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KT, '모두의 AI'로 일상 파고든다…무신사·콴다·다음과 생활 AI 구축
[경제일보] AI가 별도의 애플리케이션이나 서비스에서 벗어나 쇼핑·교육·검색·부동산·금융 등 일상 서비스 안으로 들어오고 있다. KT가 정부의 '모두의 AI' 사업을 계기로 대규모 이용자를 확보한 생활 플랫폼·서비스 기업들과 손잡고 AI 확산에 나선다. AI 서비스를 찾아 이용하는 방식에서 벗어나 국민이 평소 사용하던 서비스에서 자연스럽게 AI를 경험하도록 해 AI 대중화를 앞당긴다는 전략이다. 26일 KT는 '모두의 AI' 사업을 통해 무신사, 직방, 다음, EBS, 매스프레소, 솔트룩스, BC카드 등과 협력해 생활 밀착형 AI 서비스를 구축한다고 밝혔다. 컨소시엄에는 검색·교육·쇼핑·주거·금융 등 국민 생활과 밀접한 분야의 기업들이 참여한다. 이번 협력은 참여 기업들이 이미 상당한 규모의 이용자 접점을 확보하고 있는 것이 특징이다. KT가 자체 AI 서비스의 이용자를 새롭게 확보하기보다 기존 플랫폼에 AI를 결합해 대규모 이용자에게 AI 경험을 확산시키는 방식이다. 매스프레소의 AI 학습 플랫폼 '콴다'는 글로벌 누적 이용자가 약 9700만명이며 월간 활성 이용자(MAU)는 약 800만명에 달한다. KT는 EBS와 매스프레소와 협력해 AI 기반 학습 서비스를 고도화하고 이용자별 학습 수준과 필요에 맞춘 초개인화 학습 경험을 구현한다는 계획이다. 단순히 문제를 추천하는 수준을 넘어 이용자의 학습 데이터를 바탕으로 부족한 영역을 파악하고 적합한 콘텐츠를 제시하는 방식으로 AI 활용 범위를 확대할 수 있다는 구상이다. 이미 대규모 이용자를 확보한 교육 플랫폼에 AI를 결합하는 만큼 AI 기반 학습 서비스의 대중화에도 속도가 붙을 것으로 전망된다. 쇼핑 분야에서는 패션 플랫폼 무신사와 커넥트웨이브가 참여한다. 무신사는 전체 이용자가 약 1700만명, MAU가 약 800만명에 이르는 대형 패션 플랫폼이다. KT는 무신사에 AI 기반 개인화 추천과 대화형 AI 등을 접목해 이용자의 상품 탐색과 구매 경험을 고도화할 계획이다. AI가 이용자의 취향과 구매 이력 등을 바탕으로 적합한 상품을 추천하거나 자연어 대화를 통해 원하는 상품을 찾을 수 있도록 하는 방식이다. 커넥트웨이브 역시 다나와, 에누리, 메이크샵 등 이커머스 플랫폼에 AI를 접목해 상품 탐색과 유통 과정에서 새로운 서비스를 개발한다는 구상이다. 검색 분야에서는 다음과의 협력이 추진된다. 방대한 정보가 쌓이는 검색 서비스에서 AI를 활용해 이용자가 원하는 정보와 소식을 보다 빠르고 명확하게 확인할 수 있도록 서비스를 고도화하는 방식이다. 부동산 분야에서는 직방과 협력한다. 부동산은 매물 가격과 위치, 주변 인프라 등 다양한 정보를 함께 비교해야 하는 만큼 AI를 활용하면 이용자가 원하는 조건에 맞춰 정보를 수집하고 비교·분석하는 과정이 간소화되는 설계다. 금융 분야에서도 BC카드와 협력해 AI 활용 방안을 모색한다. 금융·소비와 관련된 서비스에 AI를 결합해 이용자가 필요한 정보를 보다 쉽게 확인하고 서비스를 이용할 수 있는 방안을 검토한다. KT가 교육부터 쇼핑, 검색, 주거, 금융까지 생활 전반을 아우르는 서비스를 컨소시엄에 포함한 것은 AI의 이용자 접점을 넓히기 위한 것으로 풀이된다. 별도의 AI 서비스를 내려받거나 새로운 사용법을 익히게 하는 대신 국민이 이미 익숙하게 사용하는 서비스에 AI 기능을 결합하면 AI에 대한 진입장벽을 낮출 수 있기 때문이다. AI 산업의 경쟁 구도 역시 기술 성능 중심에서 실제 이용자 확보와 서비스 적용으로 확대되고 있다. 지금까지는 더 많은 데이터를 학습하고 높은 성능의 AI 모델을 개발하는 것이 주요 경쟁력이었다면, 생성형 AI가 대중화되면서 실제 업무와 소비 과정에서 AI를 얼마나 자연스럽게 활용하게 만드는지도 중요한 경쟁 요소가 되고 있다. KT는 AI 모델과 플랫폼뿐 아니라 AI 반도체, 클라우드, 네트워크까지 연결하는 'AI 풀스택' 전략도 추진한다. 이를 통해 각 기업이 보유한 서비스와 AI 기술을 연결하고 실제 이용자가 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대한다는 계획이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 "모두의 AI가 국민이 일상에서 안정적으로 이용하는 서비스가 되기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 반도체·컴퓨팅 인프라와 클라우드·네트워크, 대규모 운영 역량이 함께 필요하다"며 "국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.
