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![[AI시대 대격변] AI가 예금까지 옮긴다…美은행 5000억달러 흔들 에이전트 뱅크런 경계](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/13/20261013081115802199.png)
AI가 예금까지 옮긴다…美은행 5000억달러 흔들 '에이전트 뱅크런' 경계 [경제일보] 인공지능(AI)이 고객을 대신해 금융상품을 비교하고 더 높은 수익을 주는 곳으로 자금 이동까지 지원하는 시대가 다가오면서 은행의 전통적인 예금 사업 모델이 시험대에 올랐다. 고객이 낮은 금리에도 돈을 그대로 두는 ‘예금 관성’이 AI 에이전트에 의해 약해질 경우 은행들은 고객을 붙잡기 위해 더 높은 금리를 지급해야 하고, 이는 조달비용 상승과 순이자마진 축소로 이어질 수 있기 때문이다. 파이낸셜타임스(FT)는 최근 자율적으로 복수의 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 금융시장에 확산하면 미국 은행권이 그동안 누려온 저원가 핵심예금의 경제적 가치 약 5000억달러가 영향을 받을 수 있다고 분석했다. 미국 상장 은행 전체 시가총액의 약 10%에 해당하는 규모다. 다만 5000억달러는 AI로 인해 은행에서 당장 빠져나가는 현금도, 실제 발생이 확정된 손실액도 아니다. AI가 예금자의 금리 민감도를 높여 저원가 예금이 고금리 예금이나 머니마켓펀드(MMF) 등으로 이동하면 은행은 예금금리를 높여야 한다. 그 결과 조달비용이 증가하고 미래 수익성이 떨어지면서 저원가 예금이 제공해온 경제적 가치가 훼손될 수 있다는 의미다. ◆AI가 깨우는 ‘잠자는 예금’…은행 조달구조 바뀌나 은행의 저원가 조달 기반 가운데 하나는 고객이 낮은 금리에도 예금을 장기간 유지하는 데서 형성돼 왔다. 수시입출금식 예금이나 무이자성 예금이 많이 쌓일수록 은행은 낮은 비용으로 자금을 조달해 대출과 채권 등 수익자산에 운용할 수 있다. AI가 바꿀 수 있는 것도 바로 이 부분이다. 기존에는 고객이 여러 은행의 금리와 상품 조건을 직접 찾아 비교하고 계좌까지 옮겨야 했다. 금리 차이가 크지 않으면 번거로움 때문에 기존 계좌에 돈을 그대로 두는 경우도 많았다. 그러나 AI 에이전트가 이용자의 동의와 권한 범위 안에서 금융상품을 상시 비교하고 일정 조건이 충족되면 자금 이동까지 지원한다면 상황이 달라진다. 금리가 조금이라도 높은 상품을 찾는 비용과 계좌 이동에 필요한 시간이 크게 낮아진다. 고객에게는 유리하지만 은행에는 부담이다. 고객 자금을 유지하기 위해 지금보다 높은 예금금리를 제시해야 하기 때문이다. 결과적으로 저원가 예금 감소→예금금리 상승→조달비용 증가→순이자마진(NIM) 축소→미래 이익 감소→기업가치 하락이라는 경로가 형성될 수 있다. 이를 두고 시장 일각에서는 ‘에이전틱 뱅크런(agentic bank run)’이라는 표현까지 나온다. 전통적인 뱅크런이 금융회사에 대한 불안으로 예금자들이 한꺼번에 돈을 인출하는 현상이라면, 에이전틱 뱅크런은 AI가 금리와 조건을 계속 비교해 자금을 더 유리한 곳으로 이동시키면서 은행의 예금 경쟁을 급격하게 높이는 상황에 가깝다. ◆美 3대 은행 무이자예금 1.6조달러…3%면 비용 470억달러 미국 대형은행이 보유한 저원가 예금 규모를 보면 AI가 가져올 변화의 파급력을 가늠할 수 있다. FT에 따르면 JP모건체이스와 뱅크오브아메리카, 웰스파고가 보유한 무이자 예금은 약 1조6000억달러에 달한다. 세 은행 전체 부채의 약 16% 수준이다. FT는 이들 예금에 평균 연 3%의 금리를 지급해야 하는 상황을 가정했다. 이 경우 추가로 부담해야 할 이자비용은 연간 약 470억달러로 계산된다. 현재 거의 비용을 들이지 않고 조달하는 자금에 금리를 붙여야 한다는 의미다. 은행 입장에서 예금금리 1~2%포인트 변화가 수십억달러의 비용 차이로 이어질 수 있는 이유다. AI가 금융상품 비교와 계좌 이동의 장벽을 낮추면 금리 차이가 몇십bp(1bp=0.01%포인트)에 불과하더라도 자금 이동이 지금보다 민감해질 가능성이 있다. 은행들은 예금금리를 높이거나 수수료를 낮추고 부가서비스를 강화하는 방식으로 고객을 붙잡아야 할 수 있다. ◆5000억달러는 저원가 예금의 ‘경제적 가치’ FT가 제시한 5000억달러도 이 같은 저원가 조달 효과를 계량화한 것이다. 계산에는 은행 인수합병(M&A) 과정에서 활용되는 ‘핵심예금 무형자산(CDI·Core Deposit Intangible)’ 개념이 사용됐다. CDI는 은행이 안정적인 핵심예금을 통해 시장에서 직접 자금을 조달하는 것보다 얼마나 낮은 비용으로 자금을 확보할 수 있는지를 경제적 가치로 환산한 것이다. 낮은 금리의 예금이 많이 유지될수록 은행 입장에서는 조달 경쟁력이 높아진다. 금융자문회사 Mercer Capital에 따르면 올해 미국 은행 M&A에서 평가된 CDI는 핵심예금의 평균 2%대 중반 수준이었다. 최근 거래에서는 대체로 핵심예금의 2~3% 범위에서 평가됐다. FT는 이런 비율을 미국 은행권의 핵심예금에 적용해 저원가 조달이 제공하는 경제적 가치를 약 5000억달러로 추산했다. 따라서 5000억달러를 ‘AI가 은행에서 빼내는 돈’으로 이해해서는 안 된다. AI 확산으로 은행들이 시장금리에 가까운 수준까지 예금금리를 높여야 할 경우 저원가 핵심예금이 제공해온 조달비용 우위가 약해지고 미래 수익과 기업가치가 그만큼 영향을 받을 수 있다는 의미다. 반대로 보면 그동안 은행에 귀속됐던 저원가 예금의 경제적 가치 일부가 더 높은 예금금리와 낮은 수수료 형태로 고객에게 이전될 가능성이 있다는 얘기다. ◆‘AI 뱅크런’ 현실화까진 신뢰·규제 장벽 AI가 당장 대규모 예금 이동을 촉발할 것이라고 단정하기는 어렵다. 금융거래는 일반 온라인 쇼핑과 달리 본인 인증과 고객 동의, 거래 한도, 금융사별 내부통제와 소비자보호 규제를 거친다. AI가 임의로 고객의 돈을 자유롭게 이동할 수 있는 구조도 아니다. 고객이 자신의 금융자산에 대한 통제권을 어디까지 AI에 넘길지도 변수다. AI가 잘못된 판단으로 자금을 옮기거나 부적절한 상품을 선택했을 경우 책임을 누가 질 것인지도 해결해야 한다. 개인정보와 계좌정보 보호, 금융사기 방지, AI의 투자 판단에 대한 설명 책임도 풀어야 할 과제다. 따라서 AI가 예금 경쟁을 강화할 가능성은 있지만 금융불안에 따른 전통적인 뱅크런과 같은 현상이 단기간에 현실화될 것으로 보는 것은 과도하다는 분석도 나온다. ◆은행도 AI 활용…비용 절감으로 맞대응 은행이 AI 확산의 일방적인 피해자가 되는 것도 아니다. 미국 은행들은 이미 AI를 고객 상담과 신용평가, 자금세탁방지, 이상거래 탐지, 내부 업무 자동화 등에 활용하고 있다. 대출심사를 정교하게 하고 인적 오류를 줄이면 상당한 비용을 절감할 수 있다. 은행이 AI를 활용해 생산성을 높이면 높아진 예금 조달비용을 일부 상쇄할 여지도 생긴다. 고객별 신용위험을 세분화해 대출금리를 정교하게 설정하거나, 반복 업무와 사후관리 비용을 줄이는 것도 가능하다. 결국 AI는 한쪽에서는 은행의 저원가 예금 기반을 흔들면서 다른 한쪽에서는 비용구조를 낮춰주는 양면적인 기술인 셈이다. 당장 시장이 더 민감하게 보는 변수 역시 AI만은 아니다. 미국 금리와 경기 방향, 대출 부실 가능성, 기업의 신용위험 등이 여전히 은행 실적과 주가에 더 직접적인 영향을 미친다. AI는 기존 위험요인을 대신하기보다 은행의 예금 경쟁 구조를 중장기적으로 바꿀 새로운 변수에 가깝다. ◆한국 은행도 예외 아니다…‘저원가성 예금 경쟁’ 달라질 수도 이 같은 변화는 미국 은행만의 문제로 보기 어렵다. 국내 은행 역시 요구불예금과 저축예금 등 저원가성 예금 규모가 순이자마진과 수익성을 좌우하는 주요 요인이다. 은행들은 저원가성 예금을 확대하기 위해 급여이체와 카드, 각종 생활금융 서비스를 묶어 고객을 주거래은행에 붙잡아 왔다. 하지만 AI가 은행별 예금금리와 수수료, 우대조건을 실시간으로 비교하고 자금 이동까지 지원하는 단계로 발전하면 기존의 ‘주거래은행’ 개념도 달라질 수 있다. 고객이 한 은행에 자금을 장기간 묶어두기보다 AI가 가장 유리한 조건에 따라 여러 금융회사로 자금을 나눠 이동시키는 환경에서는 은행도 브랜드나 고객 충성도만으로 저원가성 예금을 유지하기 어려워질 수 있다. 한 금융권 관계자는 “AI가 ‘잠자는 예금’을 깨우기 시작하면 은행이 오랫동안 누려온 저비용 자금 조달의 이점 일부가 예금자에게 돌아갈 수 있다”며 “AI 시대 은행의 경쟁은 대출을 얼마나 많이 늘리느냐뿐 아니라 예금을 어떤 가격과 서비스로 확보하느냐에서도 한층 치열해질 것으로 보인다”고 말했다.2026-10-13 08:12:36
