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롯데이노베이트, AI 회의록 전문용어 오류 잡는다…EMNLP서 논문 채택 [경제일보] 롯데이노베이트가 기업 회의에서 음성인식 오류로 잘못 기록된 전문용어를 인공지능(AI) 요약 단계에서 복원하는 기술 연구를 공개했다. 음성인식 모델을 다시 학습하는 대신 회의 맥락에 맞는 용어집을 활용해 오류를 보완하는 방식으로, 기업별 업무 용어와 고유명사가 정확하게 기록돼야 하는 AI 회의록 서비스의 품질을 높이는 데 활용할 수 있을지 주목된다. 29일 롯데이노베이트는 자사의 AI 기술팀이 수행한 관련 연구 논문이 자연어처리 분야 국제학술대회인 'EMNLP 2026' 인더스트리 트랙에 채택됐다고 밝혔다. 해당 논문 제목은 '회의 요약 과정에서 사용자 맞춤형 용어집을 활용해 음성인식 오류 전문용어를 복원하는 조건과 요약 품질 평가 연구'로 김기환 담당자를 비롯해 임형준, 정윤서, 박희용, 정창현, 마승희, 박주혜, 김정환 등 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자들이 참여했다. EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야의 주요 국제학술대회로 꼽히며, EMNLP의 인더스트리 트랙은 산업 현장에서 활용되는 자연어처리·음성 기술의 개발과 적용 과정에서 발생하는 문제, 해결 방안 등을 평가한다. 이번 논문은 기업 회의에서 발생하는 음성인식 오류를 실제 업무 맥락에 맞춰 보완하는 방법을 연구했다는 점에서 산업 현장 적용 가능성을 다뤘다. 기업 회의에는 산업·직무별 전문용어뿐 아니라 프로젝트명, 제품명, 조직명, 시스템명 등 고유명사가 자주 등장하는 것으로 꼽힌다. 음성인식(STT) 과정에서 이들 용어가 잘못 기록되면 회의록과 요약문에서 핵심 정보가 왜곡되거나 누락될 수 있다. 특히 회의 결과를 바탕으로 업무를 배분하거나 후속 조치를 진행하는 기업 환경에서는 용어 오류가 정보 전달의 정확도에 영향을 줄 수 있는 것이다. 롯데이노베이트 연구진은 해당 문제를 해결하기 위해 STT 모델을 별도로 재학습하는 대신, 회의와 업무 맥락에 맞춘 용어집을 요약 프롬프트에 제공하는 방법을 연구했다. 음성인식 결과에 오류가 있더라도 요약 단계에서 관련 용어 정보를 참고해 전문용어를 복원하도록 유도하는 방식이다. 롯데이노베이트에 따르면 연구진이 회의별 전문용어 주석을 활용해 실험한 결과, 회의 맥락에 맞춘 용어집이 광범위한 도메인·통합 용어집보다 전문용어 복원에 효과적인 것으로 나타났다. 관련성이 낮은 용어를 많이 포함할수록 성능이 떨어지는 경향도 확인했다. 용어 정보를 무조건 많이 제공하기보다 해당 회의에서 실제로 사용될 가능성이 높은 용어를 선별하는 것이 중요하다는 의미로 풀이된다. 이번 연구에서 주목할 부분은 전문용어 복원과 요약 결과의 전반적인 품질을 구분해 평가했다는 점이다. 잘못 인식된 단어를 정확한 표기로 바꾸는 것과 회의의 핵심 내용을 유용하게 요약하는 것은 서로 다른 문제이기 때문이다. 전문용어가 복원되더라도 요약문 전체의 정확성이나 활용도가 반드시 함께 높아지는 것은 아닌 만큼, 두 요소를 나눠 평가하는 접근이 필요한 것으로 알려졌다. 롯데이노베이트는 이번 연구 결과가 롯데이노베이트의 AI 플랫폼 '아이멤버 워크'의 AI 회의록 기능을 개선하는 데 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 회의 범위로 좁힌 용어집을 이용해 음성인식 과정에서 훼손된 전문용어를 요약문의 키워드 항목 등에 정확한 표기로 반영하면 기업 업무에 필요한 정보의 정확도를 높일 수 있을 전망이다. 롯데이노베이트는 이번 연구를 통해 기업 환경에서 발생하는 구체적인 AI 품질 문제를 분석하고, 기존 음성인식 모델을 유지하면서 요약 단계에서 오류를 보완하는 방안을 제시했다. 향후 연구 결과가 실제 서비스에 적용돼 전문용어 오류를 얼마나 줄이고 요약 품질을 개선할 수 있을지가 기술의 실효성을 가늠할 기준이 될 전망이다. 논문 제1저자인 김기환 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자는 "기업 회의에서는 전문용어와 고유명사가 의사결정 및 업무 실행의 핵심 정보로 작용하는 만큼, 이를 정확히 기록하는 것이 중요하다"며 "이번 연구는 회의별 맥락을 반영한 용어 정보가 음성인식 오류로 인한 전문용어 훼손을 보완하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 살펴본 것"이라고 말했다.2026-09-29 17:29:06
