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LH, 'AI 대전환' 선언…주택공급·안전·하자관리 전반에 적용 [경제일보] 한국토지주택공사(LH)가 인공지능(AI)을 주택공급과 현장 안전, 하자관리, 입주민 돌봄 등 전사 업무에 확대 적용한다. 별도 전담 조직인 ‘AI 혁신처’를 신설하고 이성훈 사장이 직접 실행 상황을 점검하는 체계를 가동해 AI 활용을 실제 경영성과로 연결한다는 구상이다. LH는 서울지역본부에서 이성훈 LH 사장과 주요 본부장 등 경영진이 참석한 가운데 ‘LH AI 대전환’ 선포식을 개최했다고 15일 밝혔다. 이번 선포식은 AI를 활용해 업무 방식과 대국민 서비스를 바꾸고 전사적인 경영혁신 체계를 본격 가동하기 위해 마련됐다. 이 사장은 AI 대전환을 향후 LH의 핵심 경영 어젠다로 제시하고 CEO가 직접 AX(AI 전환) 실행을 촉진·점검하는 운영체계 출범을 공식화했다. 특히 첫 번째 CEO AX 메시지를 통해 전담 조직인 ‘AI 혁신처’ 신설 등 구체적인 실행계획을 발표했다. 아울러 선언문을 통해 △AI 대전환을 LH의 핵심 경영 어젠다로 추진 △CEO가 직접 AI 대전환 지원 및 촉진 △AI 실행이 전사 경영성과로 이어지는 운영체계 구축 등 3대 실천 약속을 제시했다. 이를 바탕으로 AI 활용을 개별 과제나 특정 기술 도입에 그치지 않고 주택공급 속도 제고와 대국민 주거 서비스 향상 등 실질적인 경엉 성과로 연결하겠다는 계획이다. LH는 이미 건설현장과 주택관리 업무에 AI를 적용하고 있다. 건설현장에서는 AI 영상분석 시스템 ‘늘봄 A-Eye’와 실시간 종합건설정보 시스템 ‘릭스(RICS)’를 연계해 고위험 현장 20곳을 매일 선별해 관리 중이다. AI 기반 BIM 토공설계 자동화 소프트웨어를 활용해 토공 운반량도 약 7% 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 하자관리에도 AI를 접목했다. 하자를 자동 분류·접수하는 ‘원스톱 하자관리 시스템’을 도입한 뒤 평균 처리기간을 기존 18일에서 12.5일로 31% 단축했다. 해당 시스템은 지난해 기획재정부와 한국공기업학회가 선정한 AI 혁신 우수사례에도 포함됐다. 입주민 돌봄 분야에서는 독거노인 등을 대상으로 말벗과 건강관리 등을 지원하는 AI 돌봄전화 ‘클로바 케어콜’을 운영하고 있다. 지원 대상은 지난해 1200명에서 올해 9400명으로 크게 늘었다. 사내 업무 효율화에도 AI를 활용한다. LH는 약 30만건의 사규와 지침을 자연어로 검색할 수 있는 ‘LH AI 업무지식 시스템’ 구축을 마쳤다. 이를 통해 연간 1만833시간의 업무시간을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이성훈 LH 사장은 “AI 대전환은 앞으로 LH의 경쟁력을 좌우할 시대적 변화인 만큼 오늘 선포식을 계기로 AI 대전환을 적극 지원하고 촉진할 것”이라며 “모든 구성원이 함께 AI로 국민 주거 혁신을 앞당기고 국민이 체감하는 경영 성과를 만들어 가겠다”고 말했다.2026-10-15 16:21:24
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AI 에이전트부터 로봇까지…KT, 업무 혁신 넘어 산업 AX 공략 [경제일보] KT가 인공지능(AI)을 활용해 고객 의견 분석과 소프트웨어 개발 등 사내 업무의 생산성을 높이는 동시에, 현장에서 검증한 기술을 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 연결하는 데 속도를 낸다. 개별 부서에서 축적한 AI 활용 경험을 전사와 그룹사로 확산해 업무 혁신을 정착시키고, 이를 새로운 사업 가치로 이어간다는 전략이다. 15일 KT는 지난 14일부터 이틀간 경기 성남시 KT 판교빌딩에서 '2026 AID-X Day'를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에서는 사업·기술·업무 전반에 적용한 AX(AI 전환) 사례와 연구개발(R&D) 성과를 공유했다. 