사람의 말을 글로 받아씁니다
상담원과 고객의 목소리를 구분해 긴 통화도 빠르게 정확하게 한글로 바꿉니다.
음성 인식 STT
금융권 AX - 국내 대형 신용정보사(CB) AI 프로젝트
STEP 01
STEP 02
STEP 03
금융 대화를 듣고, 깨진 문장을 고치고, 위험의 이유까지 설명합니다.
기존 금융 탐지 시스템이 알아채기 어려운 깨진 문자와 통화 속 숨은 의도까지 휴머스온 AI가 읽어냅니다.
금융권 실제 데이터로 정확도 97.8%와 실시간보다 22배 빠른 처리 속도를 확인했습니다.
영업일 1일 내 담당자 회신 데이터 반출 없음
깨진 문장을 원래 뜻으로 고칩니다
자음과 모음이 흩어진 문자도 앞뒤 내용을 보고 자연스러운 문장으로 복원합니다.
경량 언어모델 sLLM위험한 이유를 찾아 보여줍니다
송금·계좌·비밀번호 같은 신호와 위험 규칙을 연결해 판단 근거를 남깁니다.
한국어 분석 NLP · 위험 규칙4,192건
고객사 실제 음성 검증
97.8%
한국어 받아쓰기 정확도
22배
실시간 대비 처리 속도
5.5만 시간
한국어 음성 학습 분량
※ 수치는 본 프로젝트 고객사 데이터 기준 내부 검증 결과이며, 적용 환경과 데이터 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 고객사명은 계약상 비공개이며, 고객사 동의 시 레퍼런스 확인을 주선해 드립니다.
WHY NOW
규칙만으로는 더 이상 안 걸립니다.
범죄 문자는 사람이 알아볼 수 있을 만큼만 글자를 깨뜨립니다.
사람은 읽지만 기존 시스템은 못 읽습니다.이 간극에서 탐지 누락이 생깁니다.
지금까지 - 규칙(룰) 기반 탐지
- 글자를 살짝 바꾸면 빠져나갑니다.
“송금”을 “송ㄱㅡㅁ”으로 쓰면 규칙에 걸리지 않습니다. - 규칙이 늘수록 관리가 어려워집니다.
새 수법이 나올 때마다 규칙을 더해야 하고, 서로 충돌합니다. - 문맥과 의도를 읽지 못합니다.
단어 하나하나는 정상인데 전체 흐름이 사기인 경우를 놓칩니다.
휴머스온 - AI 기반 탐지
- 깨진 글자를 먼저 복원합니다.
규칙에 넘기기 전에 원래 문장으로 되돌려 놓습니다. - 통화 음성도 분석 대상이 됩니다.
녹취를 글로 바꿔 문자와 같은 기준으로 검사합니다. - 판단 이유를 남깁니다.
어떤 단어와 어떤 규칙 때문에 위험한지 담당자가 확인할 수 있습니다.
기존 규칙을 버리는 것이 아닙니다. AI가 읽을 수 있게 만들어 기존 규칙에 넘깁니다.
정부와 금융권이 함께 금융권 AX 전환을 가속화하고 있습니다.
금융위원회 발표 보기
PROVEN RESULTS
고객사 실제 데이터로 검증했습니다.
AI 모델 이름보다 중요한 것은 현장 데이터에서 얼마나 정확하고 빠르게 작동하는가입니다.
97.8%
VOICE ACCURACY
한국어 통화를 정확하게 받아쓰기
고객사 음성 파일 4,192건을 대상으로 받아쓰기 정확도 97.8%를 확인했습니다.
22배
FAST PROCESSING
실시간보다 빠른 음성 분석
1,054초 분량의 통화를 47.89초에 처리했습니다. 1분 통화 기준 약 3초로, 통화가 끝난 뒤가 아니라 통화 중에 분석할 수 있는 속도입니다.
9종
MODEL SELECTION
다양한 AI 모델을 비교하고 골랐습니다
음성 인식 후보 4종과 경량 언어모델 후보 5종을 고객사 실제 데이터로 직접 테스트한 뒤, 한국어 성능과 운영 비용을 함께 놓고 최종 선정했습니다.