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야놀자넥스트, 기업 AI 비용·보안 통합 관리…'에이먹스' 출시 [경제일보] 야놀자넥스트가 여러 인공지능(AI) 서비스를 사용하는 기업의 비용과 보안을 함께 관리하는 솔루션 ‘에이먹스(Amux)’를 출시했다. 여행 분야의 검색·추천·운영 자동화 기술을 개발해온 회사가 일반 기업의 AI 운영 관리로 제품 범위를 넓힌다. 야놀자그룹의 기업용 솔루션 기술 개발 법인 야놀자넥스트는 사내에서 AI를 많이 사용하는 임직원을 대상으로 실증을 거쳐 에이먹스의 첫 버전을 선보였다고 6일 밝혔다. 제품이 겨냥한 시장은 AI 도입 이후의 관리 수요다. 여러 AI 서비스를 업무에 연결하면 부서별로 발생하는 사용료를 파악하고, 직원들이 입력하는 자료에 대외비나 개인정보가 포함됐는지도 점검해야 한다. 이러한 수요는 해외에서도 나타난다. 기술 비용 관리 분야의 국제 비영리단체 핀옵스재단은 ‘2026 핀옵스 현황’ 보고서에서 AI 비용 관리를 조직들이 가장 필요로 하는 역량으로 꼽았다. AI 지출의 증가와 복잡한 비용 배분이 관리 부담을 키우고 있다는 분석이다. 에이먹스는 여러 AI 서비스의 API 사용량과 과금 현황을 한 화면에서 보여준다. API는 기업의 업무 프로그램에서 외부 AI 기능을 호출하는 연결 방식이다. 관리자는 부서·직원별 사용량을 실시간으로 확인하고 제어할 수 있다. 회사 측은 이를 통해 불필요한 AI 사용 비용을 줄일 수 있다고 설명했다. 보안 기능은 AI에 질문이나 자료를 전달하는 단계에 적용된다. 입력 내용에 회사의 대외비 문서나 민감한 개인정보가 포함되면 자체 보안 규칙에 따라 사전에 자동으로 걸러낸다. 사후 모니터링으로 사내 보안 수칙 준수 여부도 점검하도록 했다. 기업에는 AI 사용 비용을 관리하면서 외부 서비스로 전달할 정보의 범위를 통제하는 도구다. 사용량 확인과 입력정보 필터링을 함께 제공해 AI 활용 과정의 관리 업무를 지원한다. 야놀자넥스트는 기존에 AI 기반 검색과 개인화 추천, 가격 최적화, 업무 자동화, 데이터 분석 등을 주요 솔루션으로 소개해왔다. 에이먹스는 여러 AI를 운영하는 기업에 적용할 수 있어 여행 사업자 중심의 기술 공급 범위를 확장하는 제품이다. 야놀자는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘인공지능 페스타 2026’에서도 기업용 AI 통합 관리 솔루션을 소개한다. 여행 일정 구성과 호텔 운영 자동화 등 그룹의 AI 서비스와 함께 일반 기업에 적용할 관리 기술을 선보인다. 도입을 희망하는 기업에는 첫 달 무료 프리뷰를 제공한다. 야놀자넥스트 공식 홈페이지에서 신청할 수 있으며, 참여 기업에 기술 지원과 맞춤형 컨설팅을 함께 제공한다. 강경원 야놀자넥스트 대표는 “앞으로도 기업들이 AI를 안전하고 효율적으로 업무에 이식할 수 있도록 돕는 실용적인 테크 솔루션을 계속해서 선보이겠다”고 말했다.2026-10-06 09:19:15
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구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…사이버 방어자부터 단계적 배포 [경제일보] 구글이 장기간 이어지는 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 설계한 차세대 프론티어 인공지능(AI) 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 기존 질의응답형 AI를 넘어 대규모 코드 수정과 연구, 기업 업무, 사이버 보안까지 여러 단계를 거치는 작업을 한 번에 처리하는 데 초점을 맞췄다. 다만 고도화된 사이버 보안 역량이 악용될 가능성을 고려해 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 신뢰할 수 있는 사이버 방어 조직부터 제공하며 안전성 검증을 병행한다. 1일 구글은 새로운 프론티어 모델인 '제미나이 4 아르곤'을 공개한다고 밝혔다. 구글은 아르곤을 복잡하고 장기적인 워크플로우에서 깊이 있는 추론을 지속하도록 설계했으며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융·법률 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어 분야를 주요 활용처로 제시했다. 아르곤의 가장 큰 변화 중 하나는 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 출력 토큰 한도를 기존 6만4000개에서 100만개로 늘린 것이다. 구글은 수십만개의 토큰을 생성할 수 있는 공간을 확보하면서 짧은 질문에 답하는 방식보다 장시간 이어지는 다단계 문제 해결에 적합하도록 설계했다고 설명했다. 구글 내부에서도 아르곤의 장기 작업 수행 능력을 활용하고 있다. 구글에 따르면 수천명의 구글 직원이 전문 코딩과 심층 연구, 글쓰기 등에 아르곤을 사용해 양자 컴퓨팅 연구에서는 병목이 되는 알고리즘의 자원 사용량을 최적화했고 기존에 발표된 기준 성능을 수분 만에 40% 이상 높인 것으로 나타났다. 또한 데이터센터에서는 전체 서버군의 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방안을 찾아 적용해 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며 전체 절감 규모는 500TiB에서 최대 1PiB에 이를 것으로 추정했다. 코드 개발 영역에서는 단순 코드 생성보다 대규모 코드베이스를 장기간 다루는 작업에 초점을 맞췄다. 구글은 아르곤 에이전트가 수만줄 규모의 핵심 라이브러리부터 80만줄 이상인 후시아 OS의 지르콘 커널까지 C·C++ 코드를 러스트로 전환하는 작업을 수행하고 있다고 설명했다. 운영 환경에 들어가는 결과물은 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 코드 리뷰 등을 거치도록 구축했다. 구글에 따르면 오픈소스 비디오 디코더 'libgav1'에서 기존 러스트 구현의 SIMD 코드 3만2000줄을 대체하고 프로파일 기반 최적화를 반복해 기존 러스트 버전보다 2.7배 빠른 결과를 얻은 것으로 나타났다. 기업용 업무에서도 적용 범위를 넓혔다. 구글은 아르곤이 소프트웨어 개발뿐 아니라 금융 리서치, 법률 문서 작성, 기업 업무 자동화 등 여러 단계가 이어지는 지식 기반 업무를 수행하도록 설계됐다고 밝혔다. 자사 평가에서 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 측정하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, 기업 업무의 엔드투엔드 실행을 평가하는 '제피어 오토메이션벤치'에서 51.3%를 기록했다고 공개했다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LV벤치에서는 91.7%를 기록했다고 덧붙였다. 구글은 아르곤을 취약점을 찾는 데 그치지 않고 발견한 취약점을 검증하고 패치까지 수행할 수 있는 방어용 모델로 훈련하고 있다. 앞서 보안업체 위즈의 '스캔 포 굿' 프로그램에서 활용되고 있으며, 구글은 초기 실증에서 기존 프론티어 모델이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어의 치명적인 취약점을 찾아 민감한 개인정보 노출 위험을 확인하고 있다. 취약점 대응 성능도 구글이 강조하는 부분이다. 아르곤은 CWE-벤치 v1에서 68%를 기록하며 공동 1위를 차지했다고 구글은 밝혔다. 또한 자체 종합 취약점 평가와 위즈의 블랙박스 모의 침투 테스트에서도 복잡한 코드와 실제 운영 중인 웹 시스템을 대상으로 공격 표면과 취약점을 찾아내고 이를 검증하기 위한 개념증명(PoC)을 만드는 능력이 기존 모델보다 높았다고 설명했다. 다만 공격과 방어에 동시에 활용될 수 있는 프론티어 모델의 특성상 악용의 요소가 있는 것으로 꼽힌다. 이에 구글은 아르곤이 가진 사이버 보안 역량을 일반 시장에 즉시 풀지 않고 우선 신뢰할 수 있는 사이버 방어자들에게 제공하기로 했다. 지난달부터 운영 중인 '페어윈드 프로그램'을 통해 정부기관과 주요 인프라 운영자, 보안업체 등에 고도화된 사이버 방어용 AI를 제공하고 있으며, 아르곤도 이 같은 제한적 접근 단계를 거치게 된다. 구글은 동시에 모델의 안전장치도 강화하고 있다. 악성 사이버 공격이나 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 분야의 악용을 막기 위해 유해한 요청을 거부하도록 설계하고, 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대응하는 방어 체계를 적용했다. 모델의 추론 과정과 행동을 모니터링해 정렬 불일치가 감지될 경우 실행을 중단하는 장치도 적용했다. 고위험 훈련이나 평가에서는 샌드박스 환경을 분리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템 보안도 강화하고 있다. 가격도 기업과 개발자 시장을 겨냥한 요소다. 아르곤은 출시 기념 가격으로 입력 토큰 100만개당 2 달러, 출력 토큰 100만개당 10 달러에 제공되며 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인된다. 구글은 초기 기간 이후에는 입력 100만개당 4 달러, 출력 100만개당 20 달러를 적용할 예정이라고 밝혔다. 구글은 "'제미나이 4 아르곤'은 코딩, 지식 기반 업무, 사이버 보안 방어, 창의적 글쓰기 전반에 걸친 프론티어급 역량을 바탕으로 개발자, 전문가, 그리고 엔터프라이즈들이 가장 까다로운 난제를 해결해 나가는 과정에서 든든한 파트너가 될 수 있도록 설계됐다"며 "실제 소프트웨어 엔지니어링 환경은 물론 법률·금융과 같은 엔터프라이즈 지식 기반 업무, 그리고 사이버 보안 방어에 이르기까지 복잡한 워크플로우 전반에서 프론티어급 성능을 제공한다"고 말했다.2026-10-01 16:48:26
