인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 금융감독 디지털 전환 추진

[이매진]

인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 금융감독 디지털 전환 추진

http://www.fss.or.kr/fss/kr/promo/bodobbs_view.jsp?seqno=23031&no=15312&s_title=&s_kind=&page=1

200408_조간_인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 금융감독 디지털 전환 추진.hwp

금융생활에 필요한 모든 정보, 인터넷에서 「파인」 두 글자를 쳐보세요
“금융은 튼튼하게, 소비자는 행복하게”
		보 도 자 료
		보도	2020. 4. 8.(수) 조간		배포	2020. 4. 7.(화)
담당부서	정보화전략국 생명보험검사국 여신금융검사국 자산운용감독국 금융소비자보호감독국 불법금융대응단			장경운 국장(02-3145-5370), 류길상 팀장(02-3145-5410) 양해환 국장(02-3145-7790), 오충건 팀장(02-3145-7955) 김미영 국장(02-3145-8810), 선영일 팀장(02-3145-8267) 박봉호 국장(02-3145-6700), 박상준 팀장(02-3145-6725) 김준환 국장(02-3145-5700), 박동원 부국장(02-3145-5688) 정기영 국장(02-3145-8150), 이원하 부국장(02-3145-8129)

제 목 : 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 금융감독 디지털 전환 추진

1. 개 요

□금융감독원은 섭테크(Suptech)* 혁신을 통해 금융감독 디지털 전환을 추진하고자 인공지능(AI)‧빅데이터 기술을 적극 활용하고 있습니다.

*금융감독(Supervision)과 기술(Technology)의 합성어로 최신기술을 활용해 금융감독 업무를 효율적으로 수행하기 위한 기법

◦’19년도 대부업 불법추심 판별지원 및 민원분류 추천시스템 운영을 시작으로, 최근 AI 사모펀드 심사, 보험TM 불완전판매 식별, 인터넷 불법금융광고 감시 등 5개의 시스템으로 확대 구축하여 운영중에 있습니다.

2. 섭테크 혁신 사례

□(음성변환)첫째, 전화통화 음성파일을 장시간 단순·반복적으로 청취하던 업무를 자동화하여 업무부담을 경감하고, 불법추심·불완전판매 사례를 적발하여 금융소비자 권익을 제고하였습니다.

①대부업자의 채권추심 실태점검 시 수집한 녹취파일에 AI 기술인 음성텍스트변환 기술을 적용하여 언어폭력·반복추심* 등을 포함한 대부업 불법추심 여부를 식별하고,

*예) ‘가족에게 알리겠다‘, ’집이나 회사로 찾아가겠다‘ 등

②보험영업 검사 시 텔레마케팅(TM) 녹취파일을 분석하여 보험계약자에게 필수적으로 고지하는 항목의 허위 안내* 등을 판별함으로써 불완전판매 여부를 식별하도록 하였습니다.

*예) TM 영업대상 상품이 저축성 보험이 아닌 경우임에도 ‘적금보다 낫다’고 허위 안내

□(빅데이터)둘째, 블로그, 뉴스 및 SNS에 흩어져 있는 외부 불법금융광고 관련 빅데이터를 수집하고 룰(Rule) 기반으로 분석함으로써 금융소비자 피해 예방에 주력하고 있습니다.

③통장 및 개인신용정보 매매, 휴대폰 소액결제 등 인터넷에 만연한 불법금융광고*를 조기에 적발·차단할 수 있는 기반을 마련하였습니다.

*예) ‘통장업체’, ‘정보이용료현금화’, ‘해킹디비’ 및 ‘컨텐츠이용료현금화’ 등

□(AI)셋째, AI를 활용한 감독업무 지원을 통해 업무효율을 제고하였습니다.

④AI가 민원인이 제출한 민원내용을 분석하여 민원유형 및 유사민원 등을 업무담당자에게 자동으로 추천하고,

⑤기계독해 기술을 활용하여 AI가 사모펀드보고서를 읽고 주요 항목별로 적정성을 판단함으로써 심사업무를 지원하도록 하였습니다.

◈상기의 업무관련 시스템에 적용된 AI·빅데이터 기술은 인식률 및 정확도 측면에서 상당히 양호*한 수준으로 업무 기여도는 점차 향상될 것으로 기대하고 있습니다.

* 녹취파일에 대한 음성 인식률은 채권추심 89.5%, 보험 TM 불완전판매 93.7%이며, 사모펀드 심사업무 지원에 사용된 기계독해 정확도는 94.5% 수준임

3. 향후 계획

□이미 구축된 AI·빅데이터 시스템의 인식률, 정확도 등 성능을 향상시키는 한편, 대상업무 확대 발굴, 관련 혁신사례 연구 등을 통해 섭테크 혁신을 지속하겠습니다.

◦우선 금년중 민원상담시스템에 대한 빅데이터 활용기반*을 구축하고, 향후에는 민원상담뿐만 아니라 민원동향을 종합 분석할 수 있는 시스템으로 고도화하도록 하겠습니다.

