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금융빅데이터(CreDB) 분석, 에이젠글로벌 ‘인공지능 신용 지도’ 완성

에이젠글로벌(AIZEN)은 2일 금융 빅데이터 개방시스템을 활용해 차주 정보를 통한 금융 데이터를 ‘지도화(Map)’해 금리제공의 정량적 분석 프레임을 완성했다고 밝혔다. ‘신용정보의 지도화(Credit to Map)’ 기술로 빈티지(Vintage) 차트 기반의 차주별 위험률 차이를 시각적으로 지도화하여 예측하는 모델이다. 업권별, 상품별 정교한 분석을 통해 데이터를 분석하였고 인공지능 기반의 신용평가 및 위험관리의 토대를 증명했다. 이를 통해 신용데이터 가치평가를 하고 합리적인 금리와 시장 타깃을 통해 금융서비스가 초 개인화될 수 있는 근거를 마련했다는 평가다. 특히 여신 시장에서 정교하지 못한 분석 프레임을 조정하여 고객별 평가, 상품추천, 연체예측, 리스크 관리 등 여신 서비스의 ‘크레딧 사이클(Credit Cycle’)을 관리할 수 있다. 금융회사는 사전에 정교한 데이터분석 및 AI예측모듈을 통해 고객혜택, 서비스 고도화로 이어질 수 있는 것을 증명했다. 실제로 ‘신용정보의 지도화(Credit to Map)’ 결과, 동일 업권 및 동일 대출 상품 내에서 차주별로 4%P이상 위험율의 차이가 발생하는 결과를 확인했다. 또한 2차로 개방한 신용정보원 기업데이터의 경우, 개업사업자 및 법인사업자약 560만건의 20% 수준에 해당하는 약 110만개 차주에 대한 대출, 연체, 기술신용정보를 포함한 데이터연구를 진행했다. 지역, 업종, 등급 등 차주 속성별 대출규모와 평균 연체기간, 연체율 분석을 통해 기업의 빅데이터 분석을 완료했다. 에이젠글로벌측은 기업 데이터의 딥러닝에 필요한 통계적 분석 결과, 향후 에이젠글로벌의 오토 머신러닝 ‘아바커스’로 머신러닝/딥러닝 알고리즘 결합 및 설명 가능한 인공지능(XAI)를 통해 기업의 위험요인 진단의 발전 가능성을 제시할 수 있다고 밝혔다. 기업데이터의 금융 AI 서비스 개발의 근간이 될 수 있어 금번 분석의 가치가 크다. 금융 당국은 앞으로도 연내 ‘금융 3대 빅데이터 인프라’ 출범 등 핀테크, 디지털 금융 혁신과제를 통해 데이터가 금융 혁신을 주도할 수 있도록 추진할 계획이다. 이를 통해 데이터 산업육성 및 이종산업간 데이터 융합을 통한 혁신을 이끌어 낼 수 있다. 또한 에이젠글로벌의 금융AI솔루션 ‘아바커스’는 금융, 통신, 이커머스 등의 이종간의 데이터 융합을 통해 금융에서 활용 가능한 ‘신용’정보로 변환할 수 있다. ‘아바커스’의 모든 기능은 API로 구성되어 금융회사 및 이종산업에서도 쉽게 사용할 수 있다. 또한 데이터 융?결합 및 신뢰성 있는 데이터 경제 활성화를 위한 ‘설명 가능한’ 인공지능 도입에 앞장서고 있다. 금융 빅데이터 개방 및 오픈API를 통한 금융데이터 분석을 통한 인공지능 금융서비스의 실현 가능성을 개척한 셈이다. 에이젠글로벌 강정석 대표는 “신용정보원의 CreDB를 통해 고객별 정교화된 AI금리 정량화를 입증할 수 있었으며, 개인신용 및 기업신용 데이터 기반의 인공지능 금융서비스로의 발전 토대를 마련했다”고 밝혔다. 한편, 신용정보원은 최근 금융 빅데이터 인프라 활용을 위한 심의위원회를 열어 평가를 통해 핀테크 기업을 선정하였고 에이젠글로벌(AIZEN)은 ‘CreDB’ 분석1차, 2차 기업으로 선정된 바 있다. 출처: 디지털타임즈 https://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2020040202109919053007&ref=naver

