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SKT, 고객 데이터 읽는 AI로 멤버십 설계…마케팅 업무까지 AX
[경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI)을 고객에게 직접 서비스를 제공하는 영역뿐 아니라 멤버십 혜택을 기획하는 마케팅 업무에도 본격적으로 투입한다. 고객 연령·성별과 멤버십 등급, 앱 이용 로그, 검색·소비 트렌드 등을 AI가 분석해 혜택 콘셉트와 제휴 브랜드 후보를 제안하고 이를 실제 멤버십 구성에 반영하는 방식이다. 사내 업무에 활용하던 AI 에이전트가 고객 대상 사업의 의사결정 과정으로 영역을 넓히는 모습이다. 1일 SK텔레콤은 자체 구축한 '마케팅 AI 에이전트'를 활용해 고객의 멤버십 이용 패턴과 관심사를 반영한 10월 T 멤버십 혜택을 선보인다고 밝혔다. 마케팅 AI 에이전트는 고객 연령·성별과 멤버십 등급별 혜택 이용 현황, T 멤버십 앱 사용 트래픽과 로그, 검색·소비 트렌드 등을 종합적으로 분석한다. 이를 토대로 특정 고객군이 관심을 가질 만한 혜택 콘셉트와 카테고리별 제휴 브랜드 후보를 제안하는 역할을 맡는다. SK텔레콤은 10월 멤버십 기획 과정에서 AI가 제안한 '가을 축제', '독서', '러닝' 등의 콘셉트를 실제 혜택 구성에 반영했다. '2030 BEST'에는 트렌디한 외식·카페, 'VIP BEST'에는 배달 앱, '스테디'에는 베이커리, '신규 추천'에는 AI 툴 등을 제안받아 최종 혜택을 구성했다. 기존에는 담당자가 고객 데이터를 분석하고 시장 트렌드를 살핀 뒤 혜택 콘셉트와 제휴 브랜드를 선정했다면, AI가 이 과정의 상당 부분을 먼저 수행하도록 업무 구조를 재설계했다. AI를 단순한 업무 보조도구가 아니라 마케팅 의사결정을 지원하는 업무 시스템으로 활용한 것으로 평가된다. SK텔레콤은 올해 들어 이러한 AI 에이전트의 사내 활용을 확대해왔다. 앞서 지난 3월에는 모든 임직원이 업무에 특화된 AI 에이전트를 직접 개발·활용하는 '1인 1 AI 에이전트' 전략을 추진한 바 있다. 당시 SK텔레콤은 마케팅·법무·PR 등을 포함한 업무 영역에서 2000개 이상의 AI 에이전트가 실제 활용되고 있다고 설명했다. 마케팅 분야의 AI 활용 역시 이전부터 추진해왔다. SK텔레콤은 지난 3월 MWC26에서 MNO 고객 경험과 통신 업무 혁신을 위한 'MNO AI 마케팅 프레임워크(MAMF)'를 공개하며 마케팅 영역에 에이전틱 AI를 적용하는 방향을 제시했다. 고객 요청을 처리하는 AI 서비스부터 마케팅 업무를 지원하는 AI 에이전트까지 고객 접점과 내부 업무를 함께 전환하는 구조다. SK텔레콤의 AI 에이전트 활용은 멤버십에서 다른 마케팅 업무로 확대될 것으로 전망된다. 고객 세분화와 캠페인 기획, 상품·요금제 추천, 광고 운영 및 성과 분석 등 마케팅 업무는 고객 데이터와 반복적인 분석 작업이 많아 AI 에이전트의 적용 범위가 넓을 수 있기 때문이다. SK텔레콤 내부 업무에 축적한 AI 활용 경험을 고객 접점의 사업 영역으로 확장할 경우 통신사가 보유한 데이터와 AI 에이전트를 결합한 새로운 업무 방식으로 이어질 것으로 분석된다. SK텔레콤은 오는 12일부터 16일까지 진행하는 T day '스페셜 위크'를 'AI 위크'로 운영하는 등 AI가 제안한 콘셉트를 실제 혜택으로 구현한다. 공차, 배달의민족, 롯데월드, 밀리의서재, 예스24, 폴라리스 오피스 등의 혜택과 함께 러닝 관련 이벤트도 진행한다. SK텔레콤은 앞으로도 AI를 활용해 고객 관심사와 트렌드를 분석하고 이를 멤버십 혜택에 반영한다는 방침이다. 단순히 AI를 도입하는 데 그치지 않고 고객 데이터 분석부터 마케팅 기획까지 활용 범위를 넓히면서 내부 AI 에이전트의 실무 적용 범위를 확대한다는 전략이다. 윤재웅 SK텔레콤 프로덕트&브랜드본부장은 "10월에는 3대 고객만족도조사 1위 달성의 원동력이 되어주신 고객 여러분을 위해 멤버십 이용 패턴과 가을철 관심사를 반영한 다양한 혜택을 준비했다"며 "앞으로도 AI를 활용해 변화하는 고객 관심사와 트렌드를 세밀하게 살펴 고객이 체감할 수 있는 멤버십 혜택을 지속 선보이겠다"고 말했다.
