한국딥러닝, IBK 실증 발판 삼아 日 금융 9곳도 타진···금융 'VLM 수출' 본격화

IBK 서류 처리 88% 단축··· 보안성·정확도 동시 입증
세계 1위 VLM 무기로 日 9곳과 수출 타진···호주·동남아까지
지난해 적자 전환··· 금융권 발 넓혀 수익성 전환 목표

한국딥러닝은 국내 금융사들을 대상으로 시각언어모델 기반 비정형 서류 자동화 기술인 '딥에이전트 포 파이낸스'를 제공하고 있다. / 사진 = 한국딥러닝 제공

[시사저널e=조건희 기자] 인공지능(AI) 스타트업 한국딥러닝이 시각언어모델(VLM) 기반 금융 비정형 서류 자동화 기술의 독보적인 성능을 입증하며 국내외 금융 시장 공략에 속도를 내고 있다. 최근 IBK기업은행과의 대규모 기술 실증(PoC)을 성공적으로 마치며 내년 상반기 현업 적용을 앞두고 있는 한편 일본 현지 금융사 9곳과 사업 논의에 착수하며 아시아·태평양 전역으로 금융 AI 솔루션 영토 확장에 나섰다.

3일 업계에 따르면 한국딥러닝은 IBK기업은행 금융소비자지원부와 공동으로 진행한 '보이스피싱 피해구제 업무 자동화' 기술 실증을 완료했다. 지난 4월부터 8월까지 진행된 이번 실증은 보이스피싱 피해 접수 시 팩스로 대량 유입되는 피해구제 신청서와 신분증 사본 등 비정형 문서를 AI 에이전트가 자동 판독·처리하는 과제다. 기존에는 은행 직원이 접수 서류를 일일이 확인하고 수작업으로 시스템에 입력해야 해 신속한 피해 구제 대응에 한계가 있었다.

양사는 한국딥러닝의 금융 특화 AI 솔루션 '딥에이전트 포 파이낸스'를 투입해 전면적인 업무 자동화 시스템을 구축했다. 실증 결과 기존 수작업 대비 서류 처리 시간을 88% 단축하며 업무 효율을 대폭 개선했다. 정확도 지표에서도 인쇄체 100%, 필기체 97% 이상의 인식률을 기록했으며 문서 분류와 범죄 유형 추론 평가에서는 100%의 정확도를 달성했다. 특히 일부 정보 추출 항목에서는 이미지나 문서 속 글자를 판독·추출하는 기존 인공지능 광학문자인식(AI-OCR) 기술 대비 정확도를 최대 20.4%p 끌어올렸다.

이번 시스템은 단순 문자 추출에 머물던 기존 AI-OCR의 한계를 넘어 시각언어모델(VLM)을 통해 문서의 시각적 레이아웃과 문맥을 복합 분석해 범죄 유형까지 스스로 추론하는 지능형 구조를 갖췄다는 점이 특징이다. 한국딥러닝은 AI-OCR과 VLM의 분석 결과를 교차 검증하고, 판독 신뢰도에 따라 자동 처리와 수동 검수 대상을 정교하게 선별하도록 이번 솔루션을 설계했다.

여기에 금융권 망분리 규제를 충족하기 위해 외부 클라우드가 아닌 은행 내부망(온프레미스)에 직접 엔진을 구축했다. 최종 판단은 사람이 직접 확인하는 '인간 참여형(HITL)' 체계까지 결합해 금융권이 요구하는 보안성과 신뢰도를 확보했다. 기업은행은 실증 성과를 바탕으로 내년 상반기 중 실제 보이스피싱 피해구제 업무에 본 시스템을 본격 도입할 계획이다.

한국딥러닝은 이번 기업은행 실증을 발판 삼아 금융권 전반으로 솔루션 도입을 본격 확대할 방침이다. 회사는 그동안 국내 주요 은행, 캐피탈, 보험 등 다양한 금융기관에서 여신 심사 서류 자동 분류 및 핵심 정보 추출 프로젝트를 수행해 온 만큼 축적된 실무 노하우와 엔터프라이즈 특화 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 기술을 결합해 적용 업무 범위를 빠르게 넓혀간다는 구상이다. 특히 기업별로 상이한 업무 환경과 망분리 등 보안 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 강점을 앞세워 여신·대출 심사와 보험금 청구를 비롯한 금융 문서 자동화 영역을 집중 공략할 계획이다.

해외에서는 자체 개발한 문서 특화 VLM 경쟁력을 바탕으로 금융 시장 공략에 속도를 내고 있다. 한국딥러닝은 자체 VLM 'KDL 프론티어'를 통해 글로벌 AI 평가 벤치마크인 'OCRBench v2' 영어 부문에서 세계 1위를 기록하며 기술 경쟁력을 입증했다. 이를 앞세워 현재 일본 현지 금융사 9곳과 금융 특화 솔루션 공급 및 PoC 도입을 논의 중이다. 이미 대만과 베트남 등 아시아 시장에 기본 AI 솔루션을 공급하고 있는 한국딥러닝은 일본 진출을 기점으로 향후 호주 시장까지 판로를 넓혀 '아시아·태평양 금융 AI 벨트'를 구축한다는 구상이다.

국내에서는 금융권을 넘어 공공·제조·커머스 등으로 솔루션 적용 범위를 넓히고 있다. 한국딥러닝은 공공 분야에서 행정문서 구조화, 제조 분야에서는 도면과 자재명세서(BOM) 디지털화 사업을 추진 중이다. 커머스 분야의 경우 SK텔레콤과 손잡고 상품 분석 및 숏폼 광고 자동 제작·검수 에이전트 실증을 진행하고 있다. 아울러 산업통상자원부의 '제조업 AI 대전환(M.AX)' 전문기업으로 선정돼 산업 전반의 비정형 문서 디지털 전환 사업도 병행하고 있다.

/ 그래픽 = 정승아 디자이너

다만 한국딥러닝은 지난해 적자 전환했다. NICE평가정보에 따르면 한국딥러닝의 지난해 별도 기준 매출액은 33억7200만원으로 전년 대비 2.80% 소폭 성장했다. 반면 영업손익은 지난해 5억4700만원 영업손실을 기록해 전년 3억9800만원 흑자에서 적자로 돌아섰다.

한국딥러닝은 중장기적으로 엔터프라이즈 맞춤형 에이전틱 AI(Agentic AI) 솔루션을 앞세워 수익성 반등을 이뤄낼 방침이다. 기업 업무를 자율 수행하는 AI 에이전트 플랫폼 '딥에이전트'와 도입 후 성능·품질을 지속 관리하는 운영 플랫폼 '딥옵스'를 결합해 B2B 시장 지배력을 극대화한다는 구상이다.

한국딥러닝 관계자는 "이번 IBK기업은행 실증을 통해 금융권이 요구하는 높은 수준의 정확도와 보안성, 실제 업무 적용 가능성을 충분히 확인했다"며 "축적된 금융 레퍼런스를 발판 삼아 2027년에는 단순 업무 자동화를 넘어 기업의 핵심 업무 프로세스 전반을 자율 수행하는 B2B AI 에이전트 기업으로 입지를 굳힐 것"이라고 말했다.