기존 'AID-X 데모 데이'와 'AX 테크 커넥트'를 통합해 고객 서비스부터 산업 현장, 내부 업무에 이르는 AI 활용 사례를 한데 모았다. 이번 행사에서 KT는 마이케이티와 KT멤버십 앱 리뷰, 고객센터 고객의 소리(VOC)를 AI로 분석해 반복적으로 제기되는 개선 요구를 파악하는 기술을 소개했다. 기존에 약 8시간 걸리던 분석 업무를 10분 이내로 단축했다는 설명이다. 여러 채널에 흩어진 고객 의견을 빠르게 분석해 서비스 개선에 반영할 수 있도록 한 것이다. 개발 업무에도 AI를 접목했다. KT 디자인 시스템(KDS)을 AI 개발과 연계해 화면 기획부터 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 코드 생성까지 연결하는 기술을 실제 4개 프로젝트에 적용했다. 이 가운데 한 프로젝트에서는 개발 기간을 기존 9개월에서 6개월로 약 30% 줄였다. 다만 해당 성과는 특정 프로젝트에서 확인된 것으로, 전사적인 개발 기간 단축 효과와는 구분할 필요가 있다. 자연어 기반 데이터 분석과 영업 지원도 AX 적용 분야에 포함됐다. KT의 데이터 분석 플랫폼 'MAGMA BI/DW'는 임직원이 자연어로 질문하면 AI가 필요한 데이터를 탐색·분석하고 인사이트와 대시보드를 생성한다. 기존처럼 여러 시스템에서 데이터를 찾아 내려받고 별도로 가공하는 과정을 줄이는 방식이다. AI 에이전트가 고객 정보와 상품·서비스, 상담 이력 등을 분석해 고객별 상품 추천과 영업 활동 기록, 후속 영업 기회 발굴을 지원하는 B2B 영업 사례도 공개했다. 재무 업무에서는 복잡한 재무 자료의 의미와 계층을 유지하면서 AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 재구성한 'CFO 에이전트'를 소개했다. 이를 활용하면 회사와 사업, 기간별 재무 정보를 비교하고 추세와 원인을 자연어로 분석할 수 있다. 반복적인 데이터 가공과 분석에 드는 시간을 줄이고, 임직원이 결과를 해석하거나 의사 결정에 활용하는 데 집중하도록 지원하는 것이 목표다. KT는 개별 업무에서 확인한 AX 성과를 조직 전체의 역량으로 축적하는 데도 초점을 맞췄다. 전사 AI 에이전트 관리 플랫폼 'AX 웍스'는 구성원이 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들고 공유할 수 있도록 지원한다. 인증과 권한 관리, 데이터 보안, 품질 모니터링을 함께 적용해 개인의 AI 활용 경험이 조직 차원의 업무 자산으로 이어지도록 설계했다. KT와 KT DS가 협업해 구현한 AI 네이티브 개발 체계 'kode'도 같은 방향의 사례다. 기획·설계부터 개발, 검증, 배포까지 소프트웨어 개발 전 과정에 AI를 적용하되, AI가 반복적인 코드 구현과 검증을 지원하고 사람은 요구사항과 설계 방향을 결정하며 최종 품질을 확인하는 방식이다. 검증된 개발 역량을 조직의 공통 자산으로 축적하고 재사용하는 체계를 지향한다. 이번 행사에서는 임직원이 실제 업무 문제를 AI로 해결하는 'AID-X 해커톤'도 진행됐다. 참가자들은 3인 1조로 팀을 구성해 업무에 적용할 수 있는 AI 에이전트와 업무 흐름(워크플로우), 서비스를 구현했으며, 예선을 거쳐 총 32개 팀이 본선에 진출했다. KT는 우수 과제의 실제 업무 적용 가능성을 검토하고 다른 조직으로 확산할 계획이다. KT가 사내 업무 혁신을 넘어 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 기술 적용 범위를 넓히려는 점도 이번 행사의 주요 축으로 다뤄졌다. 고객 접점에서는 마이케이티 앱의 '마이 AI' 에이전트와 '지니TV AI 에이전트'의 초개인화 기술을 선보였다. 산업 분야에서는 휴머노이드 로봇의 작업 경험과 데이터를 축적하는 '로봇 스킬 플라이휠' 기술을 소개하고, 이를 로봇 서비스 플랫폼 'KT RaaS(로봇-as-a-서비스) 스위트'와 연계해 제조·물류 현장 적용을 추진한다고 설명했다. 