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안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 변신…2035년 매출 1조원 목표 [경제일보] 안랩이 인공지능(AI)을 중심으로 30여 년간 이어온 보안 사업의 틀을 다시 짠다. 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 제품·데이터·보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 실제 보안 업무를 수행하는 'AI-네이티브 보안 플랫폼'으로 전환한다는 전략이다. 16일 안랩은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열고 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'를 공개했다. 향후 3년간 AI 인프라와 연구개발(R&D) 역량 강화에만 1000억원을 투자하고, 오는 2035년 매출 1조원과 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 중장기 목표도 제시했다. 이날 강석균 안랩 대표는 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 바꾸면서 기존의 사람 중심 보안 운영 방식에도 변화가 필요하다고 진단했다. 공격자가 AI를 활용하면서 공격 속도와 규모가 빠르게 커지는 반면 보안 현장에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보를 분석하고 판단하는 인력과 시간은 제한적이라는 것이다. 강 대표는 "해커들의 공격 속도는 이미 지난해 대비 65% 증가했고, 규모 면에도 AI 활용 공격 증가가 지난해 대비 89%나 증가했다"며 "안랩의 다음 단계, 넥스트 스텝, 넥스트 챕터는 AI로의 전환"이라고 강조했다. 안랩은 지난 1990년대 PC용 백신으로 출발해 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 등으로 보호 영역을 확대해왔다. 이제는 개별 제품 간 연동을 넘어 제품과 서비스 자체를 AI 중심으로 재설계한다는 구상이다. 강 대표는 "이제는 AI를 중심으로 모든 것을 설계하려고 한다"며 "제품, 서비스, 보안 운영을 모두 AI 중심으로 재설계해서 AI 네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭나려고 한다"고 말했다. ◆ AI 공격에 맞춰 방어도 AI로 안랩은 AI가 사이버 공격의 본질 자체를 바꾸기보다 공격에 걸리는 시간과 공격 가능한 규모를 줄이고 넓히는 방향으로 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 최근 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 검증, 실제 활용 가능성이 높은 취약점 선별 등 기존에 사람이 상당한 시간을 들여 수행하던 작업을 직접 수행하는 단계로 발전하고 있다는 것이다. 공격은 AI를 통해 빠르게 연결되는 반면 방어 측에서는 서로 다른 보안 제품과 개발·운영팀, 보안팀에서 발생한 이벤트를 사람이 각각 확인하고 연결해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 안랩은 이를 위해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 30여종의 제품과 180여개 이상의 운영 라인업에서 확보한 데이터에 위협 분석과 악성코드 분석, 보안사고 대응 등 전문성을 결합해 문제 발생 시 빠르게 대응한다는 구상이다. 김창희 안랩 제품기획본부장 "공격은 AI의 속도로 연결되고 있는데 방어는 제품과 담당자 사이에서 사람의 속도로 연결되고 있는 갭이 분명히 존재한다"며 "AI 시대의 핵심 과제는 대규모 신호들을 얼마나 빠르게 맥락으로 연결하고 실제 판단해서 대응으로 전환하느냐에 있다"고 설명했다. ◆ 데이터부터 대응까지 연결하는 'AI 플러스' 안랩이 준비하고 있는 서비스 '안랩 AI 플러스'는 개별 제품이 아니라 보안 데이터 수집부터 위협 분석, 판단, 대응까지 연결하는 AI 네이티브 보안 아키텍처다. '시큐리티 데이터 패브릭'에서 엔드포인트·네트워크·클라우드·이메일·계정 및 타사 제품의 데이터를 연결하고, '유니파이드 시큐리티'에서 각 보안 영역의 탐지와 대응을 통합하도록 설계됐다. 특히 '익스포저 매니지먼트'와 '액세스 매니지먼트'를 통해 노출 자산과 취약점, 접근 경로를 관리하고 'AI 네이티브 오퍼레이션'에서 AI가 탐지·분석·대응 업무를 수행하는 것으로 알려졌다. 최상위 'AI 디시전 인텔리전스'는 각 영역의 데이터와 보안 지식을 종합해 AI의 판단을 지원한다. 안랩은 궁극적으로 AI 에이전트가 보안 운영 전반을 수행하는 에이전틱 AI 기반 구조를 구현한다. AI가 이상 신호를 탐지하면 오케스트레이터 에이전트가 업무를 배분하고, 트리아지·인사이트·인베스티게이션 에이전트가 위협 분류와 맥락 분석, 공격 가설 수립 및 조사를 수행한다. 이후 대응 에이전트가 대응 계획을 세우며 실제 조치는 고객이 승인했거나 사전에 설정한 정책 범위 안에서 실행되는 것이다. ◆ AI가 공격하고 AI가 추적한다 안랩은 이날 개발 중인 'AI 펜테스트'를 통해 AI가 실제 보안 업무를 수행하는 과정을 시연했다. AI 펜테스트는 실제 공격이 아니라 특정 환경에서 침투 가능성을 검증하고 위험도를 평가해 예방하기 위한 기술로, AI가 공격 목표와 환경을 분석해 침투 계획을 세우고 필요한 도구를 선택한 뒤 공격을 수행한다. 실패할 경우 다시 시도하고 실행 결과를 분석해 다음 공격 단계를 스스로 결정한다. 방어 AI는 반대로 보안 신호를 따라가며 공격 흐름을 추적한다. 여러 위험 정보를 연계 분석해 권한 상승과 측면 이동, 원격 데스크톱 접근, 자격 증명 수집, 데이터 유출 시도 등 공격 정황을 파악하고 대응 방안까지 제시한다. 다만 AI의 자율적인 판단을 실제 보안 환경에 적용하기 위해서는 통제도 필요하다. 안랩은 감사·권한 통제·정책·승인 체계를 적용해 AI의 행동 범위를 제한하는 '통제된 자율성'을 구현한다는 계획이다. 이승경 안랩 인공지능개발실장은 "AI 시대의 사이버 보안은 보안 분석가의 지식과 단순 반복 업무 자동화 중심으로 경쟁이 이뤄지는 것이 아니라 AI의 추론 능력으로 경쟁이 이뤄질 것"이라며 "안랩은 에이전틱 AI 시큐리티를 보다 더 빠르게 대응하고, 보다 더 지능적으로 대응하고, 또한 자율적으로 대응하는 부분으로 만들어가고 있다"고 말했다. ◆ 12월 플랫폼 출시…3년간 1000억원 투자 안랩은 지난 2023년 '안랩 XDR'을 SaaS 기반으로 출시한 데 이어 지난 2025년 AI 기반 보안 운영 기능을 적용했고, 지난달에는 익스포저 매니지먼트를 추가했다. 에이전틱 AI 기반 보안 운영 플랫폼은 오는 12월 1일 출시할 예정이다. SaaS와 온프레미스 방식으로 제공하며, 안랩은 이를 기반으로 기존 구축·판매 중심 사업에서 구독형 사업으로 전환한다. 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합하고 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 보호 범위를 확대한다. 섹옵스는 XDR·MDR·AI SOC 등을 통해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등에서 발생하는 보안 데이터를 연결한다. 안랩은 AI 네이티브 전환을 위해 향후 3년간 1000억원을 투자한다. AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 인프라, 핵심 인재, AI 기술 및 R&D 역량 확보에 투자를 집중한다. 안랩은 국내에서 축적한 보안 기술과 데이터를 API와 클라우드 기반 서비스, 글로벌 파트너 등을 통해 해외 시장으로 확대하고 M&A와 AI 기술기업·스타트업과의 협력도 추진한다. 이를 통해 오는 2035년 매출 1조원, 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 목표다. 강석균 대표는 "AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터"라며 "책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI 네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것"이라고 말했다.2026-09-16 15:19:34
