생성형 AI는 딥러닝을 이용해 새로운 콘텐츠를 만들어내는 기술로, 교육, 마케팅, 금융, 게임 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 정의와 원리, 그리고 각 산업 분야에서의 사례와 전망을 소개합니다.
목차
1. 생성형 AI란 무엇인가?
2. 생성형 AI가 바꾸는 산업 분야
3. 생성형 AI의 전망과 과제
4. 결론
1. 생성형 AI란 무엇인가?
생성형 AI (Generative AI)는 인공지능 (AI)의 한 분야로, 주어진 콘텐츠를 바탕으로 번역과 대화, 작문 같은 인간이 만든 것 같은 텍스트부터 이미지, 음악, 비디오, 코딩과 같은 새로운 콘텐츠를 만들어내는 것이 특징입니다. 생성형 AI는 딥러닝을 이용해 축적된 데이터의 패턴과 관계를 스스로 학습하고, 입력된 내용에 따라 사용자별 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI는 창의적인 기술로 간주되며, 인간의 창작 활동을 보조하거나 대체할 수 있는 잠재력이 있습니다.
생성형 AI의 대표적인 예시로는 GPT (Generative Pre-trained Transformer)가 있습니다. GPT는 텍스트를 생성하는 기술로, 컴퓨터 코드는 물론, 이야기와 노래, 시를 지을 수 있는 것으로 알려져 있습니다. GPT는 인터넷에 있는 거의 모든 텍스트 데이터를 학습한 후에 다양한 언어 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. GPT는 텍스트에서 텍스트를 생성하는 것이지만, DALL-E 2나 스테이블 디퓨전, 미드저니 등은 텍스트에서 이미지를 생성하는 기술입니다. 예를 들어, DALL-E 2는 '정글에서 접이식 의자에 앉아 있는 예술가 원숭이’라는 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지를 생성할 수 있습니다.
2. 생성형 AI가 바꾸는 산업 분야
생성형 AI는 교육, 마케팅, 금융, 게임 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 각 산업 분야에서 생성형 AI가 어떻게 활용되고 있는지 알아보자.
2.1. 교육
교육 분야에서 생성형 AI는 맞춤형 학습 콘텐츠와 상호작용을 제공하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 웅진씽크빅은 자사 AI학습 플랫폼 '웅진스마트올’의 대화형 시스템 (챗봇)을 비롯해 교육 서비스 전반에 생성형 AI를 접목하고 있습니다. 학습자 수준에 맞는 상호작용, 첨삭 지도, 책 추천, AI스피킹 튜터 등 보다 폭넓은 개인화 교육 시스템을 구축하겠다는 방침입니다. 또 메타버스 도서관에 생성형 AI를 접목해 미국에서 온 교환학생, 소설 작가, 화가, 고고학자 등 다양한 NPC 캐릭터와 대화만으로도 지식을 습득할 수 있게 지원합니다.
아이스크림에듀는 자사 '아이스크림 홈런’에 학습자가 AI와 함께 새로운 이야기를 만들어갈 수 있는 문해력 콘텐츠를 선보일 예정입니다. 특정 키워드에 대해 학습자가 문장을 입력하면 그 문장에 연결되도록 AI가 새로운 문장을 만들어내는 경험을 제공합니다. AI가 전체 문장을 생성하는 것이 아니라 본인의 문장에 따라 AI가 문장 생성이 다양하게 이뤄지는 것을 경험하고, 또 AI가 생성한 문장을 평가하거나 수정해 보는 과정을 통해 창의력과 함께 비판적 사고도 키울 수 있습니다.
2.2. 마케팅
마케팅 분야에서 생성형 AI는 광고나 콘텐츠 제작에 활용됩니다. 예를 들어, 코카콜라의 ‘크리에이트 리얼 매직’ 캠페인은 생성형 AI를 이용해 소비자들의 이름과 관심사를 반영한 개인화된 광고를 제작했습니다. 소비자들은 웹사이트에서 자신의 이름과 관심사를 입력하면, AI가 그에 맞는 이미지와 텍스트로 구성된 광고를 생성해줬다. 이렇게 생성된 광고는 소셜 미디어에서 공유할 수 있었습니다.
또한, 생성형 AI는 마케팅 메시지나 슬로건, 제목 등의 텍스트를 만들어내는 데도 사용됩니다. 가트너에 따르면, 2025년까지 대기업의 마케팅 메시지 중 약 30%가 합성 문장으로 만들어질 것으로 예상합니다. 2022년에는 2%에 불과했습니다. 이러한 텍스트 생성 기술은 마케팅 전문가들의 업무 부담을 줄여주고, 다양한 언어와 문화에 맞춰 적절한 메시지를 전달할 수 있게 해 줍니다.
2.3. 금융
금융 분야에서 생성형 AI는 신약 개발과 유사한 방식으로 신규 금융 상품이나 서비스를 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 성향과 요구사항을 반영하여 최적의 금융 포트폴리오나 보험 상품을 설계하거나, 금융 시장의 동향과 예측을 바탕으로 투자 전략을 수립하거나, 신용 위험이나 사기 위험을 감지하고 관리하는 등의 서비스를 제공할 수 있습니다. 생성형 AI가 금융 분야에 적용되는 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
▶ 챗봇 등 AI 기반 대화형 에이전트를 활용한 고객 응대 및 접점 확대
챗봇은 고객의 질문에 대해 자연스러운 언어로 답변하거나, 적절한 상품이나 서비스를 추천하거나, 간단한 업무를 처리하는 등의 역할을 수행합니다. 예를 들어, KB국민은행은 은행권 최초로 생성형 AI 도입을 시도하고 있으며, KB-GPT라는 데모 웹사이트에서 챗 GPT라는 기능을 통해 인터넷 뱅킹에서 제공하는 질문답변 (FAQ) 데이터를 기반으로 질문에 답변할 수 있는 것을 보여주고 있습니다. 또한, 신한은행은 국내 생성형 AI 기업과의 협력을 고민하고 있으며, KT, LG AI연구원, 네이버 등 국내 LLM 기업들과 대출 상품 153개 데이터를 활용한 실증 (PoC)을 진행했습니다.