2026-08-26 10:12:12
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한국경제 3주체를 다시 짜라 ②소비자편
[경제일보] 인공지능(AI)이 소비자의 일상 깊숙이 들어오고 있다. 검색과 쇼핑, 금융 상담, 보험 심사, 대출 추천, 콘텐츠 소비, 교육, 의료 상담까지 AI가 개입하는 영역이 빠르게 넓어지는 모습이다. 소비자는 더 빠르고 편리한 서비스를 이용하게 됐지만 그 과정에서 자신의 데이터가 어디에 쓰이고 어떤 기준으로 판단되는지 알기 어려운 상황도 늘고 있다. 24일 정부와 금융권 등에 따르면 소비자의 클릭 기록, 검색 이력, 결제 정보, 이동 경로, 신용 정보, 건강 정보, 소비 패턴 등은 AI 학습과 맞춤형 서비스의 주요 데이터로 활용되고 있다. 기업들은 이를 기반으로 개인별 추천과 광고, 금융상품, 콘텐츠 노출 순서를 조정하고 있다. AI시대 소비자는 단순한 구매자를 넘어 데이터 제공자이자 알고리즘 판단의 대상이 되고 있다는 분석이 나온다. 정부도 AI 확산에 따른 소비자 보호 장치 마련에 나서고 있다. 한국은 올해 1월 AI 기본법을 시행하면서 의료, 금융, 교통, 원전 등 민감 분야의 고영향 AI에 대해 인간 감독과 투명성 확보를 요구하는 체계를 마련했다. 개인정보보호위원회도 AI 모델·시스템 개발자와 제공자가 개인정보 유출, 딥페이크에 따른 인격권 침해 등 새로운 위험을 관리할 수 있도록 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’을 공개했다. 금융권의 변화도 빠르다. 은행과 카드사, 보험사, 핀테크 기업들은 AI 상담, 이상거래 탐지, 신용평가, 맞춤형 상품 추천, 보험금 심사 등에 AI를 활용하고 있다. 금융권에서는 AI 활용 확대와 함께 설명 가능성, 책임 소재, 소비자 보호 기준이 중요해졌다는 평가가 나온다. 한 금융권 관계자는 “AI 상담과 대출심사는 소비자에게 편리함을 줄 수 있지만, 소비자가 왜 특정 상품을 추천받았는지, 왜 대출 한도나 금리가 다르게 산정됐는지 이해하지 못하면 불신으로 이어질 수 있다”며 “금융 AI의 핵심은 속도보다 설명 책임”이라고 말했다. AI가 골라주는 시대, 소비자는 더 자유로워졌나 AI 추천 서비스는 소비자의 선택 방식을 바꾸고 있다. 과거 소비자는 상품과 서비스를 직접 비교하고 선택했다. 지금은 플랫폼이 소비자의 검색 기록과 구매 이력, 위치, 관심사를 분석해 상품과 콘텐츠를 먼저 제시한다. 쇼핑몰은 개인별 추천 상품을 배열하고 금융 플랫폼은 맞춤형 대출과 카드, 보험상품을 보여준다. 온라인동영상서비스(OTT)와 포털, 뉴스 플랫폼도 이용자의 선호를 기반으로 콘텐츠 노출 순서를 조정한다. 문제는 추천이 편리함을 주는 동시에 선택의 범위를 좁힐 수 있다는 점이다. 소비자는 자신이 원하는 정보를 찾는다고 생각하지만 실제로는 알고리즘이 보여주는 범위 안에서 선택하는 경우가 많다. 특정 상품이나 서비스가 상단에 노출되는 이유, 추천 기준에 광고나 수수료가 얼마나 반영됐는지 소비자가 확인하기 어려운 경우도 적지 않다. 소비자단체 한 관계자는 “AI 추천은 소비자 편익을 높일 수 있지만 플랫폼이 어떤 기준으로 상품을 보여주는지 충분히 설명하지 않으면 정보 비대칭이 커질 수 있다”며 “추천의 편리함과 소비자의 알 권리 사이에 균형이 필요하다”고 말했다. 개인정보는 공짜 원료가 아니다 AI 서비스의 기반은 데이터다. 소비자가 남긴 정보가 많을수록 AI는 더 정교한 추천과 예측을 제공할 수 있다. 