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KT, 'AX 디자인 클리닉'으로 현업 AI 발굴…122건 업무혁신 과제 전환 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 확산되는 가운데 KT가 AI 에이전트의 숫자를 늘리는 것보다 실제 현업의 업무 방식을 바꾸는 데 초점을 맞추고 있다. 사내 15개 조직에서 발굴한 122건의 업무 혁신 아이디어를 분석해 반복적인 데이터 처리와 승인·검토, 보고 업무 등을 우선 과제로 선정하고 업무 분석부터 AI 에이전트 구현과 효과 검증까지 지원하는 방식으로, 개별 부서에서 검증된 사례를 표준 업무 방식으로 만들어 전사 AX 자산으로 축적한다는 전략이다. 9일 KT는 사내 AX 전문 프로그램 'AX 디자인 클리닉'을 운영하며 현업에서 나온 업무 혁신 아이디어를 실제 AX 성과로 연결하고 있다고 밝혔다. AX 디자인 클리닉은 현업 실무자와 사내 AX 전문가가 함께 업무 과정과 불편사항을 분석하고, 이를 AX 관점에서 다시 설계해 최적의 실행 방안을 찾는 실무형 프로그램이다. KT는 해당 프로그램이 먼저 현업의 업무 흐름과 데이터를 분석해 어떤 업무를 AI 에이전트로 처리할지, 어떤 업무에는 자동화 솔루션을 적용할지 등을 결정한다고 설명했다. 이후 워크플로 설계와 구현 방식 선정, AI 에이전트 및 자동화 솔루션 구축, 검증까지 전 과정을 지원한다. 기업 현장에서 AI 도입이 늘고 있지만 정작 어떤 업무에 AI를 적용해야 하는지 판단하는 과정은 쉽지 않은 것으로 꼽힌다. 업무마다 사용하는 데이터와 시스템, 의사결정 과정이 다른 만큼 단순히 범용 AI를 적용하는 것만으로는 실질적인 생산성 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT에 실제 접수된 아이디어에 따르면 현업이 원하는 AI 활용처도 비교적 명확하게 나타나고 있다. 현재까지 15개 조직에서 접수된 122건 가운데 데이터 수집·가공 자동화 관련 수요가 71건으로 가장 많았다. 승인·검토 프로세스 개선이 33건, 보고서·대시보드 생성이 12건으로 뒤를 이었다. 전체 아이디어의 상당수가 반복적인 업무를 줄이는 데 집중된 것으로 집계됐다. 화려한 생성형 AI 서비스를 새로 만드는 것보다 매일 반복되는 데이터 수집과 정리, 자료 검토, 보고서 작성 등의 시간을 줄이는 데 AI를 활용하려는 수요가 현업에서 더 높게 나타난 것이다. 기업의 AX가 거대한 AI 프로젝트보다 우선 실제 업무 현장에서 시간을 얼마나 줄이고 의사결정을 얼마나 빠르게 지원하는지를 높게 보고 있는 것이다. 실제 AX 디자인 클리닉을 통해 추진되는 과제도 이런 현업 수요를 반영한다. SCM실은 구매와 소프트웨어(SW) 용역 계약과 관련된 규정과 절차, 운영 기준 등을 안내하는 '구매·계약 프로세스 통합 안내 에이전트'를 개발하고 있다. 관련 양식과 시스템 이용 방법, 담당 부서와 후속 절차까지 한 번에 안내해 반복적인 문의를 줄이고 업무 지식을 조직의 자산으로 축적하는 것을 목표로 진행된다. 법무실은 '생활법률상담 예약·스케줄링 에이전트'를 통해 상담 신청 접수부터 일정 배정과 조율, 변경·취소, 안내까지 반복적으로 이뤄지는 예약 업무의 자동화를 추진한다. 재무 분야에서도 IR 자료를 기반으로 실적과 투자·예산 현황 등 주요 경영정보를 자연어로 조회하고 비교·분석할 수 있는 에이전트를 활용해 데이터 검색과 보고 업무를 줄이고 의사결정을 지원한다. KT가 AX 디자인 클리닉을 통해 주목하는 또 다른 부분은 개별 AI의 '난립'을 막는 것이다. 조직마다 비슷한 업무를 해결하기 위해 유사한 에이전트를 각각 구축하면 개발 비용은 물론 데이터와 보안, 운영 관리 부담도 커질 수 있는 것으로 분석된다. 이에 KT는 실제 효과가 검증된 'AX 베스트 연습'을 표준 워크플로와 재사용 가능한 모델로 정립해 다른 조직에서도 활용할 수 있도록 한다는 방침이다. KT는 향후 AX 디자인 클리닉을 통해 발굴·검증된 사례를 다른 조직과 그룹사로 확대한다는 계획이다. 개인이나 일부 부서가 AI를 활용하는 수준에서 벗어나 검증된 업무 방식 자체를 조직의 표준으로 정착시키겠다는 의미다. AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 실제 업무 데이터를 기반으로 성과를 확인하고 이를 다시 다른 조직에서 재사용하는 선순환 구조를 구축하려는 것으로 분석된다. 정찬호 KT IT전략본부장 상무는 "'AX 디자인 클리닉'은 AI 에이전트를 많이 만드는 것이 아니라 현업에 꼭 필요한 에이전트와 업무 방식을 제대로 설계하고 실제 효과까지 검증하는 프로그램"이라며 "현업의 아이디어를 실질적인 업무 혁신으로 연결하고, 검증된 사례를 조직의 AX 자산으로 축적·확산해 AI 기반 일하는 방식의 질적 고도화를 추진하겠다"고 말했다.2026-09-09 09:29:40
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플레이디, 현업이 만든 AI 에이전트 42개 구축 [경제일보] 디지털 광고기업 플레이디가 현업 직원들이 직접 설계한 인공지능(AI) 에이전트와 업무 자동화 도구 42개를 구축했다. 단순히 생성형 AI를 이용하는 단계를 넘어 반복 업무의 데이터 수집부터 분석과 광고 문구 작성까지 하나의 업무 흐름으로 자동화하는 전사적 AI 전환에 나섰다. SOOP 계열사 플레이디는 지난 2월부터 8월까지 약 6개월간 ‘AI TF 2기’를 운영해 AI 에이전트와 자동화 도구 42개를 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 프로젝트의 특징은 개발조직이 일괄적으로 도구를 만들어 배포한 것이 아니라 각 조직의 실무자가 업무 과정에서 발생하는 비효율을 직접 발굴했다는 점이다. 조직별 ‘AI 파트너’가 반복 작업을 선정하고 이를 에이전트나 자동화 도구로 구현했다. 플레이디는 실무 교육과 AI 도구를 지원하고 조직별 활용 사례와 성과를 공유했다. 대표 사례는 광고기획자(AE)가 개발한 ‘AI 키워드 인사이트 솔루션’이다. 시드 키워드 하나를 입력하면 관련 데이터를 수집·분석하고 소비자 관심과 경쟁 상황을 정리해 전략과 광고 문구까지 제안한다. 기존에는 해당 작업에 담당자 한 명당 약 1~2일이 필요했지만 에이전트를 활용하면 약 20분 만에 분석 결과를 얻을 수 있다. 플레이디는 해당 에이전트가 도출한 인사이트와 전략을 광고주 제안에 적용해 글로벌 뷰티 광고주를 수주하는 성과도 냈다고 설명했다. 현업에서 만든 자동화 도구는 광고 업무 전반으로 확산됐다. 경쟁사의 광고 소재를 자동으로 수집·분석하는 에이전트와 비슷한 구도의 연출 이미지를 반복 제작하는 자동화 도구, 광고 문구와 소재가 심의 기준에 맞는지를 점검하는 AI 에이전트 등이 개발됐다. 광고업은 매체와 경쟁사 분석, 키워드 분류, 소재 변형, 심의 확인처럼 반복 작업이 많다. 동시에 결과물을 빠르게 만들어 여러 매체에서 시험하고 성과에 따라 수정해야 한다. 플레이디는 반복 작업을 AI에 맡기고 직원들이 전략 수립과 성과 분석, 광고주 커뮤니케이션 등 판단이 필요한 업무에 집중하도록 한다는 구상이다. AI TF는 지난해 7월 처음 출범했다. 1기가 조직별 AI 활용 사례를 발굴하고 공유하는 단계였다면 2기는 개별 도구를 실제 업무 흐름에 연결하고 사업 성과를 만드는 데 초점을 맞췄다. 플레이디는 올해 3월 AI 전담조직 ‘AX 유닛(Unit)’을 신설하고 내부 업무 자동화뿐 아니라 광고 제작과 운영, 생성형 AI 검색 최적화(GEO)까지 사업 범위를 넓히고 있다. 지난 4월 출시한 GEO 서비스는 6월 기준 36개 광고주의 46개 사이트를 진단했다. 연간 약 5000억원 규모의 광고를 운영하며 축적한 데이터와 현장 경험을 AI 서비스에 결합한다는 전략이다. 이번 프로젝트는 내부 생산성 개선과 외부 AI 마케팅 사업을 연결하는 실험이라는 점에서도 의미가 있다. 