PFCT의 금융기술 R&D 역량이 국제 최우수 학회 논문 등재를 통해 계속해서 입증되고 있습니다. 세계 최대의 산업공학 학회 ‘INFORMS 2022’를 시작으로 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 최우수 학회 ‘KDD 2024’를 넘어 이번에는 ‘ICLR 2025’에 PFCT와 신한카드의 공동 연구 논문이 등재된 건데요!
지난 4월 말 열린 ICLR 2025 워크샵에 참석하기 위해 논문의 1저자인 AI R&D Team의 지환님과 연구를 총괄한 VPA(Vice President of AI) 병규님께서 싱가포르로 직접 떠나셨다고 해요. AI의 최전선에서 이들이 어떤 경험을 했는지, 무엇을 배우고 느꼈는지, 지환님께서 직접 적으신 수기를 통해 지금 바로 만나보시죠!
(이번에 등재된 논문에 관해서는 지환님 인터뷰 콘텐츠로 더 자세히 소개해드릴테니 많은 기대 부탁드려요. 
)
ICLR 2025, 세계 최고의 AI 학회를 경험하다
올해 4월, PFCT와 신한카드 리스크 관리팀과 공동 연구한 <개인 신용대출의 신용 리스크 및 대출 선택 예측을 위한 멀티태스킹 학습 이론> 논문이 한국 금융사 최초로 ‘ICLR 2025 Workshop Advances in Financial AI’에 등재되었습니다. 제가 1저자로 논문에 이름을 올린 덕에 세계 최고의 AI 학회 중 하나인 ICLR 2025가 열리는 싱가포르로 떠나 현장을 직접 경험할 수 있었는데요.
ICLR(International Conference on Learning Representations)은 딥러닝 및 ML 학습 분야의 최신 연구 결과를 공유하는 자리로, 매년 전 세계의 수많은 연구자와 산업계 인사들이 모여 지식과 통찰을 나누는 장입니다. 5일간 진행된 이번 행사에서는 기술적 깊이와 실제 적용 가능성 모두를 아우르는 다양한 논문과 세션을 확인할 수 있었고, 저는 그 속에서 어떻게 AI를 금융 분야에 더 잘 접목할지, 이는 어떤 시사점을 가져올지 고민할 수 있었습니다.
앞으로의 연구에 대한 힌트를 찾다
이번 ICLR 참가에 앞서 저는 명확한 목표를 세웠습니다. 바로 LLM(Large Language Models)을 기반으로 한 응용 연구가 실제 금융 데이터와 업무에 어떻게 접목될 수 있을지 탐색해보는 것이었는데요. AI 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 LLM이 금융에서는 여전히 챗봇 등 비본질적인 영역에 활용되고 있다는 생각을 하던 터라, 저희가 고민하고 있는 리스크 관리 영역에서 더 본질적인 개선을 가져올 수 있는 방법을 찾고 싶었습니다.
실제로 확인해보니 힌트를 얻을 수 있는 부분이 많았습니다. 카드 거래 데이터에 대해 LLM으로 이상 탐지(Anomaly Detection)하는 연구, 시계열(Time-series) 데이터에서 LLM을 활용해 예상치 못한 상황(Chaotic)을 예측하는 연구, SNS 글을 LLM을 통해 분석해 Macroeconomics indicators를 예측하는 연구 등은 우리의 제품과 연구 방향에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되었습니다. PFCT처럼 직접적으로 Lending Tech(여신기술)를 연구하는 팀은 거의 없었지만, 결국 ‘핵심 원천 기술을 각 분야에 잘 접목하는 것이 관건인 싸움’이라는 생각에 흥미롭게 살폈습니다.
여기에 더해 AI를 금융 분야에 적용할 때 피해갈 수 없는 데이터 보안과 공정성(fairness) 이슈에 대해서도 구체적인 해답을 모색하고자 했는데요. 이건 Surrogate function을 통해 모델의 학습 방향성을 제어해 공정성 이슈를 해결하거나, shapley value 기반으로 모델 설명력을 고도화하는 논문들을 접하면서 큰 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
실리적인 모델링의 노하우를 공유하다
개인적으로 뜻깊었던 순간은 아무래도 직접 참여한 포스터 세션이었습니다. ‘코로나 이후의 경기 침체 상황 속에서, 금융 기관이 실제 취급한 유저군의 리스크 예측 성능을 어떻게 끌어올릴 것인가’라는 문제 의식에서 출발한 이번 연구는 실리적 모델링에 중점을 두고 있습니다. 그래서 발표를 준비하면서도 단순히 기술을 보여주는 것이 아니라, 금융기관이 실제로 활용 가능한 기준과 판단의 틀을 어떻게 제시할 수 있을 것인지를 중심에 두었습니다.
