NH농협은행은 대한민국의 주요 금융기관 중 하나로, 농업인과 농촌 지역을 지원하기 위해 설립된 이후, 현재는 다양한 금융 서비스를 제공하는 종합 금융기관으로 성장하였습니다. 개인과 기업을 대상으로 대출, 예금, 외환, 카드 등 다양한 금융 서비스를 제공하며, 고객 맞춤형 금융 서비스를 위해 지속적으로 혁신을 이어가고 있습니다.
고객에게 더욱 정교한 금융 서비스를 제공하기 위해, NH농협은행은 고객 데이터를 통합 분석하고 AI 기반 금융상품 추천 서비스를 고도화하고자 했습니다. 이를 위해 LG CNS와 협력하여 고객 데이터를 다각도로 분석하고 활용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 딥러닝 등 첨단 AI 기술을 통해 대고객 서비스의 경쟁력을 더욱 강화하게 되었습니다.
  Pain Point NH농협은행은 기존에 채널과 상품별로 고객 데이터가 분산되어 있어, 고객을 통합적으로 분석하는 데 한계가 있었습니다. 또한, 방대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고, 이를 통합하고 체계적으로 분류하여 분석에 활용할 수 있는 기반이 부족해, AI 기술을 적극적으로 적용하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.
정확도 높은 개인화 서비스를 제공하기 위해서는, 데이터의 구조화뿐만 아니라 최신 기술을 활용한 분석 체계의 고도화가 필요한 상황이었습니다.  Solution
 LG CNS는 NH농협은행이 보유한 방대한 데이터를 통합 관리할 수 있는 '데이터셋'을 구축하였습니다. NH농협은행의 데이터를 손쉽게 분석하고 활용할 수 있도록, 전체 고객 데이터를 △자산정보 △소비행태 △금융상품거래현황 △이벤트반응정보 등 17개의 분류 체계로 정리하였습니다.
이 데이터셋을 바탕으로 다양한 파생 데이터를 인식할 수 있도록 알고리즘을 강화하고, 고객의 최신 데이터를 자동으로 재학습하여 'AI 금융상품 추천 서비스'를 한층 더 고도화하였습니다. 
Change NH농협은행은 새롭게 통합된 데이터셋을 통해 고객 금융 거래 성향을 비롯한 다양한 파생 데이터를 생성하고, 이를 다양한 용도에 맞게 활용할 수 있는 기반을 갖추게 되었습니다. 예를 들어, 고객의 신용대출 이력과 소득 수준을 분석해 마이너스 통장에 대한 선호도를 예측하고, 이에 맞는 상품을 추천하는 등 맞춤형 금융 서비스가 가능해졌습니다.
또한, 기존의 예적금 중심 상품 추천을 넘어 펀드와 방카슈랑스 등 다양한 금융 상품을 고객에게 추천할 수 있도록 서비스가 한층 더 고도화되었습니다.

대한제강은 한국의 철강 제조 기업으로, 철스크랩*을 원재료로 하여 다양한 철강 제품을 생산하는 기업입니다. 
최근 철강업계는 탄소 저감화 트렌드에 따라, 철광석을 원료로 사용하는 고로 방식에서 상대적으로 저탄소 공정인 전기로 조강 방식으로 전환이 확대되고 있으며, 어느때보다 주원료인 철스크랩의 중요성이 부각되고 있습니다.
대한제강은 변화하는 철강업계에 발맞춰, LG CNS와 협력하여 Vision AI 기술 기반의 철스크랩 판정 플랫폼을 개발했습니다. 이를 통해 객관적인 검수, 안전하고 편리한 근무 환경, 정확한 판정 시스템 등을 구축하고, 철강산업 내 유통사와 제강사 간의 투명한 거래구조를 실현했습니다.
*철스크랩: 철과 스크랩(Scrap)의 합성어로 고철, 쇠 부스러기 등을 말한다. 
01. Vision AI로 안전하고 편리한 철스크랩 판정 시스템 구축  Pain Point 기존의 철스크랩 검수는 다양한 등급과 품목이 혼적되어 입고된 철스크랩을 검수원이 영상 및 육안으로 확인하고 판정, 검수하는 방식이었습니다. 이 방식은 검수원의 경험, 주관적 판단, 환경적 요인 등에 따라 일관성이 보장되지 않으며, 품질 데이터의 정확성이 떨어진다는 한계에 직면하고 있었습니다.  Solution 대한제강은 LG CNS와 함께 안전하고 편리한 철스크랩 판정 프로세스 구축을 위해 Vision AI 기술을 도입했습니다. Vision AI는 컴퓨터 비전과 인공지능이 통합된 기술로, CCTV 등의 영상을 통해 사물을 자동 인식하고 분석해 주는 기술입니다.
대한제강은 Aimos라는 AI 검수 솔루션을 통해 다양한 환경에서 철스크랩 판정을 원활하게 할 수 있도록 여러 AI 모델을 적용했습니다.
또한, 클라우드 기반의 SaaS(Software as a Service) 방식으로 플랫폼을 구축해 여러 사이트에서 AI가 수집한 데이터를 통합관리 할 수 있게 했으며, 지속적인 업데이트에도 신속히 대응할 수 있도록 시스템을 구축함으로써 사용자 편의성을 개선했습니다.  Change Vision AI를 통한 철스크랩 판정 자동화는 작업자가 직접 관찰하고 결과를 기록하던 번거로운 과정을 신속하고 편리하게 만들어 주었습니다. 특히 위험물 탐지 AI 모델은 사람이 직접 검수하는 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위협 요소를 줄여 작업 환경의 안전성을 항상시켰습니다. 
아울러 클라우드 기반 SaaS 플랫폼을 통해 PC, 모바일, 태블릿 등 다양한 기기에서 검수 데이터를 수집하고 통합 관리할 수 있게 되었으며, 여러 사용자 간의 협업이 쉬워지고 기존 레거시 시스템과의 연계도 용이해졌습니다.