인터넷전문은행 케이뱅크(은행장 최우형)는 14일 자사 고객행동 패턴을 반영한 개인맞춤형 금융앱에 대한 연구 논문이 국내 데이터분석 학술지 JKDAS에 실렸다고 밝혔습니다.

이번 논문은 ‘AI 기반 추천시스템의 전략적 설계와 사용자경험 변화분석: MLOps 자동화를 통한 금융앱 실험’을 주제로 하며, 케이뱅크앱에 적용된 맞춤형 추천모델이 고객 이용행태 변화, 사용자 만족도, 기업 수익성에 어떤 실질적 영향을 미쳤는지를 실증적으로 다뤘습니다.

JKDAS(Journal of the Korean Data Analysis Society)는 한국자료분석학회(KDAS)가 펴내는 저널로, 통계와 데이터 분석 이론 및 응용연구를 전문적으로 다루는 KCI 등재 국내 학술지입니다.

케이뱅크는 커머스·OTT와 같은 산업군에서 활발히 연구돼 온 AI 추천시스템을 금융권에 최적화해 도입함으로써 금융소비자 맞춤화 전략을 구체적으로 입증했다는 점에서 이번 논문 발표의 의미가 크다고 설명했습니다.

연구를 위해 케이뱅크는 여신·수신 등 각 금융 분야 실무 담당자들을 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행해 고객 유형과 행동패턴을 보다 정교하게 파악했습니다. 이를 바탕으로 AI 모델을 개발 단계에서부터 금융소비자 특성에 맞게 설계해 단순한 기술 중심의 추천을 넘어 예측 정확성과 운영 안정성을 함께 높였습니다.

케이뱅크 관계자는 “추천시스템은 MLOps(Machine Learning Operations) 체계로 구현해 앱 사용자의 선호와 체류시간 등 행동 데이터를 실시간으로 수집·분석하고 있습니다”라며 “분석된 결과를 자동으로 재학습해 시스템에 반영함으로써 AI 추천 정확도를 지속적으로 개선하고 있습니다”라고 밝혔습니다.

케이뱅크는 올해 들어 프라이빗 LLM(대규모 언어모델)을 활용해 내부업무 효율화와 대고객 AI 서비스 확장을 위한 기반을 마련하고 있으며, GPU 서버를 지난해 대비 약 3배 규모로 확대하는 등 AI 및 클라우드 분야 투자를 강화하고 있습니다.

케이뱅크 관계자는 “자체 AI 시스템을 단계적으로 고도화해 궁극적으로 AI Agent 체계로 발전시켜 더욱 정교한 금융서비스를 제공할 계획”이라며 “앞으로도 AI 기반 혁신 금융서비스를 선도해 ‘AI 파워드 뱅크(AI Powered Bank)’로 자리매김하겠다”고 말했습니다.