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‘금융감독 디지털 전환 TF’ 구성해 섭테크 장기과제 선정
[보안뉴스 박미영 기자] 금융감독원은 섭테크(Suptech) 혁신을 통한 금융감독 디지털 전환을 추진하기 위해 인공지능(AI)·빅데이터 기술을 적극 활용하고 있다.
섭테크(Suptech)는 금융감독(Supervision)과 기술(Technology)의 합성어로, 최신 기술을 활용해 금융감독 업무를 효율적으로 수행하기 위한 기법이다.
2019년도 대부업 불법추심 판별 지원 및 민원 분류 추천시스템 운영을 시작으로, 최근 AI 사모펀드 심사, 보험TM 불완전판매 식별, 인터넷 불법 금융광고 감시 등 5개의 시스템으로 확대 구축해 운영 중에 있다. 섭테크 혁신 사례는 다음과 같다.
첫째, 전화통화 음성파일을 장시간 단순·반복적으로 청취하던 업무를 자동화해 업무 부담을 경감하고 불법추심·불완전판매 사례를 적발해 금융소비자 권익을 제고했다.
대부업자의 채권추심 실태 점검 시 수집한 녹취파일에 AI 기술인 음성텍스트변환 기술을 적용해 언어폭력·반복추심(‘가족에게 알리겠다’ ‘집이나 회사로 찾아가겠다’ 등) 등을 포함한 대부업 불법추심 여부를 식별하고, 보험영업 검사 시 텔레마케팅(TM) 녹취파일을 분석해 보험계약자에게 필수적으로 고지하는 항목의 허위 안내 등을 판별함으로써 불완전판매 여부를 식별하도록 했다.
둘째, 블로그·뉴스 및 SNS에 흩어져 있는 외부 불법 금융광고 관련 빅데이터를 수집하고 룰(Rule) 기반으로 분석함으로써 금융소비자 피해 예방에 주력하고 있다. 통장 및 개인신용정보 매매, 휴대폰 소액결제 등 인터넷에 만연한 불법 금융광고를 조기에 적발·차단할 수 있는 기반을 마련했다.
셋째, AI를 활용한 감독 업무 지원을 통해 업무효율을 제고했다. AI가 민원인이 제출한 민원 내용을 분석해 민원 유형 및 유사민원 등을 업무담당자에게 자동으로 추천하고, 기계독해 기술을 활용해 AI가 사모펀드보고서를 읽고 주요 항목별로 적정성을 판단함으로써 심사 업무를 지원하도록 했다.
상기의 업무 관련 시스템에 적용된 AI·빅데이터 기술은 인식률 및 정확도 측면에서 상당히 양호한 수준으로, 업무 기여도는 점차 향상될 것으로 기대하고 있다. 녹취파일에 대한 음성 인식률은 채권추심 89.5%·보험 TM 불완전판매 93.7%이며, 사모펀드 심사 업무 지원에 사용된 기계독해 정확도는 94.5% 수준이다.
향후에는 이미 구축된 AI·빅데이터 시스템의 인식률·정확도 등 성능을 향상시키는 한편, 대상업무 확대 발굴·관련 혁신 사례 연구 등을 통해 섭테크 혁신을 지속한다.
우선 금년 중 민원상담시스템에 대한 빅데이터 활용 기반을 구축하고, 향후에는 민원 상담뿐만 아니라 민원 동향을 종합 분석할 수 있는 시스템으로 고도화하도록 한다.
구체적으로는 음성텍스트변환(STT) 기술을 활용해 1332 통합콜센터에 적재되는 민원 상담 음성파일(연간 51만여건)을 텍스트로 변환·축적할 계획이며, 향후 민원 예측‧AI 기반 상담챗봇 등에 활용할 수 있도록 민원유형별 상담 내역을 분류·저장해 지식 데이터베이스화한다.
아울러 신설 전담조직(섭테크혁신팀, 2020.2.) 주도하에 ‘금융감독 디지털 전환 TF’를 구성하고 섭테크 장단기 과제를 선정해 디지털 전환기에 대비한 금융감독 역량을 강화하는 한편, 금융소비자 목소리에도 더 빠르게 대응해 나가도록 할 계획이다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 금융감독원은 섭테크(Suptech) 혁신을 통한 금융감독 디지털 전환을 추진하기 위해 인공지능(AI)·빅데이터 기술을 적극 활용하고 있다.
