검색결과 총 1,584건
-
-
-
금호타이어, 광주 공백 메울 함평공장…스마트물류로 수익성 높일까
[경제일보] 금호타이어가 함평 신공장을 중심으로 국내 생산체계 재편에 속도를 내고 있다. 지난해 광주공장 화재로 핵심 생산거점의 생산능력이 크게 줄었지만 고인치·전기차용 타이어 판매 확대 등으로 실적을 방어했다. 함평에서는 생산설비와 물류를 함께 고도화하고 단계적 증설을 추진해 새로운 수익기지로 키운다는 구상이다. 1일 금호타이어에 따르면 광주공장은 화재 전 연간 약 1150만~1200만본의 생산능력을 갖춘 핵심 생산기지였다. 2024년 금호타이어 전체 생산량 6139만본의 약 20%를 담당했다. 광주공장 관련 매출 규모는 2024년 기준 8917억원으로 당시 연결 매출 4조5322억원의 19.7%에 달했다. 국내 공장 평균 가동률도 99.4%에 이른다. 지난해 5월 17일 광주공장 화재로 생산이 중단되면서 국내 생산능력은 크게 줄었다. 금호타이어는 같은 해 11월 하루 4000본으로 생산을 재개한 뒤 올해 1월 6000본, 2월 말 1만565본까지 생산량을 늘렸다. 현재 광주공장은 화재 피해를 입지 않은 1공장을 중심으로 연간 약 350만본 생산체제를 운영하고 있다. 화재 이전 생산능력의 3분의 1에도 미치지 못하는 규모다. 생산 차질에도 전체 실적은 성장세를 유지했다. 지난해 매출은 4조7013억원으로 전년보다 3.7% 증가하며 역대 최대치를 기록했다. 영업이익은 5755억원으로 2.2% 감소했다. 올해 상반기 매출은 2조5006억원으로 연간 목표 5조1000억원의 약 49%를 달성했다. 북미·유럽 판매 확대와 제품 믹스 개선이 생산 공백을 보완했고 2분기 승용차용 타이어 매출에서 18인치 이상 고인치 제품 비중은 47%까지 높아졌다. 금호타이어는 줄어든 국내 생산능력을 함평 신공장을 통해 확충하고 있다. 지난해 12월 함평 빛그린국가산업단지에서 착공 행사를 열고 올해 1월 창고동, 4월 정련동과 압연동 공사에 들어갔다. 약 50만㎡ 부지에 창고와 정련시설, 생산동 등을 건설해 오는 2027년 말 1단계 공사를 마무리하고 2028년 상반기 가동할 계획이다. 1단계 투자 규모는 당초 6609억원에서 7608억원으로 약 1000억원 늘었다. 연간 타이어 생산능력은 530만본, 정련 고무는 700만본 규모로 구축한다. 고인치와 프리미엄 신차용(OE) 타이어 수요에 대응하기 위해 압연기와 성형기 등 첨단 생산설비도 확대한다. 생산설비와 함께 공장 내부 물류도 자동화한다. 금호타이어는 함평 신공장에 720억원 규모의 스마트물류 시스템을 도입해 2028년 10월까지 자동입출고시스템(AS/RS), 무인운반차(AGV), 자율주행운송로봇(AMR), 무인이송로봇(RGV)과 창고관리·제어시스템 등을 갖출 예정이다. 인공지능(AI)을 활용한 물동량 예측과 최적 이동경로 제어도 적용한다. 원자재 입고부터 반제품 이동, 완제품 출고까지 물류 흐름을 연결해 공정 간 이동과 대기시간을 줄이는 방식이다. 생산 규모가 커질수록 늘어나는 내부 물류를 자동화해 생산 효율을 높이고 향후 증설에도 대응할 수 있다. 함평공장은 1단계 연 530만본에서 향후 2단계 증설을 거쳐 연 1200만본까지 생산능력을 확대할 계획이다. 2단계까지 진행되면 화재 전 광주공장의 1150만~1200만본과 비슷한 규모를 갖추게 된다. 고인치·프리미엄 제품 생산설비와 스마트물류를 결합해 생산 효율을 높이는 만큼 함평공장 가동과 단계적 증설은 금호타이어의 생산량 회복과 수익성 확대를 뒷받침할 것으로 예상된다. 금호타이어 관계자는 “글로벌 매출 확대 및 고수익 제품 중심의 질적 성장을 지속하고 있다”며 “함평공장과 유럽공장 건설을 차질 없이 추진해 한국·유럽·북미를 잇는 글로벌 생산체계를 본격적으로 구축하고, 이를 기반으로 글로벌 시장 확대와 수익성 제고에 더욱 집중해 나갈 방침”이라고 했다.
