PFCT, 금융 특화 데이터 파운데이션 모델 첫 선

[이데일리 강민구 기자] 인공지능 기술금융사 PFCT(피에프씨테크놀로지스)가 금융 특화 정형 데이터 파운데이션 모델(Tabular Foundation Model, TFM)을 자체 개발해 처음 선보였다.

PFCT는 글로벌 데이터·AI 기업 데이터브릭스(Databricks) 행사에서 AI 모델 ‘rise-T(라이즈-티)’를 처음 공개했다고 21일 밝혔다.

이수환 PFCT 대표가 20일 서울 양재 엘타워에서 열린 'Data+AI Learning Festival Korea 2026’ 행사에서 금융 분야 예측형 AI 활용 전략을 발표하고 있다.(사진=PFCT)

PFCT는 전날인 20일 서울 양재 엘타워에서 데이터브릭스가 개최한 ‘Data+AI Learning Festival Korea 2026’에 스폰서로 참여했다. PFCT는 지난 4월 국내 금융 AI 분야 최초로 글로벌 데이터·AI 기업 데이터브릭스의 독립 소프트웨어 공급사(ISV)이자 금융 전문 컨설팅·시스템 통합(C&SI) 파트너로 선정됐다.

이수환 PFCT 대표는 행사에서 ‘금융에서 예측형 AI의 중요성과 미래’를 주제로 발표에 나섰다. 발표에서 AI 기술을 활용한 여신 리스크 관리 노하우를 공유하고, 금융권의 보안 규제에 맞춘 데이터 운영 방안과 rise-T의 활용 가능성을 소개했다.

이번에 공개한 rise-T는 방대한 수치, 표 데이터를 사전에 학습한 AI 정형 데이터 파운데이션 모델이다. 새로운 데이터가 주어져도 별도의 모델 구축이나 재학습 과정 없이 리스크를 예측할 수 있다. 특히 고객의 최신 수치·표 데이터를 신속하게 분석해 대출 실행 이후 이상징후를 탐지하는 데 강점을 지닌다. 실제 PFCT의 내부 성능 비교 평가(백테스트)에서는 기존 머신러닝 모델보다 대출 이상징후를 약 32.4% 더 많이 탐지한 것으로 나타났다.

PFCT는 기존 ML 기반 AI 모델에 TFM rise-T을 더해 AI렌딩테크솔루션 ‘에어팩(AIRPACK)’의 신용 리스크 예측 역량을 보다 정교화할 계획이다.

이수환 대표는 “고객 거래 내역, 신용 정보, 리스크 지표 등 행과 열로 구성된 금융 정형 데이터를 다루는 TFM의 개발은 금융 데이터의 구조를 이해하고, 금융 의사결정에 활용할 수 있는 AI 기술을 확보했다”며 “예측형 AI는 금융기관의 리스크 관리와 건전성 확보를 통해 더 많은 사람에게 합리적인 금융 서비스를 제공하는 핵심 기술이기에 지속적인 연구 개발로 에어팩의 경쟁력을 높이고 금융 AI의 새로운 표준으로 자리매김하겠다”고 전했다.