차량 정비 분야에서는 AI 에이전트가 차량 데이터를 분석해 이상 징후와 고장 가능성을 예측하고 입고 안내부터 현장 정비까지 지원하는 '정비·보증 AX 에이전트 팩'을 공개했다. 운항 상황을 분석해 교통 흐름 최적화와 관제사의 의사결정을 돕는 도심항공교통(UAM) 교통관리 AX 플랫폼도 소개했다. 특허 작성 에이전트와 온톨로지 기반 AI 수주전략 에이전트, 공공 AI 키오스크 등 업무·산업별 특화 기술도 전시했다. KT는 이번 AID-X Day에서 공유한 AX 사례와 경험을 지속적으로 축적·재사용해 개별 조직의 혁신을 그룹 전체의 역량으로 발전시킨다는 방침이다. 내부에서 검증한 기술을 고객 서비스와 새로운 사업 가치로 연결해 'AX 플랫폼 컴퍼니'로의 전환도 가속화할 계획이다. 옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 "AX의 중요한 경쟁력은 개별적인 AI 활용을 넘어 현장에서 검증된 경험을 조직의 역량으로 축적하고 빠르게 확산하는 데 있다"며 "현장에서 검증된 AX 사례와 노하우를 조직 전체로 확산해 고객과 임직원이 실제 변화를 체감할 수 있는 AX 혁신으로 이어가겠다"고 말했다.2026-10-15 09:05:22
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엔씨, '아이온2' 해외 출시 20일 앞으로…MS 애저로 글로벌 흥행 협력 강화 [경제일보] 한국과 대만에서 서비스 중인 엔씨의 ‘아이온2’가 다음 달 해외 시장으로 무대를 넓힌다. 엔씨는 여러 지역에서 이용자가 동시에 몰릴 수 있는 출시 초기에 대비해 한국마이크로소프트와 클라우드 운영 협력을 강화한다. 엔씨는 15일 백승욱 최고사업책임자(CBO)와 조원우 한국마이크로소프트 대표 등 양사 경영진이 전날 경기 성남시 엔씨 R&D센터에서 만나 ‘아이온2’ 글로벌 서비스 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. ‘아이온2’는 10월 5일 PC 플랫폼인 스팀과 엔씨의 퍼플을 통해 북미·남미·유럽·아시아 지역에 출시될 예정이다. 엔씨는 지난달 게임스컴에서 이 일정을 공개했다. 한국·대만에서 먼저 확보한 운영 경험을 해외 서비스로 확장하는 단계다. 이번 협력의 중심은 마이크로소프트의 클라우드 플랫폼 애저(Azure)다. 글로벌 동시 출시에서는 지역마다 접속이 집중되는 시간이 다르고, 서비스 시작 직후 예상보다 많은 이용자가 몰릴 수 있다. 엔씨는 애저 인프라를 활용해 이런 트래픽 변화에 대응할 계획이다. 마이크로소프트는 글로벌 기술 조직과 한국 전담팀을 통해 출시 전 성능 검증과 서비스 이후 장애 대응을 지원한다. 글로벌 게이밍 조직과 공동 마케팅도 추진하기로 했다. 양사의 협력은 사내 업무 환경으로도 이어지고 있다. 엔씨는 전사에 마이크로소프트 365 E5를 도입했으며, 업무용 인공지능 도구인 ‘마이크로소프트 365 코파일럿’ 활용은 검토 중이다. 백승욱 CBO는 “마이크로소프트와 하나의 팀으로 아이온2의 글로벌 출시를 함께 준비하게 돼 든든하다”며 “엔씨의 글로벌 게임 경쟁력을 한 단계 더 높여 나가겠다”고 말했다. 조원우 대표는 “클라우드 역량과 엔지니어링 전문성을 바탕으로 엔씨의 서비스 운영을 지원하고 전 세계 플레이어에게 안정적인 게임 경험을 제공하겠다”고 밝혔다.2026-09-15 15:28:18
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두 차례 파업 끝 접점 찾았다…카카오 노사, 임금협약 잠정합의 [경제일보] 성과급과 보상체계를 두고 두 달 넘게 충돌해 온 카카오 노사가 올해 임금협약 잠정합의안을 마련했다. 창사 이래 첫 부분파업과 ‘로그아웃데이’까지 이어진 갈등이 봉합 수순에 들어갔지만 조합원 의결이라는 마지막 관문이 남았다. 29일 정보통신기술(ICT)업계에 따르면 카카오와 민주노총 전국화학섬유식품산업노동조합 카카오지회는 이날 임금교섭 잠정합의안을 도출했다. 노사는 올해 들어 18차례 교섭을 진행한 끝에 접점을 찾은 것으로 전해졌다. 임금 인상률과 성과급 재원, 지급 대상 등 구체적인 합의 내용은 공개되지 않았다. 