한국딥러닝은 IBK기업은행 금융소비자지원부와 지난 4~8월 시각언어모델(VLM) 기반 보이스피싱 피해구제 업무 자동화를 공동 실증했다고 30일 밝혔다.
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VLM은 이미지와 글을 함께 이해하는 AI 모델이다. 서류를 인식·분류하고 필요한 정보를 추출하는 데 더해 문서 내용을 바탕으로 범죄 유형을 추론하도록 구현했다. 글자를 읽어내는 광학문자인식(OCR)에서 나아가 담당자의 판단을 지원하도록 자동화 범위를 넓혔다.
회사 측에 따르면 실증에서 서류 처리시간은 기존보다 88% 단축됐다. 인쇄체는 100%, 필기체는 97% 이상의 인식 정확도를 기록했다. 문서 분류와 범죄 유형 추론도 실증 평가 기준에서 100% 정확도를 보였다. 기존 AI-OCR이 처리하기 어려웠던 저화질 신분증과 필기체가 포함된 피해구제신청서 등의 인식 성능도 개선됐다는 설명이다.
한국딥러닝은 VLM 엔진 고도화와 문서 처리 체계, 검수 대시보드 구축, 은행 내부망 적용 등을 맡았다. AI-OCR과 VLM의 처리 결과를 교차 검증하고, 결과의 신뢰도에 따라 자동 처리하거나 담당자 검수를 거치도록 설계했다.
은행 폐쇄망에서 운영할 수 있도록 내부에 시스템을 구축하는 온프레미스 방식을 적용했다. 최종 판단은 담당자가 수행하도록 해 보안과 검수 요건을 반영했다.
이번 과제는 ‘2026 공공기관 AI혁신 챌린지’의 AI 서비스 실증 부문에서 우수상에 선정됐다. 한국딥러닝은 실증 성과를 바탕으로 다른 금융기관과 공공기관으로 적용 범위를 확대할 계획이다.
IBK기업은행 금융소비자지원부 관계자는 “보이스피싱 피해구제는 신속한 대응이 핵심이지만, 기존에는 서류 처리에만 많은 시간이 소요됐다”며 “이번 실증을 통해 이를 획기적으로 단축해, 피해구제에 필요한 대응 시간을 확보하고 금융소비자 보호를 강화할 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
김지현 한국딥러닝 대표는 “보이스피싱 피해구제에서 가장 아까운 시간은 피해 대응에 쓰지 못하고 서류 처리에 소모되는 시간”이라며 “앞으로 금융기관의 반복 업무를 자동화해 운영비용을 낮추는 것은 물론, 금융소비자 보호에 더 많은 시간과 인력을 투입할 수 있는 환경을 만들겠다”고 말했다.