현장에서 세션을 진행하면서 다양한 나라의 연구자들과 교류할 수 있었는데요. 이들은 리스크 관리에 대해 생소해하면서도 호기심을 보였고, 자연스럽게 대출 프로세스와 금융 AI의 적용 방식 전반을 설명하는 대화로 이어지곤 했습니다. “이 모델이 실제 금융회사에서 운영되고 있나요?”라는 질문이 나왔을 때, “그렇다”고 답하면서, 우리가 만든 기술이 실제 산업계와 연결되어 있다는 점에서 자부심을 느낄 수 있었습니다.
사회 구조 속에서 작동하는 AI를 체감하다
ICLR 2025는 단지 논문을 듣고 기술을 확인하는 자리가 아니었습니다. 저는 이곳에서 AI가 얼마나 다양한 분야에 빠르게 확장되고 있는지, 그리고 그 속도가 얼마나 가속화되고 있는지를 체감할 수 있었습니다.
특히 Deepseek, GPT, LLaMA 등 거대 모델을 활용한 응용 연구가 자연어 처리뿐 아니라 경제, 연구, 심리, 금융 등 거의 모든 산업 영역에 맞닿아 있는 것을 발견할 수 있었습니다. 예를 들어 트위터와 같은 SNS 데이터를 분석해 거시경제 지표를 예측하는 연구, LLM을 통해 논문 작성과 리뷰 과정을 자동화하는 실험, 그리고 AI가 인간의 인지에 미치는 영향을 분석한 가스라이팅 관련 연구 등은 AI가 이제 단순한 도구를 넘어 사회 구조의 일부로 작동하고 있음을 보여주는 사례였습니다.
또, 네트워킹을 통해 만난 글로벌 연구자들은 대부분 자신의 전공 분야를 넘어 다양한 산업 분야에 AI를 어떻게 접목할 수 있을지에 관심을 갖고 있었는데요. 특히 금융 분야는 고도화된 리스크 관리와 데이터 중심의 판단이 핵심인 만큼, AI가 가져올 변화에 대한 기대와 질문이 많았던 것 같습니다. 기술을 도입해 개선해나갈 수 있는 지점이 무궁무진하다는 생각이 들었습니다.
한편, 학회 내 기업 스폰서 부스를 둘러보며 인상적인 장면도 마주쳤습니다. OpenAI, Adobe, Baidu 같은 유명 AI 기업들이 의외로 낮은 등급의 부스에 위치해 있던 것인데요. 이는 오히려 AI 인재 유치 경쟁이 얼마나 치열한지를 역설적으로 보여주는 풍경이었습니다. 언젠가는 PFCT도 이런 유명 학회에 부스를 차릴 수 있는 날이 오지 않을까… 하는 기대도 해보았습니다. ㅎㅎ
정리하며, AI 시대를 어떻게 맞이할 것인가
이처럼 기술과 사람이 만나는 공간 속에서, 자연스럽게 AI의 발전을 우리는 어떻게 받아들여야 할 것인가라는 질문과 마주하게 되었습니다. 누군가는 AI 기술의 급속한 발전에 위협을 느끼고, 또 누군가는 그 가능성에 기대를 걸며 새로운 기회를 찾아 나서고 있습니다. 저는 이번 경험을 통해 두려움을 선택하기보다, 변화의 흐름 속에서 활용의 가능성을 탐색하는 사람이 되어야겠다는 다짐을 하게 되었습니다.
앞으로 또 한 번 글로벌 컨퍼런스에 참가할 기회가 생긴다면, 이번 경험을 밑거름 삼아 한층 더 성장한 모습으로 임하고 싶습니다. 금융이라는 익숙한 분야뿐 아니라 심리, 의료, 환경등 다양한 산업에 대한 관심과 배경지식을 넓혀가면서, 더욱 풍부한 시각으로 연구를 바라보고 적용할 수 있기를 기대합니다. 기술은 결국 사람을 위한 것이고, 사람과 기술의 간극을 좁히는 역할을 하는 것이 바로 지금 우리가 해야 할 일이라 믿습니다.
참가 일정을 마친 후에는 잠시 시간을 내어 싱가포르 곳곳을 둘러볼 수 있는 기회도 있었습니다. 낮에는 무더운 날씨 탓에 활동이 쉽지 않아 주로 밤에 산책을 나가곤 했는데, 도심의 화려한 야경과 반짝이는 강변 풍경은 정말 인상적이었습니다. 곳곳에 자리한 디저트 가게와 신선한 열대 과일들도 무척 만족스러웠고, 특히 밤 산책을 좋아하는 저에게는 그 시간이 참 행복하게 느껴졌습니다. 다음에 또 기회가 주어진다면, 이 도시의 여유로운 밤 풍경을 다시 한 번 즐기고 싶습니다.
written & photographed by Jihwan
edited by Hoonjung
KDD, ICLR 논문 저자와 함께 일하고 싶다면?
