카카오뱅크 금융기술연구소

우리의 목표

보다 가치 있는 기술의 실현

금융 혁신 기술 탐구

기술 발전의 흐름을 조명하고, 부상하는 최신 기술을 금융산업에 접목시키기 위한 연구를 수행합니다

기술 생태계 기여

연구 성과를 함께 공유하며 금융기술 생태계 활성화에 기여합니다

금융산업의 안전성을 담보하고 혁신 기반을 마련하는 기술 도약의 산실

주요 성과

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본 발명은 언어 모델을 이용한 지식 베이스 구축 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 지식 베이스 구축 방법은, 학습된 언어 모델을 이용하여 원본 데이터를 복수의 조각으로 분할한 각각의 데이터 조각과 관련된 예상 질의를 생성하는 단계; 상기 언어 모델을 이용하여 상기 데이터 조각으로부터 상기 생성된 예상 질의에 대한 요약문을 생성하는 단계; 및 상기 예상 질의를 벡터화한 인덱스와 상기 예상 질의에 대한 요약문을 상기 인덱스에 대한 내용 데이터로 구성하는 지식 베이스를 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 지식 베이스 내 검색 대상과 질의 간의 의미론적 유사성을 높여 질의와 관련된 정보의 검색 정확성을 개선할 수 있다. 나아가 검색된 부가 정보를 통해 언어 모델이 사용자의 질의에 대한 더 정확하고 관련성 있는 응답을 생성할 수 있다.

언어 모델을 이용한 지식 베이스 구축 방법, 지식 베이스를 이용한 응답 제공 방법 및 이를 수행하는 컴퓨팅 장치

2024/05/23

본 발명은 리소스 기반 연합 학습 방법과 이를 수행하는 로컬 장치 및 서버를 개시한다. 상기 리소스 기반 연합 학습 방법은, 로컬 장치의 하드웨어 정보 또는 미리 저장된 데이터셋의 크기를 기초로, 상기 로컬 장치의 개인화 모델에 적용될 개인화 모델 파라미터의 크기를 결정하는 단계, 상기 결정된 크기의 상기 개인화 모델 파라미터를 상기 개인화 모델에 적용하고, 상기 개인화 모델을 이용하여 상기 로컬 장치의 로컬 모델을 학습시키는 단계, 상기 로컬 모델에 포함된 신경망의 가중치에 대한 로컬 파라미터를 상기 글로벌 서버에 전송하고, 상기 로컬 파라미터를 기초로 도출된 글로벌 파라미터를 상기 글로벌 서버로부터 수신하는 단계, 및 상기 글로벌 파라미터를 상기 로컬 모델에 적용하고, 상기 로컬 모델을 이용하여 새로운 사용자 데이터에 대한 출력값을 도출하는 단계를 포함한다.

리소스 기반 연합 학습 방법과 이를 수행하는 로컬 장치 및 서버

2024/06/05

본 발명은 추정 가속화 방법 및 이를 수행하는 서버에 관한 것이다. 상기 추정 가속화 방법은, 설명 대상 모델 및 대리 모델을 이용하여 서버에서 수행되며, 미리 저장된 데이터 셋을 기초로 배경 데이터를 추출하는 단계, 상기 데이터 셋을 기초로 변형 데이터를 생성하는 단계, 상기 데이터 셋 및 상기 배경 데이터를 기초로 생성된 조합 데이터를 입력으로 상기 설명 대상 모델에서 출력된 제1 출력값과, 상기 변형 데이터를 입력으로 상기 대리 모델에서 출력된 제2 출력값의 차이를 기초로 상기 대리 모델을 학습시키는 단계, 새로운 입력 데이터에 대해 상기 학습된 대리 모델에서 출력된 추론 데이터를 설명 모듈에 전달하는 단계, 및 상기 추론 데이터를 입력으로 상기 설명 모듈에서 출력된 출력값을 이용하여, 상기 새로운 입력 데이터에 대한 설명 결과를 제공하는 단계를 포함한다.

대리 모델을 이용한 추정 가속화 방법 및 이를 수행하는 서버

2024/06/28

연구 스토리

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예시 상황 : 17세 남학생 mini 카드로 금요일 아침 6시 30분에 아이스크림 할인점에서 약 7,000원 결제

해당 거래에 대해 기존의 AI 알고리즘은 'AI 이상 거래 예측률'을 토대로 이상 거래 여부를 결정했습니다. 하지만 최근 고도화된 AI 기술을 적용하면 아래와 같은 질문 체계를 통해 더욱 높은 확률로 부정거래를 탐지할 수 있습니다.

카카오뱅크의 AI를 설명하는 방법

2024/07/26

Contents

국내 은행 최초 AI 전용 데이터센터 개소

카카오뱅크는 지난 2월 AI 센터를 개소했습니다. AI 센터(AI Data Center)는 AI 연구개발 만을 위해 별도 설립하는 전용 데이터센터로 구글, 마이크로소프트, 아마존을 비롯한 빅테크들도 최근 조 단위 투자 계획을 밝히고 있습니다. 카카오뱅크는 국내 은행 중에서는 처음으로 자체 AI 전용 연구 장비를 보유하게 되었으며, 엔비디아 최신 GPU ‘H100’을 도입했다는 점이 인프라 측면에서 가장 눈에 띄는 부분입니다. AI 센터 덕분에 신분증 인식, 셀카인증(Selfie Authentication), 신용평가 모형, 이상거래탐지시스템(FDS), AI 고객센터(AICC) 등 카카오뱅크가 진행 중인 다양한 기술개발에 더욱 박차가 가해질 수 있을 것으로 예상됩니다. 금융기술연구소는 많은 자원과 계산량이 필요했던 안면인식 기술 개발에 H100을 바로 적용해보면서 체험한 개선 효과를 소개하고자 합니다.

안면인식 학습 및 추론 과정

안면인식 과정은 크게 전처리와 안면 특징 추출 2단계로 나누어져 있습니다. 전처리 단계에서는 이미지 내에서 얼굴을 탐지(Detection)하고, 눈, 코, 입 등 특징 좌표를 동일한 좌표로 위치시키는 정렬(Alignment) 작업을 수행합니다. 이후 안면 특징 추출 단계에서 앞서 정렬된 안면 이미지를 바탕으로 개개인을 특성을 ‘식별’하는 분류 모델을 만듭니다. 이때 모델은 개개인을 잘 분류하기보다, 안면 특징 정보를 잘 추출해 낼 수 있는 임베딩(Embedding) 생성을 목표로 합니다. 실제 서비스 단계에서는 학습 단계에서 없었던 새로운 사람이 등장할 수 있기 때문에, 새로운 사람에 대해서도 안면 특징을 잘 표현할 수 있도록 임베딩을 만들어내는 것이 중요합니다. 이렇게 만들어진 두 임베딩을 비교해서 같은 사람인지 다른 사람인지를 판별합니다.