그러나 데이터 활용이 늘어날수록 개인정보 침해 가능성도 커진다. 특히 금융, 의료, 교육, 이동 정보처럼 민감한 데이터가 결합되면 개인의 생활 패턴과 경제 상황, 건강 상태까지 추정할 수 있다. 개인정보위가 AI 프라이버시 리스크 관리 모델에서 개인정보 유·노출뿐 아니라 딥페이크로 인한 인격권 침해를 새로운 위험으로 제시한 것도 이 때문이다. AI가 만든 이미지와 음성, 영상은 소비자 피해의 양상을 바꾸고 있다. 보이스피싱과 투자 사기, 허위 광고, 유명인 사칭, 딥페이크 범죄가 AI 기술과 결합하면 피해 규모와 확산 속도가 커질 수 있다. 한 보안업계 관계자는 “기존 개인정보 유출은 계정 탈취나 스팸 피해로 이어지는 경우가 많았지만 AI시대에는 유출된 정보가 음성 합성, 얼굴 합성, 맞춤형 사기 문구에 활용될 수 있다”며 “소비자 보호의 기준도 단순 정보보호에서 신원과 평판 보호로 넓어져야 한다”고 말했다. 금융 AI의 편리함 뒤에 남는 설명 책임 금융 분야는 AI가 소비자 권리와 직접 충돌할 수 있는 대표 영역이다. AI가 대출 한도와 금리, 카드 발급 가능성, 보험 가입 심사, 이상거래 탐지, 투자상품 추천에 활용되면 소비자의 금융 접근성과 비용이 달라질 수 있다. 편리한 상담과 빠른 심사는 장점이지만 잘못된 데이터나 편향된 모델이 적용되면 불합리한 차별로 이어질 가능성도 있다. 금융소비자 입장에서는 ‘AI가 판단했다’는 설명만으로는 충분하지 않다. 왜 한도가 줄었는지, 왜 보험 가입이 거절됐는지, 왜 특정 투자상품이 추천됐는지 이해할 수 있어야 한다. AI 판단에 오류가 있다면 이의를 제기하고 사람이 다시 검토할 수 있는 절차도 필요하다. 한 금융소비자보호 전문가는 “AI가 금융 서비스를 빠르게 만들 수는 있지만 설명할 수 없는 AI는 금융소비자 보호와 충돌할 수 있다”며 “특히 고령층이나 금융 취약계층은 AI 상담 결과를 그대로 받아들일 가능성이 커 별도 보호 장치가 필요하다”고 말했다. 디지털 약자를 방치하면 AI 격차는 생활 격차가 된다 AI 서비스가 확산될수록 디지털 취약계층의 문제도 커질 수 있다. 고령층, 장애인, 저소득층, 디지털 기기 활용이 익숙하지 않은 소비자는 AI 기반 서비스에서 배제되거나 불리한 조건을 감수할 가능성이 있다. 은행 점포와 대면 창구가 줄고 모바일 앱과 챗봇 상담이 늘어날수록 이 같은 격차는 금융 접근성 문제로 이어질 수 있다. 교육과 의료 분야에서도 비슷한 문제가 나타날 수 있다. AI 학습 서비스는 개인별 맞춤 교육을 제공할 수 있지만 기기와 네트워크, 결제 능력이 부족한 가정은 혜택을 충분히 누리기 어렵다. AI 건강관리 서비스도 스마트기기 활용 능력과 데이터 접근성에 따라 이용 격차가 벌어질 수 있다. 전문가들은 AI시대 소비자 정책이 ‘피해 구제’ 중심에서 ‘역량 강화’ 중심으로 바뀌어야 한다고 지적한다. 소비자가 AI 추천과 자동화된 판단을 이해하고 개인정보 제공 여부를 선택하며 부당한 결과에 이의를 제기할 수 있어야 한다는 것이다. AI시대 소비자는 더 빠른 서비스를 이용하는 동시에 더 많은 데이터를 제공한다. 편리함은 공짜가 아니다. 소비자의 데이터가 기업의 수익과 AI 성능을 높이는 원료가 되는 만큼 소비자에게도 정보 접근권과 설명 요구권, 선택권이 보장돼야 한다. 한 소비자정책 전문가는 “AI시대 소비자 보호의 핵심은 기술을 막는 것이 아니라 소비자가 기술의 작동 방식을 이해하고 통제할 수 있게 하는 것”이라며 “데이터 주권이 뒷받침되지 않으면 AI 편익은 일부 기업과 플랫폼에 집중되고 소비자는 판단의 객체로 밀려날 수 있다”고 말했다.
