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KT, 아모레퍼시픽 70년 연구 데이터 AI가 읽는다…'AI 레디 데이터' 구축
인공지능(AI)이 기업 연구개발(R&D)의 생산성을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르면서, AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 구축하는 'AI 레디 데이터' 확보 경쟁도 본격화되고 있다. 단순히 생성형 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 수십 년간 축적한 기업의 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재설계하는 작업이 AI 전환(AX)의 핵심 과제로 부상하고 있는 것이다. 이에 KT는 아모레퍼시픽 기술연구소의 연구 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 전환하고 AI 기반 연구개발 환경 구축에 나섰다. 28일 KT는 아모레퍼시픽 R&I센터(기술연구소)의 전체 데이터를 통합·재설계하는 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 완료하고 AI 특화 데이터 플랫폼을 구축했다고 밝혔다. KT는 지난해 12월 데이터 하이웨이 사업을 수주한 이후 아모레퍼시픽과 전략적 파트너십을 맺고 연구개발 혁신을 위한 AI 데이터 기반 구축 프로젝트를 공동 추진해왔다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스 활용 단계를 넘어 기업 내부 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재구성하는 단계로 진화하고 있다. AI의 성능이 단순히 모델 경쟁력이 아닌 데이터 품질과 활용도에 의해 좌우되는 만큼, AI가 활용 가능한 데이터 환경을 구축하는 것이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 연구개발 분야에서는 원료 정보와 실험 결과, 연구 보고서, 규제 정보 등이 서로 다른 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요되는 문제가 있었다. 연구원이 관련 자료를 직접 탐색하고 종합적으로 검토해야 하는 만큼 업무 효율성에도 한계가 있었다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 70여년간 축적된 수백만건의 연구개발 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 AI 레디 데이터 형태로 전환했다. 정형·비정형 데이터를 표준화하고 서로 다른 데이터가 하나의 맥락으로 연결될 수 있도록 구조를 재설계한 것이 특징이다. 이를 기반으로 연구원이 자연어로 필요한 정보를 검색하고 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있는 AI 연구개발 환경도 구현했다. 구축된 데이터 플랫폼은 특정 AI 서비스에 국한되지 않고 향후 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 공통 데이터 저장소 역할을 수행하도록 설계됐다. 양사는 AI 레디 데이터를 기반으로 연구원을 지원하는 생성형 AI 어시스턴트 '레몬'도 함께 구현했다. 연구원이 자연어로 질문하면 원료 정보와 처방, 실험 결과, 연구 보고서 등 다양한 연구 데이터를 종합적으로 분석해 필요한 정보를 제공하는 방식이다. 예를 들어 연구원이 "3321123 처방의 신원료 정보와 향료 구성, 관련 실험 결과를 알려줘"라고 질문하면 레몬이 관련 데이터를 하나의 맥락으로 연결해 종합적인 분석 결과를 제공한다. KT는 이를 통해 기존 수일에서 수십 일이 걸리던 자료 탐색 업무를 단 몇 분 내에 수행할 수 있게 됐으며, 연구원들은 반복적인 정보 탐색 대신 신제품 개발과 창의적인 연구에 보다 집중할 수 있게 됐다고 설명했다. 실제 아모레퍼시픽 연구원들은 해외 시장 공략을 위한 화장품 개발 과정에서 필수 원료와 관련 처방 사례, 해외 규제 준수 여부 등을 확인하는 데 상당한 시간이 소요됐지만 AI 어시스턴트를 활용해 약 5분 만에 필요한 정보를 확인할 수 있게 된 것으로 알려졌다. AI 도입의 성패가 AI 모델 자체보다 데이터를 얼마나 효과적으로 구축하고 활용하느냐에 달려 있다는 점에서 AI 레디 데이터의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 제조와 유통, 서비스 산업 전반에서도 기업 내부 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 전환하려는 움직임이 확대되고 있는 상황이다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 시작으로 AI 레디 데이터를 지속적으로 확대하고 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 연구 환경을 고도화해 연구개발 혁신을 이어갈 계획이다. 