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KT, 우리은행 AI 상담봇 재구축…'상담 자동화'서 '업무 자동화'로 [경제일보] KT가 우리은행의 인공지능(AI) 챗봇과 상담봇을 전면 재구축한다. 단순히 고객의 질문에 답하는 수준을 넘어 AI가 고객의 의도를 파악하고 실제 업무 처리까지 지원하는 '에이전틱 AICC' 구축이 핵심이다. 여러 AI 서비스를 하나로 연결하는 기술을 적용해 금융권 AI 상담 시장에서 영향력을 확대한다는 전략이다. 31일 KT는 우리은행이 발주한 'AI 챗봇 및 상담봇 재구축' 사업자로 선정돼 AI 기반 고객 상담 시스템 구축에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업은 우리은행이 운영 중인 비대면 고객 상담 채널인 챗봇과 상담봇의 인프라를 고도화하는 것이 특징이다. 또한 AI 뱅커와 AI 에이전트를 연계해 고객 상담 범위와 업무 처리 기능을 확대한다. 고객의 질문 의도를 보다 정확하게 파악하고 상담 과정에서 발생하는 업무를 AI가 처리할 수 있도록 시스템을 재설계하는 방식이다. 기존 금융권의 AI 상담 서비스가 상품 안내나 단순 문의 응답 등 '상담 자동화'에 초점을 맞췄다면 이번 사업은 AI가 상담 이후의 업무까지 연결하는 것을 중점으로 진행된다. 고객이 챗봇을 통해 문의한 뒤 추가 상담이 필요하거나 실제 업무 처리가 필요한 경우에도 상담 맥락을 유지하면서 다음 단계로 이어질 수 있도록 하는 것이다. KT는 해당 사업에 자사의 신규 솔루션인 '에이전트 커넥트'를 적용한다고 설명했다. 에이전트 커넥트는 챗봇과 상담봇, AI 뱅커, AI 에이전트 등 서로 다른 AI 서비스와 채널을 연결하는 역할을 하도록 설계됐다. AI 서비스가 각각 독립적으로 작동하면 고객이 상담 채널을 바꿀 때 이전 대화 내용이나 고객의 의도를 다시 전달해야 하는 문제가 발생할 수 있다. KT는 에이전트 커넥트를 통해 상담 과정에서 축적된 정보와 맥락을 각 AI 서비스가 공유할 수 있도록 해 고객이 채널을 이동하더라도 상담을 이어갈 수 있는 환경을 구축한다는 계획이다. 특히 AI 에이전트와 연결해 단순 상담을 넘어 실질적인 업무 처리까지 지원하는 '에이전틱 AICC' 환경을 구현한다는 점이 이번 사업의 특징이다. AI가 고객의 문의를 파악하고 필요한 정보를 제공하는 데서 그치지 않고, 연계된 시스템을 활용해 실제 업무 수행 단계까지 연결하는 구조다. 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 확산되면서 금융사들도 기존 챗봇과 콜봇을 단순 상담 채널이 아닌 업무 자동화를 위한 AI 기반 플랫폼으로 전환하고 있다. 이에 우리은행 역시 이번 사업을 통해 인바운드 상담뿐 아니라 아웃바운드 상담과 영업점 상담까지 AI 활용 범위를 확대할 계획이다. 고객의 문의를 정확하게 분류하고 상담의 완결성을 높여 고객이 여러 채널을 오가며 같은 내용을 반복해서 설명해야 하는 불편을 줄이는 것을 목표로 진행한다. 김선우 우리은행 AI데이터사업부장은 "본 사업을 통해 AI 챗봇과 상담봇의 고객 의도 분류 정확도를 높이고, 인바운드 상담과 영업점 상담의 완결성을 강화할 것으로 기대하고 있다"며 "고객이 상담 과정에서 겪는 불편을 줄이고 보다 신속하고 일관된 금융 서비스를 제공하겠다"고 말했다. KT는 기존 AICC 구축 경험에 AI 음성·대화 기술과 AI 에이전트를 결합하면서 금융권 AX 사업의 범위를 상담 자동화에서 업무 자동화로 넓히겠다는 전략이다. 특히 여러 AI 서비스를 연결하는 에이전트 커넥트를 통해 금융사가 향후 다양한 AI 에이전트를 도입하더라도 이를 하나의 상담 체계 안에서 활용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. KT는 이를 기반으로 은행뿐 아니라 카드·보험·증권 등 금융권 전반으로 AI 기반 상담 및 업무 자동화 사업을 확대할 수 있을 것으로 보고 있다. 금융사에게는 AI 모델 하나를 도입하는 것보다 기존 고객 접점과 내부 업무 시스템을 AI 에이전트와 연결하는 것이 중요해지면서 AICC 시장의 경쟁도 기술 자체의 성능뿐 아니라 금융 시스템과 AI를 얼마나 유기적으로 연결할 수 있는지로 옮겨갈 전망이다. 김원태 KT 엔터프라이즈부문 공공/금융사업본부장 전무는 "금융권의 AI 챗봇과 상담봇은 단순한 문의 안내를 넘어 고객의 요구를 이해하고 실제 업무 처리를 지원하는 방향으로 진화하고 있다"며 "KT는 금융권에서 축적한 AICC 구축·운영 경험과 AI 기술력을 바탕으로 우리은행의 고객 상담 혁신을 지원하고, 에이전틱 AICC 기반 금융 AX 확산을 이끌어 나가겠다"고 말했다.2026-08-31 09:44:41
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![[경제일보] KT, 18조원 투자보다 중요한 것…AI로 얼마나 벌 것인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/23/20260823030323895505.jpg)
KT, 18조원 투자보다 중요한 것…'AI로 얼마나 벌 것인가' [경제일보] KT가 향후 5년간 18조원을 투입해 통신 중심 사업구조를 인공지능(AI) 중심으로 바꾼다. 정보보안·IT·네트워크 등에 12조원, AI 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AX 인프라에 6조원을 투자한다. AIDC 용량도 2031년까지 1GW를 추가 확보한다. 이제 시장이 주목하는 것은 투자액이 아니다. 이 돈을 투입해 얼마나 많은 고객을 확보하고 얼마의 이익을 만들어낼지가 핵심이다. KT는 최근 2028년 AX 매출을 2025년 대비 2배 이상으로 확대하고 연결 영업이익률 9%, 자기자본이익률(ROE) 9~10%를 달성하겠다는 목표를 제시했다. 비핵심·저효율 자산을 유동화하고 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각도 추진한다. 성장 투자와 수익성 개선, 주주환원을 동시에 달성하겠다는 전략이다. ◆ AX, 일단 ‘말’에서 ‘수주’로 넘어갔다 2분기 실적만 보면 KT의 전환 전략을 평가하기는 쉽지 않다. 연결 매출은 6조6799억원, 영업이익은 6483억원으로 전년 동기 대비 각각 10.1%, 36.1% 감소했다. 지난해 대규모 분양이익에 따른 높은 기저와 고객 보답 프로그램, 개인정보 침해사고 관련 비용 등이 영향을 미쳤다. 다만 1분기와 비교하면 영업이익은 34.3% 증가했다. 눈여겨볼 대목은 AX다. 2분기 AX 매출은 금융권의 AI 도입 확대와 KT클라우드 성장에 힘입어 22.3% 증가했다. 상반기에만 금융권 AX 사업 22건을 수주했고, 국내 5대 시중은행 가운데 4곳의 AI 챗봇·상담봇 구축·운영에도 참여하고 있다. AI 기반 개발·운영체계(AIDLC)까지 사업 영역을 넓히면서 기업 고객의 실제 지출을 끌어내고 있다는 의미다. 다만 매출 증가율만으로는 부족하다. AX 사업이 기존 시스템통합(SI) 사업에 AI를 덧붙이는 수준에 머문다면 높은 성장률이 지속되기 어렵다. 금융권에서 확보한 레퍼런스를 공공·제조 등으로 확대하고 AI 모델, 클라우드, 보안, 데이터센터를 묶어 공급하는 구조를 만들어야 한다. 그래야 일회성 구축 매출을 반복적인 운영·서비스 매출로 전환할 수 있다. ◆ 1GW보다 중요한 건 ‘가동률’이다 AIDC는 KT 전략의 또 다른 승부처다. KT는 2031년까지 AIDC 용량 1GW와 해저케이블 용량 90Tbps를 추가 확보할 계획이다. 