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.

세계 최고 권위의 금융 AI 학회, ICAIF 2025에 카카오뱅크 기술연구소가 다녀왔습니다. 저희의 연구가 상위 15% 논문만 선정되는 Oral 세션에서 발표하는 성과를 안고 돌아왔습니다. 이 글에서는 카카오뱅크의 연구 내용을 소개하고, 현장에서 직접 확인한 강화학습과 에이전트 시스템, 차세대 투자 전략, 그리고 AI의 신뢰성 등 금융 AI 분야의 가장 뜨거운 세 가지 최신 연구 동향을 깊이 있게 공유합니다.