노사는 조합원 의결을 통한 최종 타결 전까지 잠정합의안의 세부 내용을 외부에 알리지 않기로 했다. 카카오 관계자는 “2026년 임금협약에 대해 잠정 합의한 것은 맞다”면서도 “아직 세부 내용을 설명하기 어려운 단계로 최종 타결 시 공개할 수 있다”고 말했다. 노조는 조만간 조합원 설명회를 열고 잠정합의안의 내용과 교섭 경과를 공유할 예정이다. 이후 찬반투표를 거쳐 과반의 찬성을 얻으면 노사 조인 절차를 밟고 올해 임금협약을 최종 타결한다. 투표 일정은 아직 공개되지 않았다. ◆ 성과급 1000만원·RSU 별도 지급 놓고 충돌 카카오 노사 갈등의 핵심은 연봉 총액 인상률과 성과급 재원, 양도제한조건부주식(RSU)을 성과보상에 포함할지 여부였다. 노조는 카카오 영업이익의 약 13~14%를 성과급 재원으로 설정해 직원 1인당 1000만원 상당을 지급해야 한다고 요구했다. 근속 직원에게 지급되는 500만원 상당의 RSU는 장기 보상 성격인 만큼 단기 성과급과 별도로 지급해야 한다고 주장했다. 회사는 RSU도 전체 보상체계의 일부라는 입장을 유지했다. 노조 요구안을 모두 수용하면 경영에 큰 부담이 발생해 미래 성장동력 투자와 주주가치 제고에 영향을 줄 수 있다는 논리를 폈다. 양측의 충돌은 단순한 지급액 차이를 넘어 성과배분 기준의 투명성과 경영진에 대한 신뢰 문제로 번졌다. 노조는 회사의 성과가 구성원에게 합리적으로 분배될 수 있는 기준이 필요하다고 주장했고 회사는 지속 가능한 보상 수준을 강조했다. 지난 5월27일 경기지방노동위원회가 조정 중지 결정을 내리면서 노조는 합법적인 쟁의권을 확보했다. 노조는 당시 “갈등이 단순한 숫자의 차이가 아니라 회사와 구성원 사이의 신뢰가 무너졌다는 점을 보여주는 결과”라고 밝혔다. ◆ 첫 부분파업 이어 2100명 ‘로그아웃’ 노조는 지난 6월10일 카카오 본사와 카카오페이, 카카오엔터프라이즈, 디케이테크인, 엑스엘게임즈 등 5개 법인이 참여한 4시간 부분파업을 벌였다. 카카오 본사 차원의 파업은 창사 이후 처음이었다. 당시 노조 집계 기준 카카오 본사 조합원 약 1000명을 포함해 5개 법인에서 1500여명이 참여했다. 판교 일대에서 열린 집회와 거리행진에는 노조 추산 약 800명이 모였다. 교섭 재개 이후에도 핵심 쟁점에서 이견이 좁혀지지 않자 노조는 같은 달 29일 두 번째 집단행동인 ‘로그아웃데이’를 진행했다. 조합원들이 하루 동안 연차나 오프를 사용하고 사내 업무 시스템에서 로그아웃하는 방식이었다. 로그아웃데이에는 노조 추산 5개 법인 조합원 2100명 이상이 참여했다. 회사는 휴가자와 파업 참여자를 시스템상 구분하기 어렵다며 본사 기준 실제 참여자는 약 800명 수준으로 추산했다. 노사 간 참여 인원에는 차이가 있었지만 1차 부분파업보다 집단행동의 범위가 확대된 것은 분명했다. 이번 잠정합의로 노조가 추가 파업에 나설 가능성은 일단 낮아졌다. 합의안이 가결되면 카카오는 두 달 넘게 이어진 노사 갈등을 정리하고 조직 안정과 사업 추진에 다시 힘을 실을 수 있다. 반대로 부결되면 임금교섭을 재개해야 하고 쟁의권도 유지되는 만큼 추가 집단행동 가능성이 다시 열릴 수 있다. 최종 타결 여부를 가를 것은 금액만이 아니다. 조합원들이 이번 합의안을 공정하고 지속 가능한 보상체계로 받아들이느냐가 핵심이다. 두 차례 파업으로 드러난 불신까지 해소하지 못한다면 협약 체결이 갈등의 끝이 아니라 다음 교섭의 출발점에 머물 수 있다.2026-07-29 23:11:13
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KT, 사내 개발에 AI 전면 도입…검증된 기술로 기업 AX 시장 노린다 [경제일보] KT가 소프트웨어 개발과 사내 업무 전반에 인공지능(AI)을 적용하고, 내부에서 검증한 기술을 기업용 AX 사업으로 확장한다. 