WHAT HUMUSON BUILT
휴머스온 금융 Agent Model
AI 모델 하나만 사용한것이 아닙니다. 데이터를 준비하는 단계부터 담당자가 판단 근거를 확인하는 화면까지 전체 흐름을 만들었습니다.
01
금융 통화 전용 받아쓰기
잡음과 긴 대화가 섞인 통화 녹취를 상담원과 고객별로 구분하고, 검색과 분석이 가능한 문장으로 바꿨습니다.
02
깨진 한국어 문자 복원
“송ㄱㅡㅁㅎㅐ줘”처럼 일부러 깨뜨린 문장을 앞뒤 뜻을 읽어 원래 표현으로 복원했습니다. 글자를 바꿔치기하는 규칙이 아니라 문맥을 이해하는 방식입니다.
03
위험 규칙과 설명 화면
AI 결과를 그대로 믿게 하지 않고, 어떤 단어와 규칙 때문에 위험한지 사람이 확인하고 뒤집을 수 있게 만들었습니다.
04
고객사 환경 안에서의 운영 설계
외부 AI 서비스로 원문을 보내지 않고 고객사 내부 서버에서 돌아가도록 모델 크기와 처리 속도를 함께 맞췄습니다.
우리 회사 데이터에서도 이 정확도가 나올까요?
보유하신 통화·문자 샘플로 정확도를 먼저 측정해 리포트로 드립니다. 견적 논의 이전 단계입니다.
CASE 01 · 통화 분석
긴 금융 통화도 빠르게 읽고 구분합니다.
누가 말했는지 나누고, 긴 통화를 검색과 분석이 가능한 글로 바꿉니다.
상담 품질 관리와 사고 이력 조회에도 그대로 쓰입니다.
한국어 통화 받아쓰기 결과
음성 인식 STTA · 상담원안녕하십니까. 카드 상담원입니다. 무엇을 도와드릴까요?
B · 고객카드를 두고 내린 것 같아서, 사용 내역 확인과 카드 정지를 요청하려고 합니다.
A · 상담원네, 가능합니다. 본인 확인을 위해 몇 가지 정보를 확인하겠습니다.
01
긴 테스트 통화
1,054초
약 17분 34초 분량
02
분석 완료
47.89초
긴 통화를 1분 안에 처리
03
최종 처리 성과
실시간 대비 약 22배 빠르게
CASE 02 · 문자 분석
일부러 깨뜨린 문자도 뜻을 읽어 복원합니다.
글자를 하나씩 바꾸는 것이 아니라 문장 전체의 뜻을 읽고, 피싱 판단에 필요한 신호를 되살립니다.
깨진 문자 복원 결과
경량 언어모델 sLLM
AI 처리 전
엄마ㅁㅏ☆ ㄴㅏ 지현ㅇㅡ야. 급ㅎㅏ게 폰0ㅏ 고장났어. 지금 당장 친구한ㅌㅔ 1,000만원만 ▩송금▩ㅎㅏ 줘.
AI 처리 후
엄마, 나 지현이야. 급하게 폰이 고장났어. 지금 당장 친구한테 1,000만원을 송금해줘.
관계 사칭 · “엄마”
긴급 요구 · “지금 당장”
금융 행동 · “송금”
복원 전후 문장과 탐지된 위험 단어를 함께 기록해, 담당자가 AI의 판단 과정을 나중에도 다시 확인할 수 있습니다.
FINANCE-GRADE OPERATION
정확한 AI를 넘어, 금융권에서 실제로 돌릴 수 있게.
금융권 도입에서는 성능만큼 중요한 것이 세 가지입니다. 데이터가 어디에 머무는가, 누가 최종 판단을 하는가, 근거가 남는가. 설계 단계부터 함께 봅니다.
ON-PREMISE
원문이 밖으로 나가지 않습니다
금융사 내부 인프라에서 구동하는 온프레미스 구성이 가능합니다. 외부 상용 AI API로 통화 녹취나 문자 원문을 전송하지 않는 구조로 설계할 수 있으며, 3B 이하 경량 모델을 쓰기 때문에 과도한 GPU 투자 없이 내부 구동이 가능합니다.
