LG CNS가 생성형 인공지능(AI)을 도입하고자 하는 금융 기업을 위해 금융 맞춤형 AI 평가 도구를 개발했다고 24일 밝혔다.
이 평가 도구는 미리 구축한 데이터셋을 활용해 시중에 공개된 수십 개의 개방형 거대언어모델(LLM)을 평가하고, 뱅킹·보험·증권 등 금융 서비스에 가장 적합한 AI 모델을 찾아준다. 개방형 LLM은 소스코드나 알고리즘이 공개돼 누구나 자유롭게 수정·활용할 수 있는 모델로, LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.5, 메타(Meta)의 라마(Llama), 알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.5 등이 대표적이다.
금융 기업들은 데이터 유출 방지 등 보안상의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다. 파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정 목적에 맞게 최적화하는 과정이다. 반면, 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미니(Gemini) 같은 폐쇄형 LLM은 소스코드가 공개되지 않아 자체 AI 모델로 구축해 활용할 수 없으며, 구독 형태로만 이용 가능하다.
LG CNS의 금융 특화 평가 도구는 29가지 평가지표와 약 1200개의 데이터셋으로 구성돼 있다. ▲금융 지식을 기반으로 한 추론 능력 ▲수학적 계산 능력 ▲복잡한 질문 이해력 ▲문서 요약 능력 ▲금융 용어 이해도 ▲AI 에이전트(Agentic Tool) 활용 능력 등을 종합적으로 평가하며, 특히 금융 관련 추론 문제들을 평가 지표에 적용해 정확한 성능 검증이 가능하도록 설계됐다.
또한 LG CNS는 금융 전문가들과 협업해 평가 데이터가 실제 금융 서비스와 전문 지식을 정확히 반영할 수 있도록 점검하며 완성도를 높였다. 이를 통해 AI가 금융 산업 내 규제 요건과 복잡한 서비스 구조 속에서도 정확한 답변을 제공할 수 있는지 검증할 수 있다.
LG CNS는 이 평가 도구를 통해 금융 기업들이 AI 도입 시 최적의 LLM 선택부터 커스터마이징, 운영 안정화까지 생성형 AI 도입 전 단계에서 차별화된 가치를 제공할 계획이다.
LG CNS는 금융 기업들과 협력해 생성형 AI 기반의 비즈니스 혁신을 지속하고 있다. 최근 NH농협은행과 생성형 AI 플랫폼 구축 프로젝트를 시작했으며, 신한카드와는 AI 기반 상담사 응대 시스템을 개발 중이다. 지난해에는 신한은행과 함께 LLM 기반의 미래형 영업점 'AI 브랜치'를 개발했고, KB금융그룹에는 AI·클라우드 기술을 접목한 미래형 고객센터(FCC, Future Contact Center)를 구축해 운영하고 있다.
현신균 LG CNS 사장은 "금융 서비스에 생성형 AI를 도입하려는 기업들의 가장 큰 고민은 적합한 AI 모델을 찾는 것"이라며 "LG CNS의 금융 특화 AI 평가 도구는 금융 기업들이 이 같은 고민을 빠르게 해결할 수 있는 최적의 솔루션이 될 것"이라고 말했다.