통신 서비스 운영 효율을 높이는 동시에 피지컬 AI와 로봇 플랫폼, AI 기반 품질관리 등 새로운 수익원을 발굴하려는 전략이다. KT는 경기도 성남시 판교사옥에서 IT부문과 KT DS가 참여한 ‘AID-X 데모데이’를 열고 AI 기반 개발·업무 혁신 사례를 공유했다고 24일 밝혔다. AID-X는 ‘AI-Driven Everything’의 약자로 기존 AI 기반 개발 체계인 AIDD를 IT 업무 전체로 확장한 개념이다. AIDD가 요구사항 분석과 설계, 코딩, 테스트 등 소프트웨어 개발에 AI를 활용했다면 AID-X는 기획과 사용자환경·사용자경험(UI·UX) 설계, 품질관리, 서비스 운영까지 적용 범위를 넓힌다. KT는 사람과 AI의 역할도 다시 나눴다. 담당자가 해결할 문제와 서비스 방향을 정하면 AI가 자료 분석과 설계, 코드 생성, 데이터 연계, 반복 검증을 지원한다. 개발자 개인이 AI 도구를 선택적으로 사용하는 수준에서 벗어나 모든 IT 프로젝트에 공통으로 적용할 업무 체계를 만드는 것이 목표다. 이번 행사에서는 성공 사례뿐 아니라 AI가 잘못된 결과를 내거나 기존 시스템과 원활하게 연결되지 않았던 경험도 공개했다. AI 적용 과정에서 발생한 오류와 대응 방법을 조직의 공통 지식으로 축적해 다른 프로젝트가 같은 시행착오를 반복하지 않도록 하려는 취지다. AI 기반 애플리케이션 테스트 플랫폼도 소개됐다. AI가 모바일 화면과 앱 기능을 실제 사용자처럼 인식해 테스트 시나리오를 만들고 다양한 단말기와 운영체제에서 직접 수행한다. 회사 측은 이를 통해 테스트 시간을 약 50% 줄이고 품질을 20% 높였으며, 테스트 범위는 80% 확대했다고 설명했다. 통신사는 제조사와 화면 크기, 운영체제 버전이 서로 다른 수많은 단말기에서 서비스를 제공해야 한다. 테스트 자동화가 안정적으로 정착하면 출시 전 검증 기간과 반복 작업을 줄이는 동시에 장애 가능성도 낮출 수 있다. 향후 KT DS의 시스템통합·운영 사업과 결합하면 금융·공공·유통 기업을 위한 AI 품질관리 서비스로 발전할 여지도 있다. 피지컬 AI 분야에서는 로봇 운영 플랫폼 ‘K RaaS’를 기반으로 개발한 휴머노이드 기술을 시연했다. 휴머노이드가 자연어 명령을 이해하고 주변 환경과 물체를 인식한 뒤 물건을 집어 지정된 장소로 옮겼다. 로봇 동작을 반복 검증하고 안전 기능을 적용하는 과정에도 AID-X가 활용됐다. K RaaS는 개별 로봇을 판매하는 사업보다 여러 제조사의 로봇과 설비, 기업 업무 시스템을 연결·관리하는 플랫폼에 가깝다. KT는 로봇 하드웨어 부담을 줄이면서 제조·물류·빌딩 등 산업 현장에 필요한 관제와 통신, 클라우드, AI 추론을 묶어 제공하는 방향으로 사업을 확대하고 있다. AID-X는 KT가 추진하는 AI 인프라 전략과도 연결된다. KT는 앞으로 5년 동안 AI 데이터센터에 약 5조원을 투자해 1GW 규모의 용량을 확보하고, 전국 3500여개 통신 국사를 AI 엣지 거점으로 활용할 계획이다. AIDC가 대규모 학습과 추론을 맡고 지역별 AI 엣지가 로봇과 자율주행 등 실시간 처리를 담당하는 구조다. 내부 업무 혁신에서 확보한 사례는 기업 AX 사업의 신뢰도를 높이는 데 활용할 수 있다. 고객사에 AI 도입을 제안하기 전에 KT와 KT DS가 직접 개발·운영 환경에서 효과와 위험을 검증하고, 이를 플랫폼과 컨설팅 상품으로 전환하는 방식이다. 통신망과 데이터센터 임대에 머무르지 않고 데이터 정비부터 AI 개발, 운영, 품질관리까지 제공하는 사업자로 이동하려는 시도다. 다만 사내 생산성 향상 수치가 외부 고객 환경에서도 동일하게 나타나는지는 추가 검증이 필요하다. AI가 작성한 코드와 테스트 결과에 대한 책임 체계, 기업 데이터 보안, 기존 시스템과의 연동 비용도 상용화 과정에서 구체화해야 한다. 옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 “AI는 사람을 대신하는 기술이 아니라 사람의 역량을 확장하는 협업 파트너”라며 “모든 IT 프로젝트에 ‘AID-X Must’를 선언하고 업무 전 단계의 AX를 기반으로 일하는 방식을 혁신하겠다”고 말했다.2026-07-24 10:23:56
