한국딥러닝, IBK기업은행 보이스피싱 피해구제 서류 업무에 VLM 에이전트 적용 — 처리 시간 88% 단축

무엇이 바뀌었나사실

• 누가·언제: 한국딥러닝(대표 김지현)이 IBK기업은행 금융소비자지원부와 시각언어모델(VLM, Vision-Language Model) 기반 보이스피싱 피해구제 업무 자동화를 구현했다고 10월 30일 밝혔다.
• 기간: 이번 과제는 올해 4월부터 8월까지 진행됐다.
• 수상: 이 과제는 '2026 공공기관 AI혁신 챌린지' AI 서비스 실증(PoC) 부문 우수상에 선정됐다.
• 무엇을: 양사는 금융 특화 AI 에이전트 '딥 에이전트 포 금융'을 적용했다.
• 어떻게: 서류 인식·분류부터 정보 추출, 범죄 유형 추론까지 자동화해 기존 수작업 처리의 한계를 극복했다고 한다.
• 구조: 기존 AI 광학문자인식(AI-OCR)과 VLM 결과를 교차검증하고, 신뢰도에 따라 자동 처리와 담당자 검수로 분기한다.
• 구축 방식: 은행 폐쇄망 운영을 위해 온프레미스 방식으로 구축했다.
• 얼마나: 서류 처리 시간은 88% 단축됐고, 인식 정확도는 인쇄체 100%, 필기체 97% 이상, 문서 분류와 범죄유형 추론 정확도는 100%를 기록했다.
• 이전과 차이: 기존 AI-OCR로 판독이 어려웠던 저화질 신분증과 필기체 피해구제신청서의 인식 정확도도 개선됐다는 설명이다.

시장 반응사실

• 원문에서 확인되는 시장 반응·경쟁사 비교 정보는 없다. 원문 관련기사에는 같은 회사의 다른 문서 AI 사례(SKT 광고 제작 자동화 실증 등)가 소개되어 있다.

출처

• 한국딥러닝, AI로 IBK기업은행 보이스피싱 업무 자동화 — AI타임스