*음성텍스트변환(STT) 기술을 활용하여 1332 통합콜센터에 적재되는 민원상담 음성파일(연간 51만여건)을 텍스트로 변환‧축적할 계획이며, 향후 민원예측‧AI기반 상담챗봇 등에 활용할 수 있도록 민원유형별 상담내역을 분류‧저장하여 지식 데이터베이스화

□아울러, 신설 전담조직(섭테크혁신팀, ’20.2월) 주도하에 ⸢금융감독 디지털전환 TF⸥를 구성하고 섭테크 장단기 과제를 선정하여

◦디지털 전환기에 대비한 금융감독역량을 강화하는 한편, 금융소비자 목소리에도 더 빠르게 대응해 나가도록 하겠습니다.

<참고> 섭테크 관련 금융감독시스템 현황

시스템명	가동시기	주요 적용기술
①대부업 불법추심 판별지원	’19.5월	▸음성변환
②보험 TM 불완전판매 식별지원	’20.3월
③인터넷 불법금융광고 감시*	’20.7월	▸빅데이터
④민원분류추천	’19.5월	▸인공지능(AI), 기계독해
⑤AI사모펀드 심사지원	’20.2월

* ’20.3월부터 시범운영중

☞ 본 자료를 인용하여 보도할 경우에는 출처를 표기하여 주시기 바랍니다.(http://www.fss.or.kr)

붙임1	빅데이터‧AI 인프라 활용 업무 흐름도

붙임2	섭테크 관련 AI‧빅데이터 시스템 소개

1. 대부업 불법추심 판별지원

□대부업자의 채권추심 실태점검시 녹취파일과 추심 이력(전화, SMS)을 입수하여 AI로 언어폭력, 반복추심 등 위규 혐의*를 분석

* 언어폭력, 협박‧공포심‧불안감 유발, 경조사‧병상 중 추심, 대출‧불법변제 강요 등 ｢채권추심업무 가이드라인」상 금지행위

시스템 흐름도

①채권추심 녹취파일을 텍스트로 변환하고 문장을 분석하여 키워드들을 추출

②추출된 키워드들을 불법추심 판별규칙과 대조하여 위규 혐의를 적출하고, AI분석 결과(불법추심 확률값)를 함께 제공하여 검사역의 판단 지원

※ STT(Speech To Text) : 음성을 텍스트로 변환

TA(Text Analysis) : 비정형 텍스트 빅데이터 분석

2. 보험 TM 불완전판매 식별지원

□ TM상품*의 신계약 녹취파일을 텍스트로 변환 후 필수키워드 누락 여부 등을 분석하고, 동 결과를 검사 업무에 활용

* 불완전판매 관련 민원이 다수 발생하는 상품을 선정

시스템 흐름도

①(자료 입수) 신계약 녹취파일 및 상품설명 대본 등 보험사로부터 입수한 대용량 데이터를 시스템에 업로드

②(녹취파일 변환) 음성-텍스트 변환(STT) S/W를 이용하여 녹취파일을 텍스트로 자동 변환

③(분석) 텍스트에서 필수키워드 누락 및 금지어 사용 여부 등을 검출하고 배점기준*에 따라 분석결과를 점수로 산정

* (예시) ‘사업비’와 ‘퍼센트’가 5단어 이내에서 검출되면 10점 가산(필수키워드),‘고정금리’가 검출되면 10점 차감(금지어)

④(결과조회 등) 보험사 및 상품군 별로 분석결과를 세부적으로 조회하고, 필요시 담당자가 직접 평가한 점수를 반영

3. 인터넷 불법금융광고 감시

□온라인상 금융광고를 빅데이터로 집적하여 불법성을 분석*하고 불법광고 차단조치(방송통신심의위원회에 신고) 등 업무처리 지원

*미등록 대부, 통장매매, 작업대출, 휴대폰 소액결제 현금화, 신용카드 결제 현금화, 개인신용정보 매매 등 6개 유형별 주요 키워드의 포함‧불포함 여부(Rule) 분석

시스템 흐름도

4. 민원분류추천

󰊱 민원 접수지원

◦민원접수시 AI가 민원내용을 분석하여 가장 적합한 접수유형* 및 처리부서 후보군을 각각 3개씩 추천

* 대분류(금융권역) 21개, 세부민원유형 202개

󰊲 민원 처리지원

◦민원처리시 AI가 민원내용을 분석하여 가장 적합한 처리유형* 후보군 3개 및 민원내용이 유사한 과거 민원을 추천

* 대분류(금융권역) 6개, 세부민원유형 478개

시스템 흐름도

5. AI사모펀드 심사지원

□사모펀드 설정 및 변경 보고서를 접수 즉시 기계가 읽을 수 있는 텍스트 형태로 변환하여 자연어 처리한 후,

◦AI가 기 학습한 학습모델을 이용하여 우리원 심사 체크리스트 항목별*로 적정성 여부를 판단하여 심사담당자에게 제공

* 예산 및 기술상 한계 등으로 총 41개中 10개 항목에 시범 적용

◦ 또한, 금융회사가 제출한 자율점검결과와 AI판단 결과가 다를 경우 알람을 제공하여, 담당자가 확인할 수 있도록 지원

시스템 흐름도

※ MRC(Machine Reading Comprehension) : 기계가 문서를 읽고 분석하여 질문에 정답 제시