케이뱅크, 'AI기반 개인 맞춤형 추천' 연구 논문 국내 학술지 게재

AI 기반 맞춤형 추천 시스템 관련 논문 한국자료분석학회 학술지(JKDAS) 게재
AI 기술 통한 금융 혁신 가속화 지속

케이뱅크가 AI 기반 개인 맞춤형 추천 시스템의 전략적 설계와 성능에 대한 이론적 근거를 제시하며 혁신성과 우수성을 입증했다.

케이뱅크는 고객 행동 패턴을 반영한 '개인 맞춤형' 케이뱅크 앱에 대한 내용을 담은 'AI 기반 추천 시스템의 전략적 설계와 사용자 경험 변화 분석: MLOps 자동화를 통한 금융 앱 실험' 논문이 국내 데이터 분석 학술지 'JKDAS(Journal of the Korean Data Analysis Society)'에 게재됐다고 14일 밝혔다.

JKDAS는 한국자료분석학회(KDAS)가 발행하는 저널로 통계 기반 데이터 분석 이론과 응용 연구를 활발하게 다루는 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 국내 주요 학술지 중 하나다.

이번 연구는 케이뱅크 앱에 적용된 개인화 추천 시스템을 중심으로 AI 기술이 고객의 행동 변화, 사용자 경험, 기업 수익성에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다. 개인 추천이 활발한 커머스, OTT 등의 업계가 아닌 금융권 내 AI 모델 개인화 전략 연구로서 유의미한 시도로 평가된다.

특히 케이뱅크는 금융 산업에 최적화된 모델을 설계하기 위해 케이뱅크 내 여신, 수신 등 여러 금융 분야별 담당자를 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행했다.

이를 통해 고객 유형과 행동 패턴을 정교하게 파악하고 그 결과를 AI모델 개발 단계부터 적용해 단순 기술 중심 추천을 넘어 금융 소비자의 특성을 반영했고 예측성능과 운영 안정성을 높였다

이러한 추천 시스템은 MLOps(Machine Learning Operations)을 기반으로 구현해 앱을 이용하는 고객의 선호도, 체류 시간 등 행동 데이터를 실시간으로 감지하고 분석한다. 분석 결과를 지속 학습하고 다시 시스템에 적용할 수 있도록 자동화 프로세스를 만든 것이 특징이다.

케이뱅크 관계자는 "AI 기술을 바탕으로 자체 구축한 시스템을 궁극적으로 AI Agent 체계로 발전시켜 고객에게 더욱 정교한 금융 서비스를 제공할 예정"이라며 "앞으로도 AI 기반 금융 서비스 선도에 주력하며 'AI 파워드 뱅크(AI Powered Bank)'로 거듭나겠다"고 말했다.

한편 케이뱅크는 올해 들어 프라이빗 LLM(대규모 언어모델)을 도입해 내부 업무 효율화를 위한 AI 자동화 시스템 구축, 대고객 AI 서비스 확대를 위한 기반 마련 등 AI 금융 혁신을 가속화하고 있다. 특히 GPU 서버 확대 등 지난해 대비 약 3배 수준의 AI와 클라우드 투자를 한 바 있다.

권재희 기자 jayful@asiae.co.kr