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[보안뉴스 조재호 기자] LG CNS는 개방형 거대 언어 모델(LLM)을 평가해 자체 인공지능(AI) 구축을 돕는 금융 맞춤형 AI 평가 도구를 개발했다고 24일 밝혔다.
LG CNS의 금융 특화 AI 평가 도구는 시중에 공개된 개방형 LLM을 평가해 뱅킹이나 보험, 증권 등 금융서비스에 적합한 AI 모델을 찾아준다. 금융권은 데이터 유출 같은 보안을 이유로 AI 도입할 때 별도의 데이터를 학습시킨 자체 모델을 구축한다.
개방형 LLM은 공개된 소스코드나 알고리즘을 자유롭게 수정하고 활용할 수 있는 모델이다. LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.5과 메타의 라마(Llama), 알리바바의 큐원(Qwen) 2.5 등이 있다. 오픈 AI의 챗GPT나 구글의 제미니 같은 폐쇄형 LLM은 자체 AI 모델로 활용할 수 없고 서비스를 이용하는 형태로만 사용할 수 있다.
평가 도구는 29가지 평가지표와 1200여개의 데이터셋으로 구성됐다. 주요 평가 항목은 △금융 지식을 기반 추론 능력 △수학적 추론 능력 △복잡한 질문 이해력 △문서요약 능력 △금융 용어 이해도 △AI 에이전트 사용 능력 등을 테스트한다.
회사는 금융 전문가들과 협업해 데이터셋이 실제 금융 현장의 서비스 정보나 전문 지식 등을 정확히 반영하는지 확인하면서 완성도를 높였다.
회사는 평가 도구를 통해 금융기업들이 AI를 도입할 때 최적의 LLM 선정부터 커스터마이징, 안정적인 운영까지 금융권에 특화된 생성형 AI 도입까지 전 단계에서 차별화된 고객가치를 제공해 나갈 계획이다.
현신균 LG CNS 대표는 “금융 서비스에 생성형 AI를 도입하고자 하는 기업의 가장 큰 고민은 어떤 AI 모델이 서비스에 가장 적합할 지 파악하는 것”이라며 “ 금융 특화 AI 평가 도구는 금융 기업들의 고민을 빠르게 해결할 수 있는 최적의 솔루션이 될 것”이라고 말했다.
[조재호 기자(sw@boannews.com)]
▲LG CNS 직원이 금융 맞춤형 LLM 평가도구를 소개하고 있다. [자료: LG CNS]
LG CNS의 금융 특화 AI 평가 도구는 시중에 공개된 개방형 LLM을 평가해 뱅킹이나 보험, 증권 등 금융서비스에 적합한 AI 모델을 찾아준다. 금융권은 데이터 유출 같은 보안을 이유로 AI 도입할 때 별도의 데이터를 학습시킨 자체 모델을 구축한다.
개방형 LLM은 공개된 소스코드나 알고리즘을 자유롭게 수정하고 활용할 수 있는 모델이다. LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.5과 메타의 라마(Llama), 알리바바의 큐원(Qwen) 2.5 등이 있다. 오픈 AI의 챗GPT나 구글의 제미니 같은 폐쇄형 LLM은 자체 AI 모델로 활용할 수 없고 서비스를 이용하는 형태로만 사용할 수 있다.
평가 도구는 29가지 평가지표와 1200여개의 데이터셋으로 구성됐다. 주요 평가 항목은 △금융 지식을 기반 추론 능력 △수학적 추론 능력 △복잡한 질문 이해력 △문서요약 능력 △금융 용어 이해도 △AI 에이전트 사용 능력 등을 테스트한다.
회사는 금융 전문가들과 협업해 데이터셋이 실제 금융 현장의 서비스 정보나 전문 지식 등을 정확히 반영하는지 확인하면서 완성도를 높였다.
회사는 평가 도구를 통해 금융기업들이 AI를 도입할 때 최적의 LLM 선정부터 커스터마이징, 안정적인 운영까지 금융권에 특화된 생성형 AI 도입까지 전 단계에서 차별화된 고객가치를 제공해 나갈 계획이다.
현신균 LG CNS 대표는 “금융 서비스에 생성형 AI를 도입하고자 하는 기업의 가장 큰 고민은 어떤 AI 모델이 서비스에 가장 적합할 지 파악하는 것”이라며 “ 금융 특화 AI 평가 도구는 금융 기업들의 고민을 빠르게 해결할 수 있는 최적의 솔루션이 될 것”이라고 말했다.
[조재호 기자(sw@boannews.com)]
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[2025-02-24] 
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