2026-10-01 10:03:02
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KT, 인프라·데이터·AI 묶은 의료 AX 모델 공개…'의료 AX 표준모델' 구축
[경제일보] KT가 병원 인프라와 의료 데이터를 하나로 연결하고 환자 안내부터 진료기록, 간호·수술실 일정 관리까지 인공지능(AI)이 지원하는 '의료 AX 표준모델'을 앞세워 병원 시장 공략에 나선다. 개별 의료 AI 솔루션을 공급하는 데 그치지 않고 데이터 플랫폼과 AI 에이전트, 클라우드·GPU 인프라를 묶어 병원 업무 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 1일 KT는 병원 수요에 맞춘 인프라부터 데이터 플랫폼, AI 서비스를 아우르는 의료 표준모델을 구축하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 도입을 확대한다고 밝혔다. 국내 의료 현장에서는 고령인구 증가와 만성질환 확대에 따라 의료 수요가 커지는 가운데, 병원 내부에 축적되는 데이터와 업무를 효율적으로 연결하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료·처치, 원무·정산, 퇴원 후 관리까지 단계별로 데이터가 생성되지만 시스템이 분산돼 있으면 데이터를 통합적으로 활용하기 어렵고 의료진의 반복적인 행정업무도 남게 된다. 이에 KT는 문제를 해결하기 위해 의료진과 병원 경영진을 대상으로 업무 전반을 분석해 주요 AI 전환 영역을 도출했다고 설명했다. 이를 바탕으로 환자의 진료 경험 개선, 의료진의 진료 품질과 편의 향상, 병원 운영 효율화 등을 지원하는 의료 표준모델을 마련했다. 이번 의료 표준모델 구축은 병원 업무에 AI 에이전트를 직접 적용하는 것이 특징이다. 병원을 이용하는 환자들에게는 'AI 환자 어시스턴트'를 통해 예약과 안내, 확인 등 진료 과정에서 발생하는 반복적인 문의와 업무를 지원한다. AI 보이스봇을 활용해 24시간 문의에 대응하고 증상 분류를 기반으로 예약 접수를 지원하며, 퇴원 이후에는 필요한 관리 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 의료지식 기반 검색증강생성(RAG) 기능을 추가할 계획이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 병원에서 반복적으로 발생하는 일정 조정과 인력 배치 업무를 AI가 지원해 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 진료행정 업무에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. '진료행정 에이전트'는 의료진과 환자의 진료 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성하고, 진료과별 템플릿과 서식을 적용한다. 의료진이 결과를 확인하고 승인하면 전자의무기록(EMR)과 검사·처방 시스템에 연동해 진료기록 작성부터 오더와 청구로 이어지는 행정 업무를 지원한다. KT가 의료 AX에서 데이터 플랫폼을 별도로 강조하는 것도 해당 AI 에이전트 활용과 연결된다. 병원에서는 전자의무기록뿐 아니라 의료영상, 검사·연구 데이터 등 다양한 정보가 서로 다른 시스템에 축적되는데, 이를 AI가 활용하려면 데이터를 수집·저장하는 것뿐 아니라 표준화와 연계 과정이 필요하기 때문이다. KT는 의료정보 교환 표준을 기반으로 병원 데이터를 표준화·연계하는 의료 데이터 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 의료 데이터 검색과 AI 학습용 데이터 구축은 물론 의료 AI를 개발하고 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 데이터가 각각의 업무 시스템에 분산된 상태에서 개별 AI를 붙이는 방식과 달리, 병원 데이터를 하나의 기반 위에 연결한 뒤 다양한 AI 서비스를 단계적으로 적용하는 구조를 만들겠다는 것이다. 인프라 역시 표준모델에 포함한다. KT는 의료 전문 파트너의 솔루션과 의료 데이터 플랫폼, 하이브리드 클라우드 및 GPU 컴퓨팅 등을 결합해 병원마다 다른 시스템 환경에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 할 방침이다. 이를 통해 향후 의료진의 진단과 판독을 보조하는 영역까지 적용 범위를 확대할 계획이다. 통합된 환자 임상·영상정보를 바탕으로 진료지침과 치료 근거를 제시하는 AI 암진단 의사결정지원시스템(CDSS), 검사 과정에서 내시경 영상을 실시간 분석해 병변 발견을 돕고 판독 품질을 표준화하는 AI 내시경 판독 등이 대표적인 적용 사례로 제시됐다. KT가 노리는 것은 병원마다 별도의 시스템을 처음부터 구축하는 방식보다 공통된 표준모델을 기반으로 병원별 수요에 맞춰 필요한 기능을 추가하는 방식으로 분석된다. 병원마다 전산 환경과 데이터 구조, 업무 우선순위가 다른 만큼 인프라부터 데이터, AI 서비스까지 묶은 기반을 먼저 제공하고 필요한 영역부터 단계적으로 AX를 확대하겠다는 전략이다. 의료 AI 시장에서도 단순히 진단을 보조하는 모델을 넘어 실제 병원 업무에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있는 만큼 KT 역시 에이전트를 활용한 업무 자동화에 무게를 두는 모습이다. 예약과 안내, 진료기록 작성, 간호·수술실 일정 관리처럼 반복 업무가 많은 영역부터 AI를 적용한 뒤 데이터 플랫폼과 인프라를 기반으로 진단·판독 지원까지 영역을 넓히겠다는 구상이다. KT는 이달 종합병원 관계자들을 초청해 의료 AX 세미나를 개최하고 관련 논의를 이어갈 예정이다. 또한 정부의 AI 기본의료 전략에 포함된 AI 특화병원 과제에 참여해 병원 환경에서 서비스 적용 가능성을 검증하고 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다"며 "병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다"고 말했다.
2026-10-01 08:56:38
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네이버클라우드, 국방 AI '소버린' 전략 공개…공간지능·월드모델로 전장 AI 정조준
[경제일보] 네이버클라우드가 군이 인공지능(AI) 모델과 데이터를 직접 통제하면서 민간 AI 기술을 실제 전력으로 전환할 수 있도록 지원하는 '국방 소버린 AI' 전략을 내놨다. AI 인프라부터 모델·애플리케이션까지 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 폐쇄망 환경에서 군 데이터를 안전하게 활용하고, 현장에 인력을 투입해 AI 성능을 지속적으로 고도화한다는 구상이다. 18일 네이버클라우드는 서울 신라호텔에서 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 등 550명이 참석한 가운데 '국방 AI 전략 세미나'를 열고 국방 AI 사업 전략을 공개했다. 이번 세미나에서 네이버클라우드는 군의 데이터와 AI 모델에 대한 통제권을 확보하는 것을 중점으로 다뤘다. 네이버클라우드는 민간 AI 기술을 단순히 군에 공급하는 방식에서 벗어나 군이 필요한 영역을 직접 선택하고 데이터를 AI 모델과 연결해 실제 임무에 적용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 유경범 네이버클라우드 국방 사업 총괄 전무는 국방 소버린 AI를 위해 민간 기술을 '결집·연결·실증·진화'하는 구조가 필요하다고 강조했다. 네이버클라우드는 AI 인프라와 모델, 애플리케이션 등 민간의 기술 역량을 결집하고 군의 폐쇄망 환경에서 데이터를 AI 모델과 연결한다. 이를 통해 군이 데이터와 모델을 통제할 수 있도록 지원하고, 효과를 측정할 수 있는 임무부터 단계적으로 실증한다는 방침이다. 현장 적용 과정에서는 FDE를 활용한다. FDE가 군 현장의 요구사항을 실시간으로 반영하면서 시스템을 운영하고 성능을 지속적으로 개선하는 방식이다. 일회성 기술 공급이나 실증에 그치지 않고 실제 운용 과정에서 AI를 고도화하는 것을 목표로 사업을 전개하고 있다. 네이버클라우드는 이를 위해 AI 인프라와 모델, 애플리케이션을 모두 아우르는 풀스택 역량을 앞세운다. 기존 클라우드 사업에서 확보한 인프라 기술에 AI 모델과 서비스를 결합해 국방 분야의 AI 도입 초기 단계부터 실제 임무 적용까지 지원하겠다는 것이다. 국방 AI가 실제 전장 환경에서 활용되기 위해서는 서로 다른 센서와 무기체계에서 수집되는 정보를 하나의 상황으로 이해하는 기술도 필요하다. 네이버클라우드는 이를 위한 핵심 기술로 공간지능과 월드모델을 제시했다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄은 자율 무기체계가 제대로 작동하기 위해서는 센서와 플랫폼이 달라도 동일한 상황을 이해할 수 있는 '공동 의미 체계'가 필요하다고 설명했다. 공간지능은 드론 영상과 각종 센서 정보를 3차원 공간으로 구조화해 AI가 주변 환경을 이해하도록 하는 기술이다. 월드모델은 지형·기상·레이더 등 전장 변수를 가상환경에 반영해 특정 행동에 따른 결과를 시뮬레이션하고 예측하는 데 활용된다. 네이버클라우드는 향후 상황 이해부터 판단·행동·학습까지 AI의 지능화 과정을 연결한다는 계획이다. 특정 AI 모델에 종속되는 방식이 아니라 군이 필요로 하는 지능을 직접 통제하고 구현할 수 있도록 지원한다고 설명했다. 민간 기술을 국방 분야로 빠르게 가져오기 위한 생태계 구축도 추진한다. 네이버클라우드는 군과 방산기업, 스타트업, 연구기관의 역량을 연결해 각 영역의 AI 기술을 국방 현장에 적용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김선호 전 국방부 차관은 이날 세미나에서 민간의 혁신 기술을 군이 얼마나 빠르게 전력으로 전환하느냐가 국방 AX의 핵심이라고 강조했다. 민간이 기술 혁신을 주도하고 군이 이를 신속하게 통합하는 '민간기술 우선' 원칙을 바탕으로 민군융합 생태계를 구축해야 한다는 취지로 풀이된다. 네이버클라우드는 향후 민간 AI 기술을 국방 현장에 적용하면서 실제 임무 수행에 필요한 데이터와 모델을 축적하고, FDE를 통한 지속적인 성능 개선을 이어갈 계획이다. 단순한 AI 인프라 공급을 넘어 모델과 애플리케이션, 현장 운영까지 사업 영역을 넓히면서 국방 AI 시장에서 풀스택 사업자로 입지를 확대하려는 전략이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "국방 AI는 기술 도입에서 끝나는 것이 아니라, 군이 필요로 하는 문제를 정의하고 이를 현장에서 검증해 전력화하는 과정까지 이어져야 한다"며 "기업의 역할은 전면에 나서기보다 군이 필요로 하는 영역에서 가장 빠르고 정확하게 기술을 지원하는 것"이라고 말했다.