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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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![[데일리 증권업계 브리프] 키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/22/20260622101034615100.png)
키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 外 [경제일보] 키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 키움증권이 총상금 6000만원이 걸린 대학생 대상 투자 대회를 개최한다고 22일 밝혔다. 이번 대회는 동아리 대표가 모임을 만든 후 최소 4명에서 최대 10명의 회원을 모아 참여하는 단체전 형태로 치러진다. 참가 부문은 △국내 수익률 △해외 수익률 △국내 수익금 △해외 수익금 등 총 4가지로 나뉜다. 참가자 모집은 오는 7월 3일에 마감된다. 투자 대회는 오는 7월 7일부터 31일까지 약 4주 동안 펼쳐진다. 상금은 수익률 부문의 경우 1위 1000만원 2위 500만원 3위 300만원이 각각 지급된다. 수익금 부문은 1위 팀에게 500만원이 주어진다. 본 대회와 더불어 20대 청년들을 위한 서포터즈 행사도 함께 열린다. 참가자가 응원하고 싶은 동아리를 골라 서포터즈 신청을 마치면 최대 2만원 가치의 국내 주식 매수 쿠폰을 얻을 수 있다. 행사 기간에 키움증권 계좌를 최초로 개설한 신규 가입자에게도 2만원 상당의 주식 매수 쿠폰을 나눠준다. 응원하는 동아리가 수익률 상위 5위권에 들거나 수익금 1위를 달성하면 해당 서포터즈 전원은 치킨 교환권을 받게 된다. 행사와 관련한 구체적인 안내 사항은 키움증권 공식 누리집과 모바일트레이딩시스템(MTS) 홈트레이딩시스템(HTS)을 통해 확인 가능하다. 이번 행사는 20대 청년들 사이에서 지인들과 투자 경험을 공유하는 문화를 넓히기 위한 목적으로 마련됐다. 미래 주요 고객이 될 대학생들에게 자사 브랜드를 각인시키려는 의도도 엿보인다. 한편 키움증권은 코스콤 집계 기준으로 지난 2005년부터 지난해까지 21년 연속으로 국내 주식 시장점유율 선두를 지키고 있다. 키움증권 관계자는 "대학동아리 투자챌린지는 20대 투자자들이 부담 없이 투자에 입문하고 친구들과 함께 즐길 수 있도록 기획한 대회"라며 "응원하면 혜택을 받을 수 있는 서포터즈 이벤트를 통해 더 많은 청년들이 건전한 투자 경험을 쌓을 수 있도록 하겠다"고 말했다. 유안타증권, AI 맞춤형 투자 서비스 'AI PB' 오픈…시장 흐름 한눈에 유안타증권은 자사 모바일 트레이딩 시스템(MTS) '티레이더M'에서 맞춤형 투자 정보를 제공하는 AI PB 서비스를 새롭게 선보였다고 22일 밝혔다. 새롭게 도입된 AI PB는 기존 챗봇이나 단순 뉴스 요약 기능에서 한발 더 나아간 서비스다. 생성형 AI 기술을 접목해 투자 자료와 시장 뉴스를 심층적으로 분석한다. 이를 통해 사용자는 본인의 관심 종목과 전반적인 시장 흐름을 한 화면에서 직관적으로 파악할 수 있다. 주요 신규 콘텐츠는 △AI 시황 △AI 이슈 Pick △AI 종목 Why? △AI 뉴스 Pick △Trading Care 등이다. 우선 AI 시황은 실시간 뉴스와 자체 연구 자료를 토대로 국내 지수 변동 원인과 수급 동향을 짚어내 하루 7차례 시황 보고서를 발간한다. AI 이슈 Pick은 당일 등락률이 높은 상하위 섹터 정보를 직관적으로 보여주며 각 부문별 변동 배경과 투자 요점을 AI 코멘트와 함께 전달한다. AI 종목 Why?와 AI 뉴스 Pick은 사용자의 관심 종목과 보유 주식을 중심으로 작동한다. 공시나 수급 데이터 등을 기반으로 AI가 주가 변동 이유를 파악하며 실시간 뉴스 요약과 호재 악재 진단 같은 개인화된 탐색 환경을 구현한다. 금융 비서 역할을 맡은 Trading Care는 주식 매매 과정에서 필요한 중요 알림과 주요 일정을 챙겨 효율적인 의사 결정을 돕는다. 해당 기능들은 티레이더M 홈 화면이나 리서치·AI 메뉴에 접속해 곧바로 이용할 수 있다. 이번 고도화된 AI 기반 서비스 도입으로 향후 투자자들의 정보 탐색 편의성이 한층 향상될 것으로 풀이된다. 