2026-10-01 16:52:36
-
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
-
-
-
-
3.5% 성장에 가려진 숙제, '반도체 다음'을 준비할 때다
[경제일보] 한국 경제가 모처럼 좋은 숫자를 받아들었다. 국회예산정책처(예정처)는 올해 실질 국내총생산(GDP)이 3.5% 성장할 것으로 전망했다. 지난 3월 전망보다 1.5%포인트 높였다. 수년간 1~2%대 성장에 익숙해진 우리 경제로서는 반가운 변화다. 오늘 아침 나온 수출 성적표는 더 화려하다. 9월 수출은 1209억4000만 달러로 사상 처음 월 1200억 달러를 넘어섰다. 1~9월 누적 수출도 8145억 달러로 지난해 연간 실적을 이미 웃돌았다. 무역수지는 498억5000만 달러 흑자를 기록했다. 그 중심에 반도체가 있다. 9월 반도체 수출은 603억 달러로 처음 600억 달러를 돌파했다. 지난해 같은 달보다 262.8% 늘었다. 인공지능(AI) 투자 확대가 메모리 수요를 끌어올리고 수출 물량과 가격이 함께 뛰면서 한국 경제를 밀어 올리고 있다. 좋은 성적은 제대로 평가해야 한다. 반도체는 한국이 세계 시장에서 확보한 몇 안 되는 확실한 비교우위다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁력이 커지면 소재·부품·장비 기업으로 주문이 이어지고 설비투자가 늘어난다. 수출과 경상수지가 좋아지고 세수에도 도움이 된다. 반도체 호황 자체를 경계할 이유는 없다. 눈여겨봐야 할 것은 그다음이다. 예정처가 내다본 내년 성장률은 2.7%다. 올해보다 0.8%포인트 낮다. 2026~2030년 연평균 성장률 역시 2.7%로 전망했다. 올해 잠재성장률은 2.2%, 앞으로 5년 평균은 2.3% 수준이다. 내년 2.7% 성장을 경기침체로 받아들여서는 곤란하다. 예정처는 수출 호조가 이어지는 가운데 설비투자와 민간소비를 중심으로 내수도 회복할 것으로 봤다. 성장률도 잠재성장률을 웃돈다. 올해의 높은 성장세가 내년에는 다소 정상화된다고 보는 편이 정확하다. 그런데도 3.5%와 2.7% 사이에는 한국 경제가 풀어야 할 문제가 숨어 있다. 올해 성장의 상당 부분을 반도체가 끌어올렸기 때문이다. 9월만 놓고 보면 전체 수출 1209억 달러 가운데 반도체가 603억 달러다. 거의 절반이다. 특정 월의 이례적으로 높은 비중을 우리 수출의 평상시 구조로 일반화할 수는 없다. 하지만 반도체 경기가 전체 수출과 성장률을 크게 좌우하는 현실만큼은 분명해졌다. 예정처도 반도체 쏠림을 별도의 위험 요인으로 짚었다. 반도체를 중심으로 늘어난 기업이익과 국민소득이 다른 산업의 투자와 일자리, 가계소득으로 퍼지는 데 시간이 걸리고 수혜 산업과 그렇지 않은 산업 사이의 격차가 커질 가능성이 있다는 것이다. 사상 최대 수출에도 자영업자나 일부 중소기업이 경기 회복을 선뜻 체감하지 못하는 이유도 이와 무관하지 않다. 첨단 반도체 공장은 수십조원을 투자해도 자동화 수준이 높다. 과거 제조업 호황처럼 수출 증가가 곧바로 대규모 고용 증가로 이어지는 구조와는 거리가 있다. 기업의 영업이익이 늘어나는 속도와 가계의 살림살이가 나아지는 속도에도 차이가 생긴다. 더 근본적인 숫자는 잠재성장률이다. 한 해 성장률은 경기와 수출 여건에 따라 크게 움직인다. 잠재성장률은 한 나라가 물가 불안을 키우지 않으면서 지속적으로 성장할 수 있는 기초체력에 가깝다. 