콥스랩, 금융권 '에이전트 기반 챗봇 구축·운영 전략' 공개

콥스랩 CI/사진제공=콥스랩

"금융 소비자는 더 빠르고 정확한 답변을 요구하죠. 에이전트 기반 챗봇은 대화 품질과 전문 지식 연결을 동시에 해결할 수 있습니다."

류태선 콥스랩 대표는 '에이전트 기반 챗봇' 전략 공개 강의에서 "각 금융사 환경에 최적화된 챗봇 레퍼런스로 고객 경험 혁신과 업무 효율화를 도울 것"이라고 말했다.

AI(인공지능) 솔루션 및 교육 전문기업 콥스랩은 최근 금융권 임직원을 대상으로 '에이전트 기반 챗봇 구축·운영 전략' 온라인 강의를 실시했다. 국내 주요 시중은행과 보험사, 핀테크 기업의 디지털 혁신 담당자 120여 명이 참여했다. 금융 분야에 특화된 다중 에이전트 챗봇 아키텍처와 실무 적용 사례를 집중적으로 다뤘다.

이날 강의에서 류 대표는 복잡한 금융 업무(고객상담·사기탐지·규제준수 등)를 역할별 LLM(대규모언어모델) 에이전트로 분산 처리하고 중앙 오케스트레이터가 대화 흐름을 조율하는 모델을 제시했다.

또한 LangChain(랭체인)과 프라이빗 LLM을 기반으로 △KYC(고객확인) 문서 자동 검증 △신용카드 분실 신고 챗봇 △지능형 FAQ봇을 구현하는 실시간 데모를 선보였다.

특히 '금융권 컴플라이언스 요구(PII 마스킹, 로그 거버넌스, 프롬프트 보안 등)에 맞는 보안 가이드'와 'RAG(검색증강생성) 파이프라인 및 LoRA(저순위적응) 기반의 파라미터 효율화 기법으로 비용을 최적화하는 노하우' 등을 공개했다.

콥스랩에 따르면 사후 설문 결과 전체 만족도는 5점 만점에 4.9점, '실무 적용 가능성이 높다'는 응답은 92%에 달했다. 한 시중은행 AI팀장은 "규제 환경 때문에 챗봇 도입을 망설였는데 단계별 가이드와 실습 코드 덕분에 로드맵이 구체화됐다"고 했다.

콥스랩은 오는 8월부터 금융권 맞춤 소규모 워크숍과 고급 과정(모델 파인튜닝 및 리스크 시뮬레이션)을 순차적으로 개설, 금융업계의 AI 내재화를 지원할 계획이다.

한편 콥스랩은 삼성·LG·현대 등 90여 파트너사에 맞춤형 AI 교육과 솔루션을 제공 중인 기업이다.

이두리 기자 ldr5683@mt.co.kr

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