2026-09-18 14:10:01
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KT, AI 에이전트 실제 공장에 이식한다…다크팩토리 인프라 개발
[경제일보] 인공지능(AI)이 제조 현장의 설비와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI 시대로 접어들면서 가상환경에서 학습한 AI를 실제 공장에 안정적으로 적용하기 위한 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. KT가 공장 인근에서 AI 연산을 처리하는 엣지형 AI 데이터센터(AIDC)와 합성 데이터, AI 에이전트 통합 관제 환경을 결합해 다크팩토리 구현에 필요한 기술 개발에 나선다. 17일 KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 기반 다크팩토리 설계·구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 밝혔다. 이번 과제는 과기정통부의 '협업지능 피지컬 AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업의 세부 과제다. 전북혁신도시 인근에 AI를 기반으로 생산 공정 전반을 자동화한 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 연구진으로 참여한다. 다크팩토리는 생산 과정에 AI와 자동화 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화한 무인·자동화 공장이다. 설비와 로봇이 데이터를 기반으로 작업을 수행하는 만큼 단순히 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 데이터를 수집·처리하고 AI가 실제 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 인프라가 필요한 것으로 꼽힌다. KT는 이번 과제에서 '모듈형 엣지 AIDC' 인프라를 기반으로 한 AI 에이전트 운영 환경을 개발한다. 엣지 AIDC는 공장에서 발생하는 데이터를 중앙 데이터센터까지 전송하는 대신 공장과 가까운 곳에서 AI 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있도록 만든 소형·분산형 AI 데이터센터다. 제조 현장에서는 설비와 로봇에서 실시간으로 데이터가 발생하기 때문에 이를 빠르게 처리하고 AI의 판단을 작업으로 연결하는 것이 중요한 것으로 평가된다. KT는 모듈형 엣지 AIDC를 활용해 다크팩토리에서 필요한 AI 연산 인프라를 구축하고 실제 제조 환경에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 가상환경에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정도 KT가 맡는 핵심 영역이다. AI 에이전트가 실제 설비를 제어하기 전에 가상환경에서 다양한 상황을 학습하도록 하고, 이 과정에서 필요한 데이터를 생성·검증하는 '심-레디' 체계를 개발한다. 심-레디는 시뮬레이션 환경에서 활용할 수 있도록 가공된 디지털 데이터 자산을 의미한다. 실제 공장에서 발생할 수 있는 상황을 가상환경에서 구현해 AI 에이전트가 학습할 수 있도록 하고, 실제 현장에 적용하기 전에 AI의 판단과 동작을 검증하는 데 활용할 수 있다. 가상환경과 실제 제조 현장 사이의 차이를 얼마나 줄이느냐가 피지컬 AI 상용화 과정에서 중요한 요소다. 가상환경에서는 정상적으로 작동한 AI 에이전트가 실제 현장에서는 설비 상태나 주변 환경, 센서 데이터 등의 차이로 예상하지 못한 판단을 내릴 수 있기 때문이다. KT는 합성데이터 생성·검증 체계를 통해 이 같은 환경 차이를 줄이고 실제 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검증한다는 계획이다. AI 에이전트가 실제 공장에 투입된 이후 이를 관리하기 위한 통합 운영 환경도 개발한다. 여러 AI 에이전트가 제조 공정에서 각각의 역할을 수행할 경우 에이전트의 상태와 작업 결과를 확인하고 이상 상황에 대응할 수 있는 관제 체계를 구축할 예정이다. KT는 이 같은 인프라와 데이터, AI 에이전트 운영 환경을 실제 제조 현장에서 통합 실증할 계획이다. 향후 참여기업의 제조 현장에 모듈형 엣지 AIDC와 데이터 플라이휠 등을 적용해 다크팩토리 운영에 필요한 통합 플랫폼을 검증한다. 데이터 플라이휠은 제조 현장에서 축적된 데이터를 AI 학습에 활용하고, 개선된 AI 모델을 다시 현장에 적용하면서 새로운 데이터를 확보하는 구조다. KT는 실증 과정에서 축적한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 개선하고 제조 환경에 맞는 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 구상이다. KT는 과제에서 확보한 기술과 실증 경험을 산업별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 제조 현장에서 실제로 적용 가능한 AI 인프라와 운영 플랫폼을 확보한 뒤 이를 다른 산업과 기업으로 확대해 글로벌 AX 사업으로 연결한다는 전략이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것"이라며 "KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다"고 말했다.
