한국딥러닝, 보이스피싱 피해구제 자동화로 서류 처리 88% 단축
IBK기업은행과의 VLM 실증에서 인쇄체 인식 정확도 100%를 기록했고, 해당 과제는 2026 공공기관 AI혁신 챌린지에서 우수상을 받았다.
한국딥러닝이 IBK기업은행 금융소비자지원부와 함께 VLM 기반 보이스피싱 피해구제 업무 자동화 실증을 진행해 서류 처리시간을 88% 단축했다고 30일 밝혔다.
실증에는 한국딥러닝의 금융 특화 VLM AI 에이전트 'DEEP Agent for Finance'가 적용됐다. 인쇄체 인식 정확도는 100%, 필기체는 97% 이상을 기록했고, 문서 분류와 범죄 유형 추론에서는 100% 정확도를 나타냈다.
한국딥러닝은 은행 폐쇄망에서 운영할 수 있는 온프레미스 방식과 신뢰도 점수 기반의 자동 처리·담당자 검수 분기 구조를 구현했다.
이번 과제는 2026 공공기관 AI혁신 챌린지의 AI 서비스 실증 PoC 부문에서 우수상에 선정됐으며, IBK기업은행은 재정경제부·과학기술정보통신부 장관상을 받았다. IBK기업은행은 실증 성과를 바탕으로 2027년 상반기 중 이 기술을 실제 업무에 적용할 계획이다.
기존 수작업 방식에서 자동화로
기존 보이스피싱 피해구제 업무는 팩스로 접수된 서류를 직원이 직접 확인하고 시스템에 입력하는 수작업 방식이었다. 이번 실증 과제는 지난 4월부터 8월까지 진행됐다. 앞서 지난 3월 한국딥러닝은 문서 특화 VLM 'KDL Frontier'가 글로벌 멀티모달 OCR 벤치마크 OCRBench v2 영어 부문에서 세계 1위를 기록했다고 밝힌 바 있다. 이번 소식은 datanet.co.kr이 전했다.
한눈에 보기
서류 처리시간은 얼마나 단축됐나?
한국딥러닝은 IBK기업은행과의 실증에서 서류 처리시간이 88% 줄었다고 밝혔다.
어떤 AI 모델이 쓰였나?
한국딥러닝의 금융 특화 VLM AI 에이전트 'DEEP Agent for Finance'가 적용됐다.
IBK기업은행은 언제 실제 업무에 적용하나?
실증 성과를 바탕으로 2027년 상반기 중 실제 업무에 적용할 계획이다.