삼성화재가 선택한 AI금융, ‘에이젠글로벌’ 삼성금융 오픈 콜래버레이션 최종 우승

지난해 9월부터 6개월간에 걸쳐 진행된, 삼성금융 4개사와 삼성벤처투자 주관의 ‘삼성금융 오픈 컬래버레이션(Open Collaboration)’ 행사에서 에이젠글로벌(AIZEN)이 최종 우승자로 확정됐다. 삼성화재, 삼성생명, 삼성카드, 삼성증권 등 삼성그룹의 4개금융사 공동주최로 시행된 금번행사에, 삼성화재에는 총 51개사가 도전장을 내어 1차 경쟁을 펼쳤고, 본선 진출한 2개사가 과제해결을 위한 검증 프로젝트를 3개월간 수행하여, 최종 평가를 통해 우승자를 가렸다. 에이젠글로벌은 인공지능 금융 솔루션을 통한 보험의 ‘장기보험 청구건의 속성분류’ 과제를 성공적으로 진행했다. 특히 복잡한 장기보험 청구데이터의 AI(인공지능)분석을 통해 정확한 심사예측모형을 개발하여 보험금 청구 건에 대한 정확하고 신속한 지급을 위한 근거를 마련했다는 평가다. 동시에 예측정확도 99%결과의 청구건 속성분석을 통한 효율적인 배당시스템으로의 연결을 제시하는 통합솔루션의 개발 가능성을 증명해 최종 우승자로 선정됐다. 에이젠글로벌은 ‘금융에 특화된’ 인공지능기반 솔루션인 ‘아바커스’를 통해 금융 의사결정을 자동화함으로써 업무프로세스 개선, 사업비 절감, 고객 서비스 향상 등의 금융 혁신을 주도해왔다. 이번 결과는 삼성금융 오픈 콜래버레이션을 통해 보험영역에서도 그 혁신의 계기를 증명한 셈이다. 특히, 3천 7백만 가입자의 실손보험 시대에 날로 늘어나는 장기보험 청구 건에 대한 신속하고도 정확한 보험금 처리는 점증하는 사업비로 고심하는 보험업계의 숙원 과제였다. 빠르고 정확한 판단으로 업무프로세스를 개선하고 보험금 누수를 줄임으로써, AI를 통한 실질적 이익을 마련할 수 있다는 평가다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI)의 특장점을 적용해, 보험영역에서 인공지능기술을 실무업무에 쉽게 도입하여 적용할 수 있도록 풀어간 점도 향후 보험 전 부문에 신기술을 도입할 수 있는 근거를 확인한 중요한 시사점이 되었다. 삼성화재는 약 3개월간에 걸친 아바커스의 인공지능 심사모형개발과 적용과정을 통하여, AI솔루션이 향후 심사업무, 조사업무, 자동지급율 개선 등의 다방면에 활용할 수 있는 가능성을 검증했다. 최종 우승한 에이젠글로벌에는 우승 상금 3천만원이 지급되며, 향후 솔루션 도입과 사업모델을 협의, 투자 등을 진행할 예정이다. 한편 삼성 금융사는 이번 행사 이후에도 지속적으로 유망 업체를 발굴하여 디지털 경쟁력 제고를 통해 새로운 성장동력을 확보할 계획이다. 실제 삼성벤처투자는 핀테크 또는 인슈어테크에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있으며, 삼성생명과 삼성화재는 지난해 각각 500억 원, 400억 원 규모의 벤처투자 펀드를 조성해 전략적 협업을 모색하고 있다. 신창훈 에이젠글로벌 전무는 “장기보험 청구건의 AI심사모형은 적중율 90% 이상의 성공적 결과를도출하였고, 청구금액과 입력정보가 적은 데이터에 대해서도 정확히 예측했다는 점에 의미가 크다”며 “향후 자동지급심사 및 배당시스템까지 연결하면, 업무프로세스의 효율적 개선 및 사업비 절감에 상당한 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 강정석 에이젠글로벌 대표는 “삼성화재와 지속적인 협업을 통해 한국의 AI보험 혁신 사례를 선도적으로 만들어 갈 것”이라고 포부를 밝혔다. 출처: 이투데이 https://www.etoday.co.kr/news/view/1866090