2026-09-17 09:57:32
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쌀 창고로 시작해 AI 풀필먼트로…CJ대한통운,95년 '연결'의 역사
[경제일보] 1930년 11월 15일, 서울 을지로 입구의 경성전기 본사 건물에서 조선미곡창고주식회사가 업무를 시작했다. 일본으로 반출되는 조선 쌀의 물량을 조절하기 위한 보관시설을 운영하고 각종 화물을 취급하던 회사다. 이곳이 95년여 뒤 전국 물류망과 인공지능(AI) 기반 운송 플랫폼을 운영하는 CJ대한통운의 출발점이 됐다. CJ대한통운의 성장을 관통하는 키워드는 '연결'이다. 초기에는 창고와 철도, 항만과 공장을 잇는 물류망을 구축했고 택배 시장이 성장하면서 판매자와 소비자를 연결했다. 이커머스 시대에는 보관·포장·출고·배송을 하나의 흐름으로 묶었고 최근에는 운송 데이터에 AI와 로봇 기술을 접목해 화주와 차주, 국내외 공급망까지 연결 범위를 넓히고 있다. 쌀과 철도 잇던 회사…전국을 하나의 물류망으로 CJ대한통운의 역사는 한국 산업화 과정에서 물류망이 확대된 흐름과 맞닿아 있다. 조선미곡창고는 1950년 한국미곡창고로 이름을 바꾼 뒤 1962년 한국운수를 합병하고 철도 소운송업 면허를 취득했다. 1965년에는 국제물류 법인을 설립하며 택배 사업 확대의 기반이 된 운송 인프라를 갖춰갔다. 큰 전환점은 2013년 CJ GLS와 대한통운의 합병이다. 대한통운의 계약물류(CL) 인프라에 CJ GLS의 택배·글로벌 사업 역량이 더해지면서 현재의 CJ대한통운이 출범했다. 통합 첫해 3조원대였던 매출은 2022년 12조원을 넘어섰다. 늘어난 물동량을 효율적으로 처리하기 위한 기술 투자도 본격화됐다. 2016년 TES Innovation Center를 열어 로봇과 자동화 설비, 데이터 분석 등을 현장에 적용했고 2018년에는 곤지암 메가허브터미널을 열었다. 이곳은 하루 약 170만 상자의 택배를 처리하는 핵심 거점이다. 이후 사업은 풀필먼트로 확장됐다. 2020년 e-풀필먼트를 도입해 재고관리부터 피킹·포장·출고·배송까지 원스톱으로 관리하면서 익일배송 주문 마감시간을 오후 3시 수준에서 밤 12시까지 늦췄다. 2025년에는 B2B·B2C·B2B2C를 아우르는 통합 브랜드 '더 풀필(THE FULFILL)'을 선보여 국내외 520여개 물류거점을 기반으로 상품별 맞춤 물류 서비스를 제공하고 있다. 주 7일 배송부터 AI 배차까지…물류의 시간을 재설계하다 전국 배송망을 구축한 CJ대한통운은 배송 공백을 줄이고 도착 시간을 앞당기는 방향으로 서비스를 고도화하고 있다. 2023년 3월 통합 배송브랜드 '오네(O-NE)'를 선보인 뒤 익일·새벽·당일·2~4시간 내 배송으로 서비스를 세분화했다. 올해 4월에는 개인 간 배송 서비스 '보내오네'도 추가했다. 가장 큰 변화는 2025년 1월 도입한 주 7일 배송 '매일오네'다. 일요일과 공휴일에도 배송이 가능해지면서 2025년 12월 일요일 배송물량은 연초 대비 67% 증가했다. 식품과 패션 등 휴일 배송 수요가 높은 셀러를 중심으로 이용도 확대되고 있다. 배송 시간대를 촘촘하게 운영하려면 상품 위치와 출고 시점, 운송 차량까지 함께 최적화해야 한다. CJ대한통운은 택배와 풀필먼트에 AI·자동화 기술을 접목하는 한편 물류거점 사이를 잇는 미들마일 운송도 디지털화하고 있다. 대표 사례인 AI 기반 미들마일 플랫폼 '더 운반(the unban)'은 운행이력과 노선별 수요, 화물 특성 등을 분석해 운임 산출과 차량 매칭의 정확도를 높인다. 2026년 6월 말 기준 가입 화주는 7000여개사, 차주는 7만여명이며 서비스 초기 50% 미만이던 자동배차 성공률도 80% 이상으로 높아졌다. 물류센터 자동화도 확대하고 있다. TES물류기술연구소를 중심으로 디지털 피킹·분류 시스템과 자율주행 운송로봇을 현장에 적용하고 있으며 올해 7월에는 AI 기반 과대포장 진단 솔루션 '팩체크'를 전국 26개 물류센터에 도입했다. 자동화 설비와 AI 시스템에 투입되는 비용을 고려하면 향후 경쟁력은 처리 비용과 시간을 얼마나 낮출 수 있는지에 달려 있다. 미국 물류거점 잇고 E2E 확대…글로벌 사업 '성장의 질' 관건 CJ대한통운은 2013년 통합 이후 현지 물류기업을 잇달아 인수하며 해외 사업 기반을 넓혔다. 2016년 말레이시아 센추리 로지스틱스를 시작으로 인도 다슬 로지스틱스, 베트남 제마뎁 물류·해운 부문, 미국 DSC 등을 인수해 주요 시장의 창고와 운송망, 고객 기반을 확보했다. 글로벌 사업은 국제운송을 넘어 생산지부터 최종배송까지 공급망 전 과정을 아우르는 E2E(End-to-End) 물류로 확대되고 있다. 최근에는 미국 인프라 확충에 속도를 내 이달 일리노이주 엘우드에서 연면적 약 10만2775㎡ 규모 물류센터 가동을 시작했다. 지난해 10월 문을 연 뉴저지주 시카커스센터와 연계해 북미 공급망 대응 범위를 넓히고 있다. 성과는 외형 성장으로 나타나고 있다. 2026년 2분기 연결 매출은 3조3800억원으로 전년 동기 대비 10.9% 증가했다. 글로벌사업 매출도 미국·인도 등 전략국가와 초국경 전자상거래(CBE) 물량 확대에 힘입어 9.4% 늘어난 1조2060억원을 기록했다. 반면 같은 기간 영업이익은 1016억원으로 11.9% 감소했다. 배송 서비스 고도화와 물류 인프라 투자 비용이 늘어난 데다 글로벌사업도 포워딩 업황 둔화의 영향을 받았다. 국내외에서 넓힌 물류망을 안정적인 이익 성장으로 연결하는 것이 향후 CJ대한통운의 성장의 질을 좌우할 핵심이다. CJ대한통운 관계자는 "창고업에서 택배·풀필먼트·글로벌 물류로 사업을 넓혀온 배경에는 고객과 시장의 변화를 실제 서비스로 연결하는 실행력이 있었다"며 "앞으로는 전국 물류망에서 축적되는 데이터와 AI·로봇 기술을 활용해 생산성과 수익성을 높이고 글로벌 시장에서도 지속 가능한 성장 기반을 만들어갈 것"이라고 했다. [아주경제 2026년 09월 17일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-17 08:30:32
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오픈AI, 월가 '엑셀·피치북'까지 파고든다…금융판 챗GPT 출격