데이터센터를 AI 인프라의 핵심 축으로 삼고 클라우드와 네트워크를 결합해 기업 고객을 끌어들이겠다는 구상이다. 문제는 데이터센터가 대표적인 선투자 사업이라는 점이다. 전력과 냉각설비, GPU, 네트워크 등에 막대한 자본이 들어가지만 고객이 실제 용량을 사용하지 않으면 투자 회수는 늦어진다. 따라서 시장이 앞으로 확인해야 할 숫자는 ‘1GW’라는 총량보다 가동률과 장기 계약 고객, 매출 대비 이익률이다. 특히 KT는 통신망이라는 기존 인프라를 보유하고 있다는 점에서 경쟁사와 차별화할 여지가 있다. AIDC와 클라우드, 네트워크, 보안을 하나의 기업용 패키지로 제공하면 데이터센터 단독 사업보다 고객당 매출을 키울 수 있다. 반대로 데이터센터 증설 속도가 고객 확보보다 앞서면 감가상각과 운영비 부담이 커져 18조원 투자가 오히려 수익성을 압박할 가능성도 있다. ◆ 결국 18조원의 성패는 ‘현금’이다 주주환원 역시 AI 사업의 수익성과 떼어놓고 볼 수 없다. KT는 2028년 영업이익률 9%와 ROE 9~10%를 목표로 하면서 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각을 추진한다. 결국 대규모 투자와 주주환원을 동시에 지속하려면 본업과 AX에서 안정적인 현금창출력을 확보해야 한다. 하반기부터 KT를 평가하는 기준도 달라질 가능성이 높다. 지금까지는 통신 가입자와 배당을 중심으로 기업가치를 바라봤다면 앞으로는 AX 수주가 실제 매출로 얼마나 전환되는지, AIDC 고객이 얼마나 확보되는지, 그리고 AI 사업이 영업이익을 얼마나 끌어올리는지를 함께 봐야 한다. 18조원은 KT의 변화를 설명하는 숫자일 뿐이다. 1GW의 데이터센터를 짓는 것보다 중요한 것은 그 시설을 채울 고객이고, AX 매출을 두 배로 만드는 것보다 중요한 것은 그 매출이 실제 이익과 현금으로 남는 구조를 만드는 것이다. KT의 하반기는 AI에 얼마나 투자했는지를 설명하는 시간이 아니라, AI로 얼마나 벌 수 있는지를 증명하는 시간이 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-25 09:55:19
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메가존클라우드·핑거, 금융 AX 동맹…AI·금융 IT 결합해 시장 선점 [경제일보] 메가존클라우드와 핀테크 기업 핑거가 금융산업의 인공지능 전환(AX)을 겨냥한 전략적 파트너십을 체결했다. 금융권의 AI 도입이 단순한 생성형 AI 서비스 적용을 넘어 기존 애플리케이션과 데이터, 클라우드 인프라까지 바꾸는 단계로 확대되면서 금융 업무를 이해하는 핀테크와 AI·클라우드 전문기업의 결합이 필요하다는 판단에서다. 메가존클라우드는 핑거와 지난 21일 서울 여의도 핑거 본사에서 ‘금융산업 AX 사업 협력을 위한 전략적 파트너십’을 체결했다고 24일 밝혔다. 양사는 금융기관 AX 및 시스템통합(SI) 사업 공동 추진, 금융 업무 특화 AI 솔루션 공동 개발·상품화, 인프라와 애플리케이션 운영을 결합한 구독형 서비스 등을 추진한다. ◆ 금융 AI, 모델보다 ‘업무 시스템’ 전환이 관건 금융권의 AI 전환은 일반 기업보다 진입장벽이 높다. 금융사는 고객정보와 거래 데이터 등 민감정보를 다루는 만큼 보안과 규제 요건을 충족해야 하고, 기존 모바일뱅킹과 계정계·정보계 시스템 등과 AI를 연결하는 작업도 필요하다. 메가존클라우드는 클라우드 전환과 애플리케이션 현대화, AI 에이전트 시스템 개발, 보안 및 운영체계 구축 역량을 제공한다. 핑거는 2010년 국내 최초 스마트뱅킹 구축을 시작으로 은행권 모바일뱅킹과 오픈뱅킹, 비대면 채널 등 금융 IT 애플리케이션을 구축해왔다. 두 회사가 각각 가진 ‘인프라’와 ‘금융 업무’ 전문성을 결합하는 구조다. 특히 양사는 금융기관의 AI 전환 과정에서 발생하는 애플리케이션 현대화와 데이터 전환 수요를 공동으로 공략한다는 방침이다. 생성형 AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 기존 시스템을 AI 활용에 적합한 환경으로 바꾸고, 실제 업무에 AI 에이전트를 연결하는 사업으로 범위를 넓히겠다는 의미다. 양사는 금융 업무에 특화된 AI 솔루션을 공동 개발해 상품화하고, 구축 이후 운영까지 이어지는 사업모델을 추진한다. 인프라 운영과 애플리케이션 운영을 통합해 제공하는 구독형 서비스도 사업화 대상이다. 이는 금융 AX 시장이 일회성 SI 프로젝트에서 장기적인 운영·관리 사업으로 확대될 가능성을 겨냥한 것으로 풀이된다. AI 시스템은 구축 이후에도 모델 관리와 데이터 업데이트, 보안, 성능 개선 등이 지속적으로 필요하기 때문이다. 메가존클라우드는 최근 코리안리재보험과도 생성형 AI·빅데이터·클라우드를 활용한 재보험 AX 협력을 추진하며 금융 분야 사업 영역을 넓히고 있다. 이번 협력에서 양사가 각각 300억원 규모의 증권 투자를 추진하는 것도 주목된다. 핑거가 300억원 규모 CB를 발행하고 메가존클라우드가 이를 인수하는 한편, 핑거는 메가존클라우드 지분 약 300억원어치를 취득하는 구조다. 양사의 전략적 이해관계를 자본으로 연결했다는 데 의미가 있다. ◆ 국내 금융 레퍼런스 확보해 해외로 양사는 국내 금융권에서 쌓은 경험을 해외시장으로 확대할 계획이다. 메가존클라우드가 구축한 10개국 글로벌 거점에 핑거의 금융 애플리케이션 구축 역량을 결합해 국내 금융기관의 해외 진출을 지원하는 동시에 현지 금융기관 대상 사업도 추진한다. 특히 해외 금융시장은 국내와 규제 환경이 다른 만큼 퍼블릭 클라우드 기반의 금융 시스템 구축과 AI 적용을 보다 유연하게 추진할 수 있다는 판단이다. 다만 현지 금융 규제와 데이터 주권, 보안 인증 등 국가별 장벽을 넘어 실제 수주로 연결할 수 있을지는 별도의 과제다. 한편 이번 파트너십의 성패는 협약 자체보다 첫 금융 고객과 실제 매출을 얼마나 빨리 만들어내느냐에 달려 있다. 금융 AX 시장에는 삼성SDS와 LG CNS 등 대형 IT서비스 기업들도 적극적으로 뛰어들고 있다. 메가존클라우드와 핑거가 금융 업무 전문성과 AI·클라우드를 결합해 차별화된 상품을 만들고 이를 국내 레퍼런스에서 해외사업으로 확장할 수 있을지가 향후 경쟁력을 가를 전망이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 “핑거의 핀테크 전문성과 결합하면 금융 업무에 특화된 AX 모델을 만들 수 있을 것”이라며 “국내 금융시장의 선진화에 기여하고 해외 금융시장으로도 성과를 확대하겠다”고 말했다. 핑거 안인주 대표 역시 “메가존클라우드의 AI·클라우드 역량과 만나 금융 AI 분야와 해외 시장에서 새로운 성장 기회를 만들겠다”고 밝혔다.2026-08-24 11:57:51