현업에서 효과가 확인된 에이전트를 표준화하면 광고주 대상 솔루션이나 컨설팅 서비스로 발전시킬 수 있기 때문이다. 지난해 플레이디를 인수한 SOOP의 광고·콘텐츠 사업과 연계할 여지도 있다. 관건은 42개 도구 가운데 실제 사용이 정착되는 비율이다. 현업 직원이 만든 에이전트는 업무 적합성이 높지만 모델과 광고 플랫폼이 바뀔 때마다 유지보수가 필요하다. 광고주 정보 유출과 생성 결과의 오류, 저작권 침해, 광고 심의 오판을 막기 위한 데이터 접근권한과 사람의 최종 승인 절차도 갖춰야 한다. 안다희 플레이디 AI TF 리더는 “구성원들이 업무의 개선 지점을 직접 발굴하고 이를 AI 에이전트와 자동화로 구현해 실제 현업에 적용했다는 점이 가장 큰 의미”라며 “우수 사례를 전사로 확산해 생산성을 높이고 구성원들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 플레이디의 다음 과제는 구축한 에이전트의 수보다 실제 절감 시간과 이용률, 광고 성과를 체계적으로 측정하는 일이다. 현업 주도형 AI 전환이 일회성 TF를 넘어 지속적인 업무 체계로 자리 잡는다면 내부 비용 절감뿐 아니라 신규 광고주 확보와 AI 마케팅 사업 확대에도 힘을 보탤 것으로 전망된다.2026-09-02 12:49:54
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현대로템, '제3의 사업축' 에코플랜트 키운다…투자 3배 확대 [경제일보] 현대로템이 앞으로 5년간 에코플랜트(EP) 사업부문 투자 규모를 3배 이상 확대한다. 스마트물류·수소·항만 자동화 등으로 사업 영역을 넓히는 동시에 협력사의 신규 사업 참여 기회도 확대한다는 방침이다. 2일 업계에 따르면 현대로템은 전날 충남 당진사업장에서 ‘2026 현대로템 에코플랜트 상생협력 컨퍼런스’를 열고 공급망 경쟁력 강화와 사업 확대 방안을 공개했다. 이날 ▲EP 투자 확대 ▲협력사 입찰 기회 확대 ▲타 사업 참여 ▲금융·기술·안전 지원 등을 주요 추진 방안으로 제시했다. 현대로템의 EP사업은 자동차 생산설비와 제철설비 등 전통적인 산업 플랜트에서 출발해 스마트물류와 수소 인프라, 항만 자동화 등으로 영역을 넓히고 있다. 현대로템은 디펜스솔루션·레일솔루션과 함께 EP를 3대 사업부문으로 운영하고 있으며 최근에는 기존 플랜트 기술에 전동화·무인화·친환경 기술을 접목하는 데 집중하고 있다. 사업 규모도 확대되고 있다. 현대로템의 EP사업 매출은 2023년 4557억원에서 2024년 5158억원, 지난해 5317억원으로 늘었다. 지난해 EP사업 매출 가운데 한국형 녹색분류체계(K-Taxonomy)에 해당하는 매출도 1644억원으로 전체의 31%를 차지했다. 현대로템은 EP사업의 연구개발 방향을 전동화·무인화·친환경 등 세 축으로 잡았다. 스마트물류 시스템을 고도화하고 항만 무인이송차량(AGV)에 AI와 자율주행 기술을 접목하는 한편 수소충전소 등 수소 인프라 사업도 확대한다. 제철 분야에서는 전기로와 수소환원제철 등 철강업계의 탄소중립 전환에 대응한 저탄소 설비 기술을 개발하고 있다. 실제 항만 자동화에서는 2022년 부산신항 완전 자동화 항만에 국내 최초로 항만용 AGV를 공급한 데 이어 2024년 광양항 자동화 부두에서 44대, 지난해 부산신항에서 57대의 추가 공급계약을 확보했다. 수소 분야에서도 충주 바이오가스 기반 수소추출기 생산시설을 비롯해 통영·세종·파주·울산 등에서 수소충전소 사업을 추진했으며 지난해에는 현대차와 함께 인도네시아 바이오가스 기반 수소추출사업에도 진출했다. 사업 확대에 맞춰 협력사 공급망도 넓힌다. 기존 일부 사업에 참여했던 협력사에 스마트물류와 모빌리티 생산설비, 공항설비, 제철·산업 인프라 등 다른 사업의 입찰 기회를 제공한다. 수소설비와 항만이송로봇, 철도사업 E&M(전기·기계)까지 거래 범위를 확대해 협력사의 신규 일감 확보도 지원한다. 현대로템은 이를 향후 5년간 EP 투자 확대와 연계해 추진할 계획이다. 금융·기술 지원도 병행한다. 현대로템은 올해 전 사업부문에서 1500억원 규모의 동반성장펀드를 운영하고 기술자료 요청 시스템과 보안 컨설팅 등을 통해 협력사 기술 보호를 지원한다. 품질·생산·설계뿐 아니라 AI 활용과 업무자동화 교육도 확대한다. 협력사의 자발적인 안전관리를 유도하기 위해 ‘안전 우수 협력사 포상 제도’도 신설했다. 현대로템 관계자는 “협력사의 부품 품질이 곧 완성품의 경쟁력을 강화하는 근원”이라며 “고도화되는 산업구조 속에서 협력사와 함께 성장할 수 있는 상생문화 조성에 앞장서겠다”고 했다.2026-09-02 12:43:45
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앤트로픽, 클로드 페이블·미토스 5.1 공개…AI 에이전트 비용 최대 45% 낮췄다 [경제일보] 앤트로픽이 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 페이블 5.1’과 ‘클로드 미토스 5.1’을 공개했다. 단순 성능 개선을 넘어 장시간 작동하는 AI 에이전트의 비용을 낮추고 기업 데이터 통제를 강화하면서 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 앤트로픽은 1일(현지시간) 페이블 5.1과 미토스 5.1을 출시했다고 밝혔다. 두 모델은 동일한 기반 기술을 공유하지만 활용 범위가 다르다. 페이블 5.1은 일반 기업과 개발자가 사용할 수 있고, 사이버보안·생명과학 분야에서 더 강력한 기능을 제공하는 미토스 5.1은 검증된 기관을 대상으로 제한 제공된다. 페이블 5.1은 코딩과 복잡한 지식 업무, 여러 도구를 연속적으로 사용하는 에이전트 작업에 초점을 맞췄다. 앤트로픽 자체 평가에서 과학연구용 에이전트 벤치마크 점수는 52.6%로 페이블 5의 24.7%에서 크게 높아졌다. 업무 자동화 평가도 17.1%에서 31.4%, 에이전트 코딩은 42%에서 55.8%로 개선됐다. ◆ 장시간 AI 에이전트 비용 낮춘다 기업 고객에게는 가격 변화가 눈에 띈다. 입력과 출력 가격은 각각 100만 토큰당 10달러와 50달러로 유지했지만, 이미 처리한 입력을 다시 활용하는 캐시 읽기 가격을 75% 낮춰 100만 토큰당 0.25달러로 책정했다. 앤트로픽은 이를 통해 일반적인 작업 비용은 페이블 5보다 약 25%, 복잡한 코딩이나 에이전트 작업은 최대 45% 줄어들 수 있다고 설명했다. AI 에이전트가 하나의 업무를 수행하기 위해 같은 문서와 코드, 대화 맥락을 반복해서 읽는다는 점을 고려하면 캐시 가격 인하는 기업의 AI 운영비와 직결된다. AI 경쟁이 모델 성능에서 실제 운영비를 포함한 ‘추론 경제성’으로 확대되고 있다는 의미다. 기업 데이터 보관 방식도 바뀐다. 새롭게 도입하는 ‘엔터프라이즈 프론티어 안전장치(EFS)’는 데이터를 앤트로픽이 아닌 고객이 통제하는 클라우드 환경에 저장한다. 앤트로픽은 금융·의료·통신·제조 등 100곳 이상의 고객과 AWS·구글클라우드·마이크로소프트와 함께 이를 설계했다. 올가을부터 단계적으로 제공할 예정이다. 안전장치의 ‘과잉 차단’도 줄였다. 생물학 분야의 정상적인 요청을 잘못 막는 빈도는 페이블 5 초기 대비 85% 감소했고, 클로드 코드에서 사이버보안 관련 안전장치 개입도 평균 약 60% 줄어든다. 페이블 5.1은 소프트웨어 취약점을 찾는 방어 목적의 보안 업무까지 허용하지만 공격 코드를 만드는 등 고위험 기능은 계속 제한한다. 미토스 5.1은 과학연구에서도 활용 범위를 넓혔다. 앤트로픽은 단백질 결합체 설계와 생물정보학 모델 최적화 등을 시험했으며, 일부 GPU 기반 모델 처리속도를 최대 2.5배 높여 예상 연산비용을 30~60% 줄였다고 밝혔다. 다만 해당 결과는 앤트로픽이 진행한 초기 실험인 만큼 실제 산업 현장에서의 재현 여부는 추가 검증이 필요하다. 이번 출시는 AI 모델 경쟁의 무게중심이 최고 성능뿐 아니라 에이전트를 얼마나 싸고 안전하게 장시간 운영할 수 있느냐로 이동하고 있음을 보여준다. 특히 고성능 모델을 일반용과 제한 연구용으로 분리하는 앤트로픽의 전략이 기업 AI와 첨단 연구 시장에서 어떤 결과를 낼지가 관전 포인트다.2026-09-02 09:55:49