노형래 KT 엔터프라이즈부문 기업사업본부장 상무는 "이번 프로젝트는 단순히 AI 서비스를 구축한 것이 아니라 기업이 수십년간 축적해 온 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 'AI 레디 데이터'로 전환한 대표적인 AX 혁신 사례"라며 "KT는 이번 데이터 하이웨이 구축 경험을 바탕으로 제조, 유통, 서비스 등 다양한 산업에서 AI 레디 데이터 기반 AX를 확대하고 기업의 AX를 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-07-28 14:18:15
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서울시, 방학동 신통기획 확정…동북4산 품은 2800가구 조성
서울 도봉구 방학동 노후 저층주거지가 최고 35층, 약 2800가구 규모의 대단지로 탈바꿈한다. 그동안 북한산 주변 고도지구와 맞닿아 높이 제한을 받아 개발에 어려움을 겪었지만 신속통합기획 확정으로 사업 추진 기반이 마련됐기 때문이다. 서울시는 두 개 구역을 따로 개발하되 경관과 보행, 기반시설을 하나로 엮어 방학동 일대 주거환경을 개선한다는 계획이다. 서울시는 도봉구 방학동 638번지와 641번지 일대 주택정비형 재개발사업 신속통합기획을 확정했다고 28일 밝혔다. 이번 기획에 따라 방학동 638 일대는 986가구, 641 일대는 1813가구 등 총 2799가구 규모로 조성된다. 대상지는 도봉산 자락에 접한 제2종 7층 이하 일반주거지역이다. 지난 2021년부터 재개발사업을 추진했지만 경관 높이 제약과 사업 실현성 우려, 적정 사업 규모를 둘러싼 주민 의견 차이 등으로 속도를 내지 못했다. 애초 하나의 구역으로 개발을 추진했지만 사업성을 고려해 지난해 638 일대와 641 일대 두 개 구역으로 나눠 신속통합기획 후보지에 선정됐다. 서울시는 두 구역이 각각 사업을 추진하더라도 하나의 생활권으로 작동하도록 통합 계획을 수립했다. 용도지역은 제2종 7층 이하에서 제3종 일반주거지역으로 2단계 상향하고 최고 높이는 35층까지 완화한다. 이를 통해 공공성과 사업성을 함께 확보한다는 구상이다. 계획안에는 ‘자연·도시·사람을 잇는 도봉산 자락의 첫마을’이라는 방향이 담겼다. 서울시는 통합계획으로 완성하는 생활권 중심 대표 단지, 동북4산을 품은 자연친화 단지, 지역 생활문화를 연결하는 가로환경 조성을 3대 원칙으로 제시했다. 우선 북한산·도봉산·수락산·불암산으로 이어지는 통경축과 공공보행통로를 연결한다. 공공보행통로와 경계부 도로가 만나는 결절부에는 개방형 주민공동시설을 배치해 지역 주민도 이용할 수 있는 커뮤니티 공간을 만든다. 단지 스카이라인은 주변 저층 주거지와 조화를 이루도록 M자형 입체 구조로 계획했다. 특별건축구역 특례도 적용한다. 단지 간 경계도로인 도당로17길 구간에는 높이와 동 간 거리 기준을 완화해 건축물 높이를 약 5개 층 높일 수 있도록 했다. 이 과정에서 남향 세대 비율도 기존 약 90%에서 100% 수준으로 높아졌다. 자연친화형 단지 조성도 핵심이다. 동북4산 조망이 가능하도록 주동을 배치하고 단지 곳곳에 공원과 열린마당을 마련한다. 공공청사와 사회복지시설 주변에는 공원을 배치하고, 주민 운동시설과 이벤트 광장, 어린이 놀이터 등을 녹지와 연결해 세대별 여가·휴식 공간을 확보한다. 교통 여건 변화도 반영됐다. 우이신설선 방학역 연장에 맞춰 도당로변에는 연도형 상가를 배치해 가로 활성화를 유도한다. 도봉산과 맞닿은 시루봉로변은 높이를 단계적으로 낮춰 주변 경관과 조화를 이루도록 했다. 단지 경계부 커뮤니티 가로에는 중·저층 클러스터와 녹지형 외부마당을 조성한다. 방학동 641 일대에는 고령자 맞춤형 돌봄서비스 제공을 위한 실버케어센터도 들어선다. 지상연면적 3500㎡ 규모로 계획됐으며 고령친화 주거환경 조성과 지역 돌봄 기반 확충에 기여할 것으로 서울시는 보고 있다. 서울시는 방학동 638·641 일대를 포함해 서울 전역 309개 신속통합기획 대상지 가운데 193개소의 기획을 완료했다고 설명했다. 이 중 142개소는 구역 지정을 마쳤고, 89개소는 추진위원회 또는 조합 설립 인가를 받았으며 7개소는 사업시행인가 단계까지 진행됐다. 김창규 서울시 도시공간본부장은 “이번 신속통합기획을 통해 고도지구 인접으로 높이 제한을 받아온 방학동 노후저층주거지가 동북4산을 품은 쾌적한 자연친화 주거단지로 탈바꿈 할 것”이라며 “우이신설선이 방학역까지 연장돼 방학동의 발전이 기대되는 만큼 주민들이 쾌적하고 편리한 생활환경을 누릴 수 있도록 향후 절차를 아낌없이 지원하겠다”고 말했다.