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KT, 2Q 영업익 6483억원 전년 比 36.1%↓…AX·데이터센터로 성장동력 전환 [경제일보] KT가 올해 2분기 데이터센터와 부동산 등 성장사업 확대와 B2B·AX 사업 성장에도 실적은 감소세로 돌아섰다. 이에 AI·클라우드 등 AX 사업 매출의 두 자릿수 성장과 데이터센터와 콘텐츠 자회사 실적 개선 등 핵심 성장사업을 중심으로 사업 포트폴리오를 강화해 하반기에 AX 인프라와 솔루션 사업을 중심으로 수익성 개선과 기업가치 제고를 강화한다는 계획이다. 12일 KT는 연결 기준 올해 2분기 매출 6조6799억원, 영업이익 6483억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 7조4274억원 대비 10.1% 감소했고, 영업이익은 전년 동기 1조148억원 대비 36.1% 감소했다. KT는 영업이익이 전년 동기 일회성 분양이익에 따른 기저효과로 감소했다고 설명했다. 통신 본업에서는 가입자 회복세가 이어지는 가운데 B2B 사업의 성장 기반이 강화됐다. 무선 사업 서비스 매출은 고객 보답 프로그램 영향으로 전년 동기 대비 1.8% 감소했지만 2분기 말 5G 가입자 비중은 전체 핸드셋 가입자의 83.2%를 기록했다. 유선 사업은 가입자 기반 확대에도 홈유선전화 감소 영향으로 매출이 소폭 줄었다. 다만 인터넷 사업은 기가 인터넷 중심의 가입자 증가와 부가 서비스 이용 확대에 힘입어 전년 동기 대비 1.1% 성장했다. 미디어 사업은 IPTV 가입자 증가에도 광고와 PPV 매출 감소 영향으로 0.5% 감소했다. B2B 사업에서는 AI와 클라우드를 중심으로 한 AX 사업이 실적을 견인했다. 기업 서비스 사업 매출은 전년도 대형 구축 사업 종료에 따른 기저효과로 감소했지만 AX 사업과 기업 메시징, 전용 회선 사업의 성장세가 이어졌다. 특히 AX 사업 매출은 금융권을 중심으로 AI 도입 수요가 확대되고 KT클라우드가 두 자릿수 성장하면서 전년 동기 대비 22.3% 증가했다. KT는 금융·공공·제조 등 산업별 AX 레퍼런스를 확대하며 B2B 사업 경쟁력을 높이고 있다. 금융권에서는 AI 챗봇과 상담봇 등 AICC 사업을 중심으로 수주가 확대되고 있으며, 국내 5대 시중은행 가운데 4곳의 AICC 구축·운영을 맡고 있다. AI 기반 개발·운영 체계인 AIDLC 구축 사업 등을 포함해 상반기에만 금융권 AX 사업 22건을 수주했다. 데이터센터 사업도 성장 사업으로서 실적 개선에 힘을 보탰다. KT클라우드는 신규 데이터센터 가동과 DBO(디자인·빌드·오퍼레이트) 사업 확대에 힘입어 전년 동기 2215억원 대비 2654억원의 매출을 올리며 두 자릿수 성장을 기록했다. 가산 데이터센터 가동 효과와 DBO 사업 확대가 매출을 견인했으며, 서울-경북 멀티 리전 기반 공공 클라우드 구축을 완료하면서 공공·기업 고객 기반도 확대했다. 부동산과 콘텐츠 등 그룹사 사업도 실적 개선 흐름을 보였다. KT에스테이트는 대전 둔산 개발 사업 실적 반영과 부동산 매각 효과로 전년 동기 1604억원 대비 80.1% 증가한 2889억원의 매출을 기록했다. 오피스 사업은 신규 임차 수요 유치, 호텔 사업은 객단가와 객실 점유율 상승에 힘입어 안정적인 성과를 냈다. 콘텐츠 자회사도 광고 사업 회복과 콘텐츠 사업 성장에 힘입어 전년 동기 1435억원 대비 13.7% 증가한 1664억원을 기록하며 실적 개선을 이어갔다. KT나스미디어는 디지털 옥외광고와 모바일 플랫폼 광고가 고르게 성장했고, KT스튜디오지니는 프리미엄 오리지널 콘텐츠를 기반으로 국내외 OTT 파트너십과 콘텐츠 유통 다변화를 추진하고 있다. KT밀리의서재는 전자책 구독 사업을 기반으로 시장 입지를 이어갔다. 금융 계열사인 케이뱅크도 대출자산 성장과 순이자마진 개선에 힘입어 견조한 흐름을 이어갔다. 6월 말 기준 수신 잔액은 26조6000억원, 여신 잔액은 19조8000억원이며 2분기 총 고객 수는 1645만명으로 늘었다. 하반기에는 개인사업자 중심의 대출 확대와 마진 개선을 통해 수익성 강화에 나선다. KT는 하반기에도 AX를 중심으로 성장 사업에 대한 투자를 이어갈 계획이다. 오는 2028년까지 AX 매출을 2025년 실적 대비 2배 이상으로 확대하고 아시아 AX 연결 허브로 도약한다는 목표를 세웠다. 이를 위해 오는 2031년까지 AIDC 용량 1GW와 해저케이블 용량 90Tbps를 추가 확보한다는 계획이다. 수익성 개선을 위한 사업 재편도 병행한다. KT는 저수익 사업의 합리화 대상을 확대하고 AX 내재화를 통해 영업·운용 효율성을 높이는 한편 유휴 부동산과 투자자산 등 비핵심 자산의 유동화도 가속화할 예정이다. 주주환원 정책도 이어간다. 지난 2월 발표한 2500억원 규모 자사주 매입은 내달 9일까지 완료할 예정이며, 2분기 주당 배당금은 600원으로 확정해 오는 13일 지급한다. 민혜병 KT 재무실장 전무는 "KT는 AX 플랫폼 컴퍼니로의 전환과 수익성 개선 노력을 통해 전분기 대비 이익 개선의 성과를 거뒀다"며 "하반기에도 핵심 포트폴리오 중심의 성장을 이어가는 한편, 고객 정보 보호와 보안 역량 강화를 지속해 고객 신뢰를 높이고 기업가치 제고 계획도 차질 없이 이행해 나가겠다"고 말했다.2026-08-12 10:22:04
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KT, 400억원 규모 농협은행 AICC 구축…AI 업무처리 4배로 [경제일보] KT가 NH농협은행의 차세대 인공지능(AI) 컨택센터(AICC) 구축을 완료하며 금융권 AI 상담 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순 문의 응답에 그쳤던 AI 상담 기능을 고객 정보와 계좌 정보 조회, 실제 업무 처리까지 확대하면서 금융권 AICC가 상담 자동화를 넘어 업무 수행 영역으로 확장된 것으로 풀이된다. 10일 KT는 전국 농협은행과 상호금융의 상담 시스템을 AI 기반으로 전환하는 약 400억원 규모의 차세대 AICC 구축 사업을 완료했다고 밝혔다. 이번 사업의 핵심은 AI 콜봇이 처리할 수 있는 업무 범위를 확대한 것이다. KT는 NH농협은행의 핵심 업무 시스템과 AI 콜봇을 연동해 고객 정보와 계좌 정보를 조회하고 실제 업무까지 처리할 수 있도록 시스템을 구축했다. 이에 따라 AI가 상담사 연결 없이 직접 처리할 수 있는 업무는 기존 45개에서 180개로 확대됐다. 단순 안내 중심이던 AI 상담이 금융 업무 처리까지 담당할 수 있도록 적용 범위를 넓힌 것이다. 음성인식(STT) 정확도도 기존 약 90%에서 97% 수준으로 높였다. 고객의 음성을 보다 정확하게 인식해 상담 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, AI 상담의 처리 범위를 확대하기 위한 기반을 마련했다. KT는 이를 통해 고객 대기 시간과 상담 처리 시간이 기존보다 약 20% 단축됐다고 설명했다. KT는 AI 콜봇뿐 아니라 상담 채널과 운영 시스템도 통합했다. 화상 상담과 채팅, 이메일 등으로 분산돼 있던 상담 채널을 하나의 운영 포털에서 관리할 수 있도록 하고 고객 정보와 상담 이력을 통합했다. 상담 데이터를 고객 의견 분석과 서비스 개선에 활용할 수 있는 기반도 마련했다. 고객과 상담사가 주고받은 데이터를 축적해 상담 품질을 관리하고 고객 여정을 분석하는 방식으로 AICC의 활용 범위를 넓힌 것이다. 양사는 이번 구축 경험을 바탕으로 AI와 데이터 기반의 상담 혁신을 한층 확대해 나갈 계획이다. AI 콜봇과 생성형 AI 상담 지원 서비스 등 AI 상담 역량을 지속적으로 강화하고, 상담 데이터를 활용한 맞춤형 고객 경험 관리 체계를 고도화해 금융권 AI 상담 혁신을 함께 추진할 방침이다. KT는 이번 구축 경험을 바탕으로 AI 콜봇과 생성형 AI 기반 상담 지원 기능을 고도화하고 금융권의 상담 데이터 활용도 확대한다는 계획이다. KT 역시 이번 농협은행 사업을 금융 AX 사업 확대의 주요 사례로 활용할 전망이다. 금융권은 계좌·거래 정보 등 대규모 데이터를 보유하고 있는 만큼 AI를 상담 시스템과 연결할 경우 고객 응대뿐 아니라 업무 자동화와 데이터 분석까지 확장할 수 있기 때문이다. 홍해천 KT AX사업부문 AX제안·이행본부장 상무는 "NH농협은행과의 긴밀한 협력으로 차세대 AICC 환경을 성공적으로 구축했다"며 "KT는 축적된 금융 AX 수행 경험과 AICC 기술 역량을 바탕으로 고객과 상담사 모두의 경험을 혁신하고, 금융권 AI 상담을 선도할 수 있는 AICC 모델로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.2026-08-10 10:43:09