▶ AI 기반 신용평가, 대출심사, 보험심사
AI는 고객의 개인정보, 거래내역, 소셜미디어 활동 등 다양한 데이터를 분석하여 고객의 신용도나 대출 가능성, 보험 가입 적합성 등을 평가하고, 적절한 이자율이나 보험료를 산정하는 등의 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 카카오뱅크는 AI와 빅데이터를 활용하여 고객의 실시간 소득과 지출 상황을 파악하고, 최적화된 한도와 이자율로 대출 상품을 제공합니다. 또한, 카카오뱅크는 AI와 빅데이터를 활용하여 고객의 건강상태와 생활습관 등을 분석하고, 맞춤형 보험 상품을 추천하는 ‘카카오뱅크 건강보장’ 서비스도 출시했습니다.
▶ 사기탐지(FDS)에 논의를 집중해야 할 필요성을 강조
AI는 거래내역이나 카드 사용 패턴 등의 데이터를 분석하여 비정상적인 거래나 사기 행위를 신속하고 정확하게 감지하고, 고객에게 알리거나 차단하는 등의 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 삼성카드는 AI와 빅데이터를 활용하여 고객의 카드 사용 패턴을 학습하고, 이상 거래를 실시간으로 탐지하는 ‘삼성카드 AI FDS’ 서비스를 운영하고 있습니다. 이 서비스는 고객의 휴대폰 번호와 카드 정보가 도용되어도, AI가 고객의 사용 패턴과 다른 거래를 감지하면 자동으로 차단하거나 고객에게 알림을 보내는 기능을 제공합니다.
3. 생성형 AI의 전망과 과제
생성형 AI는 금융 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 기술로, 많은 금융 기관들이 관심을 가지고 있다. 생성형 AI는 고객의 요구와 성향에 맞춰 개인화된 서비스를 제공하고, 업무 효율성과 정확성을 높이고, 새로운 비즈니스 모델과 가치 창출을 가능하게 한다. 따라서, 생성형 AI는 금융 분야에서 경쟁력을 갖추기 위한 필수적인 요소로 자리 잡을 것으로 예상된다.
하지만, 생성형 AI에는 아직 해결해야 할 과제들도 있다. 예를 들어, 생성형 AI가 만들어낸 콘텐츠의 품질과 신뢰성을 보장하기 위한 기준과 평가 방법이 필요하다. 또한, 생성형 AI가 인간의 창작물을 침해하거나, 부정확하거나 편향된 정보를 제공하거나, 사회적으로 부적절한 콘텐츠를 생성하는 등의 문제가 발생할 수 있으므로, 이에 대한 윤리적이고 법적인 가이드라인이 마련되어야 한다. 또한, 생성형 AI가 사용하는 데이터의 출처와 저작권, 개인정보 보호 등에 관한 규제와 관리도 필요하다.
생성형 AI는 금융 분야에서 놀라운 가능성을 열고 있지만, 동시에 새로운 도전과 위험도 수반한다. 따라서, 생성형 AI의 발전과 활용을 위해서는 기술적인 발전뿐만 아니라 사회적인 합의와 협력이 필요하다. 금융 기관들은 생성형 AI를 적극적으로 도입하고 활용하는 동시에, 그에 따른 책임과 의무를 다하는 자세가 필요하다.
4. 결론
생성형 AI는 딥러닝을 이용해 새로운 콘텐츠를 만들어내는 기술로, 교육, 마케팅, 금융, 게임 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 정의와 원리, 그리고 금융 분야에서의 사례와 전망을 소개하였습니다. 생성형 AI는 고객의 요구와 성향에 맞춰 개인화된 서비스를 제공하고, 업무 효율성과 정확성을 높이고, 새로운 비즈니스 모델과 가치 창출을 가능하게 합니다. 하지만, 생성형 AI에는 아직 해결해야 할 과제들도 있습니다. 생성형 AI가 만들어낸 콘텐츠의 품질과 신뢰성을 보장하기 위한 기준과 평가 방법이 필요합니다. 또한, 생성형 AI가 인간의 창작물을 침해하거나, 부정확하거나 편향된 정보를 제공하거나, 사회적으로 부적절한 콘텐츠를 생성하는 등의 문제가 발생할 수 있으므로, 이에 대한 윤리적이고 법적인 가이드라인이 마련되어야 한다. 또한, 생성형 AI가 사용하는 데이터의 출처와 저작권, 개인정보 보호 등에 관한 규제와 관리도 필요합니다.
생성형 AI는 금융 분야에서 놀라운 가능성을 열고 있지만, 동시에 새로운 도전과 위험도 수반합니다. 따라서, 생성형 AI의 발전과 활용을 위해서는 기술적인 발전뿐만 아니라 사회적인 합의와 협력이 필요합니다. 금융 기관들은 생성형 AI를 적극적으로 도입하고 활용하는 동시에, 그에 따른 책임과 의무를 다하는 자세가 필요합니다.
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