2026-07-28 13:43:44
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카카오, '카나나' 경량 언어모델 4종 공개…한국어 AI 생태계 확대 나선다
인공지능(AI) 시장의 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 스마트폰과 PC 등 기기에서 직접 구동되는 온디바이스 AI로 확대되면서 경량 언어모델(SLM)의 중요성이 커지고 있다. 글로벌 빅테크들이 경량 AI 모델을 앞세워 온디바이스 AI 생태계 선점에 나선 가운데 카카오가 자체 AI 모델 '카나나'의 경량 언어모델을 오픈소스로 공개하며 한국어 기반 AI 생태계 확대에 나섰다. 28일 카카오는 글로벌 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 스마트폰 등과 같은 디바이스 환경에서 구동할 수 있는 경량 언어모델(SLM) 4종을 공개했다고 밝혔다. 공개된 모델은 'Kanana-2-1.3B-base', 'Kanana-2-1.3B-instruct', 'Kanana-2-3B-base', 'Kanana-2-3B-instruct' 등 총 4종이다. 최근 AI 업계는 거대언어모델 중심의 경쟁과 함께 스마트폰과 개인용 PC 등에서 직접 구동되는 온디바이스 AI 경쟁이 본격화되고 있다. 클라우드 기반 AI 서비스가 높은 성능을 제공하는 대신 높은 비용과 개인정보 보호 문제가 제기되면서 경량 AI 모델의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 글로벌 기업들 역시 온디바이스 AI를 핵심 전략으로 내세우거나 경량 오픈소스 모델을 공개하며 관련 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 카카오 역시 이 같은 흐름에 맞춰 클라우드 기반 대규모 AI와 온디바이스 AI를 동시에 확보하는 '투트랙' 전략을 강화하고 있다. 이번에 공개한 모델들은 카카오가 다양한 AI 모델을 개발하며 축적한 기술과 경험을 바탕으로 개발됐으며, 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화 요약 및 통화 요약, AI 국민비서 등 다양한 서비스에 카카오의 경량 AI 모델이 적용되고 있다. 카카오는 이번 모델들의 가장 큰 특징이 작은 크기에도 한국어와 영어 모두에서 경쟁력 있는 성능을 구현했다는 것이라고 설명했다. 카카오는 유사 규모의 최신 오픈소스 모델과 비교해 한국어와 영어, 지식, 수학, 코드 등 주요 벤치마크 대부분에서 우수한 성능을 기록했다고 강조했다. 특히 'Kanana-2-1.3B-instruct'와 함께 개발된 'Kanana-2-0.9B-instruct'는 대화와 지식, 코드 생성, 수학, 지시 이행, 툴 호출 등 실제 서비스 활용 역량에서도 글로벌 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 경량 모델임에도 실제 서비스 적용이 가능한 수준의 성능을 확보하는 데 초점을 맞춘 것이다. 특히 카카오는 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 모델 전반에 적용해 기존 대비 한국어 처리 효율을 30% 이상 개선했다. 토크나이저는 AI가 텍스트를 이해하기 위해 문장을 일정 단위로 분리하는 핵심 기술이다. 