[イーデイリーYun Junghoon 記者]KTCorporation(030200)は、ウリ銀行の非対面金融相談システムを大幅に高度化し、AIが自ら業務を遂行する「エージェント型AICC」市場の攻略を加速させます。単なる案内にとどまらず、実質的な金融業務の処理までAIが代行する次世代の相談環境を構築するという構想です。

KTは、ウリ銀行が発注した「AIチャットボットおよび相談ボットの再構築」事業者に選定され、本格的なシステム構築に着手すると31日、明らかにしました。

今回の事業は、ウリ銀行のチャットボットと相談ボットのインフラを高度化し、「AIバンカー」およびAIエージェントを有機的に連携させ、インバウンド・アウトバウンドはもちろん、営業店での相談に至るまでAIの活用範囲を拡大することが核心です。

特にKTは、新規ソリューションである「エージェント・コネクター」を今回の事業に初めて適用します。エージェント・コネクターは、チャットボット、相談ボット、AIバンカーなど、それぞれ異なるチャネルを一つに結びつけ、顧客がチャネルを移動しても、以前の相談の文脈を維持してくれるオーケストレーション（統合管理）技術です。

マルチLLMルーティング…セキュリティ・トークンコストの最適化

同日行われたブリーフィングによると、KTは今回のウリ銀行事業において、自社開発の巨大言語モデル（LLM）である「ミット：ウム」のみに依存せず、顧客企業の環境に合わせた「マルチLLMルーティング」戦略を採用すると明らかにしました。

KT AX事業部門AXテック本部のソ・ドンチョル担当は、「単一のモデルのみを使用する場合、トークンコストの負担が大きくなる」とし、「エージェントのタスクごとにさまざまなサイズのモデルを分けて構成した後、トークンコストが最も少なく済むモデルを自動的に選択できるよう支援している」と説明しました。

特に、金融業界の厳格なネットワーク分離規制とデータセキュリティを考慮し、ウリ銀行の行内サーバーにモデルを直接アップロードして使用する「オンプレミス（On-Premise）」方式で構築されます。これにより、予測が困難なトークンコストの上昇を抑制し、データ漏洩の懸念を解消しました。

音声認識・合成はKT独自の技術…11月に第2段階の適用を目指す

LLM分野においてオープンソースや外部モデルとのオーケストレーションを柔軟に適用するのとは異なり、音声認識（STT）および音声合成（TTS）分野には、KT独自の技術が全面的に搭載されます。

ソ担当者は、「STTとTTSにはKTの独自技術を使用しており、特にTTSでは、文の区間を最適化して切り出す技術（トリミング）を適用し、リアルタイムの応答性を強化しました」と説明しました。

KTは、去る7月に第1段階のシステムを公開したのに続き、来る11月に第2段階の高度化を完了する計画です。今後は、相談業務のカバー率を従来の30％水準から最大60％まで引き上げることを目標としています。

ただし、資産の振替や融資など、リスクの高い業務については、段階的なアプローチを取る方針です。

KT AX事業部門AX事業本部のホ・ヤンソクチーム長は、「顧客環境および業務分析に基づき、高リスク業務については当面の間、シナリオベースのアプローチが必要だ」とし、「技術的な成熟度と安全性が検証される2028年頃になって初めて、完全なエージェント型への転換が適用できるだろう」と展望しました。

続いてホ・ヤンソクチーム長は、「B2B AX（AI転換）事業を推進する際、プラットフォーム全体を重くするよりも、顧客企業の環境に合わせたモジュール化方式を採用し、エージェント型AICCへの軟着陸を図っていく」と付け加えました。

KTエンタープライズ部門の公共・金融事業本部長（専務）であるキム・ウォンテ氏は、「国内の5大市中銀行のうち4行のAICCを構築・運営した経験とAI技術力を基に、ウリ銀行の顧客相談の革新と金融AXの普及を主導していく」と述べました。