2026-07-24 11:08:47
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파수AI, 리안헤어 500개 매장 데이터로 'AI 헤어 추천' 만든다
[경제일보] 파수AI가 미용 프랜차이즈 리안헤어와 인공지능(AI) 기반 맞춤형 뷰티 플랫폼을 구축한다. 얼굴과 취향을 분석해 헤어스타일을 가상으로 보여주고 적합한 디자이너까지 연결하는 서비스다. 공공·연구기관을 중심으로 AI 사업을 전개해 온 파수AI는 이번 사업을 계기로 소비자 대상 뷰티테크 시장으로 영역을 넓힌다. 파수AI는 ‘2026년 AX 원스톱 바우처 지원사업’ 주관기업으로 선정된 미창조 리안헤어의 AI 개발을 담당한다고 21일 밝혔다. 파수AI는 사업의 공급기업으로 참여하며 네이버클라우드는 클라우드 인프라, 랩큐는 데이터 구매·가공을 맡는다. AX 원스톱 바우처는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 기업의 AI 전환 비용을 지원하는 사업이다. AI 개발과 클라우드, 데이터 등을 묶어 제공하며 전체 사업 규모는 260억원이다. 이는 바우처 사업 전체 예산으로, 리안헤어에 지원되는 개별 금액은 공개되지 않았다. 리안헤어는 이번 사업을 통해 ‘AI 초개인화 뷰티경험 플랫폼’을 구축한다. 이용자가 얼굴 사진과 선호 정보를 입력하면 AI가 헤어스타일 적용 모습을 가상으로 보여주고 어울리는 스타일과 디자이너를 추천하는 방식이다. 고객용 애플리케이션과 매장 직원이 사용하는 웹앱도 함께 개발한다. 핵심 자산은 리안헤어가 25년 동안 전국 약 500개 매장을 운영하며 축적한 데이터다. 고객의 선호와 시술 이력, 디자이너별 전문 분야 등을 표준화하면 단순 이미지 생성 서비스를 넘어 상담과 예약, 디자이너 배정까지 연결할 수 있다. 본사 입장에서는 매장마다 달랐던 상담 품질을 일정 수준으로 맞추고, 가맹점은 고객 취향에 맞춘 제안으로 재방문율을 높일 수 있다. 파수AI는 에이전틱 AX 플랫폼 ‘엘름(Ellm)’을 기반으로 시스템을 개발한다. 엘름은 업무와 사용자 권한에 맞춰 여러 AI 모델과 검색증강생성(RAG), 외부 도구를 연결하는 플랫폼이다. 이번 과제에는 온프레미스에서 구동할 수 있는 국내 파운데이션 모델과 해외 모델을 함께 적용한다. 관건은 데이터 품질과 개인정보 보호다. 매장별로 기록 방식이 다른 상담·시술 데이터를 통합하지 못하면 추천 정확도가 떨어질 수 있다. 얼굴 이미지와 고객 취향, 시술 이력은 민감한 개인 정보로 이어질 수 있어 수집 동의와 보관 기간, AI 학습 활용 범위를 명확하게 정해야 한다. 가상 시뮬레이션 결과가 실제 시술과 다를 경우를 고려한 고지와 상담 절차도 필요하다. 윤경구 파수AI 최고기술책임자(CTO)는 “엘름을 기반으로 차별화된 K-뷰티 플랫폼을 구축하겠다”며 “공공과 연구기관에 이어 미용산업까지 AI 활용 사례를 확대할 것”이라고 말했다.
