이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
생성형 AI를 금융 정보 서비스에 활용하는 기획을 공부하면서 가장 중요하게 생각하게 된 요소는 신뢰와 책임의 소재입니다. 금융 정보는 잘못 전달되면 실제 손실로 이어질 수 있기 때문에, AI가 생성한 정보에 출처와 생성 시점을 명시하는 것이 일반 콘텐츠 서비스보다 훨씬 더 중요합니다. 공부 중 인상적이었던 케이스는 AI 투자 조언 서비스에서 '이 내용은 투자 권유가 아닙니다'라는 면책 조항만으로는 부족하고, AI 응답의 불확실성 수준을 사용자에게 시각적으로 보여주는 구조가 필요하다는 논의였습니다. 또한 할루시네이션 발생 시 어떤 루프백 장치를 설계할 것인지도 기획 단계에서 결정해야 하는 중요한 요소라고 생각합니다. 생성형 AI 금융 서비스에서 UX보다 먼저 잡아야 할 것은 정보 품질 관리와 오류 처리 흐름이라는 점이 제 관점입니다.
생성형 AI를 금융 정보 서비스에 쓸 때 제가 가장 중요하게 보는 건, 모델이 없는 정보를 지어내는 환각을 막는 일입니다. 금융은 오류가 곧 금전 손실이라, 잘못된 주가나 공시를 그럴듯하게 생성하면 치명적입니다. 그래서 저는 AI가 자유롭게 답하게 두지 않고, 공시 DB나 금융감독원 공개 데이터처럼 공신력 있는 소스와만 연동해 답을 끌어오고 출처를 반드시 함께 보여 주는 구조가 핵심이라고 봅니다. 사용자가 출처로 확인할 수 있어야 신뢰가 섭니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 이 구조를 학습한 단계라, 실제로 검색 증강 생성을 설계해 환각을 얼마나 줄였는지 검증해 본 경험은 없습니다. 또 AI 출력의 오류를 사람이 거르는 검증 레이어를 아키텍처에 넣는 실무도 다뤄 보지 못했습니다. 그래서 생성형 AI 금융 서비스를 기능 구현이 아니라, 환각을 막고 출처를 제공하며 오류 대응까지 설계하는 일로 보되 그 검증 역량을 더 키우려 합니다.
생성형 AI 금융 서비스에서 제가 특히 의식하는 건, AI 출력이 투자 권유가 되지 않게 하는 일입니다. 자본시장법상 투자 권유는 인가된 금융 투자업자만 할 수 있어, AI가 특정 종목을 사라 팔라 권하는 형태가 되면 규제 위반입니다. 그래서 저는 출력 포맷을 제한하고 면책 고지를 명시하는 게 중요하다고 봅니다. 다만 '투자 권유가 아닙니다'라는 한 줄만으로는 부족하고, AI 응답의 불확실성 수준이나 '최신 정보를 모른다'는 한계를 UX에서 시각적으로 보여 줘, 사용자가 AI 답을 실시간 정보나 확정 조언으로 오인하지 않게 해야 한다고 봅니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 이 경계를 공부한 단계라, 실제로 출력을 규제에 맞게 제한하거나 불확실성을 UX로 표현해 본 경험은 없습니다. 또 어디까지가 정보 제공이고 어디부터가 권유인지 가르는 건 법무 검토가 필요한데 그 경험도 부족합니다. 그래서 금융 AI 서비스를 UX보다 정보 품질과 규제 경계, 오류 처리를 먼저 잡는 일로 보되 그 실무를 더 익히려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 NICE그룹 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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