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KB국민은행, 신임 사외이사 후보에 정윤경 성균관대 교수 추천 [경제일보] KB국민은행이 사외이사후보추천위원회를 열고 정윤경 성균관대학교 소프트웨어융합대학 교수를 신임 사외이사 후보로 추천했다고 22일 밝혔다. 이번 추천은 문수복 전 사외이사의 사임에 따른 후속 절차다. 사외이사후보추천위원회는 총 5차례 회의와 후보군 선별 및 자격 검증을 거쳐 정 교수를 최종 후보로 선정했다. 정 후보는 미국 노스캐롤라이나주립대학교에서 컴퓨터과학 박사 학위를 취득했으며 삼성종합기술원과 덴마크 코펜하겐 IT대학을 거쳐 현재 성균관대학교 소프트웨어학과 교수로 재직 중이다. 한국정보과학회 인공지능 소사이어티 이사도 맡고 있다. 정 교수는 자연어처리와 데이터 분석, 생성형 인공지능(AI), 책임 있는 AI, 사이버보안 등 분야를 연구해 왔으며 국가 연구과제와 산업체 협력 연구를 수행하고 있다. 정 후보는 오는 23일 임시 주주총회 의결을 거쳐 사외이사로 선임될 예정이다. 임기는 오는 2028년 3월 정기 주주총회까지다. 국민은행 관계자는 "AI 기반 서비스와 데이터 분석 역량이 은행의 핵심 경쟁력으로 부상한 만큼 관련 전문성을 갖춘 정윤경 교수를 사외이사 후보로 추천했다"며 "이사회의 다양성과 전문성 강화에도 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.2026-07-22 17:24:19
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팀네이버, AI 취약점 찾는 기술로 ICML 상위 2.2%…'서울 월드모델'도 공개 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 모델을 공격자의 시각에서 검증하는 레드티밍 기술로 세계 3대 AI 학회에서 상위권 평가를 받았다. 여러 AI의 협업 순서를 자동 설계하는 기술부터 서울을 가상공간에 재현한 월드모델까지 공개하며 검색을 넘어 피지컬 AI로 연구 범위를 넓혔다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회 ‘ICML 2026’에 참가해 논문 6편과 실서비스 적용 사례를 발표했다고 13일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽힌다. 올해 처음 한국에서 개최됐다. ◆ AI가 위험한 답을 하도록 공격…배포 전 취약점 찾는다 가장 높은 평가를 받은 연구는 ‘스테이블 지플로우넷’이다. 대형언어모델(LLM)이 유해하거나 위험한 답변을 내놓도록 유도하는 공격 문장을 자동으로 생성해 취약점을 찾는 레드티밍 기술이다. 네이버에 따르면 해당 논문은 전체 채택 논문 중 상위 약 2.2%에 해당하는 ‘스포트라이트’에 선정됐다. 기존 생성흐름네트워크(GFlowNet) 기반 레드티밍은 학습이 불안정하거나 비슷한 공격 패턴만 반복하는 ‘모드 붕괴’ 문제가 있었다. 연구팀은 공격 문장끼리의 비교 학습과 불안정한 평가값을 걸러내는 방식을 적용해 공격 성공률과 다양성을 함께 높였다. 이 기술은 AI 서비스 출시 전 정상적인 성능만 시험하는 대신 악의적인 이용자가 안전장치를 우회하는 상황까지 점검하는 데 활용할 수 있다. 다만 실험에서 높은 공격 성능을 보였다는 사실이 모든 실제 서비스의 취약점을 찾아낼 수 있다는 의미는 아니다. 