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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본 글의 일부는 <카카오 Tech Ethics> ‘카카오뱅크의 AI를 설명하는 방법’에도 같이 발행되었습니다. 인용된 이미지의 저작권과 출처는 <카카오 Tech Ethics>입니다.

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AI를 통한 새롭고 안전한 이용자 경험 제공

최근 카카오뱅크는 금융 서비스 분야에서 AI를 통해 이용자에게 새로운 경험을 제공하고 있습니다. 24년 1월 출시한 '오늘의 mini 일기'는 AI를 활용해 개발한 서비스 중 하나입니다. 카카오뱅크 mini는 만 7세 이상 18세 이하 청소년만 개설할 수 있는 선불전자지급수단으로 '오늘의 mini 일기'는 mini 카드를 이용하는 청소년 고객의 결제 이력을 분석해 자동으로 일기 형태의 글로 만들어줍니다. mini를 이용 중인 청소년이 1) 방학 중 아침에 게임을 사고 2) 고속버스를 예매한 상황을 상상해 보겠습니다. mini는 이용자의 결제 내역을 바탕으로 아래와 같은 일기를 써줍니다.

안녕! 오늘은 기분이 좋아! 왜냐하면 내가 새로운 게임을 샀거든! 오늘 새벽에 땡떙게임즈에서 게임을 결제했어. 그리고 오늘은 고속시외버스 티켓도 샀어! 방학이니까 친구들이랑 여행을 가기로 했거든. 이번 방학은 정말 즐거울 것 같아!!!

카카오뱅크는 새로운 경험과 더불어 안전한 기술도 중요한 가치로 삼고 있습니다. AI 기술을 부정한 금융 거래를 탐지하는 시스템을 고도화하는 영역에 활용하면 이용자의 자산을 더욱 안전하게 보호할 수 있습니다. 특히 AI 기술을 보안 영역에 적용하면 부정한 금융 거래 탐지 정확성도 높아집니다. 앞서 설명한 mini 카드의 이상 거래 탐지 사례를 설명해 보겠습니다.

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

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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.

안면인식 기술 개발로 살펴본 H100 도입 효과

2024/07/25

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금융권 AI 도입 가속화와 규제 대응

모든 산업에서 AI 도입이 가속화되고 있는 가운데, 범국가적 규제 준수와 기술적으로 안정성과 투명성을 확보하는 문제도 같이 중요해지고 있습니다. 금융 산업에서는 고객 응대와 간단한 상담을 해주는 AI 행원이 시중은행 지점에 등장했고, 증권사는 해외주식 정보를 실시간으로 요약해 주는 서비스나 버추얼 애널리스트가 투자 상품을 추천해 주는 서비스를 앱에 탑재했습니다. 이러한 신기술 도입은 정확하고 책임질 수 있는 정보 전달과 고객 보호를 충분히 고려했는지에 대한 법률 검토가 필요하며, 기존 법체계가 새로운 사회 현상과 위험 요소를 온전히 반영하지 못했을 경우 새로운 입법이 이뤄지게 됩니다.

올해 3월 유럽연합 본회의를 최종 통과한 AI법(EU Artificial Intelligence Act)은 AI가 초래할 수 있는 위험을 광범위하게 검토하고 위법 사항에 강도 높은 제재를 채택했다는 점에서 주목을 받았습니다. 유럽연합의 입법 방향성은 익히 알려져 있었고 개별 기업마다 AI 윤리 측면에서 고객 권리 보호와 서비스 안정성 확보를 자율적으로 준비해 왔으나, AI법 시행으로 강제성이 생긴 만큼 더 탄탄한 대비가 필요해진 것입니다. 카카오뱅크도 지난 1월 ‘오늘의 mini 일기' 서비스 출시하고 AI실 조직을 신설하면서 사내외 서비스들과 AI 접목을 전방위적으로 검토하고 있기에, 국내외 AI 규제 동향을 살펴보고 관련해서 대응해 온 과정을 소개해 보고자 합니다.

유럽연합(EU) AI법

전통적으로 유럽연합은 기업의 독점, 지위남용, 차별과 같은 불공정 행위에 엄격한 규제와 강력한 처벌을 유지해 오는 입장입니다. AI도 기술 우월성에 가려진 잠재 위험을 최대한 예방하고 특정 기업이 시장 질서를 왜곡하는 데 사용할 수 없도록 포괄적 규제가 필요한 대상이 되었습니다. 유럽연합 AI법은 착수 시점도 빠르지만 중간 수정 절차로 생성형 AI처럼 갑자기 급부상한 기술 이슈까지 포함시켰다는 점에서 체계적 완성도를 높였습니다. <유럽의회 - 집행위원회 - 이사회> 3자 간 합의 과정을 보면 규제 강도를 높이는 것에만 초점을 맞추지 않고, 유럽 스타트업들이 미국과 중국 기업들과 혁신 경쟁에 뒤처지지 않도록 하기 위해 불공정한 계약 조건의 구속력을 완화해 주는 등 고민한 흔적도 엿볼 수 있습니다.

3년간 협의를 거친 유럽연합의 최종안은 안보 위협이 명백하지 않다면 인간 기본권 보호 원칙을 최우선으로 꼽고 있습니다. AI 기술 남용이 예상되는 업무나 서비스는 4가지 위험 수준에 따라 적합성 평가와 신뢰성 / 투명성(설명가능성, 사전 고지 등)을 확보하는 보호장치를 의무화하고, AI 사용을 원칙적으로 금지(수인 불가 위험)하는 분야도 지정했습니다. 금융사 입장에서는 신용평가, 대출 심사, 보험 요율 산정과 같은 핵심 업무에 대한 AI 적용이 고위험 영역으로 분류될 수 있다는 점에서 각별한 주의가 필요해졌습니다. 2년 유예기간 후 2026년부터 본격적 효력이 예상되는 만큼 유럽 시장이 중요한 기업들은 빠른 시일 내에 대책 마련이 필요하며, 우리나라를 포함한 많은 국가들이 유럽연합 AI법을 참고하여 규제를 준비하고 있기에 영향력은 점차 더 커질 것으로 보입니다.