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LG CNS, 2분기 영업이익 9.2% 줄었다. [경제일보] LG CNS의 2026년 2분기 영업이익이 1279억원으로 전년 동기 대비 9.2% 줄었다. 매출은 1조5208억원으로 4.2% 늘었다. 매출이 느는데 이익이 줄면서 영업이익률은 9.7%에서 8.4%로 1.2%포인트 낮아졌다. LG CNS는 7월 31일 실적발표 컨퍼런스콜에서 피지컬 AI와 금융 인공지능 전환(AX), AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. 상반기 누적으로는 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원으로 각각 6.1%, 1.1% 늘었다. 상반기 이익이 소폭이나마 늘어난 것은 1분기 덕이다. 반기 수치에서 2분기를 빼면 1분기 영업이익은 942억원으로 전년보다 20%가량 증가했다. 이익 방향이 꺾인 시점은 2분기다. 송광륜 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 "영업이익 감소는 사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제적 투자와 일시적인 프로젝트 일정의 영향"이라며 "이연된 프로젝트가 하반기 본격 진행되면 실적 개선에 기여할 것"이라고 말했다. 신규 AI 플랫폼과 피지컬 AI 연구개발, 인재 확보 투자가 늘었고 일부 계열사 프로젝트 계약이 하반기로 밀렸다는 설명이다. ◆ LG전자 로봇 데이터 팩토리…피지컬 AI 첫 레퍼런스 피지컬 AI 사업의 출발점은 LG전자다. LG CNS는 LG전자와 지능형 로봇 학습 인프라인 로봇 데이터 팩토리를 구축하고 자체 플랫폼 '피지컬웍스'와 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라를 공급한다. 로봇 데이터 팩토리는 로봇이 작업을 익히는 데 필요한 영상과 동작 데이터를 모아 가공하고 이를 바탕으로 AI 모델을 학습시키는 설비다. 물류 현장 검증은 컬리에서 이뤄졌다. LG CNS는 컬리 물류센터 1차 개념검증(PoC)을 마쳤고 연말까지 기능을 보완해 적용 범위를 넓히는 후속 사업을 추진한다. 좁은 통로를 다니는 자율이동로봇(AMR) 사업과 연구소 물류 자동화도 수행 중이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장(상무)은 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하려면 GPU를 비롯한 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자 로봇 데이터 팩토리를 대표 사례로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대하겠다"고 말했다. 올해는 사례 확보에 집중하고 내년부터 제조·물류 고객을 상대로 로봇 전환(RX) 사업을 넓힌다는 구상이다. 스마트엔지니어링 부문 2분기 매출은 2746억원으로 13% 늘어 세 부문 가운데 성장률이 가장 높았다. LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 뽑혔다. ◆ 금융 차세대, 하반기부터 매출 인식 디지털 비즈니스 서비스 상반기 매출은 6621억원으로 8.8% 늘어 세 부문 중 증가폭이 가장 컸다. KB국민은행 차세대 사업과 한국은행 2기 정보기술아웃소싱(ITO) 사업을 따냈다. 조성우 LG CNS 금융AX1사업담당(상무)은 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 것"이라고 말했다. 지난해 수주한 미래에셋생명과 신한투자증권 차세대는 올해 본격 개발 단계에 들어갔다. 정보기술(IT) 시스템 구축과 운영 전 과정을 에이전틱 AI로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'도 2분기에 내놨다. ◆ AI 인프라, 구독형으로 판다 AI·클라우드 부문 2분기 매출은 9060억원으로 3.9% 늘었다. AI 플랫폼과 데이터 구축, 클라우드 관리서비스(MSP), GPU 인프라 구축·유지보수가 성장을 이끌었다. LG CNS는 AI 연산 자원을 구독 방식으로 파는 '엑스퓨웍스(XPUWorks)'를 출시했다. 고객이 대규모 초기 투자 없이 필요한 만큼 GPU를 쓰게 하는 구조다. 1분기에 내놓은 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'는 챗GPT와 클로드, 제미나이의 사용량과 비용을 조직·사용자별로 보여주는 대시보드를 제공한다. 업무 특성과 보안 요건에 맞춰 모델을 골라 연결하는 지능형 라우팅 기능도 강화하고 있다. 중국산 대규모언어모델(LLM)의 약진에 대해서는 대체보다 조합으로 봤다. 진요한 LG CNS AI센터장(상무)은 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라며 "업무 특성에 따라 미국 프런티어 모델과 중국 경량 모델, 국산 온프레미스 모델을 최적으로 배치하는 방식이 일반화될 것"이라고 말했다. 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)에서는 시장 성장률을 웃도는 확장을 목표로 내걸었다. LG CNS는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내는 15~20% 성장할 것으로 봤다. 한편 회사 설명이 맞는지는 하반기에 갈린다. 이연됐다는 계열사 프로젝트가 실제로 3분기에 잡히는지, 6개월 뒤부터 매출이 인식된다는 금융 차세대가 그 시점에 숫자로 나타나는지가 확인 지점이다. 피지컬 AI는 아직 LG전자라는 계열 물량 한 건과 컬리 PoC가 전부다. 선제 투자라는 설명이 성립하려면 그룹 밖에서 매출이 나와야 한다.2026-07-31 14:45:47