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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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"증권사 AI 경쟁, 인프라가 좌우"…카카오엔터프라이즈 GPUaaS 제시 [경제일보] 증권사들의 인공지능(AI) 활용 범위가 투자분석과 리스크 관리 등 핵심 업무로 확대되면서 이를 뒷받침할 AI 인프라 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대규모 AI 모델을 운영하기 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 데이터센터와 전력, 보안까지 고려해야 할 요소가 늘어나면서 금융권에서도 클라우드와 자체 인프라를 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 금융 데이터의 특성상 망분리와 내부통제 등 높은 보안 요건까지 충족해야 하는 만큼 증권사의 AI 전환 경쟁이 인프라 경쟁으로 이어지는 것으로 분석된다. 27일 카카오엔터프라이즈는 서울 여의도 인근에서 메리츠증권, 미래에셋증권, 신영증권, 한국투자증권, LS증권 등 주요 증권사 IT·인프라 담당자를 대상으로 '증권형 AI 인프라의 미래'를 주제로 세미나를 개최하고 금융권 AI 인프라 구축 전략을 공유했다고 밝혔다. 최근 증권사들은 AI를 고객 상담이나 검색 등 고객 접점 서비스에 적용하는 데서 나아가 데이터 분석, 리스크 관리, 투자전략 수립, 내부 업무 자동화 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. AI 모델이 처리해야 할 데이터와 업무가 늘면서 이를 안정적으로 구동할 수 있는 GPU 인프라를 확보하는 것이 AI 전환의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 AI 인프라는 단순히 GPU를 확보하는 것만으로 구축이 끝나지 않는다. 고성능 GPU를 운영하기 위한 데이터센터와 전력, 네트워크, 저장장치, 관리 시스템 등이 함께 필요해 구축의 난이도가 높다는 평가다. 기업이 GPU를 직접 구매해 자체 인프라를 구축할 경우 초기 투자 부담이 크고 향후 AI 수요 변화에 따라 자원을 유연하게 조정하기 어렵다는 점도 부담이다. 특히 금융권은 일반 기업보다 AI 인프라 구축 과정에서 고려해야 할 보안 요건이 많다. 증권사가 보유한 고객 정보와 금융 데이터가 민감한 만큼 외부 환경에서 AI를 운영할 경우 데이터 보안과 접근 통제, 내부 통제 등이 필수적으로 요구된다. 망 분리 등 금융권 특유의 규제 환경도 AI 인프라 확대를 어렵게 만드는 요소로 꼽힌다. 이 때문에 금융권에서는 자체 인프라와 클라우드의 장점을 결합하는 하이브리드 방식이 하나의 대안으로 거론되고 있다. 민감한 데이터를 내부 환경에서 관리하면서 필요에 따라 클라우드의 GPU 자원을 활용할 수 있어 초기 구축 부담과 확장성 문제를 동시에 해결할 수 있는 것으로 주목되고 있다. 이날 세미나에서 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS가 고사양 GPU 구매부터 데이터센터와 전력, 자원 통합 관리, 확장 등에 필요한 AI 인프라를 카카오클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식이라고 설명했다. 기업이 AI 인프라를 처음부터 직접 구축하는 대신 필요한 GPU 자원을 확보하고 관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 특히 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 비용과 구축 기간, 유연성 및 확장성, 보안, 운영·관리 역량 등을 주요 고려사항으로 제시했다. 또한 금융기관이 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하기 위해 필요한 망 분리와 데이터 보안, 내부 통제 기능 등을 강조했다. 카카오클라우드는 금융권의 클라우드 이용을 위한 보안 요건을 충족하기 위해 금융보안원이 매년 진행하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가를 받고 있다. 금융권에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI가 처리하는 금융 데이터의 보안과 관리 체계까지 함께 확보해야 하는 만큼 인프라 사업자들의 금융 특화 경쟁도 중요해질 것으로 분석된다. 앞으로 금융권 AI 시장에서는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라를 둘러싼 경쟁도 본격화할 것으로 전망된다. 특히 금융 데이터의 보안성을 유지하면서 급변하는 AI 수요에 대응할 수 있는 인프라를 어떻게 구축하느냐가 증권사의 AI 전환 속도를 결정하는 주요 변수로 나타나고 있다. 이재한 카카오엔터프라이즈 대표는 "최근 증권업계는 고객 접점에서의 AI 활용을 넘어 전사 차원에서 업무 전반에 AI를 적용하는 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 고민하고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 기업 및 기관이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 AI 인프라의 근본적인 혁신을 적극 지원할 것"이라고 말했다.2026-08-27 16:20:26
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KT, 농협몰을 AX 전진기지로…상품 추천부터 주문·배송까지 자동화 [경제일보] KT가 농협경제지주의 온라인몰을 기반으로 유통 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 온프레미스 기반 시스템을 퍼블릭 클라우드로 전환한 데 이어 고객 맞춤형 상품 추천과 마케팅, 인공지능(AI) 상담·주문·배송 업무 자동화까지 추진한다. 통신과 클라우드 사업을 넘어 AI를 실제 산업 현장에 적용하는 AX 사업의 범위를 유통으로 넓히는 것으로 풀이된다. 18일 KT는 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 서울 종로구 KT 광화문빌딩 웨스트에서 업무협약을 체결하고 AI·클라우드 기반 유통 AX 혁신을 위해 협력한다고 밝혔다. 이번 협력은 농산물 전문 온라인몰 'NH싱씽몰(농협몰)'의 클라우드 전환을 시작으로 출발한다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 운영되던 NH싱씽몰의 시스템과 인프라, 네트워크, 보안 환경 등을 마이크로소프트의 퍼블릭 클라우드 서비스 '애저' 기반으로 전환했다. 새롭게 개편된 NH싱씽몰은 지난달 대고객 서비스를 시작했으며 현재 안정적으로 운영되고 있다. KT와 농협경제지주, 한국마이크로소프트는 여기서 한 발 더 나아가 NH싱씽몰을 AI 기반 유통 서비스로 고도화한다는 계획이다. 단순히 시스템 인프라를 클라우드로 옮기는 데 그치지 않고 클라우드에서 축적되는 고객·상품·주문 데이터를 활용해 실제 고객 경험과 운영 효율을 개선한다는 구상이다. KT는 고객과 상품 데이터를 기반으로 개인별 맞춤형 상품 추천과 마케팅 체계를 구축한다. 고객의 구매 이력이나 관심 상품 등을 분석해 적합한 농산물을 추천하고 마케팅 효율을 높이는 방식이다. AI를 활용한 고객 상담도 확대한다. 상담 문의와 주문 확인, 배송 안내 등 반복적으로 발생하는 업무를 AI가 이해하고 처리하는 에이전틱 AI 서비스를 도입할 예정이다. 기존 e커머스의 AI 활용이 상품 추천이나 단순 상담 챗봇 등에 집중됐다면 에이전틱 AI는 고객의 요청을 파악하고 필요한 정보를 확인한 뒤 실제 업무를 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 예를 들어 고객이 주문 상품의 배송 상황을 문의하면 AI가 관련 주문 정보를 확인하고 배송 상태를 안내하는 식이다. 이번 협력에서 KT는 AX 과제를 발굴하고 설계하는 한편 AICC 구축과 운영 등 전체 사업을 총괄한다. 농협경제지주는 실제 유통 사업 현황과 현업 데이터를 바탕으로 서비스 실증 환경을 제공한다. 한국마이크로소프트는 애저를 비롯한 AI·클라우드 기술과 서비스 구현을 지원한다. KT는 농협몰을 시작으로 유통 분야 AX 사업을 확대하고 있다. 최근 기업들은 생성형 AI를 단순 문서 작성이나 검색에 활용하는 것을 넘어 고객 상담과 마케팅, 업무 자동화 등 실제 사업 과정에 적용하고 있다. 특히 e커머스는 상품·고객·주문·배송 등 데이터가 축적되는 만큼 AI를 활용해 구매 경험과 운영 효율을 동시에 개선할 수 있는 분야로 꼽힌다. 특히 농산물은 일반적인 공산품과 달리 산지와 품질, 신선도, 배송 시간 등 다양한 변수가 구매에 영향을 미친다. 고객 데이터를 활용한 AI 추천이 실제 농산물 구매 확대와 산지 농가의 판로 확대로 연결되기 위해서는 상품 데이터의 품질과 서비스 활용도가 함께 뒷받침돼야 하는 것으로 꼽힌다. KT는 향후 NH싱씽몰에서 검증한 AX 모델을 농협경제지주의 다른 유통·식품 사업으로 확대할 계획이다. 이번 협력을 기반으로 한국마이크로소프트와 손을 잡고 유통·e커머스 분야에서 새로운 AX 사업 기회를 공동 발굴한다는 전망이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "NH싱씽몰의 성공적인 퍼블릭 클라우드 전환은 AI 기반 유통 혁신의 출발점"이라며 "KT는 AX 설계와 구축, 운영에서 축적한 경험과 에이전틱 AI 역량을 활용해 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 함께 유통 분야의 새로운 AX 사업 모델을 발굴하겠다"고 말했다.2026-08-18 09:11:14