장성철 유안타증권 Digital Transformation본부장은 "'AI PB'는 필요한 정보를 고객이 직접 찾아 확인하는 방식에서 벗어나 AI가 먼저 투자자에게 투자 정보를 제공하는 직관적이면서 개인화된 투자 서비스"라며 "앞으로도 AI 기반 투자 편의 서비스를 지속적으로 고도화해 정보 탐색의 편의성을 향상시키고 고객별 관심사와 투자 상황에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. KB증권, 금융권 최초 'MCP 허브' 기반 AI 개발환경 구축…보안평가 '적합' KB증권은 금융권에서 처음으로 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 허브를 기반으로 한 생성형 인공지능(AI) 개발 환경 구축에 나선다고 22일 밝혔다. 해당 플랫폼은 IT 부서 직원이 업무용 단말기에서 '클로드 코드' 같은 AI 코딩 도구를 안전하게 쓰도록 준비 중인 플랫폼이다. 최근 금융보안원이 주관한 '생성형 AI 연계 이용 보안대책 평가'에서 적합 판정을 받았다. 또한 금융위원회의 금융권 망분리 규제 완화 기조에 맞췄다. 이로써 사내 업무 환경에 생성형 AI를 들여와 개발과 운영 효율을 끌어올릴 것으로 보인다. 기반 기술인 MCP는 생성형 인공지능(AI) 모델 '클로드'를 개발한 미국의 AI 연구 기업 앤스로픽이 지난 2024년 11월 내놓은 개방형 프로토콜이다. AI 비서와 업무 시스템 등 다양한 데이터 저장소를 이어주는 표준 기술이다. KB증권은 MCP 허브로 실무에 필요한 각종 정보를 AI와 안전하게 연결할 방침이다. 연계 대상은 △소스코드 저장소 △형상관리 시스템 △IT 운영 플랫폼 △개발 표준 가이드 △내부 기술문서 등이다. 이를 통해 실무자는 자연어 명령만으로 △소스코드 작성 △코드 리뷰 △테스트 코드 작성 △장애 원인 분석 △시스템 설계 문서 작성 △운영 자동화 스크립트 작성 업무를 돕게 될 것으로 보인다. 이 과정에서 MCP 허브는 AI와 사내 시스템 사이를 통제하는 중앙 관문으로 작동해 사용자 권한과 목적에 맞춰 꼭 필요한 정보만 쓰도록 제한한다. 이를 통해 △정보유출 △권한 오남용 △부적절한 데이터 입력 같은 생성형 AI 위험 요인을 줄인다는 설명이다. 보안 체계로는 △개인정보와 중요정보 입력 차단 △사용자 권한 기반 접근통제 △AI 질의응답 이력 관리 △실시간 모니터링 △이상행위 대응 절차 등을 적용했다. KB증권은 이번 금융보안원 적합 판정을 시작으로 생성형 AI 활용 영역을 점진적으로 넓혀갈 계획이다. 단순 코딩과 문서 작성 부담을 덜어내 개발자가 설계나 품질 개선 같은 핵심 고부가가치 업무에 몰두하도록 돕는 환경이 만들어질 것으로 보인다. KB증권 이동윤 IT본부장은 "이번 평가 결과는 생성형 AI를 금융회사 내부 업무에 안전하게 적용하기 위한 보안·통제 기반을 확인받았다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 MCP Hub 기반 AI 개발환경을 통해 보안성과 생산성을 함께 높이는 금융 IT 혁신 모델을 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다.2026-06-22 15:53:44
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오픈AI·삼성 협력, 반도체서 업무 AX로 확대…챗GPT 전사 도입 [경제일보] 오픈AI와 삼성전자의 협력이 AI 인프라에서 임직원 업무 혁신으로 확대된다. 삼성전자가 국내 전 임직원과 디바이스경험(DX)부문 전 세계 임직원에게 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 제공하기로 하면서 양사의 협력 범위가 반도체 공급을 넘어 전사적 인공지능 전환(AX)으로 넓어지고 있다. 오픈AI는 22일 삼성전자가 임직원의 업무 혁신과 전사적 AI 전환을 위해 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 도입한다고 밝혔다. 