인공지능 전환(AX)을 원하는 많은 고객사의 질문 중 빠지지 않는 것이 있다. 바로 “동종 업계 A사는 어떻게 하고 있나요”라는 것이다. AX든 무엇이든, 결국 기업들이 궁금해하는 지점은 “나와 비슷한 환경에 처한 누군가가 무엇을 어떻게 진행했는가”라는 것이다.
이번에는 금융, 리테일, 헬스케어, 보험사, 정부 등 산업별 국내 사례 분석을 통해 AI 적용 포인트와 프로젝트 과정에서 나타난 특성을 살펴본다. 각 산업의 고유한 도전 과제와 이를 극복한 실질적 전략을 비교-분석해 기업이 즉시 활용할 수 있는 팁을 제안한다.
■ 금융: 보안과 정확성 중심의 AX
금융 산업의 AI 프로젝트는 무엇보다 정확성과 데이터 보안이 핵심이다. 이 때문에 금융 데이터와 내부 규정을 철저히 학습해 정책 변화에도 신속하게 대응할 수 있도록 해야 한다. 우리은행은 자체 개발한 ‘AI 뱅커’를 통해 복잡한 금융 상품과 대출 조건을 고객에게 설명하는 시스템을 고안했다. 초기에는 AI 챗봇이 복잡한 고객 질의에 정확히 응답하지 못해 만족도가 낮았으나, 내부 규정과 금융 데이터를 지속적으로 학습해 상담 성공률을 80% 이상으로 개선했다.
신한은행은 보안에 초점을 맞춘 접근을 택했다. 금융 데이터의 외부 유출 위험을 최소화하기 위해 외부 클라우드 서비스 대신 자체 대형언어모델(LLM)을 개발, 내부 시스템에서만 가동하는 방식을 채택했다. 이렇듯 금융권의 보안 중심 접근에 있어서 최근 오픈 소스 모델의 발전은 중요한 변수로 작용하고 있다. 성능이 향상된 저비용 LLM의 등장으로, 은행은 더 높은 수준의 보안을 유지하면서도 AI 기능을 확장할 기회를 얻고 있다.
▲ 금융 산업 AX 핵심 포인트
- 주요 영역: 생성 AI 기반 상담 및 상품 추천
- 산업 특성: 엄격한 데이터 보안 및 규제 준수, 정확성
- 전략:
1. 데이터 보안과 규제 준수를 최우선으로 고려한 모델 선택
2. 내부 금융 상품 및 규정에 대한 철저한 학습과 지속적 업데이트
■ 리테일: 개인화와 브랜드 경험 제고
리테일 산업의 AI 적용은 업무 효율화를 넘어 고객 개인화 경험 창출로 진화 중이다. 나이키는 네이버와 AI 기반 브랜드챗을 구축, 마치 매장 직원과 대면으로 상담하는 듯한 온라인 맞춤형 서비스를 마련했다. 고객의 구체적 요구와 제품의 세부적 특성을 AI가 파악, 적합한 상품 추천해 광고 클릭률(CTR)이 약 20% 상승했다. 초기에는 AI가 브랜드 정체성에 맞지 않는 어휘를 사용하는 문제가 있었으나, 나이키의 톤 앤드 매너를 반영한 답변 규칙과 내부 테스트로 극복했다.
아모레퍼시픽 역시 마이크로소프트와 협력해 ‘AI 뷰티 카운슬러(AIBC)’를 개발한 바 있다. 온라인에서도 고객의 피부 상태 진단부터 개인 맞춤형 제품 추천까지 제공하는 시스템을 확립했다. 초반에는 자연어 이해 부족과 브랜드 지식 미비로 인해 부정확한 추천 문제가 있었지만, 자체 축적된 데이터로 추가 학습을 진행해 대화 관리 모듈을 고안해 냈다.
▲ 리테일 산업 AX 핵심 포인트
- 주요 영역: 업무 효율화 외 고객 개인화
- 산업 특성: 개인화 요구, 브랜드 정체성 유지
- 전략:
1. 브랜드 아이덴티티와 톤앤매너를 AI에 정확히 학습시키는 과정 필수
2. 고객 행동 데이터를 활용한 개인화 수준 단계적 고도화
■ 헬스케어: 정확성과 개인정보 보호의 균형
헬스케어 산업은 고객 개인화는 물론, 의료 데이터의 높은 민감도를 고려한 보안과 정확성의 균형이 중요하다. 정관장(KGC인삼공사)의 AI 기반 건강관리 애플리케이션 ‘케어나우 3.0’은 2024년 8월 서비스가 종료됐으나, 의료 데이터 활용의 선구적 사례로 여전히 유의미한 인사이트를 주고 있다.
케어나우는 유전자 및 건강검진 데이터를 AI로 분석해 개인 맞춤형 건강관리 플랜과 질병 발병 위험 예측 서비스를 제공한 바 있다. 정관장은 의료 분야의 엄격한 규제와 데이터 민감성에 대응해 임상 전문가들과 협력 아래 검증된 데이터베이스를 구축, 철저한 암호화 시스템을 도입했다. 초기에는 데이터 통합과 품질 관리 문제로 인한 분석 정확도 이슈가 있었으나 데이터 표준화와 노이즈 데이터 필터링으로 퀄리티를 높였다.