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BC카드·뤼튼, 공공·민간 AX 사업 맞손…기업 지원 확대해 B2B 시장 정조준 [경제일보] BC카드가 인공지능(AI) 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스와 손잡고 공공기관과 민간기업 대상 AI 전환(AX) 사업을 공동으로 전개한다. BC카드는 뤼튼테크놀로지스와 해당 내용의 업무협약(MOU)을 맺었다고 13일 밝혔다. 이번 업무협약식은 12일 서울 중구 BC카드 본사에서 열렸다. 행사에는 오성수 BC카드 상무와 김지섭 뤼튼 이사를 비롯한 양사 주요 관계자들이 참석했다. 향후 관련 사업은 BC카드 AI데이터본부와 뤼튼 산하 AX 전문 조직인 AX CIC가 주도적으로 이끌어갈 전망이다. 양사는 기업의 성공적인 AI 도입을 위해 다방면에서 힘을 합친다. 주요 협력 분야는 △AI 교육 △AX 컨설팅 △AI 에이전트(Agent) 개발 등이다. 정부와 공공기관을 비롯해 일반 기업을 겨냥한 생성형 AI 활용 교육과 실무 역량 강화 프로그램을 함께 기획해 운영할 것으로 보인다. 제안부터 사업 수행까지 전 과정에서 긴밀히 협력해 기업의 AI 활용 능력을 높인다는 방침이다. 업무 자동화 시스템 구축을 포함한 맞춤형 AX 프로젝트도 함께 진행한다. BC카드가 축적한 AI 기술력과 데이터 활용 역량에 뤼튼의 시스템 구축 노하우를 더해 산업별 특성에 맞는 AI 서비스를 선보일 것으로 풀이된다. 특히 뤼튼의 자체 솔루션은 보안이 중요한 금융권 환경에 최적화되어 있어 향후 금융사 대상 사업 확장에도 속도가 붙을 전망이다. 양사 협력은 지난해부터 지속해서 이어져 왔다. BC카드는 지난해 자사 맛집 추천 플랫폼인 ‘잇플(eat.pl)’이 보유한 20만건가량의 데이터를 뤼튼 AI 검색 서비스에 연동했다. 이를 통해 검색 결과 출처에 잇플이 노출되며 신규 고객 유입과 서비스 인지도 상승효과를 거둔 것으로 분석된다. 두 회사는 기존 검색 서비스 부문 협력을 넘어 전면적인 기업 간 거래(B2B) AI 사업으로 파트너십을 확장하며 신규 비즈니스 기회를 발굴할 것으로 보인다. 한편 뤼튼은 지난 2021년 출범한 생성형 AI 전문 기업이다. 지난해 AI 전환 전문 조직인 AX CIC를 신설하며 여러 공공기관과 민간기업의 AI 도입 프로젝트를 활발히 수행하고 있다. 오성수 BC카드 상무는 “이번 협약은 BC카드가 자체적으로 축적한 AI 전환 경험을 외부 사업으로 확장하는 계기”라며 “뤼튼과의 협력을 통해 기업 현장에서 성과로 이어지는 레퍼런스를 쌓고 B2B AI사업을 본격화해 나가겠다”고 말했다. 김지섭 뤼튼 이사는 “뤼튼AX는 고객상담 에이전트(AICC) 등 핵심 제품들을 기반으로 빠르게 기업들의 AI 전환을 돕고 있다”며 “금번 BC카드와의 협업을 통해 본격적으로 금융사들과의 협력을 가속화할 것”이라고 말했다.2026-08-13 10:05:41
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"신약 후보물질도 AI가 선별"…LG CNS, 동아쏘시오그룹 AI 플랫폼 구축 [경제일보] 신약개발 경쟁의 무게중심이 연구자의 경험과 반복 실험에서 데이터와 인공지능(AI)을 활용한 후보물질 선별로 이동하고 있다. 제약·바이오 기업들이 그동안 축적한 화합물과 유전체, 실험 데이터를 하나로 통합하고 AI를 활용해 후보물질 발굴부터 검증까지 지원하는 플랫폼 구축에 나서면서 신약 연구개발 과정 자체를 디지털화하는 움직임도 본격화되고 있다. 12일 LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 DAI와 약 6개월에 걸쳐 구축한 'AI 신약개발 플랫폼' 구축을 완료했다고 밝혔다. 이번 플랫폼 구축은 LG CNS가 동아쏘시오그룹과 함께 AI를 활용해 신약개발 과정 전반을 지원하도록 설계됐다. 단순히 AI 분석 기능을 제공하는 데 그치지 않고 연구 데이터를 통합하고 AI 예측 결과를 실제 실험 데이터와 다시 연결하는 구조를 적용해 연구가 진행될수록 AI의 예측 성능을 높이는 것이 특징이다. 신약개발은 수많은 후보물질을 발굴한 뒤 효능과 안전성 등을 반복적으로 검증해야 하는 만큼 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요된다. 후보물질이 임상 단계까지 진입하더라도 최종적으로 신약 승인을 받지 못하는 경우가 많아 초기 단계에서 가능성이 낮은 후보를 얼마나 빠르게 걸러내느냐가 연구개발 효율을 좌우하는 것으로 알려졌다. AI는 이 같은 신약개발 과정의 반복 작업을 줄이는 수단으로 주목받고 있다. 방대한 연구 데이터를 분석해 질병과 관련된 치료 표적을 찾고, 조건에 맞는 후보물질을 설계하거나 후보물질과 표적 간 결합 가능성을 예측하는 방식이다. 실제 실험에 들어가기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행하면 연구자가 검토해야 할 후보물질의 범위를 줄일 수 있다. LG CNS는 이번 플랫폼도 신약 연구에 필요한 데이터를 하나로 통합하는 것에서 시작했다고 설명했다. 화합물과 유전체 정보, 실험 결과뿐 아니라 논문과 특허 등 기존에 분산돼 있던 연구 데이터를 통합·표준화해 연구자가 하나의 플랫폼에서 필요한 정보를 활용할 수 있도록 구성했다. AI 활용 과정도 신약 개발 단계에 맞췄다. 질병 원인을 분석하는 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석하고 시각화해 치료 표적을 찾을 수 있도록 지원한다. 후보물질 설계 단계에서는 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 원하는 조건을 입력하면 이에 맞는 새로운 물질 구조를 설계하도록 해 기존 후보물질을 일일이 탐색하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 방식이다. 후보물질을 실제 연구에 활용할 수 있는지 확인하는 과정에서도 AI가 활용된다. 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션해 유망한 후보를 선별하고, 실제 실험에 앞서 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행한다. 특히 이번 플랫폼에서 주목되는 부분은 AI가 한 번 분석하고 끝나는 구조가 아니라는 것이다. AI가 예측한 결과와 실제 실험에서 나온 데이터를 비교하고 이를 다시 AI 모델의 재학습에 활용하도록 설계됐다. 예측과 실험 사이의 차이가 데이터로 축적되면 이후 연구에서 AI가 활용할 수 있는 정보도 늘어난다. 연구가 반복될수록 데이터가 쌓이고 이를 바탕으로 모델이 고도화되는 구조인 셈이다. 제약·바이오 기업 입장에서는 개별 연구 과정에서 발생한 데이터를 일회성 결과로 남기는 것이 아니라 향후 연구개발에 활용할 수 있는 자산으로 축적할 수 있을 전망이다. 신약 연구 데이터의 특성을 고려한 보안과 관리 체계도 플랫폼에 반영했다. 제약·바이오 분야에서는 아직 공개되지 않은 후보물질 정보와 연구 결과, 특허 관련 데이터 등 민감한 정보가 다뤄지는 만큼 AI 성능뿐 아니라 데이터 접근과 관리, 규제 대응 역시 플랫폼 구축의 중요한 요소로 꼽힌다. LG CNS는 최근 제약·바이오 분야에 특화한 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 for BIO'를 앞세워 관련 사업 확대에도 나서고 있다. 단순 데이터 분석을 넘어 AI가 여러 업무를 연속적으로 수행하는 에이전틱 AI를 연구·개발 과정에 적용해 제약·바이오 기업의 업무 자동화 영역을 넓히겠다는 전략이다. 제약·바이오 업계의 AI 활용 역시 개별 연구자를 지원하는 도구에서 연구 데이터를 연결하고 업무 프로세스 전체를 지원하는 플랫폼 형태로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 데이터를 지속적으로 축적하고 AI 학습에 활용할 수 있다면 장기간 축적된 연구 데이터 자체가 기업의 새로운 경쟁력으로 자리 잡을 수 있다는 분석이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약 개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-12 10:00:00