예정처가 내다본 향후 5년 평균은 2.3%다. AI 투자와 생산성 향상으로 자본과 생산성의 기여는 커지지만 인구 감소 탓에 노동의 성장 기여는 계속 낮아질 것으로 예상했다. 반도체 슈퍼사이클이 저출생·고령화를 해결해주지는 않는다. 서비스업의 낮은 생산성을 끌어올려주는 것도 아니며 노동시장 이중구조를 저절로 없애지도 않는다. 우리는 이미 여러 차례 반도체의 힘과 한계를 함께 경험했다. 메모리 가격이 오르면 수출과 설비투자, 세수가 한꺼번에 좋아졌다. 사이클이 돌아서면 세 지표가 동시에 흔들렸다. 세계 최고 수준의 반도체 산업을 가진 것은 한국 경제의 큰 자산이다. 그렇다고 나라 경제 전체를 한 산업의 경기 사이클에 오래 맡겨둘 수는 없다. 지금의 호황은 AI 투자 붐과도 맞물려 있다. 예정처는 미국 장기금리 상승에 따른 AI 투자 둔화 가능성과 미국의 관세정책, 중국과의 경쟁 심화를 향후 성장경로의 위험 요인으로 꼽았다. 우리가 결정할 수 없는 외부 변수가 지금의 호황을 흔들 가능성은 언제든 열려 있다. 그러니 지금 해야 할 일은 반도체 호황의 의미를 깎아내리는 것이 아니다. 반도체가 벌어준 시간과 돈을 다음 성장동력을 만드는 데 쓰는 것이다. 구조개혁은 불황보다 호황기에 하기 쉽다. 경기가 꺾이면 기업은 투자 여력을 잃고 정부의 세수도 줄어든다. 이해관계가 충돌하는 개혁에 필요한 사회적 비용을 감당하기도 어려워진다. 수출과 기업이익, 세수가 함께 좋아지는 지금이 오히려 손대기 어려웠던 숙제를 풀 기회다. 반도체 산업에 대한 지원부터 소홀히 해서는 안 된다. 미국과 중국, 대만, 일본, 유럽까지 국가 차원의 반도체 경쟁을 벌이고 있다. 전력망과 용수, 연구개발, 인재 공급은 개별 기업이 홀로 해결하기 어려운 국가 인프라의 영역이다. 동시에 산업정책의 시선을 그 너머로 넓혀야 한다. AI 서비스와 바이오, 로봇, 방산, 에너지, 콘텐츠 등에서 반도체의 뒤를 이을 새로운 성장동력을 발굴하고 키워야 한다. 중소기업과 서비스업의 생산성을 높이고 대학과 직업교육을 산업 수요에 맞게 바꾸는 일도 서둘러야 한다. 반도체에서 생긴 자본과 기술, 인재가 다른 산업으로 흘러갈 통로가 넓어져야 반도체 기업의 호황이 한국 경제 전체의 호황으로 이어진다. <관자(管子)>에는 “일년지계 막여수곡, 십년지계 막여수목, 종신지계 막여수인(一年之計 莫如樹穀, 十年之計 莫如樹木, 終身之計 莫如樹人)”이라는 구절이 있다. 한 해를 내다보면 곡식을 심고 10년을 내다보면 나무를 심으며 평생을 내다보면 사람을 키우라는 뜻이다. 경제도 다르지 않다. 반도체 공장 하나를 더 짓는 일은 몇 년 뒤 수출을 늘릴 수 있다. 사람을 키우고 대학과 노동시장을 바꾸며 산업의 생산성을 높이는 일은 10년 뒤 나라의 성장률을 바꾼다. 9월 수출 1209억 달러와 반도체 603억 달러는 한국 기업들이 세계 시장에서 일궈낸 값진 성과다. 기록은 기록대로 평가해야 한다. 다만 그 숫자가 한국 경제의 오래된 숙제까지 해결됐다는 증거는 아니다. 올해 3.5%와 내년 2.7% 사이에서 읽어야 할 것도 성장률의 단순한 오르내림이 아니다. 반도체가 밀어준 성장의 힘을 다른 산업과 가계, 다음 세대의 성장으로 얼마나 옮겨놓을 수 있느냐가 중요하다. 호황은 언젠가 끝난다. 사이클도 다시 돈다. 좋은 시절에 할 일은 축배를 오래 드는 것이 아니라 다음 겨울을 견딜 체력을 비축하는 것이다. 반도체가 벌어준 지금의 시간을 허투루 써서는 안 된다. 다음 호황에도 또 반도체 하나만 바라보고 있다면 우리는 이번 호황에서 충분히 배우지 못한 것이다.