적용 대상은 삼성전자 국내 전 임직원과 DX부문 글로벌 임직원이다. 오픈AI는 이번 도입을 자사 엔터프라이즈 계약 가운데 최대 규모 사례 중 하나라고 설명했다. 이번 발표는 양사의 기존 협력의 연장선에 있다. 삼성은 지난해 오픈AI와 글로벌 AI 인프라 협력 방안을 발표한 바 있다. 당시 삼성전자는 오픈AI의 차세대 AI 인프라 구축에 필요한 고성능 메모리 반도체 공급 협력을 맡았고 삼성SDS는 AI 데이터센터 개발·운영과 국내 기업 대상 오픈AI 서비스 도입 지원 역할을 제시했다. 삼성물산과 삼성중공업도 차세대 데이터센터 인프라 협력 가능성을 검토했다. 이번 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 그 협력이 삼성전자 내부의 일하는 방식으로 확장됐다는 점에서 의미가 있다. 양사가 AI 인프라를 함께 논의하던 단계에서 이제는 삼성전자 임직원의 업무 생산성과 조직 운영 방식까지 오픈AI 기술을 활용하는 단계로 넘어간 것이다. 삼성전자는 챗GPT와 코덱스를 소프트웨어 개발, 마케팅, 제품 개발, 제조, 경영지원 등 업무 전반에 활용할 계획이다. 챗GPT 엔터프라이즈는 정보 탐색과 분석, 문서 작성, 아이디어 구체화, 데이터 해석 등 지식 기반 업무를 지원한다. 기업용 서비스인 만큼 데이터 보호, 접근 권한 관리, 보안 통제 등 대규모 조직에 필요한 관리 기능도 제공한다. 코덱스는 개발자 생산성을 높이는 도구에서 일반 업무 플랫폼으로 활용 범위가 넓어지고 있다. 코드 작성과 리뷰, 디버깅뿐 아니라 비개발 직군이 아이디어를 내부 도구나 자동화 프로세스로 구현하는 데도 쓰일 수 있다. 오픈AI에 따르면 코덱스는 매주 500만명 이상이 기술·비기술 업무에 사용하고 있으며 한국 내 주간 활성 이용자는 올해 2월 1일 이후 800% 가까이 증가했다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 “삼성전자가 AI를 일부 조직이 아닌 전 세계 임직원의 업무 방식과 혁신 역량을 높이는 핵심 플랫폼으로 활용한다는 점에서 의미가 크다”며 “삼성전자 임직원들이 챗GPT와 코덱스로 아이디어를 더 빠르게 실행하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 협력하겠다”고 말했다. 오픈AI 서비스의 국내 확산은 삼성전자에 그치지 않는다. 서울대는 교수, 학생, 직원 등 전 구성원에게 챗GPT 에듀를 제공하고 있다. 카카오는 카카오톡 채팅방에서 챗GPT를 호출해 실시간 답변과 이미지 생성을 이용할 수 있는 기능을 도입했다. 오픈AI는 LG전자, LG유플러스, LG CNS, GS건설, 삼성SDS, 티빙, 크래프톤, 토스, 무신사 등도 챗GPT 엔터프라이즈와 오픈AI API, 코덱스를 활용하고 있다고 밝혔다. 이 흐름은 국내 AI 도입의 초점이 개인 생산성 도구에서 조직 단위 AX로 옮겨가고 있음을 보여준다. 초기에는 직원 개인이 챗봇으로 문서를 쓰거나 자료를 찾는 수준이었다면 이제는 기업이 보안과 권한 관리, 내부 시스템 연동, 업무 프로세스 재설계까지 포함해 AI를 공식 업무 플랫폼으로 들여오는 단계다. 삼성전자의 이번 도입은 상징성이 크다. 삼성은 오픈AI의 AI 인프라 수요를 뒷받침하는 메모리 공급 파트너이면서 동시에 오픈AI 도구를 사내 업무 혁신에 적용하는 대형 고객이 됐다. 공급자이자 사용자로서 AI 생태계 양쪽에 서게 된 셈이다. AI 경쟁은 모델 성능만의 싸움이 아니다. 누가 AI를 조직 안에 안전하게 넣고 실제 업무 성과로 연결하느냐가 중요해지고 있다. 삼성전자의 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 국내 대기업의 AX가 실험 단계를 지나 전사 적용 단계로 들어섰다는 신호다. 성패는 도입 규모가 아니라 챗GPT와 코덱스가 제조, 개발, 마케팅, 제품 기획의 속도와 품질을 실제로 얼마나 바꾸느냐에서 갈릴 것이다.2026-06-22 10:50:09
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