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삼성SDS, 2분기 매출 3.7조…클라우드·물류 동반 성장 [경제일보] 삼성SDS가 클라우드와 물류 사업의 동반 성장에 힘입어 올해 2분기 매출 3조7000억원대를 기록했다. 공공·금융 분야의 인공지능 전환(AX) 수요를 흡수하며 계열사 중심의 사업 구조를 대외 시장으로 확장하는 모습이다. 삼성SDS는 연결 기준 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원의 잠정실적을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기보다 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 2분기 영업이익률은 6.2%다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 낮아 전년 동기와 비교하면 수익성은 다소 낮아졌다. 상대적으로 이익률이 낮은 물류 사업의 매출 확대와 AI 인프라·서비스 관련 투자가 영향을 미친 것으로 풀이된다. 다만 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원이 반영됐던 1분기와 비교하면 영업이익은 약 3배로 회복됐다. IT서비스 사업 매출은 1조7625억원으로 전년 동기보다 5% 증가했다. 이 가운데 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 늘었다. 클라우드가 IT서비스 매출에서 차지하는 비중은 약 44%까지 높아졌다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 매출이 75% 증가하며 계열사 의존도를 낮추는 데 기여했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 하는 클라우드서비스제공사(CSP) 사업은 공공 분야와 GPUaaS 수요 확대로 24% 성장했다. 클라우드 관리서비스제공사(MSP) 사업은 금융권 AX 프로젝트와 조선업 전사적자원관리(ERP) 사업 확대에 힘입어 17% 증가했다. 향후 클라우드 사업의 성장성을 평가할 지표는 대외 고객 증가세가 장기 계약과 반복 매출로 이어지는지다. 물류 사업 매출은 1조9553억원으로 6.6% 늘었다. 항공 포워딩과 내륙 운송·창고를 중심으로 계약 물류가 증가했고, 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’의 외부 고객 사업도 성장했다. 삼성SDS는 AI 인프라와 AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션을 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략도 구체화하고 있다. 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업에 참여해 국가 AI 인프라를 구축하고 있으며 엔비디아 B300 기반 GPUaaS도 제공하고 있다. 7월에는 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’를 활용한 NPUaaS 상품을 출시했다. GPU뿐 아니라 국산 AI 반도체까지 인프라 선택지를 넓혀 고객의 비용과 워크로드 특성에 맞는 연산 환경을 제공한다는 구상이다. AX 사업에서는 우리은행 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 프로젝트와 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 확보했다. 생성형 AI 솔루션 ‘브리티웍스’를 확산하는 한편 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력해 고객이 여러 AI 모델을 선택할 수 있는 구조도 마련하고 있다. 신사업 투자도 병행한다. 삼성SDS는 삼성증권·삼성카드와 함께 두나무 지분 총 4%를 확보해 디지털자산 인프라 사업 진출 기반을 마련했다. 삼성벤처투자를 통해 미국 피지컬 AI 기업 월든 로보틱스에도 투자하고 제조실행시스템과 로봇을 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업을 준비하고 있다. AI 인프라 규모는 현재 110MW에서 2029년 230MW로 확대할 계획이다. 2031년에는 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 사업 규모를 키운다. 앞서 삼성SDS는 AI 인프라와 서비스, 인수합병 등에 2031년까지 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 발표했다. 향후 실적은 대규모 인프라의 가동률과 외부 고객 확보 속도에 좌우될 전망이다. AI 데이터센터는 초기 투자 부담이 큰 만큼 GPU·NPU 사용률을 높이고 금융·공공 분야에서 확보한 AX 사업을 장기 운영 매출로 전환해야 한다. 매출 성장과 함께 영업이익률을 다시 끌어올리는 것도 남은 과제다.2026-07-30 13:42:09
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![[ESG 확대경] 4대 금융 ESG, 본업 경쟁으로…생산·포용금융 고도화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/07/20260707135821179255.jpg)
4대 금융 ESG, 본업 경쟁으로…생산·포용금융 고도화 [경제일보] 4대 금융그룹(신한·KB·우리·하나)의 환경·사회·지배구조(ESG) 전략이 기부·환경 등 캠페인 활동을 넘어 금융 본업과 연계를 강화하는 방향으로 고도화되고 있다. 각 금융그룹은 지속가능경영보고서를 통해 생산·포용금융 확대, 인공지능 전환(AX) 등을 핵심 과제로 제시하고 지원 규모 등 정량 지표와 미래 전략을 내세웠다. ◆ 신한금융, 생산·포용금융 110조원 목표…밸류업 관리체계로 연결 신한금융은 생산적·포용금융 확대 성과를 밸류업 기회로 삼았다. 생산·포용금융을 단순 지원 목표가 아닌 그룹 경영관리 체계 아래 성과 지표로 연계했다. 신한금융은 지속가능발전목표(SDGs) 기반 밸류업 전략을 제시했다. 생산적 금융은 미래 성장산업과 혁신기업 지원을 통해 실물경제 성장 기반을 넓히고 포용금융은 중·저신용자와 금융취약계층의 금융 부담 완화로 고객 기반을 안정화하는 구조다. 신한금융은 지난해 11월 '신한 K-성장! K-금융! 프로젝트'를 발표하고 오는 2030년까지 5년간 생산적·포용적 금융 분야에 총 110조원을 지원하는 중장기 목표를 제시했다. 지원 규모는 생산적 금융 95조원·포용적 금융 15조원으로 올해는 생산적 금융 17조원, 포용적 금융 3조원 등 총 20조원 규모의 금융 지원을 추진한다. 이를 위해 생산적금융 추진단을 신설하고 관련 목표와 성과를 주요 자회사 전략과제와 핵심 성과지표(KPI)에 반영했다. 지주와 자회사 경영진 평가에도 연계해 실행력을 높이겠다는 구상이다. ◆ KB금융 고객 접점 넓힌 포용·생산금융…디지털 전환으로 고객 가치 제고 KB금융은 포용·생산금융 목표와 함께 고객 접점 확대와 인공지능(AI) 기반 금융사기 차단 등 디지털 신뢰 체계를 강조했다. 지속가능경영 성과를 공시와 데이터 중심으로만 제시하기보다 고객 체감도를 높인 금융 접점으로 풀어냈다. KB금융이 강조한 ESG 전략은 포용금융이다. 오는 2030년까지 약 5년간 17조원 공급을 포용금융 목표로 제시했다. 서민·취약계층 지원 10조5000억원, 소상공인·자영업자 지원 6조5000억원을 통해 재기와 자산형성, 성장과 자립을 지원한다. KB희망금융센터를 통해 신용상담과 채무조정, 심리상담을 연계하고 민간중금리대출 공급도 확대한다. 생산적금융 목표도 함께 제시했다. KB금융은 2026~2030년 생산적금융 공급 목표를 93조원으로 잡았다. 이를 기반으로 기업 경쟁력 강화를 위한 기업대출과 혁신·성장 투자를 위한 투자금융을 통해 미래 성장기업 지원 확대에 나선다. 디지털 접점도 고객가치 제고 수단 중 하나다. KB금융은 KB스타뱅킹 월간활성이용자수(MAU) 1416만명, KB Pay MAU 913만명 등을 주요 성과로 제시했다. KB국민카드는 AI 기반 이상금융거래탐지시스템(FDS)을 통해 금융사기 차단율 83.9%를 기록하기도 했다. ◆ 우리금융, 미래동반성장 프로젝트 아래 생산적 금융·포용금융·AX 결합 우리금융은 산업금융과 민생금융, AX를 하나의 ESG 성장 전략으로 묶었다. '미래동반성장을 주도하는 우리금융'을 비전으로 제시하고 △생산적 금융 △AX 선도 △시너지창출을 경영 목표로 설정했다. 