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안전과 사기

한국딥러닝·IBK기업은행, VLM로 보이스피싱 피해구제 자동화

전자신문 SW·2026-10-30

요약

한국딥러닝은 IBK기업은행 금융소비자지원부와 함께 시각행동모델(VLM) 기반 보이스피싱 피해구제 업무 자동화를 구현해 서류 처리시간을 88% 줄였다고 30일 밝혔다. 기존에는 팩스로 접수된 서류를 직원이 직접 확인하고 입력하는 수작업 방식이어서 골든타임 내 신속한 대응에 어려움이 있었다. 양사는 한국딥러닝의 금융 특화 AI 에이전트 '딥 에이전트 for 금융'을 적용해 서류 인식 등 업무를 자동화했으며, 금융권 최초의 VLM 기반 피해구제 업무 자동화 사례라고 밝혔다.

큐레이터 노트

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보이스피싱 피해구제는 접수 후 대응 속도가 피해 회복 여부에 직결되는 영역으로, 이번 자동화는 수작업 서류 처리 단계의 지연을 줄이는 데 초점을 맞춘 조치다.

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이 일이 어디서 왔나

금융권에서는 은행·보험사가 AI 에이전트를 업무 시스템에 결합하는 사례가 늘고 있으며, 30일 LG CNS도 여신 업무나 가입 설계서 작성 등에 에이전트 적용이 확산되고 있다고 밝혔다. 이런 흐름 속에서 한국딥러닝과 IBK기업은행은 보이스피싱 피해구제라는 시간이 핵심인 업무에 VLM 기반 자동화를 적용한 사례를 내놓았다.

짚어야 할 점

  • 자동화 대상은 '피해구제 전체 판단'이 아니라 팩스로 들어오는 서류를 인식·입력하는 전 단계로, 처리시간 88% 감축은 이 구간에 한정된 수치다.
  • 오픈AI·앤트로픽·구글이 29일 AI 에이전트의 권한 관리와 실행 추적이 과제라고 밝힌 것과 겹쳐, 금융 업무에 에이전트를 투입할 때 오류 발생 시 책임 소재와 점검 체계가 함께 다뤄져야 할 부분이다.
  • LG CNS가 밝힌 금융권 AI 에이전트 확산 흐름과 맞물려, 서류 인식 같은 반복 업무부터 자동화가 들어가는 패턴으로 볼 수 있다.

아직 확인되지 않은 것

  • VLM이 서류를 잘못 인식하거나 오탈자·훼손 서류를 처리할 때의 오류율과 검증 절차는 공개되지 않았다.
  • 서류 인식 이후 피해구제 승인·거부 등 실질 판단 단계에 사람이 얼마나 개입하는지는 확인되지 않았다.
  • '금융권 최초' 사례라는 주장 외에 다른 은행권으로의 확산 계획이나 적용 범위 확대 일정은 나오지 않았다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.

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