준법 감시, 마케팅 지원 등 업무에 적용하고 있습니다. 2023년 3월에는 AI 개발 및 운영 통합 인프라 'AI Hub 플랫폼'을 시작하였으며, 생성형 AI 기술 도입에 대응하기 위해 GPU 등 인프라를 대폭 확대해나갈 예정입니다.

3. 주요 경쟁 은행의 AI 도입 사례

  • 3-1. KB국민은행의 AI 기반 내부통제 시스템

  • "열 사람이 도둑 하나 못 잡는다"… 은행권, AI서 내부통제 해법 모색 ▲ ⓒ연합뉴스 제공 은행권이 금융사고를 막기 위한 내부통제 시스템을 지속적으로 강화해왔음에도 횡령‧배임사고가 끊이지 않고 발생하고 있습니다. 제도 개선만으로는 사람의 의도적인 범죄행위를 걸러내는 데 한계가 있다는 지적이 지속되자, 은행권은 AI 등 디지털 기술을 활용한 내부통제 강화를 모색하고 있습니다. KB국민은행은 내부통제 실효성 강화를 위해 AI를 적용한 '내부통제 이상거래 탐지 시스템(FDS)'을 연내 도입할 계획입니다. 내부통제용 FDS에는 AI 등 데이터 분석·예측 기술 및 각종 사고 탐지 솔루션이 활용될 예정입니다. KB국민은행은 내부 평판 리스크 관리 및 금융사고 방지를 위해 디지털 신기술을 기반으로 이상거래 탐지 시스템을 임직원 부정거래 예방 용도로 확장할 계획입니다.

  • 3-2. 우리은행의 AI 뱅커 및 AI 검사 챗봇

  • 우리은행은 고객 대출금 횡령 사건 등의 부정행위를 방지하고 고객 서비스를 강화하기 위해 AI 뱅커 및 검사 챗봇을 도입하는 등 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 우리은행의 대리급 직원이 올해 초부터 고객 대출금 조작을 통해 횡령한 사건은 내부통제 시스템의 한계를 드러냈으며, 이에 따라 우리은행은 AI를 활용한 검사 시스템 도입을 추진하고 있습니다.

  • 3-3. 하나은행의 AI 수출환어음매입 전산 자동화

  • 하나은행은 AI 기술을 활용하여 수출환어음매입 전산 자동화 서비스를 시행하고 있습니다. 이 서비스를 통해 수출환어음 업무 처리의 효율성을 높이고, 업무 프로세스의 자동화를 통해 인적 오류를 줄이며, 금융사고를 예방하고 있습니다.

4. IBK기업은행과 타 은행의 AI 기술 도입 비교

  • 4-1. AI 기술 도입의 목적 및 적용 분야

  • IBK기업은행은 AI 기술을 다양한 분야에 도입하여 활용하고 있습니다. 주요 목적은 부실예측모형 개선을 통한 고위험 차주 선별력 강화 및 조기 경보 시스템의 재구축입니다. 이와 함께 AI 챗봇 기능을 도입하여 고객 서비스의 편리성을 높이고 있습니다. 또다른 주요 활용 사례로는 여신사후관리시스템 등이 있습니다. 반면, 국민은행은 AI 기술을 활용하여 'AI 수출환어음매입 전산 자동화' 서비스를 시행하며 온라인 관심도 1위를 차지했습니다. 토스뱅크는 AI 챗봇 기능을 제공하여 고객의 편의성을 증대시키고 있습니다.

  • 4-2. AI 도입에 따른 효과 분석

  • IBK기업은행은 AI 기술 도입을 통해 고위험 차주 선별력을 높이고, 연체율 관리에 실질적인 도움을 받고 있습니다. 예를 들어, 2024년 3월 기준 기업은행의 대출 연체율은 전년 대비 두 배 가까이 증가하여 0.8%를 기록하였으며, 이를 해결하기 위해 조기 경보 시스템을 AI로 재구축하였습니다. 반면, 다른 주요 은행들의 연체율은 0.26~0.33% 사이로 비교적 낮은 편입니다. 또한, KB국민은행은 AI 도입으로 고객의 온라인 관심도가 상승하여 올해 2분기 동안 1위를 차지했습니다.

  • 4-3. 각 은행별 AI 기술 도입에 대한 비교 평가

  • IBK기업은행은 다양한 AI 기술 도입 사례를 통해 내부 시스템의 효율성을 높이고자 합니다. 예를 들어, 조기 경보 및 신용감리 통합 시스템을 구축하여 부실의 조기 포착과 관리를 강화하고 있습니다. 국민은행은 AI를 활용한 'AI 수출환어음매입 전산 자동화' 서비스를 도입하면서 높은 온라인 관심도를 기록했습니다. 다른 주요 은행들과 비교했을 때 IBK기업은행은 아직 일부 분야에서 경쟁 은행들보다 뒤처진 상황이며, 연체율 관리를 포함한 몇 가지 측면에서 강화된 조치가 필요한 상태입니다.