2026-10-01 13:47:00
-
빗썸, AI 분석부터 자동매매까지…고객만족도 2년 연속 1위
[경제일보] 빗썸이 인공지능(AI)을 활용해 시장 정보를 분석하고 거래 전략을 실행하는 서비스를 확대하고 있다. 종목별 정보를 찾아보는 단계부터 주문, 계좌개설, 고객상담까지 이용 절차를 개선하는 가운데 한국산업의 고객만족도(KCSI) 가상자산거래소 부문에서 2년 연속 1위에 선정됐다. 빗썸은 한국능률협회컨설팅(KMAC)이 주관하는 ‘2026년 KCSI’ 조사에서 금융 분야 가상자산거래소 부문 1위에 올랐다고 1일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째다. KCSI는 산업별 상품과 서비스의 고객 만족 수준을 전반적 만족도, 요소종합만족도, 재이용 의향 등을 종합해 평가하는 지표다. 올해 서비스 개선의 중심에는 투자 정보 탐색에 AI를 접목한 ‘빗썸 AI’가 있다. 이용자가 여러 차트와 시장 정보를 직접 대조하는 부담을 줄이고, 거래소 안에서 종목별 분석과 주요 이슈를 함께 살펴볼 수 있도록 구성했다. 지난 9월 선보인 빗썸 AI는 ‘AI 종목시그널’, ‘AI 종목분석’, ‘AI 데일리시황’, ‘AI 추천질문’ 등 네 가지 서비스로 구성된다. 종목시그널은 기술적 지표와 소셜 지표 등 6개 핵심 지표를 한 시간마다 분석해 단기 상승·하락 신호와 종합 점수를 제공한다. 종목분석은 가격과 거래량, 온체인 데이터(블록체인에 기록된 거래 정보), 커뮤니티 반응 등을 종합해 분석 보고서를 생성한다. 두 서비스의 분석 대상은 원화마켓 시가총액 상위 200개 가상자산이다. 개별 종목의 가격 움직임과 거래 활동을 함께 살펴보도록 한 것이다. 시장 전체의 흐름을 정리하는 기능도 갖췄다. 데일리시황은 매일 오전 8시 주요 이슈와 경제 일정을 요약하고, 추천질문은 30분마다 시장 이슈를 질의응답 형태로 제시한다. 빗썸 AI는 가상자산 전문 AI 리서치 플랫폼 ‘서프’와 공동 개발했다. 정보 분석을 실제 주문과 연결하는 도구로는 지난 6월 출시한 ‘AI 트레이드 킷’이 있다. 외부 생성형 AI와 빗썸의 Open API(외부 프로그램이 거래소 기능을 이용하도록 연결하는 인터페이스)를 연동해 일상적인 언어로 시세를 조회하거나 주문을 실행할 수 있도록 지원한다. 이용자는 생성형 AI와 대화하며 조건부 주문이나 자동매매 프로그램을 제작할 수 있다. 빗썸 AI가 시장과 종목 정보를 분석해 보여주는 서비스라면, 트레이드 킷은 이용자의 요청을 조회와 거래 실행으로 연결하는 도구다. 빗썸은 공식 이용안내에서 주문·출금 작업에 사용자 확인 절차를 설정하도록 권고하고 있다. 일반 거래화면에서도 주문 방식과 접근 절차를 손봤다. 거래화면과 컬러 시스템을 개편해 정보 가독성을 높이고, 시간분할자동주문(TWAP)과 포트폴리오 매수 서비스를 제공했다. TWAP은 이용자가 설정한 시간과 간격에 맞춰 전체 주문 수량이나 금액을 나눠 집행하는 방식이다. 주문을 여러 차례에 걸쳐 처리해 한 시점에 거래가 집중되는 부담을 줄이는 데 활용한다. 계좌개설 과정도 간소화했다. 별도의 은행 앱을 설치하지 않고 KB국민은행 계좌를 개설한 뒤 빗썸에 연동할 수 있도록 했다. 시장 정보를 확인한 이용자가 거래에 필요한 계좌를 준비하고 주문하는 과정의 번거로움을 줄이려는 조치다. 고객상담에는 음성인식(STT·음성을 문자로 변환하는 기술) 기반 상담지원 서비스를 도입했다. 