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!)대출부결디비구입문의◀!텔DaisoDB 비공개 데이터 기반 객관적 성능 검증… GPT·클로드·딥시크 등 수십 개 모델 평가금융권에서도 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있지만, 보안과 정확성 문제로 인해 실제 도입은 쉽지 않다.LG CNS는 이런 현실적인 장벽을 해결하기 위해, 금융 업무에 특화된 대규모언어모델(LLM) 평가 도구를 자체 개발했다. AI를 실제로 도입할 수 있는지 여부를 객관적으로 판단할 수 있도록 설계돼, 금융 현장에서의 신뢰성과 실용성을 함께 고려한 것이 특징이다.이 도구는 LG CNS가 미리 구축한 금융 특화 데이터셋을 바탕으로 시중에 공개된 수십 개의 개방형 LLM(Open-source LLM)을 평가하고 비교해 뱅킹, 보험, 증권 등 다양한 금융 업무 환경에 가장 적합한 모델을 추천한다.(왼쪽부터) LG CNS AI센터 어드밴스드 생성형AI 연구소 황윤구 팀장, 강민수 선임, 이민형 선임(사진=남혁우 기자)"도입보다 신뢰가 우선"… 금융에 맞춘 자체 평가 도구3일 서울 마곡 LG CNS 사옥에서 만난 AI센터 어드밴스드 생성형AI 연구소의 황윤구 팀장은 "금융은 보안과 규제가 모두 중요한 환경이라 일반 AI처럼 쉽게 적용하기 어려운면이 있다"며 "만약 이자율을 잘못 알려주거나 금융용어를 잘못 해석하는 순간 그 피해가 치명적일 수 있다"라고 설명했다.그는 이어 "그래서 우리는 AI를 '신뢰하고 도입할 수 있는가’를 판단할 수 있는 기준이 먼저 필요하다고 봤다"고 강조했다.이러한 문제의식은 실제 프로젝트 경험에서 출발했다. LG CNS는 다양한 금융사와의 시스템 통합(SI) 프로젝트에서 AI 도입이 실패하거나 지연되는 사례를 반복적으로 목격했고, 이를 해결하기 위한 방법론을 내부에서 구축하기로 한 것이다.황 팀장은 "우리가 직접 부딪히며 실패하고 배운 것들을 하나씩 정리해간 결과물이 바로 이번 평가 도구"라고 설명했다.평가 도구는 총 29개 세부 테스크로 구성돼 있으며, 약 1천200개의 비공개 질문·지문 데이터셋을 기반으로 운영된다. 외부에 공개된 수능형 문제처럼 명확한 정답이 있는 문항도 있고, '모른다’라고 답하는 것이 오히려 정답이 되는 문항도 포함돼 있다.공개된 리더보드는 학습·평가용 데이터가 외부에 노출돼 있어, 모델이 문제 유형을 암기해 정답률을 높이는 방식으로 성능이 과장될 수 있기 때문이다.황윤구 팀장은 "벤치마크 데이터를 공개하는 순간, 고도화된 LLM은