섭테크(Suptech)는 금융감독(Supervision)과 기술(Technology)의 합성어로, 최신 기술을 활용해 금융감독 업무를 효율적으로 수행하기 위한 기법이다.
2019년도 대부업 불법추심 판별 지원 및 민원 분류 추천시스템 운영을 시작으로, 최근 AI 사모펀드 심사, 보험TM 불완전판매 식별, 인터넷 불법 금융광고 감시 등 5개의 시스템으로 확대 구축해 운영 중에 있다. 섭테크 혁신 사례는 다음과 같다.
첫째, 전화통화 음성파일을 장시간 단순·반복적으로 청취하던 업무를 자동화해 업무 부담을 경감하고 불법추심·불완전판매 사례를 적발해 금융소비자 권익을 제고했다.
대부업자의 채권추심 실태 점검 시 수집한 녹취파일에 AI 기술인 음성텍스트변환 기술을 적용해 언어폭력·반복추심(‘가족에게 알리겠다’ ‘집이나 회사로 찾아가겠다’ 등) 등을 포함한 대부업 불법추심 여부를 식별하고, 보험영업 검사 시 텔레마케팅(TM) 녹취파일을 분석해 보험계약자에게 필수적으로 고지하는 항목의 허위 안내 등을 판별함으로써 불완전판매 여부를 식별하도록 했다.
둘째, 블로그·뉴스 및 SNS에 흩어져 있는 외부 불법 금융광고 관련 빅데이터를 수집하고 룰(Rule) 기반으로 분석함으로써 금융소비자 피해 예방에 주력하고 있다. 통장 및 개인신용정보 매매, 휴대폰 소액결제 등 인터넷에 만연한 불법 금융광고를 조기에 적발·차단할 수 있는 기반을 마련했다.
셋째, AI를 활용한 감독 업무 지원을 통해 업무효율을 제고했다. AI가 민원인이 제출한 민원 내용을 분석해 민원 유형 및 유사민원 등을 업무담당자에게 자동으로 추천하고, 기계독해 기술을 활용해 AI가 사모펀드보고서를 읽고 주요 항목별로 적정성을 판단함으로써 심사 업무를 지원하도록 했다.
상기의 업무 관련 시스템에 적용된 AI·빅데이터 기술은 인식률 및 정확도 측면에서 상당히 양호한 수준으로, 업무 기여도는 점차 향상될 것으로 기대하고 있다. 녹취파일에 대한 음성 인식률은 채권추심 89.5%·보험 TM 불완전판매 93.7%이며, 사모펀드 심사 업무 지원에 사용된 기계독해 정확도는 94.5% 수준이다.
향후에는 이미 구축된 AI·빅데이터 시스템의 인식률·정확도 등 성능을 향상시키는 한편, 대상업무 확대 발굴·관련 혁신 사례 연구 등을 통해 섭테크 혁신을 지속한다.
우선 금년 중 민원상담시스템에 대한 빅데이터 활용 기반을 구축하고, 향후에는 민원 상담뿐만 아니라 민원 동향을 종합 분석할 수 있는 시스템으로 고도화하도록 한다.
구체적으로는 음성텍스트변환(STT) 기술을 활용해 1332 통합콜센터에 적재되는 민원 상담 음성파일(연간 51만여건)을 텍스트로 변환·축적할 계획이며, 향후 민원 예측‧AI 기반 상담챗봇 등에 활용할 수 있도록 민원유형별 상담 내역을 분류·저장해 지식 데이터베이스화한다.
아울러 신설 전담조직(섭테크혁신팀, 2020.2.) 주도하에 ‘금융감독 디지털 전환 TF’를 구성하고 섭테크 장단기 과제를 선정해 디지털 전환기에 대비한 금융감독 역량을 강화하는 한편, 금융소비자 목소리에도 더 빠르게 대응해 나가도록 할 계획이다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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