[경제일보] 오픈AI가 투자은행의 리서치부터 엑셀 재무모델과 피치북 작성까지 지원하는 금융권 전용 챗GPT를 내놨다. 범용 챗봇을 넘어 산업별 업무 자체를 AI로 재설계하려는 전략으로, 월가의 반복적인 분석·문서작성 업무를 둘러싼 AI 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 오픈AI는 10일(현지시간) 금융기관용 AI 서비스 '챗GPT 포 파이낸셜 서비스(ChatGPT for Financial Services)'를 공개했다. 최신 모델 GPT-6 아스트라를 기반으로 모건스탠리와 에버코어가 설계 파트너로 참여했다. 우선 투자은행(IB)과 주식 리서치 업무에 초점을 맞췄다. 기존 챗GPT와 가장 큰 차이는 금융 데이터가 업무 과정에 직접 들어온다는 점이다. 달루파와 피치북, LSEG 뉴스, 크런치베이스 등의 데이터를 기본으로 제공해 실적 발표와 재무제표, 기업 펀더멘털, 비상장 기업 정보를 검색하고 분석할 수 있다. 분석에 사용된 수치가 어느 표나 문단에서 나왔는지도 확인할 수 있도록 출처 추적 기능을 넣었다. 금융회사가 이미 돈을 내고 쓰는 데이터도 연결한다. 오픈AI는 S&P 캐피털 IQ와 LSEG, MSCI, 다우존스 팩티바, 무디스 등과 계정·접근권한 연동을 추진하고 있다. 데이터사이트와 박스, 프리퀸, 팩트셋, 인탭트 등 50개 이상의 커넥터도 지원한다. 결국 별도 데이터 단말을 단순 대체하기보다는 여러 금융 데이터와 사내 자료를 챗GPT 안에서 묶어 분석부터 결과물 작성까지 이어가는 구조다. 실제 업무 범위도 투자은행 실무에 맞췄다. 기업가치 평가와 차입매수(LBO) 모델링, 인수 후보 기업 선별, 실적 분석을 수행하고 결과를 엑셀·워드·파워포인트로 만들 수 있다. 각 금융회사가 사용하는 재무모델이나 피치북 양식을 관리자 페이지에 등록하면 같은 형식으로 결과물을 생성할 수도 있다. 오픈AI는 아스트라의 금융문서 처리 성능도 강조했다. 미국 재무부 보고서의 복잡한 표와 차트, 주석에서 필요한 정보를 찾아 분석하는 'OfficeQA Pro'에서 69.9%를 기록했다. 이전 GPT-5.6 솔은 60.2%였다. 다만 이는 오픈AI가 제시한 벤치마크 결과로 실제 투자은행 업무에서 동일한 정확도를 보장하는 것은 아니다. 특히 금융권에서는 작은 숫자 오류도 투자 판단이나 고객 자료의 신뢰도 문제로 이어질 수 있다. 오픈AI 역시 금융서비스 약관에서 데이터와 AI 결과물이 부정확하거나 불완전할 수 있고 최신 정보가 아닐 수 있다고 명시했다. 달루파 데이터는 최대 24시간 지연될 수 있으며 일부 미국 주식 시세도 최소 15분 지연된다. 투자 조언이나 매매 추천 서비스가 아니라는 점도 분명히 했다. 보안 장벽도 높였다. 사내 데이터는 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않으며 저장·전송 과정에서 암호화한다. 역할별 접근 통제와 SAML 기반 통합 로그인(SSO), SCIM 계정 관리, 데이터 보존기간 설정을 지원한다. 준법감시 조직은 업무 로그를 추출해 감사나 조사에 사용할 수 있다. 금융 AI 시장 경쟁은 이미 달아오르고 있다. 앤트로픽은 올해 금융분석과 주식 리서치, 사모펀드 등을 겨냥한 금융 AI 도구와 에이전트를 잇달아 내놨다. 금융 특화 AI 업체 로고(Rogo)도 300개 이상의 금융기관에서 4만명 이상의 금융 전문가가 이용한다고 밝히고 있다. 한편 오픈AI는 현재 이 서비스를 자격을 갖춘 금융기관에 판매하고 있으며 가격은 공개하지 않았다. 향후 금융 데이터 범위를 넓히고 투자은행과 주식 리서치를 넘어 다른 금융 분야로 확대할 계획이다. 금융회사 입장에서는 AI가 보고서를 얼마나 잘 쓰느냐보다 숫자의 출처를 검증하면서 실제 업무시간을 얼마나 줄일 수 있느냐가 시장 안착을 가를 관건이 될 전망이다.
2026-09-11 15:11:39
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AI가 쇼핑하고 결제한다…네이버·카카오, '거래 결정권' 경쟁
[경제일보] AI가 단순히 상품을 추천하는 수준을 넘어 이용자의 의도를 파악하고 실제 구매 행동까지 대신하는 단계로 진화하면서 네이버와 카카오가 커머스와 결제를 AI 에이전트의 핵심 영역으로 끌어들이고 있다. 검색과 메신저를 통해 이용자 접점을 확보한 양사가 AI를 활용해 '탐색→추천→구매→결제'로 이어지는 소비 과정 전체를 자사 생태계 안에 묶으려는 모습이다. 네이버는 올해 2월 네이버플러스 스토어 앱에 쇼핑 AI 에이전트 베타 서비스를 선보인 데 이어 6월에는 이용자에게 먼저 대화를 제안하는 실행형 에이전트로 기능을 확대했다. 상품 정보 요약과 추천을 넘어 이용자의 쇼핑 맥락을 이해하고 다음 행동을 제안하는 방식이다. 네이버가 AI 쇼핑에 공을 들이는 배경에는 이미 시스템으로 구현된 커머스와 결제 인프라가 있다. 네이버는 검색과 쇼핑뿐 아니라 네이버페이까지 보유하고 있어 AI가 상품을 찾고 구매를 결정하는 과정에서 실제 거래까지 연결할 수 있는 구조를 갖췄다. 올해 1분기 네이버의 커머스 매출은 전년 동기 대비 35.6% 증가했고, 네이버페이 결제액은 24조2000억원으로 23.4% 늘었다. 네이버는 검색·커머스·결제 인프라를 AI 에이전트 시대의 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 특히 네이버는 AI 검색에서도 탐색과 실행의 연결고리를 강화하고 있다. 지난 6월 정식 출시한 AI탭은 장소 탐색부터 지도 확인, 실시간 예약까지 연결하는 기능을 제공하며 AI가 정보를 알려주는 것을 넘어 이용자의 실제 행동으로 이어지는 구조를 지향하고 있다. AI탭 이용자는 1000만명을 넘어서는 등 네이버의 핵심 서비스로 자리잡고 있다. 카카오 역시 카카오톡을 기반으로 AI 에이전트의 활동 영역을 커머스와 결제로 넓히고 있다. 카카오는 지난 2분기 실적 발표에서 카카오톡에서 주문·예약·결제 등 일상의 행동을 완결하는 에이전틱 AI 경험을 순차적으로 선보이고 이를 새로운 성장과 수익화의 축으로 삼겠다고 밝혔다. 커머스·예약·여행·결제 등 이용 빈도가 높은 영역의 파트너들과 협업도 진행하고 있다. 카카오가 선택한 방식은 카카오톡이라는 거대한 이용자 접점에 외부 서비스를 연결하는 것이다. 지난 3월 카카오툴즈에는 올리브영, 무신사, 현대백화점, 마이리얼트립 등 다양한 파트너사의 서비스가 추가됐다. 