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[C-레벨 터치] 양종희 KB금융 회장 “데이터인프라 누구나 쉽게 활용할 수 있어야…”

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Thursday, June 12, 2025, 17:06:06

양종희 회장, 그룹데이터 혁신세미나 참석
데이터·AI 중심 금융그룹으로 도약 가속화

 

인더뉴스 문승현 기자ㅣ양종희 KB금융그룹 회장은 최근 "비즈니스 현장과 고객 목소리를 중심에 두고 끊임없이 대화해 누구나 쉽게 활용할 수 있는 데이터 인프라를 구축해야 할 것"이라고 말했습니다.


12일 KB금융에 따르면 양종희 회장은 전날 '그룹 데이터 혁신 세미나'에 참석해 "데이터는 수집 그 자체보다 해결하고자 하는 문제와 알고자 하는 바가 명확할 때 비로소 진정한 가치를 갖는다"며 이렇게 주문했습니다.


이번 세미나는 고객별 맞춤 금융서비스를 고도화하기 위한 것으로 여의도 KB국민은행 신관에서 지주와 주요 계열사 데이터·AI 분야 임직원 100여명이 참석한 가운데 열렸습니다. 지주·계열사들은 금융데이터 분석을 통한 고객 맞춤형 서비스 개발전략, 데이터 공동분석 및 모델링을 통한 그룹 시너지 창출사례, 마케팅 예측모델 적용사례를 주로 논의했습니다.


특히 데이터·마케팅 영역간 협업생태계 구축방향, 각 계열사별 데이터 활용 성공사례 등 초개인화된 금융서비스를 제공하기 위한 데이터 분석과 실제 이행한 사례중심 데이터분석 전략결과를 공유했습니다.

 


양종희 회장은 세미나 참석 실무진에 "데이터를 해석하는 최신 기술을 내부전파하는 교육도 중요하다"며 "최고의 데이터전문가로서 자기계발에 최선을 다해달라"고 당부하기도 했습니다.


KB금융은 정부의 'AI 3대강국' 도약 목표에 발맞춰 선제적인 AI 대전환(AI Transformation·AX) 기반 마련을 위해 생성형 AI 에이전트를 도입하며 디지털 금융혁신을 선도하고 있습니다.


지난 5월에는 금융권 최초의 그룹 공동 생성형 AI플랫폼 'KB GenAI 포털'을 구축했습니다. 또 'KB 오픈 이노베이션 프로그램'을 통해 국내 다양한 AI 스타트업·핀테크기업과 협업하며 AI 기술 생태계 성장과 금융산업 전반의 혁신을 함께 도모하고 있습니다.


KB금융 관계자는 "실행중심 데이터 분석역량이 조직문화로 자리잡아 KB금융의 디지털혁신을 이끄는 엔진이 될 수 있도록 그룹 차원의 데이터 혁신 세미나를 정례화할 것"이라며 "데이터와 영업현장 경험을 연결해 고객에 더 나은 금융경험을 제공하는 '데이터·AI 중심 금융그룹'으로 도약을 가속화하겠다"고 강조했습니다.

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문승현 기자 heysunny@inthenews.co.kr

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SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

2025.07.29 15:04:04

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 LLM(거대언어모델)인 A.X(에이닷 엑스)를 기반으로 한 시각-언어모델(VLM)과 LLM 학습을 위한 범용 문서 해석 기술을 선보였다고 29일 밝혔습니다. SKT가 이날 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개한 모델은 'A.X Encoder(인코더)'와 'A.X 4.0 VL Light(비전 랭귀지 라이트)' 2종입니다. 해당 모델들은 학술 연구나 상업 이용 등에 자유롭게 활용 가능합니다. SKT는 7월 한 달 동안 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였습니다. 이번에 LLM을 산업 영역에 보다 폭넓게 활용하기 위한 기술 2종을 추가하면서 총 6개의 모델을 발표했습니다. SKT는 프롬 스크래치 방식의 LLM 개발을 꾸준히 이어가는 한편, 향후 발표할 A.X 4.0 추론형 모델 등 지속적으로 개발중인 LLM의 활용도와 성능을 높여갈 계획입니다. 자연어처리 기술에서 인코더란 입력된 문장을 문맥으로 변환하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행하도록 돕는 핵심 구성요소입니다. 문장의 모든 단어들의 상호 관계를 파악, 전체 의미와 맥락을 이해하는 역할을 합니다. SKT는 A.X 모델에 필요한 데이터의 전 과정 처리 프로세스에 적용하기 위해 'A.X 인코더'를 개발했습니다. 'A.X인코더'는 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리 가능해 대규모 LLM 학습에 적합합니다. 'A.X 인코더'는 1억 4900만개(149M)의 매개변수를 바탕으로 작동하며 자연어 이해 성능지표 평균 85.47점을 달성해 글로벌 최고수준(SOTA)급 성능을 확인했습니다. 기존 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 KLUE 팀에서 공개한 'RoBerTa-base'의 성능지표(80.19점)를 상회하는 수준입니다. 'A.X 인코더'는 1만6384개의 토큰까지 처리가 가능해 기존 모델들보다 최대 3배의 추론속도와 2배의 학습속도를 구현할 수 있습니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋이 학습된 시각-언어모델(VLM)입니다. 한국어와 관련된 시각정보 및 언어 이해뿐만 아니라 표·그래프 이해, 제조 도면 이해와 같은 기업용 애플리케이션에서 높은 성능을 보입니다. 70억개(7B) 매개변수의 A.X 4.0 Light 모델을 기반으로 개발되어 사용자 시스템에 쉽게 적용 가능하면서도 중형 모델 수준의 성능이 특징입니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 한국어 시각 벤치마크에서 평균 79.4점을 기록하며 Qwen2.5-VL32B(73.4점)보다 작은 모델 크기에도 불구하고 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 한국어 텍스트 벤치마크에서는 평균 60.2점을 기록, 경량모델임에도 국내 모델 중에서 최상위권에 포진했습니다. 한국어 문화 및 맥락적 이해를 평가하기 위해 설계된 멀티모달 벤치마크인 K-Viscuit에서 80.2점을 기록했고 복잡한 문서 구조와 차트·표를 이해하는데 중점을 둔 KoBizDoc 벤치마크에서는 89.8점을 달성했습니다. 각각 Qwen2.5-VL32B 모델보다 뛰어나거나(72.3점) 비슷한(88.8점) 수준입니다. 이러한 성능에도 높은 효율을 자랑하는 'A.X 4.0 VL Light'는 동일한 한국어 데이터입력 시 Qwen2.5-VL32B 대비 약 41% 적은 텍스트 토큰을 사용하여 사용하는 기업들의 비용을 낮추는데 기여할 수 있습니다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “독자적인 기술력 확보가 소버린 AI의 핵심인 만큼, 자체 역량을 높이고 컨소시엄 기업들과의 협업에도 박차를 가해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보할 것”이라고 말했습니다.


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