우리금융은 지속가능경영보고서의 특별보고서 영역을 △ESG 금융 △금융소비자보호 △금융 AX 혁신으로 구성했다. 생산적 금융과 소비자 보호, AX를 별도 과제로 다루면서도 이를 ESG 실행 전략 안에 배치한 구조다. 세부적으로는 미래차·수소·이차전지 등 저탄소 산업 지원을 생산적 금융 영역으로 제시했다. 서민금융상품과 금융취약계층, 청년 주거 지원은 포용금융 영역으로 묶었다. 벤처·지역 선도기업·소상공인 금융 지원은 생산적 금융 전환의 한 축으로 다뤘다. 우리금융은 지난해를 전사적 AX 추진 원년으로 삼고 올해 핵심과제 실행과 그룹 확산, 내년 AX 내재화 및 성과 극대화, 오는 2028년 AX 체계 정착을 목표로 제시했다. 우리금융은 AX를 AI 활용에 그치지 않고 서비스 품질과 안정성, 관리·통제·책임을 포함한 전사 전환 과제로 설명했다. AI 기반 금융서비스 확대에 따라 고객에게 일관되고 안정적인 서비스를 제공하기 위한 관리 체계가 필요하다는 취지다. ◆ 하나금융, 100조 프로젝트로 자금 대전환…국가전략산업·기업 성장 확대 하나금융은 부동산 중심 자금 공급을 국가전략산업과 녹색금융으로 돌리는 자금 대전환형 ESG를 제시했다. 생산적 금융과 지속가능금융 강화와 함께 자금 흐름을 실물 경제 중심으로 바꾸겠다는 복안이다. 하나금융은 생산적 금융으로의 대전환과 포용금융 확대를 위해 오는 2030년까지 5년간 100조원을 투입하는 '하나 모두 성장 프로젝트'에 돌입했다. 이 중 84조원은 생산적 금융 대전환에 배정했다. 부동산 등에 집중됐던 자금 흐름을 국가전략산업 육성, 벤처·중소·중견기업 성장, 지역 균형발전 등 실물 경제 중심으로 전환하는 것이 목표다. 이를 위해 관계사가 참여하는 경제성장전략 태스크포스(TF)와 그룹 생산적 금융 협의회를 가동했다. 하나금융은 올해 생산적 금융 공급 규모를 기존 계획보다 1조6000억원 늘린 17조8000억원으로 확정하고 관계사별 추진계획과 이행 상황 점검에 나선다.2026-07-07 15:52:34
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BC카드, 금융 특화 AI 검색 모델 자체 개발…"성능 세계 1위 달성" [경제일보] BC카드는 생성형 인공지능(AI) 서비스의 검색 정확도를 높여주는 금융 특화 임베딩(Embedding) 모델을 자체 개발해 선보였다고 2일 밝혔다. 최근 금융업계는 생성형 AI를 접목한 상담을 비롯해 사내 업무 지원이나 문서 탐색 기능을 적극적으로 도입하는 추세다. 생성형 AI는 모든 정보를 외우는 것이 아니라 질문에 부합하는 정보를 찾아 답변을 엮어내는 방식으로 작동한다. 이 때문에 연관 문서를 얼마나 정확하게 찾아내는지가 서비스 품질을 결정짓는다. 이를 뒷받침하는 핵심 기술이 바로 임베딩 모델이다. 질문과 문서의 의미를 AI가 인식할 수 있는 좌표값인 숫자로 바꾼 뒤 유사한 정보들을 가깝게 배열해 가장 적합한 내용을 사용자에게 전달한다. 가령 해외결제 수수료를 묻는 질문에 관련 약관이나 서류를 탐색할 때 정확한 단어가 없어도 의미가 동일한 다른 표현의 문서를 찾아 AI에 제공하는 역할이다. 기존 범용 모델들은 가맹점이나 결제 같은 국내 금융 전문 용어의 문맥을 제대로 파악하지 못하는 단점이 존재했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 BC카드는 앞서 오픈소스 플랫폼에 공개했던 182만건 규모의 데이터셋을 바탕으로 새로운 금융 특화 임베딩 모델을 완성했다. 새 모델은 활용 목적에 맞춰 경량형과 고품질형 두 가지로 나뉜다. 경량형 모델은 6억개 파라미터 규모로 일반 중앙처리장치(CPU) 환경에서 구동할 수 있다. 이 모델은 지난달 27일 기준 글로벌 벤치마크 평가(SOTA)에서 다른 모델과 비교해 검색 성능이 최대 15% 향상되며 세계 1위를 달성했다. 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 쓰이는 고품질형 모델은 40억개 파라미터 규모를 갖췄다. 경량형보다 성능이 10%가량 우수해 정밀한 검색이 요구되는 업무에 알맞다. 응답 속도가 중요할 때는 경량형을 쓰고 높은 정확도가 필요할 때는 고품질형을 선택적으로 도입할 수 있다. BC카드는 이번 개발 과정에서 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 양질의 금융 데이터를 학습시키는 작업이 성능 개선에 더 필수적인 요인임을 확인했다. 이로써 금융 AI 서비스의 핵심 검색 기술을 자체적으로 확보했다. 향후 외부 시스템에 민감한 금융 데이터를 넘기지 않고도 독자적인 AI 서비스를 운영할 수 있는 기반이 마련된 것으로 풀이된다. 이는 보안과 규제 리스크를 최소화하는 결과로 이어질 것으로 보인다. 해당 모델은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. BC카드는 앞으로 적용 대상을 넓혀 △KT 그룹사 △정부 △금융기관 등을 상대로 금융 AI 검색 플랫폼 사업을 지속해서 확장해 나갈 계획이다. 오성수 BC카드 상무는 "이번 개발은 금융 특화 AI 서비스의 핵심 기술을 자체 확보하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련해 정부의 소버린 AI 기조, 금융위원회가 추진 중인 금융권 AX 가속화 정책과도 부합한다는 점에서 의미가 크다"면서 "자체 개발한 금융 특화 모델과 데이터셋을 개방과 공유해 금융권 전반의 AX 저변 확대와 한국형 금융 AI 생태계 구축에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-02 16:34:28
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![[르포] 단순 안내 넘어선 투자 파트너… 월드IT쇼서 엿본 금융·증권 AI 에이전트의 미래](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/24/20260424111824640575.jpg)
"단순 안내 넘어선 투자 파트너"… 월드IT쇼서 엿본 금융·증권 AI 에이전트의 미래 [경제일보] “단순 안내 수준에 머물던 챗봇이 이제는 고객 자산과 투자 성향을 분석해 최적의 포트폴리오를 제안하는 ‘투자 파트너’로 진화했습니다.” 미래 산업의 방향을 엿볼 수 있는 ‘2026 월드IT쇼’가 지난 22일부터 24일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열렸다. 전시장 곳곳에서는 일상과 산업의 경계를 허무는 인공지능(AI) 기술이 주목을 받았다. 이번 전시는 기술 발전을 넘어 금융·증권 고객센터의 구조 변화와 AI 서비스 고도화 흐름을 보여준다. 특히 ‘AI 에이전트’ 기술의 진화가 두드러진다. 단순 질의응답 중심의 챗봇을 넘어 자산 관리와 투자 상담, 내부 업무 지원까지 수행하는 능동형 솔루션이 전면에 등장했다. KT, 초개인화 자산관리 에이전트로 '금융 AX' 정조준 KT 부스에서는 자체 대형언어모델(LLM) ‘믿:음 K 2.5 PRO’를 기반으로 한 ‘금융 AX: 자산관리 에이전트’가 눈길을 끌었다. 이 솔루션은 고객의 대화 이력과 자산 현황, 투자 성향을 종합 분석해 맞춤형 금융 상품을 제안하는 ‘디지털 PB’ 역할을 수행한다. 