문서 AI 전문 기업 한국딥러닝이 IBK기업은행과 손잡고 보이스피싱 피해구제 업무를 AI 에이전트로 자동화하는 실증 프로젝트를 성공적으로 마쳤습니다. 이로써 팩스로 접수되던 피해구제 신청 서류 처리 시간이 무려 88% 단축되어, 보이스피싱 피해 발생 시 더욱 신속한 대응이 가능해질 전망입니다.
지금까지는 보이스피싱 피해자가 제출하는 신청서와 신분증 사본 등 팩스 서류를 은행 직원이 일일이 수작업으로 확인하고 시스템에 입력해야 했습니다. 이 과정에서 많은 시간이 소요되어 송금된 돈이 인출되기 전 지급정지 같은 중요한 조치를 빠르게 취하기 어려웠다는 문제가 있었습니다. 한국딥러닝은 자체 개발한 금융 특화 AI 에이전트 '딥 에이전트 for 금융(DEEP Agent for Finance)'을 이 업무에 적용했습니다. 이 에이전트는 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 VLM(시각언어모델)을 기반으로, 단순 OCR(광학문자인식)을 넘어 문서의 맥락까지 파악하여 서류 종류를 분류하고 필요한 정보를 추출하며, 나아가 문서 내용을 바탕으로 범죄 유형까지 추론할 수 있습니다. 실제 업무 데이터로 진행된 실증에서 인쇄체 100%, 손글씨 97% 이상의 정확도를 보였고, 기존 AI-OCR이 어려워하던 저화질 신분증과 손글씨 혼합 문서에서도 최대 20.4%p 높은 정확도를 기록했습니다. 시스템은 AI-OCR과 VLM 결과를 대조해 신뢰도 점수를 매기고, 점수가 높으면 자동 처리, 낮으면 담당자 검수를 거치도록 설계되어 최종 판단은 사람이 하도록 안전장치를 마련했습니다. 또한, 은행 내부망 밖으로 데이터가 유출되지 않도록 온프레미스(On-premise) 방식으로 구축되었습니다.
이번 AI 에이전트 도입은 금융기관의 반복적인 서류 처리 업무를 자동화하여 운영 비용을 절감하고, 귀중한 인력과 시간을 금융소비자 보호라는 핵심 가치에 더욱 집중할 수 있게 한다는 점에서 큰 의미를 가집니다. 보이스피싱 피해구제는 시간과의 싸움인 만큼, 서류 처리 시간 단축은 피해자의 금전적 손실을 최소화하고 피해 회복 가능성을 높이는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. IBK기업은행은 내년 상반기 중 이 시스템을 실제 업무에 적용할 계획이며, 한국딥러닝은 다른 금융기관 및 공공기관으로 적용 범위를 확대해 나갈 방침입니다. 이는 금융 산업 전반에 걸쳐 AI 기반의 업무 혁신이 가속화될 것임을 보여주는 중요한 사례가 될 것입니다.