[금융경제신문=장인성 기자] 코로나19 시국 속에서 IT기술은 빠르게 개발되고 있지만 정작 일선 현장에 적용되기 까지는 많은 시간이 걸리는 것이 사실이다. 딥러닝이니 인공지능이니 말하고는 있지만 금융사 자체적으로 IT기술을 확충하는 것이 아닌 이상 모든 금융사의 비약적 발전은 힘들다.

이 때문에 금융사들이 선택한 것이 바로 협업모델을 기반으로 한 스타트업 지원 프로그램을 만드는 것이었다. 일자리 창출이 정부의 기본 방침이라는 점에서 금융사 입장에선 투자하는 기업이미지와 기술 확보라는 일석이조 효과 스타트업에겐 성장기회가 생긴다.

이에 본지는 금융사와 협업하는 스타트업과 만나며 IT기술에 대한 이야기를 통해 금융권에 적용되고 있는 최신기술에 대해서 알아보는 시간을 가졌다.

아래는 강지홍 로민 대표 일문일답

1. 창업을 하게 된 계기가 무엇인가?

석사 과정을 마치고 삼성전자에서 5년간 회사생활을 하면서 창업하려는 꿈을 가졌다. 마침 서울대에서 컴퓨터 비전을 연구하는 박사과정이 있어 공부를 시작하게 됐다. 컴퓨터 비전은 이미지나 영상을 가지고 데이터를 분석하고 예측을 하는 학문이다.

요즘 흔히 말하는 인공지능을 가지고 기술을 적용하는 분야로 보면 되는데 활용되는 분야도 많은 만큼 개발할 부분도 많다. 그래서 실제 연구를 하다 보니 생각보다 기술이 너무 빨리 발전하고 있어 박사과정을 끝마치고 창업을 하는 건 너무 늦을 것이라고 생각하고 창업을 했다.

2. 회사명이 간략하고 예쁘다는 느낌을 받는데 이름을 로민으로 짓게 된 이유는 뭔가?

로민은 로컬 미니멈이라는 영어의 약자에서 가져왔다. 로컬미니멈은 딥러닝 기술을 가지고 영역 분야에서 딥러닝 기술은 어떤 에러함수를 정의하고 그것의 최소점 미니멈 최소점을 찾는 포인트를 말한다.

로민은 베스트 로컬 미니멈을 찾겠다는 것으로 현실 안에서 최선의 기술을 찾는 즉 그 안에서 최선의 기술을 추구한다는 뜻을 가졌다. 일단 그런 의도를 지었고 발음만으로 텍스트 스코프라는 문자 인식 기술을 문자 인식 솔루션을 뜻하기도 한다.

3. 로민의 대표되는 기술을 일반인이 알 수 있는 주요 사례를 꼽자면 뭐가 있나?

간단히 문자 인식 기술로 보기 쉽지만 기존 기술과 다른 점은 기존의 기술들은 문서만 인식하는 기술이다. 단순히 스캔 된 문서 이미지지만 길거리에서 간판으로 찍어도 굉장히 자유로운 형태를 갖고 있어 텍스트를 인식하는 정확도는 매우 떨어진다고 볼 수 있다.

영상에서나 사진에서나 흔들린 사진이나 영상 내 그림자가 있으면 사진은 공면에 있거나 노이즈가 심한 것은 문서인식이 안됐는데 우리 기술은 그와 같은 어려운 상황에서도 인식이 가능하다. 구글도 문자 번역 기술을 갖고 있지만 수익화하기 어려워 사용자 확보차원에서만 한다.

우린 더 나아가 통장사본을 받아도 전체 텍스트 중 관심 있는 정보만 찾아낼 수 있다. 이는 은행, 보험사마다 종류가 다양해 어려운 문제가 있기에 인공지능 기술을 가지고 문자인식과 동시에 원하는 정보가 무엇인지 판단하도록 해 최종 결과 값을 데이터화 하는 것이다.

4. 보험사와 주로 어떤 협업을 하고 있고 타 금융권과 협업도 가능한가?

보험사는 실손보험만 해도 연간 8000만건의 지급 청구가 들어오는데 이 때 들어가는 증빙서류만으로도 3억장 이상 들어간다. 단순 작업이지만 그동안 이 일을 사람이 도맡아하면서 연간 인건비가 수억이 들어가는 작업이었다.

그래서 보험사에서 보험금 지급을 위해 지급용 증빙서류를 인식하는 업무를 자동화 하는 솔루션으로 공급을 하고자 했고 작년부터 삼성화재, 신한생명, 흥국생명, DB손보, 교보생명(진료비 영수증) 다양한 POC를 수행하고 있다.

최근에 은행 쪽과 카드사도 납품도 하고 있다. 카드사의 경우 가맹점에서 카드 발급 심사 프로세스가 있어 들어오는 서류가 많다. 보험사처럼 서류를 인식하며 적용이 되는 과정에서 솔루션을 진행하고 있다고 보면 된다.

이 밖에 인터넷은행도 솔루션에 관심을 갖고 있고 일부는 사업을 진행 중이며 사업의 주 무대인 금융권 뿐 아니라 비 금융권에서도 통신사, 공공기관, 대기업 등에서 실수요가 늘면서 사업 확장범위는 큰 편이다.

타사 솔루션이나 자체 개발비용을 고려해도 로민 기술수준이 좋다보니 카드사들의 만족도가 높다. 기존 솔루션 대비 문자 인식율이 월등해 업무 프로세스마저 빨라지면서 비용절감 및 소비자 만족도가 커지면서 생긴 일이다.

5. 앞으로의 계획은 무엇인가?

문서인식 솔루션만 놓고 보면 기술 필요도는 금융권 뿐 아니라 비 금융권도 수요가 많다. 현재 그들에게 맞는 제품이 없어서 사용을 못한다고 보고 비금융권에게도 알맞는 제품을 만들 계획이다.

현재 금융권 문서인식 솔루션은 서버설치형이다. 금융권 특성상 망을 분리해 운영하는 것을 기본으로 서버를 설치해 사용할 수밖에 없다. 물론 서버 설치 경우는 비싸고 도입하는 데에 상당한 시간이 소요된다. 그렇지만 보안성이 매우 높아 금융권이 해당 방식을 선호한다.

반면 비금융권 대상으론 굳이 망을 분리해 운영하지 않아도 되고 많은 돈을 들여 서버를 다르게 설치할 필요성도 없다. 그래서 클라우드 기반의 서비스를 기획 하고 있다. 클라우드 기반 고객은 서버 관리 없이 저렴하게 서비스 이용할 수 있고 손쉽게 서비스를 외부로 접속해 솔루션을 이용 할 수 있다.

이를 통해 앞으로 금융권과 비금융권 넘나들며 국내 전반적인 문서인식 솔루션 점유율 1위를 달성하고 싶다.