KB국민은행이 부서별로 흩어진 데이터와 매출 등 용어 정의 불일치 문제를 해결하기 위해 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크와 협업해 데이터 체계를 재설계했다고 27일 '스노우플레이크 월드 투어 서울'에서 밝혔다. 지난해 4월 출범한 'KB Gen AI 플랫폼'을 통해 영업팀과 재무팀이 다르게 쓰던 매출 개념을 하나로 통일하고, 데이터 소유권을 IT부서에서 현업 부서로 이관해 사내 마켓플레이스에서 곧바로 활용할 수 있도록 했다. KB국민은행은 '검색하는 AI'를 넘어 업무를 직접 처리하는 '행동하는 AI'를 목표로 프런트오피스 에이전트를 이미 현장에 도입했고, 향후 에이전트를 300여개 규모로 확대해 대고객 서비스까지 확장할 계획이다.
- •KB국민은행, 부서별 데이터 불일치·메타데이터 부족 문제 해결 위해 스노우플레이크와 협업
- •지난해 4월 'KB Gen AI 플랫폼' 출범, 매출 등 용어 정의를 통일해 AI가 일관되게 해석하도록 재설계
- •데이터 소유권을 IT부서에서 현업 부서로 이관, 사내 마켓플레이스 통해 접근권한 요청·활용 가능
- •'행동하는 AI' 목표로 프런트오피스 에이전트 도입 완료, 향후 300여개 에이전트로 확대 및 대고객 서비스 확장 계획
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KB국민은행, 스노우플레이크 만나 데이터 구조부터 다시 짰다
- 1.KB국민은행, 스노우플레이크와 협업해 부서별 데이터 정의·소유권 구조 재설계
- 2.매출 등 부서마다 다르던 데이터 정의 통일, IT 아닌 현업 부서로 데이터 소유권 이전
- 3.지난해 출범한 KB Gen AI 플랫폼 기반, AI 에이전트 300여개 규모화가 목표
- 4.이경종 센터장 '모델보다 데이터'…행동하는 AI 위해 AI 레디 데이터 기반 우선 구축
왜 중요한가?
데이터 정의와 접근권한이 정비되지 않으면 AI 에이전트가 실제 업무에서 신뢰할 만한 판단을 내리기 어렵다는 점에서, KB국민은행 사례는 금융권 에이전틱 AI 도입의 선결 조건이 모델이 아닌 데이터 인프라임을 보여준다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
인공지능(AI)을 업무에 도입하는 방안을 추진하던 KB국민은행은 데이터 문제로 골머리를 앓았다. 부서별로 데이터가 흩어졌고 정형·비정형 데이터가 뒤섞여 있었다. 데이터를 설명하는 정보(메타데이터)조차 부족했다. 같은 매출이라는 단어를 두고도 영업팀과 재무팀이 서로 다른 기준으로 해석하는 일이 흔했다.결국 데이터를 AI가 잘 학습할 수 있는 환경을 구축하는 것이 급선무였다. KB국민은행은 이 문제를 해결하는 과정에서 스노우플레이크를 만났다. 스노우플레이크는 기업이 흩어진 데이터를 하나의 클라우드 플랫폼에 모아 AI가 학습하고 활용할
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