HUMAN IN THE LOOP
최종 판단은 사람이 합니다
AI는 위험 신호와 근거를 정리해 제시할 뿐, 스스로 최종 판정을 내리지 않습니다. 판정과 규칙 변경 권한은 담당자에게 있으며, 금융분야 AI 가이드라인이 요구하는 사람의 개입 지점을 설계에 반영합니다.
TRACEABLE
왜 그렇게 판단했는지 남습니다
복원 전후 문장, 탐지된 키워드, 적용된 규칙, 형태소 분석 결과를 함께 저장합니다. 내부 감사나 민원 대응 시 “AI가 그렇게 판단했다”가 아니라 근거를 제시할 수 있습니다.
FAQ
담당자들이 가장 먼저 묻는 것들
도입 검토 단계에서 실제로 받은 질문과 답변입니다.
통화 녹취나 문자 원문이 외부로 나가나요?
아니요. 금융사 내부 인프라에서 구동하는 온프레미스 구성이 가능합니다. 외부 상용 AI API로 원문을 전송하지 않는 구조로 설계할 수 있으며, 이는 3B 이하의 경량 언어모델(sLLM)을 사용하기 때문에 가능합니다.
한국어 통화 받아쓰기 정확도는 어느 정도인가요?
금융권 고객사 음성 파일 4,192건 기준 내부 검증에서 받아쓰기 정확도 97.8%를 확인했습니다. 5.5만 시간 분량의 한국어 음성으로 사전학습과 파인튜닝을 진행한 결과이며, 적용 환경과 음성 품질에 따라 달라질 수 있습니다.
통화가 끝난 뒤가 아니라 통화 중에 분석할 수 있나요?
1,054초 분량의 통화를 47.89초에 처리해 실시간 대비 약 22배 속도를 확인했습니다. 1분 통화 기준 약 3초로, 통화 중 분석이 가능한 속도 조건을 확보했습니다.
자음·모음을 깨뜨린 난독화 문자도 탐지되나요?
됩니다. 글자 단위 치환 규칙이 아니라 sLLM이 문장 전체의 문맥을 읽어 원래 표현으로 복원합니다. 문자·기호 삽입, 모양·발음 변형, 배치·띄어쓰기 변형 세 가지 난독화 유형을 분리해 유형별 건수까지 통계로 남깁니다.
AI가 잘못 판단하면 어떻게 하나요?
AI가 최종 판정을 내리지 않습니다. AI Agent는 위험 신호와 근거(복원 전후 문장, 탐지 키워드, 적용 규칙)를 정리해 제시하고, 최종 판정과 규칙 변경은 담당자가 수행합니다. 모든 판단 근거는 화면에서 다시 확인할 수 있습니다.
기존 룰 기반 탐지 시스템을 버려야 하나요?
아니요. 기존 규칙 DB와 연동하는 구조입니다. AI는 룰이 읽지 못하던 깨진 문장과 통화 맥락을 복원해 룰에 넘기는 역할을 하므로, 그동안 쌓은 규칙 자산을 유지한 채 탐지 범위만 넓힐 수 있습니다.
어떤 AI 모델을 쓰나요?
특정 모델을 고정해 두고 팔지 않습니다. 과제마다 후보군을 비교 검증한 뒤 선정합니다. 금융권 프로젝트에서는 음성 인식 후보 4종, 3B 이하 경량 언어모델 후보 5종을 고객사 실제 데이터로 테스트해 한국어 성능과 비용 효율 기준으로 최종 선정했습니다.
도입 검토는 어떻게 시작하나요?
보유하신 통화 또는 문자 샘플 데이터로 정확도 리포트를 먼저 제공합니다. 그 결과를 보고 PoC 범위와 일정을 함께 정합니다. NDA 선체결이 가능하며, 데이터는 협의된 환경 밖으로 반출하지 않습니다.
먼저, 우리 데이터에서 정말 되는지 확인해 보세요.
보유하신 통화·문자 샘플로 받아쓰기 정확도와 복원 결과를 측정해 리포트로 드립니다.
계약 논의 이전 단계이며, 결과를 보고 다음 단계를 정하시면 됩니다.