국민은행이 금융위원회의 혁신금융서비스로 지정된 ‘생성형 AI 상담 챗봇’을 직원용으로 전격 도입했다.

이 챗봇은 단순한 답변 지원을 넘어, 내부 지침과 금융상품 정보를 실시간으로 제공해 상담 효율성과 정확도를 한층 끌어올린다.

향후 대고객 서비스로까지 확장되며 국내 금융 AI 생태계의 판도를 바꿀 가능성이 크다.

국민은행이 AI 챗봇을 도입한 이유

2024년 11월, 국민은행의 생성형 AI 상담 챗봇은 금융위로부터 ‘금융상담 에이전트’로 혁신금융서비스 지정을 받았다. 이번 챗봇은 기존의 머신러닝 기반 직원용 챗봇에 생성형 AI를 접목해 완전히 새롭게 설계됐다.

KB금융그룹 차원에서도 MS의 Azure OpenAI(AOAI)를 기반으로 그룹 공용 생성형 AI 플랫폼을 개발하고 있는데, 국민은행이 이를 선제적으로 도입한 것이다.

내부 직원들이 상담할 때 규정, 지침, 상품 정보를 빠르게 확인하고 고객에게 정확히 전달할 수 있도록 돕는다.

내부 챗봇에서 대고객 서비스로 확장

현재 챗봇은 직원들만 사용하고 있지만, 이르면 내년부터 대고객용으로 단계적 확대가 예정돼 있다. 국민은행 측은 챗봇의 데이터 품질과 응답 정확도를 지속적으로 높이고 있으며, 실제 고객과의 상담에서도 문제없이 작동할 만큼 성능을 고도화하고 있다.

선제적 도입으로 AI 상담 영역에서 경쟁사보다 한 발 앞서가겠다는 전략이다.

MS Azure OpenAI 기술의 장단점

국민은행 챗봇의 기술적 기반인 Azure OpenAI는 글로벌 금융권에서 이미 검증된 플랫폼이다. MS는 연간 1조 원 이상을 보안에 투자하고 금융·개인정보 규제 준수를 강조한다. 덕분에 국내외 은행에서도 널리 사용된다.

대규모 데이터를 처리하고 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 확장성도 강점이다. 다만 국내 금융권의 강력한 망분리와 개인정보보호 규제 때문에, 일부 기능은 온프레미스나 국내 리전과 결합해 사용해야 하는 제한이 있다.

또 챗봇의 특성상 감정 인식이나 복잡한 민감 상담에는 한계가 존재해, 고객 응대 품질을 위해 추가적인 보완이 필요하다.

챗봇 도입의 기대효과와 과제

챗봇은 방대한 내부 자료를 신속하게 제공해 직원의 업무 효율성을 크게 높인다. 단순 반복 질의를 자동화하고 상담 속도를 단축시켜, 고객 대응 품질도 함께 올라갈 것으로 기대된다.

특히 데이터가 충분히 고도화되면 24시간 고객 응대가 가능한 자동상담 서비스로 발전할 수 있다.

하지만 AI의 답변 품질과 금융 특화성 유지, 감정 인식 부족 등은 앞으로 풀어야 할 과제다.

국내 금융 규제 환경에 맞는 보안 구조 설계도 병행돼야 한다. 무엇보다 고객이 체감할 수 있는 자연스러운 대화 흐름과 의도 파악 능력을 챗봇에 심어주는 게 핵심이다.

업계 반응과 앞으로의 기술 발전

금융업계는 국민은행의 AI 챗봇 도입을 주목하고 있다. 이미 신한은행은 감정인식 챗봇, 하나은행은 기업용 AI 자산관리, 우리은행은 AI 이상거래 탐지(FDS)를 앞세워 경쟁 중이다.

국민은행이 이번 내부 챗봇으로 데이터 학습과 검증 단계를 거친 뒤 대고객 서비스까지 확장하면 AI 금융서비스 경쟁에서 주도권을 잡을 가능성이 크다.

앞으로 챗봇에는 음성·감정 인식 기능이 추가될 가능성이 높다. AI의 답변 정확도도 데이터를 통해 점점 개선될 것이다.

국내 규제에 맞춘 클라우드·온프레미스 혼합 운용도 확산될 것으로 보인다. 이 과정에서 고객 경험(UX)의 자연스러움이 최종 경쟁력을 가를 핵심이 될 전망이다.

📝 결론

국민은행의 ‘생성형 AI 상담 챗봇’은 혁신금융서비스 지정부터 내부 실증 운영, MS AOAI 기반 기술 도입까지 단계적 전략을 밟고 있다.

업무 속도와 정확도를 높여 직원들의 만족도를 끌어올린 이번 시도는 곧 고객 서비스 혁신으로 이어질 가능성이 크다. 다만 챗봇의 품질과 감정 대응력, 국내 금융 규제 대응 수준이 향후 성공의 핵심 변수다.

한 줄 요약: 국민은행의 AI 상담 챗봇은 금융 AI 전환의 대표 사례로, 신속한 서비스와 보안 신뢰성을 바탕으로 내부 혁신을 넘어서 고객 경험 혁신까지 노린다.