올해로 5년째를 맞은 AWS GameDay 2026에서 카카오뱅크가 2년 연속 1위라는 쾌거를 달성했습니다. 이번 대회는 ‘AI 기반의 운영 및 개발 혁신’을 주제로, Amazon Q Developer와 Kiro CLI를 활용해 장애 및 개발 문제를 해결하는 방식으로 진행되었습니다. 카카오뱅크 키키404팀이 3시간 동안 치열하게 문제를 분석하고 점수를 쌓아가며 우승에 이른 과정을 공유합니다.

카카오뱅크는 날로 지능화되는 보이스피싱에 대응하기 위해 기존의 단일 거래(point) 기반 탐지 방식에서 벗어나, 고객의 연속된 행동을 분석하는 시퀀스 기반 탐지 모델을 개발했습니다. 이미지 분류에 사용되던 Vision Transformer(ViT) 아키텍처를 금융 시계열 데이터에 맞게 변형하여 고객의 앱 활동 및 거래 내역 시퀀스를 학습하고, 실시간 서빙 환경을 구축했습니다. 그 결과, 하루 평균 1,800만 건 이상의 추론 요청을 평균 20ms 이내의 속도로 처리하며 기존에 탐지가 어려웠던 사기 유형까지 포착하는 등 탐지 사각지대를 최소화했습니다. 본 글에서는 새로운 탐지 패러다임의 도입 배경부터, 독자적인 모델 구조와 함께 AI의 판단 근거를 추적하는 설명 가능한 AI(XAI) 적용 사례, 그리고 대규모 실시간 서빙 아키텍처 구축 과정과 앞으로의 발전 방향까지 상세히 소개합니다.

카카오뱅크의 개인사업자 부동산 담보 대출 상품을 출시하며, 복잡하고 시간이 오래 걸리던 담보 심사 업무의 부분 자동화를 구현했습니다. 사람이 기다리지 않아도 되는 심사 구조를 만들기 위해 어떤 문제를 어떻게 해결했는지, 그 과정에서 얻은 설계 경험과 실제 운영 효과에 대한 깊이 있는 인사이트를 공유합니다.

카카오뱅크의 LostCow 팀이 금융보안원에서 주관한 ‘2025 금융 AI Challenge’에서 우수상을 수상했습니다. 이번 글에서는 모델 선정 → 데이터 전처리 → 도메인 학습 → RAG → 양자화 및 추론 최적화까지, 4주라는 짧은 시간 동안 수많은 제약 조건 속에서 어떻게 우수상까지 거머쥘 수 있었는지에 대한 모델 개발 일련의 과정을 다룹니다.