한국어에 최적화된 토크나이저를 적용할수록 같은 문장을 보다 적은 토큰으로 처리할 수 있어 연산 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 것으로 알려졌다. 온디바이스 환경에 최적화된 설계도 적용됐다. 카카오는 긴 대화를 처리할 때 메모리 사용량이 급격히 증가하는 문제를 해결하기 위해 '슬라이딩 윈도우 어텐션' 구조를 도입했다. 이를 통해 최대 3만2000 토큰(약 2만4000 단어) 길이의 대화에서도 메모리 사용량을 최대 72.7%까지 줄이면서 안정적인 성능을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 카카오는 이번 모델을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포한다. 개발자와 스타트업, 연구기관 등이 별도의 제약 없이 활용할 수 있도록 개방해 국내 한국어 AI 생태계 확대에도 기여한다는 방침이다. AI 시장이 클라우드 기반 거대언어모델과 온디바이스 AI를 중심으로 재편되면서 경량 AI 모델 확보 경쟁 역시 본격화되고 있다. 카카오는 이번 오픈소스 공개를 계기로 자체 AI 모델 경쟁력을 강화하는 동시에 한국어 기반 AI 생태계 확대에도 속도를 낸다는 계획이다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 "에이전틱 AI 시대를 준비하며 클라우드의 대규모 AI와 온디바이스 경량 AI 모두의 중요성을 체감하고 있다"며 "카카오는 두 영역에서 기술 경쟁력을 높여가고 있으며, 이번 오픈소스 공개 모델들이 더 많은 개발자와 기업의 새로운 AI 서비스 개발로 이어져 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.
2026-07-28 11:13:17
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롯데웰푸드 설레임, 기안84와 달린다…'설레임런'부터 쿨리쉬 신제품까지
롯데웰푸드가 아이스크림 브랜드 설레임 모델로 기안84를 발탁하며 본격적인 여름 성수기 공략에 나섰다. 지난해에 이어 체험형 러닝 이벤트 ‘설레임런’을 개최하는 한편, 손시림 현상을 개선한 신규 패키지와 설레임 쿨리쉬 신제품을 선보이며 소비자 접점을 확대하고 있다. 오는 9월 5일 경기도 하남 미사경정공원에서 열리는 설레임런은 3000명의 러너가 참가하는 10km 규모의 정식 기록 측정 대회로 운영된다. 참가자 전원에게는 러닝 선글라스와 티셔츠, 기록 측정용 칩, 완주 메달 등으로 구성된 참가자 키트가 제공된다. 아이스크림을 먹으면서 달리는 경험 등 참가자들은 러닝 과정에서 다양한 쿨링 프로그램을 체험할 수 있다. 완주 후에도 설레임과 함께 시원한 휴식의 순간을 즐길 수 있다. 특히 행사에는 설레임 모델인 기안84가 직접 참석해 참가자들과 함께할 예정으로, 다양한 현장 프로그램을 통해 차별화된 브랜드 경험을 선사할 계획이다. 설레임런은 소비자들의 높은 관심 속에 티켓 오픈 2시간 만에 준비된 물량 2500매가 모두 매진될 정도로 큰 호응을 얻었다. 동시 접속자가 몰려 약 1시간가량 사이트 접속이 원활하지 않았을 정도로 많은 참가들의 관심을 끌었다. 이에 롯데웰푸드는 당초 7월 20일 오픈예정이었던 2차 구매인증 이벤트를 앞당겨 7월 14일부터 진행했다. 해당 이벤트는 8월14일까지 한 달간 운영되며, 추첨을 통해 설레임런 참가권 500매를 비롯한 다양한 경품을 제공한다. 