이용자가 별도의 서비스를 일일이 찾아가는 대신 AI를 통해 필요한 서비스를 호출하고 이용하는 구조를 확대하고 있다. 카카오의 커머스 전략은 광고에서도 AI와 연결되고 있다. 지난 6월에는 카카오톡 선물하기와 톡스토어 상품 정보를 광고 플랫폼과 연동하는 '커머스 카탈로그 광고'를 출시했다. AI 기반 개인화 추천을 통해 상품 탐색부터 구매 전환까지 지원하는 방식이다. AI가 이용자의 구매 의도를 파악해 상품을 노출하고 거래로 연결하는 구조를 광고 영역에서도 강화하고 있는 것이다. 카카오는 한발 더 나아가 AI 에이전트 자체를 하나의 플랫폼으로 만드는 작업에도 착수했다. 지난 8월 과학기술정보통신부의 AI 에이전트 마켓플레이스 개발 지원 사업 수행자로 선정됐으며, 카카오엔터프라이즈와 함께 에이전트 등록·검증부터 탐색·조합·실행·정산까지 제공하는 개방형 생태계를 구축할 계획이다. 최근 AI는 모델 자체의 성능보다 AI가 이용자의 구매 의사결정에 얼마나 깊숙이 개입할 수 있느냐로 이동하고 있다. 지금까지 이용자는 검색창에 상품을 입력하고 여러 쇼핑몰을 비교한 뒤 결제수단을 직접 선택했다면, AI 에이전트가 고도화될수록 '무엇을 살까'라는 질문부터 '어디서 얼마에 살까', '어떤 결제수단을 사용할까'까지 AI에 맡기는 소비 방식이 가능해질 전망이다. 이 과정에서 플랫폼 기업의 영향력도 달라지고 있다. 검색이나 광고에서는 이용자가 여러 선택지를 비교하는 과정에서 플랫폼이 상품을 노출하는 역할을 했다면, 에이전트 시대에는 AI가 이용자를 대신해 선택지를 좁히고 최종 구매까지 연결할 수 있기 때문이다. AI가 어떤 상품을 추천하고 어떤 판매처와 결제수단을 연결하느냐가 곧 거래 성과로 이어지는 만큼 플랫폼의 '추천 권력'이 '거래 결정력'으로 확대될 것으로 분석된다. 다만 AI가 이용자를 대신해 구매·결제하는 단계까지 가기 위해서는 과제도 남아 있다. AI가 잘못된 상품을 추천하거나 이용자의 의도와 다른 결정을 내렸을 때 책임을 누가 질 것인지, 결제 과정에서 이용자의 명확한 동의를 어떻게 받을 것인지, 개인의 구매 데이터가 AI 학습과 추천에 어떻게 활용되는지 등이 해결돼야 할 것으로 전망된다. 업계에서는 AI 에이전트가 단순한 검색 도구를 넘어 실제 거래를 수행하는 수준으로 발전할 경우 플랫폼 기업의 사업 구조에도 변화가 불가피할 것으로 보고 있다. 광고를 통해 상품을 노출하고 이용자가 직접 구매하도록 유도하는 기존 방식에서 AI가 이용자의 의도를 파악해 상품을 선택하고 거래까지 연결하는 방식으로 중심축이 이동할 수 있어서다. 정신아 카카오 대표는 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "카카오톡은 그동안 지켜온 안정성을 기반으로 인증과 권한부터 메모리, AI 도구, 결제와 에이전트 간 연결까지 가능하도록 끊임없는 변화를 이어나갈 예정"이라며 "카카오톡에서의 에이전틱 AI 경험이 거래까지 구현될 수 있도록 여러 방면에서 디테일한 논의를 하고 있으며 빠른 시일 내에 실제 서비스를 구현해 보일 계획"이라고 말했다.
2026-09-10 17:46:57
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AI, '도입'보다 '실전'…유통업계, 인재 키우고·물류 맡기고·개발 생산성 높인다
[경제일보] 유통·물류 기업들이 인공지능(AI)을 실제 업무와 현장 운영에 직접 적용하며 일하는 방식을 바꾸고 있다. 하이트진로는 직원이 스스로 AI를 활용해 업무를 재설계할 수 있도록 사내 AX(AI Transformation) 인재를 육성하고 CJ대한통운은 휴머노이드 로봇을 고객 물류를 처리하는 실제 센터에 투입했다. 놀유니버스는 개발 업무에 AI를 적용해 코드 작성량과 서비스 반영 속도 등 구체적인 업무 지표 개선을 확인했다. 사내 AI 활용 역량을 높이고 물류 공정에 기술을 투입하며 개발 생산성까지 수치로 확인하는 등 AI 전환이 실제 업무 변화로 이어지고 있는 모습이다. 3일 업계에 따르면 하이트진로는 실무형 AI 인재를 양성하기 위한 'AX 리더 육성 과정'을 운영한다. 하이트진로는 1·2차 과정에서 총 30명을 선발해 AI 활용 교육과 실무 과제 수행을 지원하며 임직원이 AI를 실제 업무에 적용해 업무 방식을 스스로 재설계할 수 있는 역량을 갖추는 데 초점을 맞췄다. 참가자들은 오는 10월 열리는 'AX 리더 혁신과제 발표회'에서 직접 수행한 업무 효율화 과제를 시연하고 우수 과제에는 대표이사 포상과 표창이 주어진다. 하이트진로는 교육이 끝난 뒤에도 AX 리더가 실제 업무에서 AI 활용을 이어갈 수 있도록 후속 지원을 제공한다. 선발 인원에게는 1년간 AI 개발 도구 사용 비용을 전액 지원하고 △사내 AI 서비스 신기능 우선 체험 △외부 AI 콘퍼런스 참가 △AI 프로젝트 리더 우선 지정 등의 기회를 제공한다. 경영진도 직접 바이브 코딩 교육을 이수하며 조직 전반의 AI 활용 확산에 참여하고 있다. 이번 교육에 앞서 실제 업무에 AI 적용 작업도 진행해왔다. 하이트진로는 지난 2024년 AI 기반 시장 분석 체계를 도입해 기존 시장 분석을 데이터 기반 의사결정 방식으로 바꿨으며 지난해부터는 사내 생성형 AI 플랫폼을 활용해 문서 요약과 보고서 초안 작성 등 반복 업무의 효율화를 추진하고 있다. 향후 수요 예측과 시장 변화 분석, 생산·재고 관리, 물류, 소비자 반응 등 사업 과정에서 발생하는 데이터를 AI로 연결해 임직원이 판단과 의사결정에 더 집중할 수 있도록 할 계획이다. 하이트진로 관계자는 "이번 과정을 통해 구성원들이 AI를 실제 업무 성과로 연결하는 경험을 쌓을 수 있을 것"이라며 "실무형 AI 인재를 지속적으로 발굴하고 육성할 계획"이라고 했다. CJ대한통운은 AI 활용 주체를 사람에서 로봇으로 넓혀 실제 물류 공정에 투입했다. CJ대한통운은 최근 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 투입해 상품 포장 공정의 완충재 투입 작업을 수행하도록 했다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 현장 적용 가능성을 검증한 CJ대한통운은 이번에 휴머노이드를 실제 고객 상품을 처리하는 운영 공정까지 투입하며 적용 단계를 한층 넓혔다. 