한편, 헬스케어 영역에서 급성장하고 있는 카카오헬스케어의 혈당 관리 서비스 ‘파스타’는 국내 CGM(지속혈당측정) 시장에서 약 20%의 점유율을 확보하는 등 AI 적용에 있어 의료 정확성과 개인정보 보호 측면을 모두 잡은 사례다. 카카오헬스케어는 전국 180여곳 의료기관과 협력해 전자의무기록 시스템(EMR)을 연동, 혈당 관리패턴 진료 서비스를 맞춤형으로 제공하며 높은 정확도의 의료 관련 정보를 안내했다.
▲ 헬스케어 산업 AX 핵심 포인트
- 주요 영역: 개인 맞춤형 건강 관리와 질병 예측, 만성질환 관리
- 산업 특성: 데이터 민감성, 의료 정확성 및 과학적 신뢰성, 규제 준수
- 전략:
1. 의료 전문가 및 의료기관과의 협업 체계 조성
2. 개인정보 보호와 활용의 균형을 위한 철저한 암호화
3. 데이터 표준화 및 검증, 피드백 프로세스 마련
■ 보험: 정밀한 리스크 분석과 고객 맞춤화
보험 산업은 AI 기술 수용이 가장 빠른 분야 중 하나로, 주로 전문적 심사와 고객 맞춤형 상품 설계에 역점을 두고 있다. KB손해보험은 ‘AI 명함 서비스’는 설계사의 실제 얼굴과 목소리를 AI로 구현했으며, DB손해보험은 ‘AI 보험 비서’로 고객 데이터 기반의 최적 보험 상품 추천 시스템을 마련했다.
AI 도입 초기에는 데이터 정합성 부족과 보험 설계사의 반발 등 문제에 직면했으나, AI 데이터 전담 조직을 신설하고 설계사와 지속적인 소통을 진행해 AI를 통한 실적 향상을 입증하고 내부 저항을 줄였다. 보험 산업의 경우, 방대한 고객 데이터와 복잡한 상품 구조를 AI가 효과적으로 분석해 설계의 전문성과 일관성을 크게 높인 것이다.
▲ 보험 산업 AX 핵심 포인트
- 주요 영역: 계약 심사 및 개인 맞춤형 상품 추천
- 산업 특성: 방대한 데이터 활용, 전문성 높은 의사결정 필요
- 전략:
1. 내부 설계사 및 상담원과의 초기 협력 관계 형성
2. 데이터 정합성 확보를 위한 전담 조직 구성
■ 정부 및 공공: 신뢰성과 접근성 강화
정부 및 공공 분야는 미국 등 다른 국가에 비해 AI 도입이 상대적으로 초기 단계다. 하지만 최근 빠르게 발전하고 있는 것도 사실이다.
무엇보다 시스템 신뢰성과 국민 접근성이 핵심 요소로 작용한다. 국세청의 AI 상담 서비스는 이런 특성을 잘 보여주는 사례다. 국세청은 매년 반복되는 세금 신고 시즌의 문의 폭주를 해소하기 위해 AI 상담 솔루션을 도입했고, 이를 통해 단순 반복 세무 문의 처리를 자동화해 상담 성공률을 24%에서 98%로 크게 높였다.
특히, 정부 기관 특성상 데이터 보안이 절대적으로 중요하기 때문에 국세청은 외부 연결이 차단된 내부 전용 클라우드 환경에서만 AI 시스템을 운영했다. 초기에는 예외적인 질문에 대한 대응 능력 부족 문제가 있었으나, 실제 상담원과 AI를 결합한 하이브리드 모델을 제작해 이를 해결했다. 일반적으로 정부 기관의 AI 프로젝트는 대민 서비스 품질 업그레이드, 업무 효율화, 그리고 모든 국민이 차별 없이 이용할 수 있는 서비스 접근성 확보를 주요 목표로 삼고 있다.
▲ 정부 및 공공분야 AX 핵심 포인트
- 주요 영역: 민원 처리 자동화 및 정보 제공
- 산업 특성: 규제 준수, 서비스 투명성 및 사용자 접근성
- 전략:
1. 폐쇄망 환경에서도 효과적으로 운영 가능한 시스템 설계
2. AI와 인간 상담원의 하이브리드 모델 구축
3. 다양한 계층의 접근성을 고려한 사용자 인터페이스 설계
AX 과정에서 각 산업은 놀랍도록 유사한 도전 과제들을 마주하고 있다. 기업은 이제 단순히 AI 기술을 접목하는 것이 아니라, 고유한 비즈니스 환경에서 AI를 어떻게 효과적으로 적용할 수 있을지 면밀히 분석해야 한다. 그리고 각 산업의 세부적인 차이만큼 중요한 것은 데이터의 통합, 품질 관리, 정합성 확보일 것이다. 이는 AX 성공을 위한 기본기로, 어떤 산업이든 반드시 선결해야 할 필수 요소임을 숙지해야 한다.
안찬봉 탤런트리 대표