빗썸은 이를 활용해 상담의 정확도와 처리 속도를 높이고 있다고 설명했다. 전화와 채팅 상담은 365일 24시간 운영한다. 초고령층 고객에게는 영상통화를 통한 본인확인 절차를 적용하고 있다. 보안 분야에서는 양자컴퓨터를 활용한 공격에 대응하는 양자내성암호 도입을 추진한다. 보안 취약점을 찾아 제보한 사람에게 보상하는 버그바운티를 확대하고, 정기적인 정보보호 캠페인도 진행하고 있다. 빗썸 관계자는 “KCSI 가상자산거래소 부문 2년 연속 1위는 AI를 비롯한 새로운 기술을 고객 편의와 투자 경험 개선으로 연결하고, 고객의 목소리를 서비스에 꾸준히 반영해 온 노력을 인정받은 결과”라며 “앞으로도 이용자가 더욱 쉽고 편리하게 시장 정보를 활용할 수 있도록 서비스를 고도화하고, 누구나 안심하고 이용할 수 있는 안정적인 거래 환경을 만들어 나갈 것”이라고 말했다.
2026-10-01 11:24:59
-
-
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
-
-
현대그룹, '움직이는 기술' 키운다…승강기서 AI·로봇으로
[경제일보] 현대그룹이 기존 승강기와 물류자동화 사업에 인공지능(AI)과 로봇 기술을 접목하며 사업 영역을 넓히고 있다. 현대엘리베이터는 2030년까지 매출 5조원, 해외사업 비중 50%, 글로벌 톱5 진입을 목표로 세웠고 현대무벡스는 물류자동화를 기반으로 2차전지·제조·유통 등으로 적용 분야를 확대했다. 2024년 대형 자율이동로봇(AMR) 개발에 이어 올해는 조선소 초중량물 자율운반 기술 개발에도 나섰다. ◆ 현대엘리베이터, 충주서 AI·서비스 고도화 현대엘리베이터는 충주 스마트캠퍼스를 중심으로 생산체계를 디지털화하고 유지관리 서비스에 AI와 데이터를 적용하고 있다. 17만2759㎡ 부지의 충주 스마트캠퍼스에는 본사와 스마트팩토리, 연구개발센터, 물류시설이 집약돼 있다. 스마트팩토리에는 산업용 사물인터넷(IIoT), 빅데이터, AI 등이 적용됐으며 자동화율은 약 80%다. 생산능력도 연 2만5000대에서 2028년 3만5000대로 확대할 계획이다. 현대엘리베이터는 충주 스마트캠퍼스에서 ‘비전 2030’과 ‘트리플 5’를 제시했다. 2030년 매출 5조원, 해외사업 매출 비중 50%, 글로벌 톱5 진입이 목표다. 유지관리 서비스 ‘미리(MIRI)’는 승강기 이상 징후를 감지하고 영상·음성 데이터를 분석해 고장 원인을 파악한다. AI 원격콜과 빌딩관리시스템(BMS), 배송로봇 연계 기능도 적용했으며 2028년까지 적용 승강기를 10만대 이상으로 늘릴 계획이다. 주차로봇 사업도 추진하고 있다. 현대엘리베이터는 현대위아와 오토발렛 로봇 주차 솔루션을 공동 개발하고 주차관제 시스템 ‘HIP’과 주차로봇을 연계해 사업화를 추진하고 있다. ◆ 현대무벡스, 대형 AMR·조선 자율운반으로 확장 현대무벡스는 물류자동화를 중심으로 국내외 사업과 로봇 기술을 확대하고 있다. 2024년 신규수주는 4200억원으로 창사 이후 최대치를 기록했다. 평택·진천 중앙물류센터(CDC) 자동화 사업과 배터리 소재·제조 분야 스마트 물류 사업을 수주하며 사업 기반을 넓혔다. 주력 기술은 자동창고(AS/RS), 무인운반차(AGV), 자율이동로봇(AMR), 갠트리 로봇이다. 청라 R&D센터를 중심으로 대형 AMR 기술도 고도화하고 있다. 정부 과제로 선정된 ‘고정밀 대형 자율이동로봇 플랫폼’ 개발에는 총 94억원이 투입되며 이 가운데 70억원을 국비로 지원받는다. 