실제 물류 운영 공정에 휴머노이드 로봇을 적용한 첫 사례다. 물류센터는 형태와 크기, 재질이 서로 다른 상품을 취급하고 주문마다 작업 조건도 달라 고정된 설비만으로 자동화하기 어려운 영역이 많다. 컨베이어나 고정형 로봇은 새로운 작업을 추가할 때 설비나 작업공간을 바꿔야 하는 경우가 있지만 사람과 유사한 형태의 휴머노이드는 기존 작업환경에서 여러 업무를 수행할 수 있다는 장점이 있다. CJ대한통운은 실제 현장에서 로봇이 수행한 작업 데이터를 다시 AI 학습에 활용해 정확도와 대응력을 높일 계획이다. 로봇의 두뇌 역할을 하는 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'에는 물류센터에서 확보한 실제 데이터와 시뮬레이션으로 만든 가상 데이터를 함께 학습시키고 있다. 회사는 현재 완충재 투입에 한정된 휴머노이드의 역할을 향후 상품 피킹, 분류, 검수, 포장 등 단계적으로 확대할 계획이다. 장기적으로는 여러 물류 작업을 연이어 수행할 수 있는 범용 휴머노이드로 발전시킨다는 구상이다. CJ대한통운 관계자는 이번 현장 투입은 휴머노이드가 실제 물류 운영 과정에서 역할을 수행하는 단계에 진입했다는 데 의미가 있다"며 "현장에서 축적되는 물류 데이터와 AI 기술을 결합해 다양한 작업을 스스로 판단하고 수행할 수 있도록 발전시킬 계획"이라고 말했다. 놀유니버스는 AI 활용이 실제 업무 생산성에 미친 변화를 수치로 확인하고 전사 확산에 나섰다. 최근 3개월간 개발 조직의 업무 지표를 전년 동기와 비교한 결과 개발자 1인당 코드 작성량은 71% 증가한 것으로 확인됐다. 코드 작성 후 실제 서비스에 반영되기까지 걸리는 시간은 절반 이상 줄었으며 동료 검토 후 첫 승인을 받는 데 걸린 시간도 41% 단축됐다. 수정 작업으로 코드를 다시 작성하는 비율은 12% 감소했다. 놀유니버스는 개발 조직에서 축적한 AI 활용 경험을 전사로 확산하기 위해 지난 7월 사내 AI 전환 통합 포털 'NOL AX Hub'를 열었다. 포털에는 조직별 AI 활용 사례와 업무 가이드, 교육 자료를 모아 구성원들이 필요한 정보를 공유하고 재활용할 수 있도록 했으며 이를 바탕으로 현재 기획·개발·디자인·품질보증(QA)·운영·비즈니스 서포트 등 다양한 직군에서 AI 활용 사례가 축적되고 있다. 실제 업무를 AI가 대신하거나 지원하는 사례도 늘고 있다. 항공 소스코드와 데이터베이스(DB), 응용프로그램 인터페이스(API)를 실시간으로 조회·분석하는 AI 어시스턴트를 구축해 기존에는 개발자를 거쳐야 했던 정보 확인 업무를 담당자가 직접 처리하도록 했다. 임직원 악성메일 모의훈련에 쓰이는 템플릿을 거대언어모델(LLM)로 자동 생성하고 훈련 과정까지 자동화하는 시스템도 개발했다. 사내에서 확보한 AI 역량은 고객 서비스에도 적용하고 있다. 여행 상품을 추천하는 대화형 서비스 'AI 노리'에 이어 지난 7월에는 △SNS 여행·여가 트렌드 △검색·예약량 △고객 후기 등을 분석해 콘텐츠 발굴부터 이미지 수집, 상품 매칭, 콘텐츠 작성까지 자동화하는 AI 큐레이션 서비스 '발견'을 선보였다. 놀유니버스 관계자는 "AI를 일부 조직이나 직무의 도구가 아닌 구성원 누구나 일상적으로 활용하는 업무 방식으로 정착시키는 데 집중하고 있다"며 "AI 활용 경험을 전사 자산으로 축적해 실제 업무 생산성 향상과 고객 서비스 개선으로 연결할 계획"이라고 밝혔다.
2026-09-03 10:57:51
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르노코리아, 그랑 콜레오스 2027년형 출시…아이코닉 가격 45만원 인하
[경제일보] 르노코리아가 중형 패밀리 SUV 그랑 콜레오스의 연식 변경 모델을 출시하고 한정판 모델을 추가했다. 고객 선호도가 높은 트림의 사양을 재구성해 가격 경쟁력을 높이고 외장 색상과 전용 디자인을 확대했다. 글로벌 플래그십 모델 필랑트의 엔트리 트림도 국내 고객 인도를 시작한다. 1일 르노코리아에 따르면 회사는 이날 그랑 콜레오스 2027년형과 리미티드 화이트 에디션 '에뚜알'을 출시했다. 2027년형에는 신규 외장 색상 새틴 녹턴 블루를 적용했으며 아이코닉과 에스프리 알핀 트림의 상품 구성을 조정했다. 아이코닉 트림은 2026년형보다 가격을 45만원 낮추면서 실사용 빈도가 높은 편의사양을 중심으로 구성을 변경했다. 차음 윈드실드 글라스를 기본 적용하고 프레임리스 룸미러를 새롭게 넣었다. 일부 사양은 선택 품목으로 전환했다. 12.3인치 동승석 디스플레이와 풀 오토파킹 보조, 후방 긴급 제동 보조, 8스피커 패키지를 옵션으로 구성했다. 기본 사양에는 FULL LED 램프와 openR 파노라마 스크린, 360도 3D 어라운드 뷰, 파워 테일게이트 등이 포함된다. 차로 중앙 유지 보조와 긴급 제동 보조, 회피 조향 보조, 사각지대 경보, 후방 교차 충돌 방지 보조 등 주요 첨단 주행 보조 기능도 제공한다. 에스프리 알핀 트림에는 새틴 녹턴 블루를 적용하고 디자인 구성을 일부 변경했다. 함께 출시한 에뚜알은 에스프리 알핀 하이브리드를 기반으로 한 리미티드 에디션이다. 파리의 밤하늘 별빛에서 영감을 받은 올 화이트 콘셉트를 적용해 전용 디자인을 강조했다. 외관에는 클라우드 펄 바디컬러와 에뚜알 전용 20인치 투톤 피크 알로이 휠을 적용했다. 휠 아치와 사이드 가니시, 사이드 미러 커버, 로장주 패턴 라디에이터 그릴도 클라우드 펄 색상으로 구성했다. 실내에는 전용 나파 인조가죽 IP 센터 데코와 엠보를 적용하고 에스프리 알핀 전용 카매트를 제공한다. 에뚜알 가격은 친환경차 세제 혜택 적용 기준 4574만9000원이다. 르노코리아는 지난 3월 국내 출시한 글로벌 플래그십 필랑트의 테크노 트림도 이달부터 고객 인도에 들어간다. 필랑트는 세단과 SUV의 특성을 결합한 E세그먼트 크로스오버로, 최고출력 250마력의 하이브리드 E-Tech 파워트레인을 탑재했다. 공인 복합연비는 15.1km/ℓ다. 테크노 트림에는 FULL LED 램프와 후방 다이내믹 턴 시그널, 주파수 감응형 댐퍼, 360도 3D 어라운드 뷰, 파워 테일게이트 등이 들어간다. openR 파노라마 스크린과 구매 후 5년간 무제한 5G 데이터, AI 음성인식 서비스 '에이닷 오토'도 제공한다. 필랑트 테크노 트림 가격은 친환경차 세제 혜택 적용 기준 4394만9000원이다.