모델과 운영 환경에 따른 추가 검증이 필요하다. AI 모델의 개발·운영 비용을 줄이기 위한 연구도 발표됐다. ‘시머지’는 서로 다른 업무에 특화된 모델을 하나로 합칠 때 전체 구조를 다시 학습하지 않고 단일 레이어만 조정하는 병합 기술이다. 연구진은 비전과 자연어처리 벤치마크에서 기존 모델 병합 방식보다 경쟁력 있는 성능을 확인했다고 설명했다. ‘플로우봇’은 여러 AI 에이전트가 문제를 해결할 때 필요한 작업 순서를 자동으로 탐색한다. 사람이 도구 호출 순서와 업무 흐름을 일일이 설계하는 부담을 줄여 에이전트 개발 속도와 운영 효율을 높이는 기술이다. 수백∼수천개 데이터셋을 특성별로 나눠 학습한 뒤 한 차례 병합하는 연구도 공개됐다. 성격이 다른 데이터를 한꺼번에 학습할 때 발생하는 성능 충돌을 줄이면서 LLM 후공정 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. ◆ 서울을 로봇 훈련장으로…피지컬 AI 연결 현실 공간을 이해하는 연구도 주요 축이었다. 네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상에서 물체의 이동 궤적과 형태를 분리해 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 발표했다. 자율주행과 로봇이 동적인 환경을 파악하는 데 활용할 수 있다. 네이버·네이버랩스와 KAIST, 서울대가 공동 개발한 ‘서울 월드모델’도 소개했다. 서울 전역의 공간 데이터를 가상 환경으로 구현해 로봇이 실제 도시에 투입되기 전 이동 경로와 행동을 반복 학습하도록 하는 플랫폼이다. 팀네이버가 이번 학회에서 강조한 것은 개별 논문 수보다 연구의 연결 구조다. AI 모델을 개발한 뒤 안전성을 검증하고 여러 모델과 에이전트를 효율적으로 운영한 다음 로봇이 움직이는 현실 공간까지 적용하겠다는 것이다. 향후 연구 성과가 검색과 지도, 쇼핑, 로봇 등 실제 서비스의 성능과 비용 개선으로 이어지는지가 ‘AI 풀스택’ 전략을 평가할 기준이 될 전망이다.2026-07-13 11:51:59
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![[데일리 뱅킹 브리프] KB금융, 긱워커 맞춤형 금융 지원 확대 추진 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630160139129300.jpg)
KB금융, 긱워커 맞춤형 금융 지원 확대 추진 外 [경제일보] KB금융, 긱워커 맞춤형 금융 지원 확대 추진 KB금융그룹이 다음달 1일부터 플랫폼 종사자(긱워커)를 위한 맞춤형 금융지원 체계를 마련하고 제도권 금융 접근성 확대에 나선다고 30일 밝혔다. 이번 지원은 △배달라이더 △대리운전기사 △물류업 종사자 △크리에이터 등 플랫폼 기반 경제활동 종사자를 대상으로 그룹 차원의 금융 생태계를 구축하는 것이 핵심이다. KB국민은행은 긱워커 전용 파킹통장인 'KB 프리N통장'을 출시한다. 플랫폼 정산금 등 비정기 소득을 관리할 수 있도록 설계했으며 결산기 평균잔액 200만원까지 최고 연 1.4% 특별금리를 제공한다. 플랫폼 정산금도 급여 실적으로 인정해 급여이체 고객과 동일한 금융 우대 혜택을 제공한다. 올해 3분기에는 서민금융진흥원과 협업해 청년 배달 종사자를 위한 미소금융 상품도 선보인다. 배달용 이륜차 구입자금을 최대 500만원까지 지원하며 친환경 이륜차 구매자와 금융교육 이수자에게는 금리 우대 혜택을 제공할 예정이다. 국민은행은 비금융 대안정보와 머신러닝 기반 신용평가를 활용해 금융이력 부족 고객에 대한 신용대출 심사도 확대한다. 이와 함께 배달 플랫폼 종사자를 위한 KB리브모바일 전용 요금제도 출시한다. KB국민카드는 이동이 많은 긱워커를 위한 'KB On the Go 체크카드'를 선보인다. 