은행 내부에는 수많은 데이터가 쌓여 있지만 현업 직원이 이를 직접 활용하려면 데이터의 위치와 구조, 조회 방식까지 알아야 하는 경우가 많다. 특히 같은 데이터라도 업무 부서마다 사용하는 용어와 판단 기준이 달라 AI가 숫자만 읽어서는 실제 업무 맥락을 이해하기 어렵다. 인핸스와 IBK기업은행은 직원들이 축적해 온 업무 지식과 암묵지를 온톨로지로 구조화하고 이를 데이터와 연결하는 실증에 착수했다. 직원이 일상적인 언어로 질문하면 AI가 필요한 데이터를 찾아 분석하고 답변의 근거까지 제시하는 방식이다.
엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업 인핸스(대표 이승현)는 IBK기업은행과 온톨로지 기반 AI 데이터 분석 실증에 착수했다.
이번 실증은 현업 직원이 전산 부서에 데이터를 요청하거나 직접 쿼리를 작성하지 않고도 자연어로 필요한 정보를 조회·분석할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞췄다.
인핸스와 IBK기업은행이 온톨로지 기반 AI 데이터 분석 실증에 착수했다. 인핸스는 자체 AI 에이전트 플랫폼 ‘AgentOS’를 은행 내부망에 구축하고 자연어 질의부터 데이터 분석, 답변 근거 제시까지 검증한다. (자료 제공: 인핸스)
인핸스는 자체 개발한 AI 에이전트 플랫폼 ‘AgentOS(AOS)’를 IBK기업은행 내부망에 구축한다. 은행의 보고·분석 업무에 사용하는 정보계 데이터를 대상으로 각각의 데이터가 업무상 어떤 의미를 갖고 서로 어떻게 연결되는지를 정의하는 시멘틱 레이어(Semantic Layer·의미 계층)를 구성한다.
여기에 온톨로지(Ontology)를 적용해 은행 내부의 업무 개념과 관계, 현업 직원이 축적한 업무 지식과 암묵지를 지식 사전 형태로 구조화한다. 이를 데이터베이스 구조인 데이터 스키마와 연결해 AI가 은행에서 사용하는 용어와 업무 맥락을 반영해 질문을 해석하도록 한다.
데이터만 찾는 AI 넘어 ‘왜 이런 답이 나왔는지’까지 검증
실증에는 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하는 Text-to-SQL과 필요한 정보를 검색해 답변 생성에 활용하는 검색증강생성(RAG) 등의 기술이 적용된다.
검증 범위는 단순 데이터 조회에 그치지 않는다. 데이터를 바탕으로 원인을 분석하거나 업무상 시사점을 도출하는 복합 분석까지 포함한다. AI가 제시한 답변과 함께 어떤 데이터를 참조했고 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지도 확인한다.
금융 업무에서 AI의 답변 자체뿐 아니라 답변을 뒷받침하는 근거를 사용자가 확인할 수 있도록 ‘설명가능성’을 검증하는 과정이다. 다만 이번 사업은 실제 업무 전반에 상용 적용한 단계가 아니라 내부망에서 관련 기능과 성능을 확인하는 실증 단계다.
실증은 오는 11월까지 진행된다. 양측은 사전에 합의한 평가용 기준 데이터인 ‘골든셋’을 활용해 자연어 질의와 데이터 분석 등의 성과를 정량적으로 평가할 예정이다.
IBK기업은행 관계자는 “이번 실증이 행내 업무 지식과 암묵지를 자산화하고 AI 에이전트가 이를 활용하는 체계를 마련하는 ‘AI Ready Data’ 실현의 출발점이 되기를 기대한다”고 말했다.
이승현 인핸스 대표는 “금융 분야에서는 업무 용어와 판단 기준 등 도메인 지식을 AI가 활용할 수 있도록 데이터의 의미 계층을 갖추는 것이 중요하다”며 “이번 실증을 통해 은행 내부망에서도 분석 결과와 근거를 함께 제시할 수 있음을 검증하고 현업 직원의 데이터 활용을 확대하겠다”고 말했다.
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