2027년까지 2톤·5톤·10톤급 AMR 3종을 개발할 계획이다. AMR은 조선소 초중량물 운반 분야로도 확대된다. 현대무벡스는 삼성중공업, HD현대중공업, HD한국조선해양, 한화오션 등과 함께 자율운반 로봇과 통합관제 시스템, AI 기반 안전성 시뮬레이션 등을 개발할 예정이다. 현대그룹 계열사의 AI·로봇 전략은 기존 승강기와 물류자동화 기술을 새로운 산업으로 확장하는 데 초점이 맞춰져 있다. 현대엘리베이터는 승강기와 주차·빌딩관리 등 이동 솔루션으로, 현대무벡스는 물류자동화와 AMR을 기반으로 영역을 넓히고 있다. 기존 사업에서 축적한 기술과 생산 기반을 AI와 로봇으로 전환하는 것이 향후 성장의 핵심 과제가 될 전망이다. [아주경제 2026년 10월 01일자 15면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-01 09:12:26
-
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
-
데이터브릭스, '로우 제로' 인수…스프레드시트까지 업무 플랫폼으로
[경제일보] 데이터브릭스가 인공지능(AI) 코워커 '지니'에 스프레드시트를 결합하며 기업용 AI의 활용 범위를 넓힌다. 단순히 데이터를 질문하고 답을 받는 데서 나아가 재무·영업·운영팀이 익숙한 스프레드시트 환경에서 데이터를 직접 분석하고 모델링하도록 지원한다는 구상이다. 30일 데이터브릭스는 스프레드시트 플랫폼 '로우 제로'를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 데이터브릭스의 AI 코워커 지니에 스프레드시트 기능을 통합하고, '지니 온톨로지', '유니티 카탈로그', '유니티 게이트웨이'를 기반으로 데이터에 대한 보안과 거버넌스를 함께 관리할 계획이다. 지니는 기업의 데이터에 자연어로 질문하고 분석 결과를 얻는 AI 경험을 제공하는 제품이다. 데이터브릭스는 지니를 통해 마진 변화 원인을 분석하거나 영업 파이프라인의 잠재 기회를 정리하는 등 비즈니스 업무를 지원해왔다. 데이터브릭스는 로우 제로를 결합해 이용자에게 대화형 환경에서 데이터 탐색을 시작한 뒤 스프레드시트로 이동해 피벗, 모델링, 시각화 등 더 구체적인 작업을 이어갈 수 있도록 구현할 계획이다. 이번 인수에서 데이터브릭스가 주목한 것은 스프레드시트의 높은 활용도와 동시에 존재하는 관리 문제다. 스프레드시트는 오랜 기간 기업의 대표적인 분석 도구로 활용돼 왔지만, 데이터가 파일 형태로 복사·이동되면서 어느 데이터가 최신인지, 누가 접근할 수 있는지, 어떤 경로로 만들어졌는지 등을 중앙에서 관리하기 어려운 경우가 생기는 것으로 꼽힌다. 데이터브릭스는 관리되지 않은 스프레드시트 파일을 '스프레드마트'라고 표현하며, 기업에서 데이터가 플랫폼 밖으로 빠져나갈 때 새로운 비관리 데이터 파이프라인이 만들어질 수 있다고 지적했다. AI 에이전트 활용이 늘어나면서 이 문제는 더욱 중요해질 것으로 평가된다. 에이전트가 기업 데이터를 직접 분석하고 모델링하거나 업무를 수행하려면 데이터의 출처와 품질뿐 아니라 어떤 사용자가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 에이전트가 어떤 작업을 수행했는지를 확인할 수 있어야 하기 때문이다. 데이터브릭스는 로우 제로를 통해 사용자 권한에 따라 쿼리를 실행하고, 신뢰할 수 있는 실시간 데이터 소스를 자동으로 갱신하는 한편 데이터 내보내기를 제한하고 상호작용을 추적·감사할 수 있도록 한다는 방침이다. 