자세한 내용은 롯데웰푸드 빙과 공식 인스타그램과 설레임런 이벤트 페이지에서 확인할 수 있다. 한편, 설레임은 손시림 현상을 개선한 신규 패키지도 도입했다. 패키지 내포와 외포 사이에 공기층을 만들고, 그 안에 질소를 충전하는 방식으로 손에 닿는 직접적인 냉기를 차단했다. 해당 패키지는 국내 공인 시험·검사 기관인 한국화학융합시험연구원(KTR)의 단열 성능평가에서 기존 패키지 대비 실제로 손시림이 48% 완화된 것을 확인받았다. 또한 아이스크림을 더 쉽게 섭취할 수 있도록 제품 입구도 키웠다. 쉐이크 질감의 특성상 꽁꽁 언 상태인 개봉 직후에는 취식이 쉽지 않다는 일부 소비자 의견을 반영했다. 신규 패키지는 신제품을 시작으로 기존 라인업에도 순차 적용될 예정이다. 롯데웰푸드는 빙과 성수기를 앞두고 설레임 쿨리쉬 신제품 2종(△설레임 쿨리쉬 벨지안 초콜릿 △설레임 쿨리쉬 멜론소다)도 출시했다. 설레임 쿨리쉬는 지난해 롯데웰푸드가 일본 롯데의 인기 아이스크림 브랜드 ‘쿨리쉬’를 국내 설레임 브랜드에 통합해 선보인 라인이다. 기존 설레임 제품들은 밀도가 높고 쫀쫀한 질감이 특징이라면, 설레임 쿨리쉬는 아이스크림에 미세 얼음이 더해져 먹는 동시에 시원함을 즉각적으로 얻을 수 있다. 롯데웰푸드 관계자는 “설레임은 시원함이 필요한 순간 가장 먼저 생각나는 아이스크림 브랜드가 되고자 다양한 소비자 경험을 확대하고 있다”며 “설레임런과 신제품, 패키지 리뉴얼 등을 통해 설레임만의 차별화된 쿨링 경험과 즐거움을 더욱 많은 소비자들에게 전달할 계획”이라고 말했다.
2026-07-28 10:52:50
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[사설] 소상공인 대출에 AI 도입, 새로운 기회인가 새로운 차별인가
매출과 상권, 업력, 고용 등 비금융정보를 인공지능(AI)으로 분석하는 소상공인 특화 신용평가체계가 다음 달 말부터 은행권에서 시범 운영된다. 기존 7개 은행에서 16개 은행으로 참여 범위가 확대되고 약 2조2000억원 규모의 소상공인 대출상품에 AI 기반의 새로운 평가모형이 적용될 예정이다. 금융 이력이 부족하거나 담보가 충분하지 않은 자영업자에게 대출 기회를 넓히겠다는 취지다. 방향은 옳다. 지금까지 소상공인은 사업체의 경쟁력보다 개인의 신용점수와 담보 수준에 크게 의존해 평가받았다. 매출이 꾸준하고 거래처 평판이 좋아도 금융거래 실적이 짧거나 부동산 담보가 없으면 대출 문턱을 넘기 어려웠다. 업력과 사업 평판, 상권의 성장성 같은 정보를 반영하면 금융권이 기존 방식으로는 발견하지 못했던 우량 차주를 찾아낼 수 있다. 금융당국도 사업체가 쌓아온 평판과 업력 등 비정형 정보를 신용평가에 체계적으로 반영하겠다고 밝혔다. 그러나 평가에 활용하는 정보가 많다고 반드시 공정한 것은 아니다. 데이터가 편향돼 있거나 평가 기준이 불투명하면 기존의 신용점수보다 더 정교한 차별이 만들어질 수 있다. 같은 매출을 올려도 어느 지역에서 영업하는지, 어떤 업종인지, 종업원이 몇 명인지에 따라 불리한 점수를 받을 수 있다. 상권이 쇠퇴한 지역이나 경기 변동이 큰 업종의 사업자는 자신의 경영 능력과 관계없이 낮게 평가될 가능성도 있다. 알고리즘은 과거의 데이터를 학습한다. 과거 금융시장에서 특정 지역과 업종, 영세 사업자가 불리한 대우를 받았다면 그 결과가 새로운 평가모형에도 그대로 반영될 수 있다. 겉으로는 AI가 내린 객관적인 판단처럼 보이지만 실제로는 오래된 금융 관행을 자동화하는 데 그칠 위험이 있다. 