“물가와 경기 변동이 단기금리에 미치는 영향을 분석하고 싶으니, 활용 가능한 데이터를 찾아달라”고 입력하자 기준금리를 포함한 소비자물가지수(CPI), 국내총생산(GDP) 등 관련 데이터셋이 일목요연하게 제시됐다. 데이터 검색뿐 아니라 5페이지 분량의 연설문 작성, 내외부 보고서 탐색 등 업무 전반에 걸친 다양한 요청도 수행할 수 있다.
한국은행과 네이버가 공동 개발한 인공지능(AI) 모델 ‘보키(BOKI)’가 공개됐다. 보키는 네이버의 프라이빗 클라우드 인프라와 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 금융•경제 특화 AI다. 한국은행 내부망에 구축한 이른바 ‘소버린 AI’로, 글로벌 중앙은행 가운데 최초 사례다.
박정필 한국은행 디지털혁신실장은 21일 서울 중구 한국은행 별관에서 열린 한국은행-네이버 공동 주최 ‘AX 컨퍼런스’에서 보키를 시연했다. 그는 “2020년 창립 20주년 기념 전략 목표 가운데 하나로 ‘디지털 혁신’을 제시했고, 그 세부 과제로 AI•기계학습(ML)의 업무 도입을 추진해왔다”며 “이번에 전사적 AI 도입을 본격화하게 됐다”고 설명했다.
한국은행과 네이버는 약 1년 반에 걸쳐 네이버의 하이퍼클로바X 모델을 설치하고 AI 서비스별 애플리케이션을 개발했다. 이 과정에서 한국은행은 지난 20년간 축적된 330만건의 문서를 수집해 중복 내용을 제거한 뒤 140만건의 정형 데이터로 가공했다. 이를 바탕으로 행내외 조사 연구 자료와 내부 규정, 지침을 토대로 답변을 제공하는 AI 어시스턴트와 한국은행 종합데이터플랫폼과 연동된 분석 서비스를 구현했다.
아울러 한국은행은 AI가 질문 의도를 정확히 이해하도록 업무흐름(워크플로우)을 직접 설계했다. 박 실장은 “단순한 질문이라도 답변을 도출하기까지 여러 단계의 프로세스가 필요하다”며 “질문의 의도를 분해, 재작성하고 중요도를 판단하는 과정에서 많은 시행착오를 겪었다”고 말했다.
AI 구축 과정에서 중점을 둔 부분은 시간의 흐름에 따라 기록되는 시계열 데이터 활용이다. 카드 사용내역이나 거래패턴 등이 대표적인 예로, 금융권에서 시계열 데이터는 AI 모델에 필수 요소로 꼽힌다.
한국은행의 경우 종합데이터플랫폼인 ‘바이다스.ai’를 통해 시계열 데이터를 관리하고 있다. 2022년 약 300만건이던 시계열 데이터는 현재 1900만건으로 늘었다. 데이터 업무 흐름 중심으로 기능을 개선하면서, 과거에는 IT 인력 지원이 필요했던 분석 작업도 이제는 직원들이 주도적으로 수행할 수 있게 됐다.
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네이버 역시 시계열 데이터를 이해하는 AI 구현을 보키의 고도화 핵심 목표로 삼았다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “금융권 데이터 대부분이 시계열이라는 점에서 이를 이해하는 AI를 어떻게 만들 것인지 고민했다”며 “이 부분이 한국은행에도 가장 중요한 요소라는 점을 인식하고 우선순위로 설정했다”고 말했다.
결과적으로, 한국은행이 시계열 데이터를 적극 활용할 수 있도록 지원하는 것이 소버린 AI의 방향성이라는 설명이다. 김 대표는 “시계열을 이해하는 AI를 구축하면 한국은행은 전세계 중앙은행 가운데서도 드문 마이크로, 매크로 시계열 데이터 분석 도구를 갖추게 된다”며 “이는 한국 중앙은행의 금융 경쟁력을 높이는 데 기여할 것”이라고 강조했다.