주유·통신·식음료 할인과 함께 KB손해보험의 자동차·이륜차 보험료 할인 혜택을 제공한다. KB손해보험은 지난 26일부터 산업안전보건공단 온라인 안전교육을 이수한 이륜차 배달 운전자에게 자동차보험료를 5% 할인하는 '라이더 안전교육 할인특약'을 운영하고 있다. KB금융 관계자는 "긱워커는 플랫폼 경제와 디지털 전환을 이끌어가는 새로운 경제 주체이자 미래 금융의 중요한 고객군"이라며 "맞춤형 금융서비스를 통해 포용금융을 확대하고 고객과 함께 성장하는 금융 생태계를 만들어 나가겠다"고 말했다. 우리은행·서금원, 영세자영업자 '인정가게' 프로젝트 실시 우리은행이 서민금융진흥원과 함께 성장 잠재력을 갖춘 영세자영업자를 발굴해 지원하는 ‘인정가게’ 프로젝트를 다음달 1일부터 실시한다고 30일 밝혔다. 인정가게는 우리미소금융재단 이용자와 사단법인 선한영향력가게 회원 중 지역사회 공헌 의지가 있는 영세자영업자 20명을 선정해 매장 경쟁력 강화를 돕는 사업이다. 선정된 가게에는 공식 인증 현판과 매장 부착용 스티커가 제공된다. 온라인 마케팅을 위한 홍보 비용과 사회관계망서비스(SNS)·보도자료 등을 활용한 홍보 기회도 지원된다. 우리은행은 전문 컨설턴트를 통해 매출 증대와 법무·세무·노무 등 사업 운영 전반에 대한 맞춤형 컨설팅도 제공한다. 선한영향력가게 회원 멘토와 연결해 매장 운영 노하우와 지역사회 공헌 활동 방법도 공유할 예정이다. 고객 참여형 이벤트도 진행한다. 인정가게 이용 고객이 영수증 리뷰 이벤트에 참여하면 매월 가게별 1명을 추첨해 30만원의 당첨금을 지급한다. 신청 접수는 다음달 1일부터 13일까지 진행된다. 우리은행 관계자는 "이번 프로젝트가 영세자영업자의 자생력 강화와 지역사회 내 선한 영향력 확산에 도움이 되길 기대한다"며 "앞으로도 소상공인과 함께 성장하는 포용금융 생태계 조성을 위해 다양한 지원을 이어가겠다"고 말했다. 카카오뱅크, 금융 AI 보안 연구 국제학회 논문 4편 채택 카카오뱅크가 자사의 금융 인공지능(AI) 분야 연구 논문 4편이 올해 상반기 국제 학술대회에서 채택됐다고 30일 밝혔다. 카카오뱅크 금융기술연구소는 AI 분야 학회 ICLR과 ACL, 자연어처리 분야 학회 LREC에서 생성형 AI 안전성과 금융 특화 AI 성능 향상 관련 연구 성과를 인정받았다. 지난 4월 ICLR 2026에서는 금융·법률 등 전문 분야 생성형 AI를 대상으로 한 유해 콘텐츠 주입 및 우회 공격 탐지 기술을 발표했다. 카카오뱅크와 KAIST가 공동 구축한 약 5만9000건 규모 데이터셋을 활용했다. 지난달 LREC 2026에서는 금융 AI의 보안성과 정확성을 높이는 연구 2편을 발표했다. 이미지가 포함된 멀티모달 환경의 프롬프트 공격 탐지 기술과 복잡한 금융 데이터 처리 과정에서 숫자 계산 오류를 찾아내는 기술이다. ACL 2026 산업 분야 트랙에는 KAIST와 공동 수행한 금융 AI 안전성 평가 연구가 채택됐다. 보이스피싱, 금융사기, 개인정보 탈취 등 금융 분야 위험 유형을 정리한 AI 안전성 평가 기준과 위험 답변 회피 학습 기술을 제안했다. 카카오뱅크 관계자는 "이번 연구는 학술적 성과를 넘어 금융 AI 서비스의 안전성과 정확성을 높이는 실질적인 기술이라는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 금융 환경에 특화된 AI 보안 및 기술 연구를 지속하겠다"고 말했다.2026-06-30 16:04:02
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시 [경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.2026-05-20 16:38:59
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클라우드 철옹성 허문다, 오라클·구글...엔터프라이즈 AI 시장 혁신 가속 [경제일보] 과거 클라우드 시장의 숙적이었던 오라클과 구글 클라우드가 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장 패권을 잡기 위해 전략적 동맹을 한층 강화했다. 양사는 구글의 최신 대규모 언어 모델(LLM) 제미나이 엔터프라이즈를 활용해 기업의 핵심 자산인 오라클 데이터베이스(DB)를 자연어로 실시간 분석하는 '오라클 AI 데이터베이스 에이전트'를 출시했다. 