Unleashing the Power of Data (Fintech Start-up of the Year, South Kore…

“Fintech Start-up of the Year, South Korea” at The Asset Triple A Digital Awards 2020 Founded in 2016, South Korea’s AIZEN looks to harness the power of data to assist ineffective traditional firms to gain a better understanding of their clients and how to best present their services. In the complex and competitive world of financial services having speed and visibility is key to staying ahead of the competition. That’s the key message Jung Seok Kang, CEO of South Korean-based fintech AIZEN hopes to get across when he meets with potential clients around Asia. Creating AIZEN back in 2016 after several years at Citi, Kang saw firsthand how banks struggled to manage and capitalize on their internal datasets and saw that there needed to change. Using a complex modelling process Kang eventually established AIZEN’s ABACUS, a machine learning automation platform specialized in helping those in banking, payments, insurance and asset management. According to Kang, his ABACUS platform can do a number of actions such as guidance on loan underwriting and retail payment fraud detection; essentially helping businesses make informed decisions. “Artificial intelligence is one of the key technologies that can change the banking industry. This is a problem that many in the financial industry don’t realize. If you look internally within the big banks, the funding and lending processes are very complex,” shares Kang. Though determined in his desire to help incumbent financial institutions, Kang admits that he had to overcome several challenges in getting his message across to the right organizations. “One of the hardest things before was that most banks were not able to provide adequate products in a timely manner especially where lending products are mostly required in the data-rich industry,” recalls Kang. The turnaround for Kang and AIZEN came soon though with the global interest and drive to improve digital financial services. Specifically, for Kang it meant increased conversations and partnership potential with various firms from insurance companies to banks. South Korean Woori Bank, a key client for AIZEN, for instance uses the fintech to help monitor, predict and control the bank’s loan portfolio via a single platform. “We are providing automated banking operating systems which means that we don’t only provide one score or predictive model but a holistic view for the bank. We are looking at what products they should be offering, and what sort of interest they need to charge for it,” Kang says. “We convert existing data into pre-payment risk models and are also incorporating the usability of funding, looking at who is most likely to buy certain products.” Other solutions created by AIZEN for financial firms include SME default risk prediction model for commercial loans and a credit card payment fraud detection system. When looking at this year, Kang and his team are beaming with excitement as they look to craft solutions for a number of clients in South Korea and elsewhere. We feel that the market is changing very rapidly as digital banking is taking hold in places outside of South Korea such as in Singapore, Hong Kong, and all Southeast Asian countries,” highlights Kang. By The Asset