현장에서는 1단계 챗봇에서 2단계 자산관리 에이전트, 3단계 ‘AX-able Finance’로 이어지는 로드맵이 제시됐다. ‘AX-able Finance’는 AI와 데이터를 중심으로 금융 서비스 전반을 재편하는 개념이다. 이 시스템은 내부 직원에게는 제안서 작성과 상담 이력 분석 기능을 제공해 업무 효율성을 높인다. 고객에게는 365일 24시간 초개인화된 비대면 자산관리 서비스를 제공한다. 보안 측면에서도 ‘2중 레이어 가드레일’을 적용해 데이터 유출과 무결성 훼손 위험을 차단했다. 여기에 ‘AI 보이스피싱 탐지 서비스 2.0’을 더해 금융 서비스의 핵심인 신뢰 확보에도 초점을 맞췄다. 삼성SDS· AICESS, 실무형 AI로 고비용·저효율 구조 타파 삼성SDS 전시관은 실제 기업 업무 환경을 어떻게 AI가 개선할 수 있는지 보여주고 있다. 특히 금융 분야에서는 '카드입회심사 에이전트(Agent)'가 눈길을 끌고 있다. 고비용·고위험 업무를 AI가 어떻게 대체할 수 있는지 제시하고 있다. 외국인이나 저신용자의 카드 발급 심사는 신원 검증이 까다로워 시간이 오래 걸리는 영역이다. 삼성SDS 관계자는 “기존 수작업으로 7일이 걸리던 심사 프로세스를 AI 에이전트가 약 5분 만에 처리할 수 있다”고 설명했다. 에이아이세스와 부뜰정보시스템이 공동으로 꾸린 부스 역시 상담 시스템에서 AI를 활용한 지식 순환을 보여주고 있다. 양사는 초연결 사회를 위한 전략적 파트너로서 차세대 지식 순환형 AI 컨택센터(AICC) 솔루션인 'ASK ME'를 전면에 내세웠다. 이 솔루션은 상담 데이터가 실시간으로 지식이 되고 이 지식이 다시 완벽한 답변으로 이어지는 순환 구조가 핵심이다. 하이브리드 지식 구조화를 의미하는 ‘프라이웨이(PriWay)’ 기술을 통해 조직 내 흩어진 암묵지를 AI 학습 데이터로 활용한다. 또한 실시간 AI 상담 어시스트인 ‘‘프라이어시스트(PriAssist)’는 고객의 의도를 분석해 최적의 답변을 추천한다. 더 나아가 지능형 상담 품질 관리인 ‘오토 큐에이(AutoQA)’는 상담 내용을 즉시 요약하고 AI가 전수 채점하는 기능을 선보였다. 초보 상담사도 즉시 업무에 투입될 수 있도록 돕는 실시간 협업 AI 시스템인 ‘챗콜(hatCall)’은 금융권 고객센터의 인력난과 교육 비용 문제를 해소할 수 있는 방향을 보여주고 있다. 이번 월드IT쇼는 다수의 기업이 벌이는 AI 기술 경쟁이 성능 향상을 바탕으로 한 실제 비즈니스 환경에서 효율 극대화와 비용 절감으로 진화하고 있음을 분명히 보여주고 있다. 특히 보안과 신뢰가 생명인 금융·증권에서도 AI 에이전트를 핵심 업무 파트너로 적극적으로 수용하는 흐름을 확인할 수 있다. 기술은 AI가 금융 투자 상담을 전담하는 시대로 진입하고 있다. 이제 금융 당국 또한 진보하는 속도에 맞춰 새로운 가이드라인 마련에 속도를 내야 한다는 분석도 나오고 있다.2026-04-24 14:17:11
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금융권 AX 시장 커진다…삼성SDS·LG유플러스 AI 사업 전면 확대 [경제일보] LG유플러스와 삼성SDS가 금융권 인공지능(AI) 전환 사업을 잇달아 수주하며 IT 기업 중심의 금융 AX(AI 전환) 경쟁이 본격화되고 있다. 은행권이 생성형 AI와 AI 에이전트 도입에 속도를 내면서 통신사·SI 등 IT 기업들이 핵심 파트너로 부상하는 것으로 분석된다. 7일 LG유플러스는 IBK시스템과 금융 특화 AI 서비스 개발을 위한 업무협약(MOU)을 지난 6일 체결하고 금융권 AI 에이전트 사업 확대에 나섰다고 밝혔다. 양사는 LG유플러스의 B2B AX 플랫폼과 IBK시스템의 금융 업무 전문성을 결합해 금융 특화 AI 에이전트를 개발할 계획이다. 여신 심사, 소상공인 금융 지원, 업무 자동화 등 실제 금융 업무에 적용 가능한 AI 서비스를 공동 개발한다는 방침이다. LG유플러스의 B2B AX 플랫폼에는 LG AI연구원의 생성형 AI 모델 '엑사원'이 적용된다. 또한 에이전트 코어, 지식관리시스템(KMS), LLMOps 등 AI 에이전트 구축에 필요한 기능을 통합 제공해 금융사 맞춤형 AI 환경을 구축하는 것이다. 양사는 향후 금융 서비스 공동 기획, 신규 비즈니스 모델 발굴, 금융권 AI 상품화 등 협력 범위를 확대할 계획이다. 이를 통해 금융권 AI 에이전트 시장에서 레퍼런스를 확보하고 사업 확대에 나선다는 전략이다. 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장 부사장은 "LG유플러스의 AI 기술력에 IBK시스템이 오랜 기간 축적해온 금융 비즈니스 전문성과 데이터 활용 역량이 결합된다면, 단순 기술 협력을 넘어 금융 산업 전반의 혁신을 이끄는 의미 있는 시너지를 만들어 낼 수 있을 것"이라며 "오늘 협약이 대한민국 금융 AI 시장의 새로운 기준을 만들어가는 출발점이 되기를 기대한다"고 말했다. 삼성SDS도 최근 우리은행의 'AX를 위한 AI 에이전트 구축' 사업의 우선협상대상자로 선정되며 금융권 AI 전환 사업 확대에 나섰다. 해당 사업은 우리은행 업무 전반에 175개 이상의 AI 에이전트를 구축하는 대규모 AI 에이전트 도입 프로젝트로 평가된다. AI 에이전트 뱅킹은 대형언어모델(LLM)을 기반으로 고객 응대, 내부 업무, 자산관리, 여신 심사 등 다양한 금융 업무를 AI가 자동으로 수행하는 방식이다. 우리은행은 고객관계관리·기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 등 5대 영역 29개 핵심 업무에 AI 에이전트를 적용해 업무 처리 속도를 약 30% 개선하는 것을 목표로 개발하고 있다. 삼성SDS는 자체 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스'를 기반으로 우리은행 AI 에이전트 플랫폼을 구축한다. 패브릭스는 다양한 대형언어모델을 연결하고 업무별 AI 에이전트를 생성·관리할 수 있는 플랫폼으로, 기업 맞춤형 AI 업무 환경을 구축할 수 있는 것이 특징이다. 삼성SDS는 은행 기존 시스템과 AI를 연동하고 데이터 관리 체계를 구축해 AI 기반 금융 업무 환경을 구현할 계획이다. 삼성SDS는 우리은행의 '중장기 IT 인프라 최적화' 사업도 연이어 수주하며 금융 AX 기반 구축까지 동시에 추진하고 있다. 해당 사업은 기존 유닉스 기반 시스템을 리눅스 환경으로 전환하고 클라우드 운영 환경을 개선하는 프로젝트로, AI 도입을 위한 인프라 기반을 마련하는 것이 핵심이다. 은행권이 생성형 AI 도입에 속도를 내면서 IT 기업 중심의 금융 AX 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 분석된다. 기존 SI 기업뿐 아니라 통신사, 클라우드 기업 등 다양한 IT 기업들이 금융권 AI 전환 사업에 적극적으로 참여하고 있다. 특히 금융권은 보안성과 안정성이 중요한 산업 특성상 자체 AI 구축보다 IT 기업과 협력하는 방식이 선호되고 있다. 이에 LG유플러스, 삼성SDS 등 IT 기업들이 금융권 AI 에이전트 구축과 인프라 전환 사업을 잇달아 확보하며 시장 영향력을 확대하고 있는 것으로 분석된다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장 부사장은 "금융 산업에서 AI는 단순한 업무 지원을 넘어 업무 방식 자체를 바꾸는 방향으로 빠르게 발전하고 있다"며 "삼성SDS는 금융 분야 핵심 프로젝트 경험과 AI·클라우드 기술력을 바탕으로 금융권 AX 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-04-07 09:00:20
