BC카드(대표이사 사장 김영우)가 금융 특화 생성형 AI 서비스의 검색 정확도를 개선하기 위한 자체 개발 임베딩 모델을 2일 공개했다.

금융권에서는 생성형 AI를 상담, 사내 업무지원, 문서 검색 등 다양한 분야에 적용하고 있으나, AI가 필요한 정보를 정확히 찾아내야 답변 생성이 가능하다. 이에 핵심 기술인 임베딩 모델은 질문과 문서의 의미를 AI가 이해할 수 있는 좌표값으로 변환해 관련 문서를 효과적으로 찾는다.

기존 임베딩 모델은 국내 금융 분야의 전문 용어와 문맥 이해에 한계가 있었으나, BC카드는 182만 건 규모의 공개 데이터셋을 활용해 금융 특화 임베딩 모델을 개발했다.

이번 모델은 경량형과 고품질형 두 가지로 구성된다. 경량형은 약 6억 개 파라미터로 일반 CPU에서 작동하며, 글로벌 벤치마크에서 최대 15% 개선된 성능을 보여 세계 1위를 기록했다(2026년 6월 27일 기준). 고품질형은 약 40억 개 파라미터로 GPU 환경에서 운용되며 경량형 대비 약 10% 높은 성능을 갖추어 정밀한 검색이 요구되는 업무에 적합하다.

두 모델은 각각 속도와 정밀도를 중점으로 하여 빠른 응답이 필요한 서비스에는 경량형, 높은 검색 정확도가 필요한 경우에는 고품질형을 선택하여 적용할 수 있다.

BC카드는 개발 과정에서 단순한 모델 규모 확대보다 고품질 금융 데이터 학습이 성능 향상에 주요 요인임을 확인했다. 이를 통해 외부 AI 서비스에 금융 데이터를 제공하지 않고도 독자적인 AI 서비스를 운영할 수 있는 기반을 마련했다.

해당 모델은 글로벌 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 공개될 예정이다. BC카드는 향후 KT 그룹사 AI 서비스 적용을 시작으로 정부 및 금융기관 등을 대상으로 금융 AI 검색 플랫폼 사업을 확대할 계획이다.

오성수 BC카드 상무(AI데이터본부장)는 이번 개발이 금융 특화 AI 서비스 핵심 기술을 확보해 정부 소버린 AI 정책 및 금융위원회의 AX 가속화 정책과 부합하며, 모델과 데이터셋의 개방과 공유를 통해 금융권 전반의 AX 저변 확대와 한국형 금융 AI 생태계 구축에 기여할 것으로 기대된다고 말했다.