에이젠글로벌, 오토머신러닝으로 ‘데이터분석·연체예측·사기방지’ 해소

기업이 디지털 전략을 성공적으로 수행하려면 빅데이터 분석과 인공지능의 전문지식을 결합한 전체적인 로드맵이 필요하다. 특히 인공지능(AI) 발달로 과거의 확률, 통계 방식의 분석 툴을 뛰어넘는 빅데이터 분석 툴이 등장하고 있다. ‘오토머신러닝(AutoML) 솔루션’으로 불리는 인공지능 분석 솔루션은 데이터 기반의 의사결정을 지원한다. 에이젠글로벌(AIZEN)의 오토머신러닝 솔루션은 ‘금융’에 특화된 AI플랫폼으로 우리은행, 현대카드, 우리카드에 도입되고 대학병원 및 삼성화재 등 다양한 프로젝트를 추진하고 있다. 에이젠글로벌은 국내외 금융, 인공지능, 금융IT, 컨설팅 기업에서의 경험이 많은 ‘어벤저스 팀’을 보유하고 있다. 에이젠글로벌의 AI플랫폼 ‘ABACUS(아바커스)’는 이 같은 데이터 기반 의사결정 ‘AI금융 노하우’가 집약되어 있는 솔루션이다. 머신러닝 자동화, 모델링 관제, 모델 탑재API, 설명가능한 인공지능(XAI) 등 AI기반의 모델을 통해 각 업무별 니즈에 맞게 활용할 수 있도록 제공한다. 최근 ‘아바커스’ 버전에 새로운 딥러닝 알고리즘까지 추가되며, 국내 유일한 AI딥러닝 자동화 기능을 선보이고 있다. AI 전문 지식이 없는 담당자라도 몇번의 클릭만으로 데이터 분석, 모델링, 모델비교, 모델 적용이 가능하다. 이를 기반으로 금융모델링, 금융상품개발, 금융서비스 강화 등 실질적 사례도 강화하고 있다. 이미 은행에서는 고객별 AI연체예측, 이탈예측을 통해 고객의 개인화된 서비스 기획에 활용하고 있다. 또한 카드사에서는 사기거래 예측 및 XAI를 통한 사유코드를 분석하며 보험사의 클레임 속성분류 등 ‘AI금융 혁신’을 이끌고 있다. 에이젠글로벌은 많은 금융회사들의 인공지능 프로젝트를 성공적으로 이끌 수 있도록 AI플랫폼을 제공하며, 데이터3법 통과와 더불어 데이터융합 AI모델을 만들어내는 투자를 확대하고 있다. 머신러닝 모델의 결과를 쉽고 빠르게 실제 업무에 도입하도록 최적화하고 있는 것이다. 기업이 디지털 전략에서 성과를 내려면 AI목표와 인력양성을 위해 AI플랫폼 활용을 적극적으로 하는 것이 핵심이 될 것으로 전망한다. 에이젠글로벌 강정석 대표는 “2020년 AI목표와 역량 사이에 고심하고 있는 금융회사가 최근 협업을 계속 요청하고 있다”며 “금융회사의 AI디지털 전략에 실질적 성과를 보이는 원년이 될 것”이라고 밝혔다. 에이젠글로벌의 AI플랫폼 ‘아바커스’는 실질 도입뿐만 아니라 한경핀테크대상 금융위원장상, 홍콩 핀테크위크 솔루션 1위, 과기정통부 장관상, 가트너 AI부문 쿨밴더 등재 등 국내외 다수의 수상경력과 인공지능, AI금융의 특허를 보유하고 있다. 금융컨설팅 관계자는 “앞으로 AI금융을 실질적으로 활용하기 위해서는 AI플랫폼 기반의 업무 프로세스가 정립되고, 약 3년간에 걸친 로드맵이 필요할 것”이라며 “국내에 가장 선도적인 에이젠글로벌의 플랫폼은 이미 업계에 기술력, 적용 사례를 인정받았다고 볼 수 있다”고 밝혔다. 출처 : 데이터넷 https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=142796

에이젠글로벌, AI모델링 통한 데이터융합 ‘AI금융솔루션’

‘데이터 3법(개인정보보호법•정보통신망법•신용정보법 개정안)’이 지난 9일 국회를 통과했다. 데이터 활용의 활성화를 위한 마중물을 확보했다는 게 업계의 반응이다. 금융회사는 기존의 금융정보와 통신정보를 결합하여 새로운 대출 상품을 내놓을 수 있다. 또는, 고객의 소비패턴을 분석하여 보험상품을 개발할 수 있다. 이같은 데이터경제의 실현이 이제 시작되었다는 의견이다. 미국, 중국 등의 강국이 데이터, 인공지능을 활용해 경제 활성화를 선도하고 있고, 이제 한국에서도 데이터 결합을 통한 시너지를 실현할 수 있게 되었다. 그러나 데이터 경제의 실질적인 실현을 위해서는 금융, 통신, 유통 등 서로 다른 산업간의 데이터 결합을 통해 빅데이터 분석, 인공지능 활용이 반드시 필요하다. 데이터 전처리, 데이터 융합, 모델링, 모델의 배포 등의 전 과정에서 핵심 역량이 필요하다는 의미다. 특히 대용량의 데이터 분석과 AI모델을 통해 데이터 인사이트를 이끌어내고, 실제 금융시스템 및 업무에 빠르게 반영하는 것이 데이터경제 경쟁력을 마련하는 토대이다. 금융데이터에 특화된 AI전문 기업 에이젠글로벌(AIZEN)은 AI금융솔루션 ‘아바커스’를 통해 금융데이터의 분석과 AI모델링의 자동화로 ‘AI금융서비스’를 선도해왔다. 특히 금융, 통신, 유통의 데이터를 결합하여 금융회사에서 판단할 수 있는 ‘신용’데이터로 변환하는 기술을 통해 금융혁신을 인정받았다. 국내 최초로 약 10조 규모의 금융데이터를 AI모델링을 통해 고객분석을 선도하여 ‘AI연체예측플랫폼’을 은행에 도입하였고, 카드사 딥러닝FDS 도입 및 미국 최대 혁신센터 플러그앤플레이에 선정, 홍콩 핀테크 위크 1위 등 금융AI솔루션의 기술력을 아시아에서 입증했다. 또한 데이터 경제 활성화를 위한 신용정보원의 CreDB 분석 핀테크 기업으로 금융 빅데이터 분석을 통해 “크레딧투맵(Credit to Map)-신용정보를 지도화”하는 특허 기술을 완성했다. 금융업 컨설팅 관계자는 “앞으로 금융데이터 분석에서 인공지능(AI)은 필수이며, 에이젠글로벌의 솔루션으로 데이터융합, 분석과 더불어 AI도입까지 가능하다”며 “금번 데이터경제3법 통과로 각 금융회사 빅데이터팀의 빠른 경쟁력 확보 위한 최적의 솔루션으로 생각한다”고 밝혔다.강정석 에이젠글로벌 대표는 “인공지능 산업에서 데이터가 원유이다. 특히 금융 데이터경제 가치를 높이는 금융서비스에 맞는 최적의 머신러닝 플랫폼을 선택하는 것이 앞으로의 경쟁력이다”이라며 “아바커스는 금융모델링에 특화된 노하우가 집결되어 데이터경제를 통한 금융상품 개발에 혁신 솔루션이 될 것”이라고 밝혔다. 출처: 이투데이 https://www.etoday.co.kr/news/view/1843903