에이전트가 수행한 작업을 사람이 다시 확인할 수 있도록 한 점도 특징이다. 로우 제로의 에이전트 도구를 이용하면 스프레드시트에서 AI가 수행한 작업을 직접 확인할 수 있으며, 작업 과정과 결과를 스프레드시트의 수식과 처리 방식에 기반해 해석하고 감사할 수 있다. AI가 내놓은 결과를 단순히 받아들이는 것이 아니라 기존 업무 방식 안에서 검증할 수 있도록 한 것이다. 앞서 데이터브릭스는 기존 스프레드시트와의 연결을 강화해온 바 있다. 데이터브릭스는 지난 10일 마이크로소프트 엑셀 애드인을 정식 출시해 엑셀에서 자사 데이터에 접근하고 SQL 쿼리와 피벗테이블을 수행하거나 데이터를 다시 유니티 카탈로그에 기록할 수 있도록 구축했다. 지난달부터는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 '지니 원'을 활용해 자연어로 데이터를 조회하는 기능도 제공하고 있다. 이런 기존 기능과 별도로 로우 제로를 인수한 것은 데이터브릭스가 단순히 기존 스프레드시트에 데이터를 연결하는 수준을 넘어 스프레드시트 자체를 데이터·AI 플랫폼 안의 업무 환경으로 가져가려는 구상으로 풀이된다. 로우 제로는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 익숙하게 사용하던 수식과 피벗, 키보드 단축키 등을 지원하면서도 주요 데이터 소스에 직접 연결할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 이를 통해 기존 업무 방식의 편의성과 자사 데이터 플랫폼의 거버넌스를 함께 제공한다는 구상이다. 특히 데이터브릭스는 지니를 데이터에 대해 답하는 AI에서 재무·운영·영업·마케팅 담당자가 실제 업무를 수행하는 AI 코워커로 확장하고 있다. 웹뿐 아니라 데스크톱과 모바일 환경에서도 로우 제로를 활용하도록 해 데이터 탐색부터 분석, 모델링, 협업까지 하나의 흐름으로 연결한다는 계획이다. AI 에이전트가 기업 업무에 깊숙이 들어갈수록 데이터 접근 권한과 작업 이력을 관리하는 문제도 기업용 AI 경쟁의 핵심 요소로 떠오를 전망이다. 데이터브릭스는 지니 온톨로지를 통해 기업 내부의 데이터와 업무 맥락을 연결하고, 유니티 카탈로그와 유니티 게이트웨이를 통해 데이터 접근과 AI 사용 환경에 거버넌스를 적용하는 구조를 구축해왔다. 이번 인수는 여기에 사람이 실제 업무에서 사용하는 스프레드시트 환경을 추가하는 것으로, AI와 데이터 플랫폼 사이의 접점을 넓히는 움직임으로 분석된다. 패트릭 웬델 데이터브릭스 공동 창업자 겸 엔지니어링 부문 부사장은 "지니는 모든 지식 근로자가 더 생산적으로 일하고 더 큰 성과를 낼 수 있도록 지원하고 있다"며 "재무, 운영, 시장 진출 분야의 더 많은 팀이 지니를 도입하고 있는 만큼, 스프레드시트까지 원활하게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 말했다. 브렉 프레센 로우 제로 창업자 겸 CEO는 "우리는 스프레드시트를 좋아하지만, 기업 규모의 데이터와 원활하게 연결되고 보안과 거버넌스를 갖춘 스프레드시트가 필요하다고 생각해 로우 제로를 설립했다"며 "데이터브릭스에 합류하면서 비즈니스 사용자에게 안전하고 연결성이 뛰어나며 확장 가능하고 AI 에이전트와 긴밀하게 통합된 스프레드시트를 제공한다는 우리의 비전을 더욱 빠르게 실현할 수 있게 됐다"고 말했다.
2026-09-30 17:45:09