5. 은행권의 AI 도입 트렌드 및 전망

  • 5-1. 은행권의 AI 활용 현황

  • 은행권은 금융사고를 막기 위한 내부통제 시스템을 지속적으로 강화해왔음에도 횡령과 배임사고가 끊이지 않고 있어 AI(인공지능) 등 디지털 기술을 활용한 내부통제 강화를 모색하고 있습니다. KB국민은행은 내부통제를 위한 '이상거래탐지시스템(FDS)'에 AI를 적용하여 내부 평판 리스크를 관리하고 금융사고를 방지하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이에 반해 IBK기업은행은 약 60억원의 예산을 투입하여 디지털 기술을 접목한 여신사후관리시스템을 구축, 기일 관리를 자동화하여 예상치 못한 손실을 방지하고 상환자금 거래 등에서 운영리스크를 최소화하고 있습니다.

  • 5-2. AI 도입의 주요 동향 및 발전 방향

  • 주요 은행들은 AI를 적극 도입하여 내부통제, 고객 서비스, 금융 상품 추천 등 다양한 분야에서 효율성을 높이고 있습니다. 우리은행은 생성형 AI 기반의 'AI뱅커' 기능을 챗봇에 추가하여 고객의 질문에 자연스럽게 대응하고 매끄러운 상담을 진행하고 있습니다. 또한, 기업여신 심사 자동화 시스템, 대안신용평가 모델 등을 통해 은행 업무 전반에 AI 기술을 활용하고 있습니다. IBK기업은행은 자연어처리, 음성인식, Vision(AI-OCR) 등 다양한 AI 기술을 활용하여 업무 효율화, 준법 감시, 마케팅 지원 등 다양한 업무에 적용하고 있으며, AI 전담 부서의 규모를 점차 확대해오고 있습니다.

  • 5-3. AI 기술 도입의 도전 과제와 해결 방안

  • AI 기술 도입은 많은 효율성을 가져오면서도 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 예를 들어, 기술 도입 초기에는 충분한 데이터 확보와 적절한 인프라 구축이 필수적입니다. 우리은행의 경우 'AI검사챗봇'으로 검사 업무 관련 데이터를 학습하여 내부 통제와 감사 업무의 효율성을 높이고 있으며, IBK기업은행은 AI 개발·운영 통합 인프라인 'AI Hub 플랫폼'을 시작하여 GPU 등 인프라를 대폭 확대하고 있습니다. 이러한 조치들은 AI 도입 시 발생할 수 있는 여러 문제를 해결하고 실질적인 활용 반경을 넓히는 데 기여하고 있습니다.

6. 결론

  • IBK기업은행은 AI 기술 도입에서 활발한 성과를 나타내고 있으며, 주요 사례로 여신사후관리시스템, 조기 경보 시스템, AI Hub 플랫폼 도입이 있습니다. 그러나 KB국민은행과 우리은행, 하나은행과 비교했을 때, 특히 연체율 관리와 같은 측면에서 아직 개선이 필요합니다. 아울러, 전반적인 금융권에서는 AI 기술을 통해 내부 통제, 고객 서비스, 금융 상품 추천 등의 다양한 분야에서 혁신을 추진하는 트렌드가 지속될 것으로 보입니다. IBK기업은행은 이러한 트렌드에 발맞춰 경쟁력을 강화하기 위해 추가적인 AI 기술 개발과 적용이 필요하며, 경쟁 은행들의 사례를 참고하여 보다 포괄적이고 효과적인 AI 전략을 마련해야 할 것입니다. 미래에는 AI 기술을 더욱 통합하여 금융 서비스의 질을 향상시키고, 리스크 관리 능력을 강화해 나가야 할 것입니다.

7. 용어집

  • 7-1. IBK기업은행 [회사]

  • AI 기반 여신사후관리시스템 구축 및 조기 경보 시스템 재구축을 통해 내부 통제 및 리스크 관리 강화. AI Hub 플랫폼을 통해 AI 기술 개발 및 운영 통합 인프라 제공.

  • 7-2. KB국민은행 [회사]

  • AI 기반 내부통제 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 내부 리스크 관리 강화. 또한, AI 기술을 활용한 다양한 고객 서비스 제공.

  • 7-3. 우리은행 [회사]

  • 언어 모델 기반의 AI뱅커 및 AI검사챗봇을 도입하여 고객 서비스 및 내부 검사 업무의 효율성 증대.

  • 7-4. 하나은행 [회사]

  • AI 수출환어음매입 전산 자동화 기술을 도입하여 비정형화된 수출 서류 처리를 자동화하고 데이터 추출을 원활하게 함.

8. 출처 문서