오라클과 구글 클라우드의 협력 확대는 기업이 가장 신뢰하는 데이터 저장소인 오라클 DB와 가장 강력한 AI 모델 중 하나인 구글 제미나이를 직접 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 구글 클라우드 마켓플레이스에서 제공되는 새로운 AI 에이전트는 사용자의 자연어 질문을 즉시 해석해 오라클 DB에서 직접 데이터를 쿼리하고 분석 결과를 도출한다. 핵심은 데이터를 외부로 이동하거나 복제하는 과정이 전혀 없다는 점이다. 민감한 기업 데이터가 기존의 엄격한 보안 및 거버넌스 정책 아래 그대로 머물기 때문에 AI 도입에 따르는 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단한다. 이는 기업의 AI 도입 과정에서 가장 큰 걸림돌이었던 데이터 사일로 문제를 정면으로 돌파하는 해결책이다. 지금까지 기업들은 AI를 활용하기 위해 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM) 시스템에 저장된 데이터를 별도의 데이터웨어하우스나 레이크하우스로 옮겨 복잡한 전처리 과정을 거쳐야 했다. 하지만 이제 "지역별 제품군 매출 추세를 분석해줘" 또는 "영업 활동의 우선순위를 정하는 데 필요한 데이터를 보여줘" 같은 일상적인 질문만으로 SQL 전문가의 도움 없이 즉각적인 데이터 기반 통찰력을 얻을 수 있게 됐다. 양사의 동맹은 멀티 클라우드가 대세가 된 시장 환경 변화에 대한 가장 현실적인 대응이기도 하다. 특정 클라우드에 종속되길 원치 않는 기업 고객의 요구에 부응해 오라클은 자사의 핵심 DB와 인프라를 경쟁사인 구글 클라우드 데이터센터 내에서 직접 운영하는 파격적인 모델을 선보였다. 이번 AI 에이전트 출시는 이러한 물리적 결합을 화학적 융합으로 한 단계 끌어올린 결과물이다. 마이크로소프트 애저와 오픈AI의 연합군에 맞서 오라클의 막강한 엔터프라이즈 DB 고객 기반과 구글의 첨단 AI 기술력을 결합해 강력한 대항마를 구축한 셈이다. 글로벌 기업들의 도입 사례는 이러한 협력의 실질적인 가치를 증명한다. 일본의 AI 시프트는 자사의 에이전트 개발 플랫폼에 오라클 자율운영 AI 데이터베이스를 활용하며 개발 속도 향상과 정확한 의사결정 효과를 보고 있다. 유럽 최대 결제 서비스 기업 월드라인 역시 초저지연과 높은 처리량이 필수적인 결제 처리 플랫폼을 오라클 AI 데이터베이스앳구글 클라우드를 통해 현대화하고 있다. 아르니 스미트 월드라인 디렉터는 "오라클 엑사데이터의 성능을 구글 클라우드 내에서 제공받아 글로벌 규모의 실시간 트랜잭션 처리에 필요한 확장성과 보안을 확보했다"고 밝혔다. 오라클은 이번 발표에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 골든게이트를 통한 실시간 DB 마이그레이션 지원과 오라클 자율운영 AI 레이크하우스와 구글 빅쿼리 통합 강화 방안도 함께 공개했다. 서비스 제공 리전 역시 전 세계 15곳으로 대폭 확대하고 향후 12개월 내 2개 리전을 추가하는 등 글로벌 수요에 적극 대응할 계획이다. 네이선 토머스 오라클 클라우드 인프라스트럭처 수석부사장은 "AI가 데이터베이스 계층에서 엔터프라이즈 데이터에 직접 적용돼 정확도를 높이고 통제력을 강화할 수 있게 됐다"며 "고객이 신뢰하는 비즈니스 데이터에 기반한 에이전틱 AI를 더 쉽게 사용하도록 도울 것"이라고 말했다. 이번 협력은 클라우드 시장의 경쟁 구도가 개별 서비스의 성능 대결을 넘어 이종 클라우드 간의 장벽을 허물고 고객에게 통합된 가치를 제공하는 생태계 대결로 진화하고 있음을 명확히 보여준다.2026-04-27 11:01:56
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![[데스크칼럼] 반도체 호황에 취한 정부, 민생은 무너진다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/15/20261015173614583906_518_323.jpg)