무엇보다 대출을 거절당한 소상공인이 이유를 알 수 있어야 한다. 내부 평가 기준에 미달했다거나 AI 모형이 산출한 결과라는 설명만으로는 부족하다. 매출 변동성이 문제였는지, 상권 정보가 불리하게 반영됐는지, 고용이나 업력 자료가 잘못 입력됐는지를 구체적으로 알려야 한다. 그래야 사업자가 오류를 바로잡거나 재심사를 요구할 수 있다. 금융당국은 소상공인에게 실질적인 설명권을 보장해야 한다. 평가에 사용된 주요 정보의 종류와 점수에 미친 영향을 알리고 대출 거절이나 금리 산정의 핵심 이유를 이해하기 쉬운 언어로 제공하도록 해야 한다. 영업비밀을 이유로 알고리즘 전체를 공개할 수 없더라도 고객의 금융 조건을 좌우한 주요 판단 근거까지 감춰서는 안 된다. 이의제기 절차도 제도화해야 한다. 매출이나 고용 자료가 실제와 다르거나 폐업한 점포의 정보가 반영됐을 경우 이를 수정할 통로가 있어야 한다. 자동화된 평가 결과를 사람이 다시 검토하는 절차도 필요하다. AI가 한 번 낮은 점수를 부여했다고 해서 은행 직원이 아무런 판단 없이 대출을 거절하는 구조가 돼서는 안 된다. 은행별로 같은 사업자를 지나치게 다르게 평가하는 문제도 살펴야 한다. 평가모형은 은행마다 다를 수 있지만, 유사한 정보를 사용하면서 결과가 극단적으로 엇갈린다면 신뢰를 얻기 어렵다. 금융당국은 시범 운영 과정에서 업종·지역·성별·연령별 승인율과 금리 차이를 분석해 불합리한 편향이 나타나는지 점검해야 한다. 다만 개인정보 보호를 해치지 않는 범위에서 통계와 검증 결과를 공개할 필요가 있다. 비금융정보 활용 범위도 명확히 해야 한다. 매출과 업력처럼 사업과 직접 관련된 정보는 평가의 필요성이 인정된다. 그러나 온라인 후기, 위치정보, 배달앱 활동, 사회관계망서비스 기록까지 무분별하게 활용한다면 개인정보 침해와 감시금융 논란을 피하기 어렵다. 어떤 정보를 수집하고 누구에게 제공하며 얼마나 오래 보관하는지 명확한 원칙을 세워야 한다. 소상공인 특화 평가가 은행의 위험을 줄이는 수단에만 머물러서도 안 된다. 평가체계가 정교해졌다는 이유로 우량 사업자에게만 자금을 몰아주고 어려운 업종의 금리를 더 높인다면 포용금융과 거리가 멀다. 금융회사는 차주의 상환 능력을 정확히 평가하되, 일시적인 매출 감소를 겪는 사업자에게는 만기 조정과 경영 개선 프로그램을 연계해야 한다. 정부도 새로운 평가모형을 정책대출 확대의 홍보 수단으로만 활용해서는 안 된다. 시범 운영 뒤 실제로 금융 이력이 부족한 소상공인의 승인율이 얼마나 높아졌는지, 금리가 얼마나 낮아졌는지, 연체율은 어떻게 변했는지를 검증해야 한다. 효과가 확인되지 않거나 특정 집단이 반복적으로 불이익을 받는다면 모형을 즉시 고쳐야 한다. 신용평가 혁신의 목적은 은행이 더 많은 데이터를 확보하는 데 있지 않다. 사업의 가능성은 있지만 기존 금융제도에서 소외됐던 사람에게 정당한 기회를 주는 데 있다. AI는 그 기회를 넓히는 도구가 될 수 있지만 책임을 피하는 방패가 돼선 안 된다. 소상공인에게 필요한 것은 알 수 없는 알고리즘이 세운 또 하나의 문턱이 아니다. 자신의 사업이 어떤 기준으로 평가됐고 잘못된 판단에는 어떻게 이의를 제기할 수 있는지 알 수 있는 금융이다. 대출 문턱은 낮추되 알고리즘의 문턱은 투명하게 공개해야 한다. 그래야 AI 신용평가가 새로운 기회가 되고 새로운 차별이 되는 것을 막을 수 있다.
2026-07-28 10:07:33