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한국금융연수원(원장 이준수)과 서울대학교 AI연구원(원장 이재욱)은 금융권의 AI 전환(AX)과 데이터 기반 혁신을 이끌 실무형 데이터 사이언스 인재를 양성하기 위해 공동 운영한 ‘2026년 서울대-KBI AI기반 데이터 사이언스 전문가 양성 과정’을 마무리하고, 7월 4일 수료식 및 캡스톤 프로젝트 발표회를 가졌다.

이번 과정은 농협은행, 중소기업은행, 부산은행 등 금융기관 재직자 28명이 참가한 가운데 2026년 3월부터 7월까지 총 18일, 131시간에 걸쳐 진행됐다.


연수생들은 서울대학교 AI연구원에서 AI 수학·통계, 금융 데이터 분석, 빅데이터·AI 기술 동향과 활용 전략 등을 학습하고, 한국금융연수원에서는 생성형 AI 기반 데이터 수집·전처리, 머신러닝·딥러닝 분석 실습, LLM, RAG, 벡터DB, 오픈소스 LLM, AI Agent 등 최신 기술을 금융 실무와 연계해 실습했다. 특히 올해는 캡스톤 프로젝트를 대폭 강화하여, 연수생들이 실제 금융 현장의 문제를 발굴·정의하고 데이터 기반 해결방안을 직접 설계하도록 운영했다.

각 팀은 데이터 수집·전처리, 모델링, 결과 해석, 서비스 활용 가능성 검토, 발표 및 시연까지 프로젝트 전 과정을 수행했으며, 서울대학교 교수진과 석·박사급 전공 조교, 금융권 AI·데이터 분야 전문가의 멘토링을 받았다.

캡스톤 프로젝트 발표회에서는 총 6개 팀이 현업 적용 가능성이 높은 AI·데이터 사이언스 솔루션을 발표했다.

1조는 조기경보 경제 참조모형을 개발했다. 거시경제 변수와 외부 리스크 신호를 활용하여 중소기업 여신 및 리스크 관리를 위한 AI 기반 조기경보 참조모형을 설계했다. 2조는 포트폴리오·투자성향 진단 멀티에이전트 플랫폼을 개발했다. 보유상품의 실질 편입 종목과 투자자 행동성향을 함께 분석해 리밸런싱 시뮬레이션을 제공하는 자산관리형 AI 플랫폼을 구현했다. 3조는 부동산 의사결정 플랫폼을 개발했다. 대출 한도, 유사 아파트, 예산 기반 매물, 단지 리포트, LLM 기반 단지 비교 기능을 통합한 부동산 구매 의사결정 지원 플랫폼을 구현했다. 4조는 AI Agent 기반 관계금융 심사 지원 플랫폼을 개발했다. 재무제표와 거시변수를 결합해 기업 리스크 변화를 시나리오로 분석하고, AI 심사의견을 통해 관계금융 업무를 지원했다. 5조는 OpenClaw 기반 AI 자동 종목분석 시스템을 개발했다. 종목코드 입력만으로 리포트, 재무정보, 기술지표, 투자자 심리 등을 자동 수집·분석하는 투자판단 지원 시스템을 구현했다. 6조는 기업여신 심사 Multi-Agent AI 플랫폼을 개발했다. DART 공시자료, 뉴스·평판 정보, 통계모형, 룰 엔진, LLM Agent를 결합해 기업명 입력부터 여신심사 리포트 생성까지 지원하는 플랫폼을 구현했다.

캡스톤 프로젝트 평가는 데이터 품질, 실무활용성을 중심으로 한 사전평가와 문제 정의의 적절성, 분석 방법론 및 모델 선택의 타당성, AI/Data Science 관점의 논리성, 결과 해석, 발표 완성도 등을 종합한 현장평가로 진행됐다.

심사 결과, 포트폴리오·투자성향 진단 멀티에이전트 플랫폼을 개발한 2조가 데이터 평가와 실무활용성, 문제 정의와 발표 완성도 부문에서, 부동산 의사결정 플랫폼을 개발한 3조는 AI/Data Science 관점의 논리성 부문에서 우수한 평가를 받아 각각 대상, 우수상에 선정됐다.

대상을 수상한 2조의 조장 허원재 대리(부산은행)는 “이번 프로젝트를 통해 AI를 단순히 답을 주는 도구가 아니라, 사람의 아이디어를 빠르게 화면으로 구현하고 검증하는 협업 파트너로 활용하는 방법을 배웠다”며 “기획서를 먼저 쓰기보다 실제로 움직이는 구현 예시를 만들어 팀원들과 소통한 과정이 프로젝트 완성도를 높이는 데 큰 도움이 되었다”고 말했다.

우수상을 수상한 3조의 원지은 차장(기술보증기금)은 “공식 데이터, 시장 정보, 생활 인프라, 여론 데이터 등 서로 다른 성격의 정보를 하나의 판단 흐름으로 연결하는 과정이 가장 큰 도전이었다”며 “AI가 그럴듯한 답을 만드는 데 그치지 않고, 근거와 출처를 바탕으로 설명하도록 설계한 점이 의미 있었다”고 밝혔다.

개인 성적 우수자에게 수여되는 우등상은 윤현서 과장(농협중앙회)과 송채원 대리(중소기업은행)에게 돌아갔다.

전체 성적 1위를 차지한 농협중앙회의 윤현서 과장은 “서울대의 이론 강의와 KBI의 실습 교육을 함께 들으며 AI와 데이터 사이언스를 입체적으로 이해할 수 있었다”며 “현업 문제를 데이터 기반으로 정의하고 설명하는 훈련이 특히 도움이 됐다”고 말했다.

중소기업은행 송채원 대리는 “AI를 금융업무에 적용할 때는 성능뿐 아니라 신뢰성, 재현성, 통제 구조가 중요하다는 점을 체감했다”며 “앞으로도 현업에서 활용 가능한 AI 적용 방안을 계속 고민하겠다”고 밝혔다.

서울대학교 AI연구원 이재욱 원장은 “AI 기술의 경쟁력은 단순한 모델 활용이 아니라 현장의 문제를 정확히 정의하고 데이터를 기반으로 해결하는 역량에서 나온다”며, “이번 과정이 금융권 실무자들이 AI와 데이터 사이언스를 실제 업무 혁신에 적용하는 계기가 되었기를 바라며, 앞으로도 산업 현장의 AI 전환을 지원하는 실무형 인재 양성에 힘쓰겠다”고 밝혔다.

한국금융연수원 이준수 원장은 “서울대학교 AI연구원과의 산학협력을 통해 대학의 이론적 전문성과 연수원의 금융 실무 교육 역량을 결합한 금융회사 특화 AI 전문과정을 운영할 수 있었다”며 “앞으로도 금융회사의 AI 전환(AX)을 지원하기 위해 생성형 AI, 데이터 사이언스, AI 거버넌스 등 핵심 분야의 산학협력 교육을 지속 확대하겠다”고 전했다.

온라인 중앙일보

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