「ティナプスが解こうとしている課題は、すべての金融会社が必然的に 거쳐가는 지점と 맞닿아 있다。金融AIの議論は『どのモデルがより賢いか』を越えて、『どのモデルがより信頼でき、事故を起こさないか』へと移りつつある。」
金融人工知能（AI・Artificial Intelligence）スタートアップのティナプスで代表を務めるカン・ミンスンは、最近の金融AI動向をこのように説明した。先月KB금융と協力し金融相談エージェントの優位性を示したティナプスは、44チームの中で最高評価を獲得し金融委員長賞を受賞した。ティナプスは創業6カ月で未来アセットやカカオベンチャーズなどから45億ウォンの投資を誘致し、アマゾンウェブサービス（AWS）とエヌビディア（NVIDIA）が主催したスタートアップコンペでアジアで唯一上位に入った。
金融委は2026年5月にネットワーク分離規制の緩和を通じ、金融会社のAI活用を支援することを決めた。同時に、高度なセキュリティとAI能力を備えた金融会社にはネットワーク分離規制の全面解除も検討すると付け加えた。
カン代表は金融委の決定が国内AI革新に向けた重要な決定だったと述べ、ティナプスのソリューションを「フィルター」に例えた。各社のAIチャットボットなどが浄水を供給しているが、もう一段のフィルターを追加することで、万一発生し得る致命的な汚染物質を除去できるという意味である。
ティナプスはKBククミン銀行をはじめとする複数の大手銀行および大企業と連携するための技術検証（PoC・Proof of Concept）を進めている。カン代表は「すでに銀行圏ではAI回答における問題発生の余地を認識し、需要が大きく増えている。金融だけは数秒遅くても正確な回答が出なければならない分野だ」と述べた。以下、カン代表との一問一答。
―44チームの中で最優秀協力事例に選ばれた決定的理由は何だと考えるか。
「『自社にも事故が発生し得る』という共通認識の点で高い評価を受けたのではないか。ソリューションの背景を説明しながら、ある大手銀行で実際にあった事例に言及した。チャットボットの誤回答がシステム処理を誤らせ、事故発生後に社員が台帳を直接修正して解決した件だ。顧客が金融監督院に苦情を入れていれば、制裁につながり得た事故だった。
銀行圏でAI導入が急速に拡大しているが、AIが出し得る誤った回答への備えは十分ではない。金融ではたった一文字のコードが違っても大型事故に発展し得る。」
―ティナプスのソリューションはAIの誤答をどのように防ぐのか。
「誤った回答が外に出ないようにするにはリアルタイムの統制が必要だ。金融のように誤答1件がすぐ事故となる領域では、これまでのAIのやり方のように事後に回答（ログ）を分析していては遅い。ティナプスのソリューションは、誤りの可能性がある回答を出す前に、金融の文法で作られた正解集、すなわちグラウンドトゥルース（Ground Truth）にもう一度照合する。
ただしその基準は汎用では作られない。金融業務で実際にどのような誤りが起きるかは現場に入ってこそ分かることであり、KBとの協業によって金融特化のグラウンドトゥルースを蓄積してきた理由がそれだ。」
―リアルタイムの回答検証は応答速度を遅らせないか。
「検知モデルだけを使う場合は200〜300ms（millisecond・1000分の1秒）程度に抑える。ただし推論まで必要な回答は秒単位に上がる。ChatGPTをシンキングモードで使う時を思い出せばよい。人が判断を要する質問の前で一瞬立ち止まるのと同じ構造だ。」
―AIのあらゆる思考と判断に監査記録（Audit Trail）を残す理由は何か。
「金融では規制と事故の責任が法廷闘争に発展する場合が多い。AI回答に監査（Audit）記録を残せば、これは法的効力を備えた形で保存され、事故が起きた時に、なぜこのような回答が出たのかを遡り、責任の所在を立証する根拠となる。自動車事故が起きればドライブレコーダーを再生するように、記録を追跡して原因を突き止められるということだ。規制産業でAIを活用するには、性能と同じくらい重要なのが説明可能性である。グーグルでさえAI事故で訴訟中だが、われわれの目標はより賢いAIではなく、AIを業務に使えるようにする信頼だ。」
―特定の回答ではGeminiやClaudeよりも高いスコアを得た。
「GeminiやClaudeは思考と推論ではるかに優れている。しかし金融知識に限っては、当社モデルを通した回答が金融圏で満足できる水準に出ている。創業前まで金融圏にいた経験のおかげで、金融の文法と金融会社の観点を理解でき、金融に特化した回答をするモデルを作ることができた。」
―金融圏のPoCは多くても実装まで至る例は少ない。KBとの協業は何が違ったのか。
「銀行圏で直接収益につながらないAI部門は、いくら重要でも力を得にくい。しかしKB금융はAIセンターに100人を超える専門人材がいて、AI高度化に多くの投資を行っている。ティナプスとの協業にも積極的に支援し、与信、預金、年金部門など直接関係のない部門からの助言も得られたため、良いソリューションが生まれたようだ。」
―AI導入自体もコストだが、信頼検証モデルまで使えば二重コストだ。それでも不可欠な理由は何か。
「AIは業務の速度と効率を高める。しかしその分、事故が起きた時の波及も大きい。ティナプスはさておき、信頼検証なしにAIを導入するのは、ファイアウォールやウイルス対策なしにIT化を進めるのと同じだ。AIが金融消費者保護法違反の恐れがある回答や、不完全販売につながる説明、あるいは社会・政治的にセンシティブな発言を出したとしよう。ブランドが被る損害と監督機関の重い制裁を考えれば、安全網なしでAIを使う方がむしろ高くつく選択だ。」
―ティナプスとKBの協業で作った信頼性検証モデルがグローバル標準にまでなり得るというのはどういう意味か。
「信頼性検証市場自体が今まさに開きつつある。その中でも金融圏に特化した検証モデルは、まだ世界のどこにも定着した事例がない。韓国はすでに紙幣と硬貨を使わない市場であり、金融とITが早くから結びつき、AI基本法によって金融・医療のような高影響領域に対する規制体系を整えた。検証モデルを発展させる上で、これ以上のテストベッドはない。
このような背景から、少なくとも金融分野に限れば米国や日本より韓国が先に答えを出せる。ここで検証されたモデルが、そのまま世界標準になるということだ。韓国の金融市場と革新技術、そしてそれを支える伝統的金融があれば十分に可能だ。」