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신한금융, 진옥동 2기 체제 본격화…"주주환원 50% 조기 달성·미래금융 가속" [경제일보] 신한금융지주가 정기 주주총회를 통해 진옥동 회장 2기 체제를 공식화하고, 주주환원 확대와 미래 금융 경쟁력 강화를 핵심 축으로 한 경영 전략을 제시했다. 26일 신한금융은 서울 중구 본사에서 제25기 정기 주주총회 및 임시 이사회를 개최하고 재무제표 결산과 이사 선임 등 주요 안건을 승인했다고 밝혔다. 이번 주총에서는 진옥동 회장이 신임 대표이사 회장으로 선임되며 그룹의 경영 체제가 확정됐다. 아울러 사외이사 신규 및 재선임 안건도 의결됐으며, 이사회 의장에는 곽수근 사외이사가 선임됐다. 주총 이후 신한금융 이사회는 총 11명 체제로 구성된다. 사내이사 1명(진옥동 회장), 비상임이사 1명(정상혁 신한은행장), 사외이사 9명으로 구성된 구조다. 특히 이번 이사회에는 금융·학계·법조·글로벌 전문가들이 포진했다. 신규 선임된 사외이사로는 박종복 전 SC제일은행장과 임승연 국민대 교수가 포함됐으며, 기존 곽수근 서울대 명예교수, 김조설 오사카상업대 교수, 송성주 고려대 교수 등은 재선임됐다. 이를 통해 리스크 관리, 글로벌 전략, 회계 전문성 등 다양한 영역에서 이사회 역량을 강화했다는 평가다. 진옥동 회장은 주총 인사말을 통해 지난해 성과를 강조하며 향후 전략 방향을 제시했다. 그는 "지난해 역대 최대 성과를 달성했고, 국내 금융회사 최초로 해외 연간 세전이익 1조원을 돌파했다"고 밝혔다. 이어 "기업가치 제고 계획을 차질없이 이행하며 주주환원율 50% 목표를 조기에 달성했다"고 강조했다. 신한금융은 올해 핵심 전략으로 △생산적 금융 △AX·DX 가속화 △미래 전략 사업 선도 △내부통제 및 금융소비자보호 강화를 제시했다. 먼저 생산적 금융을 통해 혁신 기업 성장 지원과 산업 변화 대응에 나선다. 기업 성장 단계별 맞춤형 금융 솔루션을 제공하며 실물 경제 지원을 강화한다는 방침이다. 또한 AX·DX(인공지능·디지털 전환)를 핵심 성장 축으로 삼고 디지털 자산 생태계 구축에도 속도를 낸다. 신한금융은 이미 지주 내 AX·DX 부문을 신설해 실행력을 강화한 상태다. 이와 함께 WM(자산관리), 시니어, 글로벌 사업을 미래 전략 사업으로 설정하고 그룹 차원의 역량을 집중한다. 특히 은행과 증권을 연계한 'One WM' 체계를 강화해 자산관리 경쟁력을 끌어올린다는 계획이다. 내부통제와 금융소비자보호 강화도 주요 과제로 제시됐다. 진 회장은 "고객과 시장의 신뢰는 철저한 내부통제와 소비자 보호에서 비롯된다"고 언급하며 신뢰 기반 경영을 재차 강조했다. 신한금융은 이 같은 전략을 바탕으로 'Great Challenge 2030'을 경영 슬로건으로 내세우고 미래 금융 환경 변화에 선제적으로 대응한다는 방침이다. AI, 디지털 자산, 플랫폼 중심으로 재편되는 금융 환경 속에서 경쟁 우위를 확보하겠다는 구상이다. 금융권에서는 이번 주총을 통해 신한금융이 주주환원 확대 기조를 유지하는 동시에 디지털·글로벌 중심의 성장 전략을 더욱 구체화했다는 평가가 나온다. 특히 해외 이익 1조원 돌파와 주주환원율 50% 조기 달성이라는 성과를 바탕으로 '리딩 금융' 경쟁에서의 입지를 강화할 것으로 전망된다. 진옥동 회장은 "더 나은 고객 경험과 지속 가능한 성과를 통해 이해관계자가 두루 인정하는 '일류(一流) 신한'을 완성하겠다"고 말했다.2026-03-26 14:29:01
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KB국민·우리은행, AI 전환 가속…금융서비스·보안 혁신 동시에 [경제일보] 국내 은행권이 인공지능(AI)을 활용한 업무 혁신을 본격화하며 'AX(AI Transformation·인공지능 전환)' 도입을 빠르게 확대하고 있다. 고객 대상 금융서비스는 물론 내부통제와 금융사기 예방 등 업무 전반에 AI를 적용하며 디지털 경쟁력을 강화하는 모습이다. 다만 금융당국은 신기술 활용 과정에서 발생할 수 있는 법령 위반이나 운영 리스크에 대한 관리 필요성도 함께 강조하고 있어 체계적인 관리가 요구된다. 16일 금융권에 따르면 주요 시중은행들은 최근 AI 기술을 기반으로 금융서비스 혁신과 업무 효율화에 속도를 내고 있다. 대출, 자산관리, 계좌이체 등 고객 서비스 영역뿐 아니라 내부통제와 금융사기 예방 등 리스크 관리 분야까지 AI 활용 범위를 확대하는 것이 특징이다. KB국민은행은 최근 AI 기반 금융서비스를 통해 고객 편의성을 높이고 있다. 대표적으로 '금리인하요구권 대행 서비스'를 도입해 고객이 직접 은행을 방문하거나 별도 신청을 하지 않아도 신용 상태 개선 여부를 자동으로 분석해 금리 인하 신청을 대신 진행하도록 했다. 해당 서비스는 마이데이터를 기반으로 고객의 신용 상태 변화를 지속적으로 점검하고 조건 충족 시 자동으로 금리 인하를 신청하는 방식이다. 국민은행은 금융사기 예방 분야에서도 AI 활용을 확대하고 있다. 최근 LG유플러스와 협업해 AI 기반 보이스피싱 실시간 대응 체계를 구축하고 통신사와 은행 시스템을 연동해 사기 의심 정황을 실시간으로 탐지하는 시스템을 선보였다. 이를 통해 보이스피싱 의심 통화가 감지되면 관련 정보가 즉시 은행 모니터링 시스템으로 전달돼 계좌 지급정지 등 선제 대응이 가능해질 것으로 기대된다. 우리은행 역시 전사적 AI 전환 전략을 추진하며 금융권 AX 경쟁에 뛰어들었다. 우리은행은 최근 금융권 최초로 엔터프라이즈 레벨 AI 에이전트 기반 AX 프로젝트에 착수해 은행 업무 전반을 AI 중심으로 재편하는 작업을 진행 중이다. 기업여신, 자산관리, 고객상담, 내부통제 등 주요 업무 영역에 AI 에이전트를 적용해 업무 처리 속도를 높이고 의사결정 효율성을 개선한다는 계획이다. 또한 우리은행은 AI 영상분석 기술을 활용한 내부통제 및 안전관리 시스템도 구축했다. 영업점 CCTV 영상을 중앙에서 실시간 모니터링하고 고액 인출이나 계좌이체 등 주요 거래에서 이상 징후를 탐지해 금융사고 예방 효과를 높이는 방식이다. 이를 통해 영업점 점검 부담을 줄이면서도 24시간 상시 모니터링 체계를 구축할 수 있을 것으로 보인다. 은행권의 이 같은 AX 전환 흐름은 금융서비스 편의성을 높이고 업무 효율성을 개선하는 데 긍정적 효과를 낼 것으로 평가된다. 특히 AI 기반 데이터 분석과 자동화 기술을 활용해 대출 심사, 리스크 관리, 금융사기 예방 등 다양한 영역에서 정교한 의사결정이 가능해질 전망이다. 다만 금융당국은 AI 활용 확대에 따른 새로운 리스크에도 주목하고 있다. 금융감독원은 최근 금융상품 판매 과정 전반에 대한 소비자 보호 체계 점검과 함께 AI 및 빅데이터 활용 확대에 따른 규제 리스크를 점검하겠다고 밝혔다. 금감원은 특히 은행권 금융사고가 지속적으로 증가하는 상황에서 내부통제 강화와 금융소비자 보호 체계 확립이 중요하다고 강조했다. 실제 은행권 금융사고 발생 건수는 2023년 61건에서 2024년 128건, 2025년 184건으로 증가하는 추세다. 금융권 관계자는 "AI 기술을 활용하면 금융서비스 혁신과 효율성 개선이 가능하지만 데이터 보호, 모델 편향성, 내부통제 등 새로운 리스크도 함께 관리해야 한다"며 "기술 도입과 규제 준수 사이의 균형을 맞추는 것이 AX 전환의 핵심 과제가 될 것"이라고 말했다.2026-03-16 14:16:03
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