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![[데일리 제약·바이오 브리프] AI로 일 바꾼다…한미그룹, 임직원 참여형 혁신 프로그램 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806142830197061.jpg)
"AI로 일 바꾼다"…한미그룹, 임직원 참여형 혁신 프로그램 外 [경제일보] 한미그룹이 임직원의 인공지능(AI) 활용 역량을 높이고 디지털 기반 업무 혁신을 확산하기 위한 전사 프로그램을 도입한다. 한미그룹은 한미사이언스, 한미약품 등 전 계열사를 대상으로 ‘Hanmi AI Boost Program’을 시행한다고 6일 밝혔다. 이 프로그램은 AI를 활용한 실제 업무 개선과 성과 창출에 초점을 맞춘 바텀업 방식으로 운영된다. 임직원들은 아이디어 발굴부터 구현, 적용, 성과 공유까지 전 과정에 참여하며 조직 전반에 AI 혁신 문화를 확산하는 것이 목표다. 특히 업무 자동화, 생산성 향상, 비용 절감 등 성과를 낸 사례에는 월간·연간 단위의 평가와 보상이 제공된다. ‘월간 우수상’은 Microsoft Power Platform과 Copilot Studio 등을 활용한 업무 개선 사례를 대상으로 매월 5건을 선정한다. ‘연간 혁신상’은 우수 사례 중 지속성과 확산 효과가 큰 사례를 선정해 시상한다. 한미사이언스는 “AI를 실무에 적용해 성과를 창출하고 이를 조직 자산으로 축적하는 실행 중심 프로그램”이라며 “자발적 참여와 혁신 사례 확산을 통해 AI 기반 업무 문화를 강화하겠다”고 말했다. ◆DXVX, KRNA 플랫폼 다섯 번째 MTA 체결…남미 공공기관 첫 계약 디엑스앤브이엑스가 핵산 안정화 플랫폼 ‘KRNA’를 기반으로 다섯 번째 물질이전계약(MTA)을 체결했다고 6일 밝혔다. 이번 계약은 남미 공공 보건기관과 체결된 것으로 해외 공공기관과의 첫 사례다. KRNA는 상온에서 장기간 핵산을 안정적으로 보관할 수 있는 기술로 mRNA 백신을 비롯해 RNA 치료제, DNA 백신, 유전자 치료제 등 다양한 분야에 적용 가능하다. 해당 기관은 남미 전역에 백신을 공급하는 공공 생산기관으로 코로나19 팬데믹 당시 글로벌 제약사의 백신 생산에도 참여한 바 있다. 현재는 중남미 mRNA 백신 개발의 핵심 거점 역할을 수행하고 있다. 이번 물질 이전 이후 해당 기관은 자체 프로토콜에 따라 안정성 평가를 진행할 예정이며 결과에 따라 라이선스 아웃을 위한 본계약 협상이 이어질 전망이다. 회사 측은 이번 계약을 후속 파트너십과 사업 확장의 계기로 삼겠다는 계획이다. ◆식약처, 비타민 이중제형 허용…의약품 표준제조기준 개정 식품의약품안전처가 비타민 이중제형 허용 등 내용을 담은 ‘의약품 표준제조기준’ 개정안을 6일 발표했다. 이번 개정은 일반의약품 개발을 활성화하고 소비자 선택권을 확대하기 위한 것으로 비타민 액제와 정제를 함께 포장한 이중제형 제품이 새롭게 허용됐다. 또 감기약 등 효능군별 신규 유효성분이 추가되고 비타민 C의 1일 최대 함량은 2000mg으로 상향됐다. 정장제의 경우 생균성분 배합 기준을 명확히 했으며 의약품 사용 시 주의사항도 최신 정보로 반영했다. 식약처는 업계 의견과 국내외 사례를 검토해 이번 개정을 추진했으며 앞으로도 현장 중심의 규제 개선을 이어간다는 방침이다.2026-08-06 17:24:34
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![[SWOT 금융분석] 최대 실적·수익 다변화 성과…이찬우號 농협금융, 임기 말년 성장 박차](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806110839558747.png)
'최대 실적·수익 다변화' 성과…이찬우號 농협금융, 임기 말년 성장 박차 [경제일보]이찬우 NH농협금융지주 회장이 임기 마지막 해 NH투자증권 당기순이익 급증과 지주 이자·비이자이익 확대에 힘입어 실적 개선에 성공했다. 다만 농협은행·생명·손보 등 계열사의 순이익은 감소하면서 증권에 편중된 성장 지표는 과제로 꼽힌다. 6일 업계에 따르면 농협금융의 올해 상반기 당기순이익은 1조7791억원으로 전년 동기 1조6287억원보다 9.2% 증가했다. 이는 상반기 기준 최대 실적이다. 같은 기간 영업이익도 3조2016억원으로 전년 동기 2조8092억원보다 14% 증가했다. 특히 그룹 이자·비이자이익이 나란히 증가하면서 순익 확대를 견인했다. 농협금융의 상반기 이자이익은 4조4422억원으로 전년 동기 4조977억원보다 8.4% 증가했다. 비이자이익도 1조9599억원으로 전년 동기 1조3296억원보다 47.4% 급증했다. 농협금융의 비이자이익 확대는 NH투자증권의 호실적이 이끌었다. NH투자증권의 상반기 당기순이익은 9652억원으로 전년 동기 4650억원보다 107.5% 급증했다. 지분율을 반영한 자회사 누적 당기순이익 기준으로 농협금융의 비은행 부문 이익 기여도는 지난해 상반기 31.7%에서 올해 상반기 39.7%로 8.0%포인트(p) 확대됐다. 다만 농협은행과 보험 계열사 실적은 전년 대비 악화하면서 그룹 성장의 대부분은 NH투자증권에서 발생한 것으로 나타났다. 농협은행의 올해 상반기 당기순이익은 1조1629억원으로 전년 동기 1조1879억원보다 2.1% 감소했다. 같은 기간 영업이익도 1조7827억원으로 전년 동기 1조8630억원보다 4.3% 줄었다. 농협은행의 이자이익은 3조9755억원으로 전년 동기보다 8.8%, 수수료이익은 4404억원으로 16.2% 증가했다. 다만 유가증권·외환파생 운용이익이 2282억원으로 45.2% 감소했고 신용손실충당금 전입액은 2972억원으로 57.9% 늘면서 순익 증가를 제한했다. 보험 계열사도 나란히 순이익이 감소했다. 농협생명의 올해 상반기 당기순이익은 351억원으로 전년 동기 1547억원보다 77.3% 급감했다. 농협손해보험의 당기순이익은 717억원으로 전년 동기 875억원보다 18.1% 줄었다. 지분율을 반영한 자회사 누적 당기순이익 기준으로 증권 부문의 이익 기여도는 29.5%였다. 보험 부문 5.5%, 기타 비은행 부문 4.7%를 크게 웃돌았다. 증권 계열사가 그룹 실적 개선을 이끈 반면 은행과 보험 계열사의 이익 기여도는 약화한 셈이다. 건전성 지표는 부담으로 남았다. 농협금융의 지난 6월 말 고정이하여신비율은 0.65%로 전년 동기 0.60%보다 0.05%p 상승했다. 같은 기간 신용손실충당금 전입액은 4088억원으로 전년 동기 3312억원보다 23.4% 증가했다. 반면 손실흡수력을 보여주는 대손충당금 적립률은 155.31%로 전년 동기 182.54%보다 27.23%p 하락했다. 부실여신이 늘면서 대손비용 부담은 커지고 충당금 방어력은 낮아진 것이다. 농협은행도 같은 기간 고정이하여신비율이 0.47%에서 0.52%로 0.05%p 상승했다. 대손충당금 적립률은 214.26%에서 172.07%로 42.19%p 하락했고 신용손실충당금 전입액은 1882억원에서 2972억원으로 57.9% 증가했다. 농협금융은 하반기 기업금융 확대와 디지털 전환, 자본 확충을 통해 수익 기반을 넓힐 계획이다. 농협금융의 올해 상반기 기업여신은 178조9000억원으로 전년 동기 170조6000억원보다 약 8조3000억원 늘었다. 농협금융은 외부감사 대상·중견기업 중심의 고객 기반 확대와 지역 산업금융 활성화, 현장 중심 기업금융 지원체계 강화를 주요 과제로 삼았다. 디지털 부문에서는 농협은행을 중심으로 인공지능 전환(AX)을 추진하고 있다. 농협은행은 인공지능(AI) 전략과 데이터 분석, 업무자동화 기능을 통합한 AI데이터부문을 신설하고 NH올원뱅크 슈퍼플랫폼화와 차세대 계정계 시스템 구축에 나섰다. AI와 생체인증을 적용한 무인점포 'NH디지털스테이션'도 주요 거점으로 확대할 계획이다. 지난 6월 단행한 1조2000억원 규모의 유상증자도 하반기 성장 여력을 뒷받침할 전망이다. 농협금융은 농협은행에 5000억원, NH투자증권에 4000억원, 농협캐피탈에 1000억원 등 핵심 계열사에 총 1조원을 투입했다. 농협금융 관계자는 "이번 증자를 통해 자본적정성 등 경영 안정성을 높이고 계열사별 사업 경쟁력을 강화해 그룹 차원의 미래 성장동력을 확보할 계획"이라며 "증자가 6월 말 이뤄진 만큼 하반기부터 효과가 본격화돼 수익성 개선이 가속화될 것으로 기대한다"고 말했다.2026-08-06 16:14:21
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![[사설] 흔들리는 증시와 AI 대전환, 금융의 기본과 상식부터 바로 세워라](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016092344750114_518_323.jpg)