AI 의사결정 인프라 기업 커넥셔너리가 신한카드와 함께 ‘금융 의사결정 AI 엔진’ 개발 및 실증에 나선다. 이번 프로젝트는 생성형 AI를 단순한 정보 검색이나 질의응답 도구로 활용하는 단계를 넘어, 복잡한 금융상품 정보를 AI가 정확하게 이해하고 비교해 고객과 업무 담당자의 의사결정을 지원할 수 있는 기술 기반을 확보하는 것이 목표다.
커넥셔너리는 자체 개발한 AID(Atomic Intelligence Decomposition) Framework를 금융상품 영역에 적용하고, 신한카드는 실제 상품과 업무 환경을 기반으로 기술의 정확성과 일관성, 운영 효율 및 서비스 적용 가능성을 검증한다.
최근 금융권에서는 생성형 AI의 활용 범위가 상담과 검색을 넘어 상품 추천과 업무 지원 등 실제 서비스 영역으로 빠르게 확대되고 있다. 이에 따라 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라, AI가 복잡한 금융정보를 얼마나 정확하고 일관된 기준으로 이해하고 실제 업무에 활용할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다.
특히 향후 AI Agent가 고객을 대신해 상품을 탐색하고 조건을 비교하는 등 금융상품의 탐색·비교·선택 과정에 참여하는 ‘Agent Commerce’가 본격화될 경우, 상품과 서비스 정보를 AI가 이해하고 판단할 수 있는 형태로 구조화하는 기술의 중요성은 더욱 커질 전망이다.
커넥셔너리의 AID는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 독자 기술 프레임워크다. AID는 AI가 답을 먼저 생성하도록 하는 대신, 복잡한 정보를 의미 단위로 분해하고 관계와 판단 기준을 먼저 구조화하는 ‘Structure Before Inference’ 원칙을 적용한다. 이를 통해 단순히 관련 정보를 찾아 제시하는 것을 넘어 상품별 조건과 혜택, 적용 기준 등 다양한 정보를 일관된 구조로 비교하고, 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 것이 특징이다.
이번 프로젝트에서는 AID Framework를 카드상품 및 금융정보 영역에 적용해 실제 금융서비스 환경에서 답변의 정확성과 일관성, 운영 안정성 및 업무 활용 가능성을 검증할 계획이다.
이번 프로젝트는 중소벤처기업부 ‘민관공동기술사업화 R&D’ 사업의 일환으로 추진된다. 신한카드는 수요기업으로 참여해 실제 금융상품과 업무 환경을 제공하고, 커넥셔너리와 함께 기술 개발과 실증을 진행한다.
이지원 커넥셔너리 대표는 “기업에는 데이터가 부족한 것이 아니라, 데이터를 실제 업무에서 ‘결정 가능한 상태’로 만드는 과정에 많은 시간과 노력이 투입되고 있다”며 “상품과 업무 정보를 AI가 이해하고 비교할 수 있는 구조로 전환하는 과정을 기술화하는 것이 우리가 해결하고자 하는 핵심 과제”라고 말했다. 이어 “이번 프로젝트를 통해 높은 수준의 정확성과 신뢰성이 요구되는 금융 환경에서 AID Framework의 가능성을 검증하고, AI가 실제 의사결정을 지원할 수 있는 기반 기술로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
신한카드 안성희 본부장은 “생성형 AI가 금융서비스의 실질적인 경쟁력으로 연결되기 위해서는 모델의 성능뿐 아니라 복잡한 상품과 업무 정보를 정확하게 이해하고 신뢰할 수 있는 판단을 지원하는 기반이 중요하다”며 “이번 프로젝트를 통해 실제 상품과 업무 환경에서 기술의 정확성과 활용 가능성을 검증하고, 향후 AI Agent와 Agent Commerce 등 새로운 금융서비스 환경에서도 활용할 수 있는 AI 기반을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.
커넥셔너리는 이번 카드상품 실증을 시작으로 AID Framework의 적용 범위를 다양한 금융상품과 업무 영역으로 확대하고, 금융회사의 생성형 AI 및 AI Agent 서비스에 활용할 수 있는 의사결정 인프라 기술로 고도화할 계획이다.
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