2026-09-01 09:26:30
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세일즈포스·앤트로픽, '클로드포스' 공개…기업 데이터 읽고 업무까지 실행
[경제일보] 세일즈포스와 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI)의 역할을 단순 정보 검색과 문서 작성에서 실제 업무 실행 단계로 확대한다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'가 세일즈포스의 고객 데이터와 영업 파이프라인, 업무 규칙 등에 접근해 분석하고 작업을 수행할 수 있도록 양사의 플랫폼을 결합한다는 구상이다. 28일 세일즈포스는 앤트로픽의 클로드에 세일즈포스의 기업용 AI 인프라인 '엔터프라이즈 하네스'를 결합한 '클로드포스'를 선보인다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 기업의 데이터와 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 환경, 거버넌스 등에 클로드가 접근할 수 있도록 하고 업무 전반에서 AI 에이전트 활용을 확대한다는 계획이다. 양사의 첫 결과물은 '세일즈포스 인 클로드'다. 영업 담당자가 별도의 세일즈포스 화면으로 이동하지 않고 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용할 수 있도록 설계된 플러그인으로, 미팅 준비와 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 등 37개의 사전 구축된 영업 스킬을 구현했다. 클로드는 세일즈포스와 슬랙에 저장된 기업 정보를 바탕으로 영업 상황을 분석하고 필요한 업무를 수행할 수 있다. 실시간 매출 맥락을 기반으로 파이프라인을 검토하거나 업데이트하는 방식이다. 일반적인 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 그쳤다면, 기업 내부 시스템과 연결해 실제 업무 과정에 개입하는 형태로 확장된 것으로 평가된다. 다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 프론티어 지능이 안전하고 신뢰할 수 있으며 높은 역량을 갖춰야 한다고 믿는다"며 이번 파트너십을 통해 기업들은 수십 년간 세일즈포스에 구축해 온 고객 정보와 비즈니스 맥락에 클로드를 연결하고, 이를 사용해 실제 비즈니스를 운영하고 성장시킬 수 있다"고 말했다. 특히 이번 통합 모델은 AI가 기업 데이터를 가져와 사용하는 과정에서 기존의 권한과 업무 규칙을 그대로 적용하는 것이 특징이다. 관리자가 한 차례 연결하면 인증과 권한이 중앙에서 관리되며 별도의 사용자별 추가 설정 없이 사용할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업들은 AI의 활용 범위가 넓어질수록 내부 데이터에 대한 접근 통제를 중요 과제로 꼽고 있다. 고객 정보나 영업 자료 등 민감한 기업 데이터를 AI가 직접 처리할 경우 누가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 업무를 실행할 수 있는지를 통제하지 못하면 생산성 향상만큼 보안 위험도 커질 수 있기 때문이다. 세일즈포스는 기존 기업의 데이터와 업무 규칙을 AI의 실행 과정에 포함하는 방식으로 해당 문제를 해결한다는 전략이다. 클로드가 임의로 데이터를 수정하거나 업무를 수행하는 것이 아니라 세일즈포스에 구축된 권한 체계와 비즈니스 규칙을 기반으로 작업하도록 해 기업이 기존 통제 체계를 유지할 수 있도록 했다. 규제 산업을 겨냥한 보안 체계도 강조했다. 세일즈포스는 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록을 통해 클로드를 세일즈포스의 '신뢰 경계' 내에서 제공할 수 있도록 설정했다. 세일즈포스는 이를 통해 금융 등 규제 수준이 높은 산업에서도 기업의 데이터와 AI 작업을 보호하면서 도메인 특화 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 반대로 클로드가 세일즈포스 플랫폼 안으로 들어가는 통합도 진행된다. 클로드는 세일즈포스의 '에이전트포스'에서 사용할 수 있으며 아틀라스 추론 엔진의 추론 모델로 활용된다. 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동하고 에이전트 빌더에서도 사용할 수 있도록 지원한다. 슬랙 역시 양사 통합의 주요 축이다. 세일즈포스는 업무용 협업 플랫폼 슬랙에 클로드를 내장해 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 공간에서 협업하도록 한다는 구상이다. 클로드는 슬랙봇의 기본 AI 모델로 활용되며 팀의 의사결정 지원과 코딩 등 업무 영역으로 활용 범위를 넓힌다. 이처럼 양사가 서로의 플랫폼에 AI와 업무 시스템을 깊게 연결하는 것은 기업용 AI 시장의 경쟁 구도가 달라지고 있기 때문으로 풀이된다. 과거에는 어떤 AI 모델이 더 높은 벤치마크 점수와 추론 성능을 갖췄는지가 중요했다면, 최근에는 해당 모델이 기업의 실제 데이터와 업무 시스템에 접근해 얼마나 많은 업무를 처리할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. '세일즈포스 인 클로드'는 현재 일부 고객을 대상으로 파일럿 형태로 제공되고 있으며 내달 오픈 베타 출시가 예정됐다. 추가 사전 구축 스킬도 올해 하반기부터 순차적으로 확대할 계획이다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO는 "이번 파트너십은 글로벌 선도 AI와 선도 CRM의 강점을 하나로 결합한다"며 "클로드의 뛰어난 추론 능력과 신뢰할 수 있는 데이터, 업무 흐름, 관리 체계를 결합해 사고하고 추론하며 실행하는 동적인 업무 환경을 제공한다"고 말했다.
2026-08-28 14:08:16
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SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점
[경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.
2026-08-24 15:47:18