KB금융, 구글 클라우드와 제미나이 기반 AI 금융 플랫폼 만든다

• KB금융이 구글 클라우드와 손잡고 AI 금융 플랫폼을 구축하기로 함

  • 핵심은 구글의 생성형 AI 모델 ‘제미나이’를 금융 업무와 고객 서비스에 붙이는 것
  • 협력 범위도 꽤 넓음. AI 기반 업무 혁신, 고객 금융 경험 개선, 데이터 기반 의사결정, AI 금융 플랫폼 구축까지 묶여 있음

• 먼저 사내 업무용으로는 데이터 분석 AI 에이전트 ‘KB DAVIS’를 개발함

  • 직원이 일상적인 말로 질문하면 필요한 데이터를 찾아서 분석하고 결과를 주는 방식
  • 규정, 업무 매뉴얼, 상품 정보, 시장 데이터 같은 자료를 하나의 플랫폼에서 대화하듯 검색·분석하게 만드는 게 목표
  • 단순 검색창이 아니라 사용자의 업무 맥락과 요청 의도까지 이해하는 ‘개인화된 AI 업무 비서’로 쓰겠다는 그림임

• 고객 서비스 쪽에서는 ‘KB Star 별이’라는 대화형 AI 에이전트를 준비 중임

  • 이 서비스도 제미나이를 활용해 실시간 자연어 대화가 가능하도록 개발됨
  • 금융 상품 비교, 맞춤형 포트폴리오 안내 같은 상담을 자연스러운 대화 흐름 안에서 처리하는 게 목표
  • 현재 내부 테스트를 마쳤고, 고객 접점에 단계적으로 적용될 예정

• KB금융은 멀티모달 AI도 고객 경험 개선에 활용하려고 함

  • 음성, 텍스트, 이미지를 동시에 이해하는 AI 솔루션을 금융 서비스에 붙이겠다는 얘기
  • 고객이 어떤 방식으로 문의하든 맥락을 더 잘 파악해서 개인 맞춤형 금융 서비스를 제공하려는 방향임

• 국내 금융권 입장에서는 꽤 현실적인 생성형 AI 적용 사례로 볼 만함

  • 사내 직원용 AI는 규정·상품·시장 데이터를 빠르게 찾는 생산성 도구가 되고
  • 고객용 AI는 상담 품질과 개인화 추천을 끌어올리는 접점 도구가 됨
  • 둘 다 금융 데이터와 업무 맥락을 얼마나 잘 연결하느냐가 성패를 가를 듯

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기술 맥락

• KB금융이 고른 방향은 범용 챗봇을 하나 띄우는 게 아니라, 사내 데이터 분석과 고객 상담을 각각 다른 AI 에이전트로 나누는 방식이에요. 금융 업무는 내부 규정, 상품 정보, 시장 데이터처럼 출처와 맥락이 중요한 자료가 많아서, 그냥 답변만 잘하는 모델보다 업무 흐름에 맞춘 에이전트가 더 필요하거든요.

• KB DAVIS가 중요한 이유는 데이터 분석의 진입 장벽을 낮추기 때문이에요. 직원이 SQL이나 별도 분석 도구를 직접 다루지 않아도 자연어로 질문하고 결과를 받을 수 있으면, 데이터팀에 요청이 몰리는 구조를 일부 줄일 수 있어요.

• 고객 접점의 KB Star 별이는 같은 생성형 AI라도 목적이 달라요. 여기서는 내부 생산성보다 금융 상품 비교, 포트폴리오 안내처럼 상담 흐름을 자연스럽게 이어가는 게 핵심이에요.

• 멀티모달 AI를 같이 언급한 것도 그냥 유행어는 아니에요. 금융 상담에서는 텍스트 문의뿐 아니라 음성 상담, 이미지나 문서 기반 확인 같은 상황이 섞이기 쉬워서, 여러 입력을 함께 이해하는 모델이 고객 경험을 더 크게 바꿀 수 있어요.