에이젠글로벌, 금융상품 ‘AI자동화 모델’ 특허 등록

[IT비즈뉴스 김민주 기자] 에이젠글로벌(AIZEN)은 금융권 최초로 금융AI 기계학습 예측모델을 통한 금융상품 개발 자동화 모델이 특허를 취득했다고 9일 밝혔다. 금번 ‘금융상품 관리자동화 시스템’ 특허는 인공지능 기반의 금융상품과 서비스를 관리하는 모델이다. 금융 데이터를 통해 기계 학습을 통한 예측모델을 생성하여 주요 요인을 스스로 판단하고, 이를 통해 금융 상품을 개발하는 방법이다 에이젠글로벌은 앙상블 모델생성, 금융상품AI 자동화 관리, 이상요인 분석 시스템 등 AI금융분야 특허 5건을 등록 완료했다. 홍콩 및 해외 특허도 2건 등록하며, 앞으로 AI금융분야의 핵심 프로세스에 필요한 모듈에 특허를 강화할 예정이다. 에이젠글로벌의 머신러닝 자동화 솔루션 ‘아바커스(ABACUS)’는 금융의 특화된 AI모델링 툴로 이같은 에이젠글로벌의 특허 기술이 집약된 솔루션이다. 국내최초 우리은행 AI연체예측시스템을 도입하였고, 금융위원회 AI심사부문 지정대리인에 선정되었다. 카드사 FDS 딥러닝 구축 사업을 다수 수주하며 국내 금융회사의 인공지능 프로젝트의 성공률을 높이고 있다. 또한 이 같은 도입사례와 더불어 ‘아바커스’ AI솔루션 기반으로 금융회사 현업담당자도 머신러닝 코딩없이 예측모델을 쉽게 만들어내고, 인공지능 기술을 업무에 즉시에 활용하도록한 ‘실용적 인공지능’으로 가치가 높다. 에이젠글로벌 권찬영 이사는 “금융과 비금융의 데이터 결합 및 대량의 모델의 병렬처리가 가능한 인공지능 자동화솔루션은 금융상품개발, 신용평가, FDS에 반드시 필요한 핵심 모듈이 될 것이고, 이에 필요한 중요한 기술 특허가 완성됐다”고 밝혔다. 에이젠글로벌은 이번 특허 모델을 베트남, 인도네시아 등 동남아시아의 AI뱅킹모델에 적용해 한국의 선도적인 인공지능 금융서비스를 체계적으로 지원하겠다는 계획이다. 에이젠글로벌 강정석 대표는 “글로벌 금융회사에서 여신 상품을 개발한 노하우와 인공지능 특화 기술을 모아 핵심 아이디어를 내고 솔루션을 개발했다”며 “이번 특허 등록은 차별화된 AI금융 기술모델을 공식적으로 인정받은 것”이라고 밝혔다. 이어 “국내 은행 및 보험사의 인공지능 선도적인 활용을 적극 지원하며 아시아에 대표적인 AI금융전문 회사로 이미지를 확립하겠다”고 말했다. 출처: IT비즈뉴스 https://www.itbiznews.com/news/articleView.html?idxno=12812