2026-07-21 16:12:20
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정부, AI 데이터센터 특별법 하위법령 착수…전력 특례 범위가 관건
[경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC) 특별법 시행을 위한 하위법령 마련에 착수했다. 법률 제정으로 AIDC 구축을 지원할 큰 틀은 마련됐지만 산업 현장에서는 인허가 간소화와 전력 특례가 어느 범위까지 적용될지가 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 9일 공포된 ‘인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법’의 하위법령 마련을 위한 연구반을 구성하고 18일 서울에서 킥오프 회의를 열었다고 밝혔다. 연구반은 AI 데이터센터와 법률 전문가 등으로 구성됐으며 시행령과 시행규칙 초안 마련을 맡는다. AIDC 특별법은 AI 3강 도약을 위한 핵심 인프라인 AI 데이터센터 구축을 제도적으로 지원하기 위해 마련된 법이다. 기존 데이터센터가 데이터 저장과 서비스 운영에 초점을 맞췄다면 AIDC는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 가속기 기반 연산을 통해 AI 모델 학습과 추론을 수행하는 연산 인프라 성격이 강하다. 이 때문에 일반 데이터센터보다 고밀도 전력 공급, 냉각, 전력망 접속, 부지 확보 요건이 훨씬 까다롭다. 특별법은 올해 1월 이해민 의원 등이 발의한 법안을 포함해 관련 법안을 병합·조정하는 방식으로 논의됐다. 이후 국회 과학기술정보방송통신위원회 법안심사소위와 전체회의, 법제사법위원회 심사를 거쳐 지난 5월 7일 국회 본회의를 통과했다. 6월 9일 공포됐으며 9개월 유예기간을 거쳐 내년 3월 10일부터 시행된다. 법의 핵심은 크게 세 가지다. 우선 과기정통부를 통합 창구로 삼아 AI 데이터센터 구축 관련 인허가를 일괄 처리할 수 있도록 했다. 관계기관이 정해진 기간 안에 인허가 여부를 통보하지 않으면 처리된 것으로 보는 ‘타임아웃제’도 도입된다. 복잡한 행정 절차가 투자 지연으로 이어지는 문제를 줄이겠다는 취지다. 전력 관련 특례도 포함됐다. 비수도권에 일정 규모 이하 AI 데이터센터를 신축·증축하거나 기존 데이터센터를 AI 데이터센터로 전환하는 경우 전력계통영향평가 면제 근거가 마련됐다. 수도권에 집중된 데이터센터 입지를 분산하고 전력망 부담이 상대적으로 낮은 지역으로 AI 인프라 투자를 유도하려는 장치다. 승강기, 주차장, 미술품 설치 등 일반 건물 기준을 그대로 적용받던 시설물 설치 의무를 완화하는 내용도 담겼다. 하위법령 단계에서는 세부 기준을 둘러싼 논의가 본격화할 전망이다. AIDC를 어느 수준의 설비와 규모를 갖춘 시설로 정의할지 전력계통영향평가 면제 대상이 되는 ‘일정 규모 이하’ 기준을 어떻게 정할지가 핵심이다. GPU 집적도, 전력 수전 용량, 냉각 방식, 연산 목적, AI 학습·추론 비중 등을 어디까지 법적 기준에 넣을지도 쟁점이 될 수 있다. 업계가 가장 주목하는 부분은 전력이다. 생성형 AI 확산으로 GPU 집적도가 높아지면서 데이터센터 한 곳이 필요로 하는 전력 규모는 수십~수백 메가와트 단위로 커지고 있다. 부지를 확보하더라도 변전소와 송전망 접속, 장기 전력 구매, 냉각 설비, 전력 품질 문제가 해결되지 않으면 실제 구축 일정은 지연될 수밖에 없다. 글로벌 시장에서도 AI 데이터센터 확장의 병목은 반도체 공급만이 아니라 전력과 냉각, 지역 수용성 문제로 옮겨가고 있다. 규제 완화가 곧바로 산업 경쟁력으로 이어지는 것도 아니다. 인허가 속도를 높이는 동시에 전력망 안정성, 지역 주민 수용성, 환경 부담, 수도권 집중 완화라는 과제를 함께 풀어야 한다. 특히 비수도권 특례가 실효성을 갖기 위해서는 전력망 여유 지역과 산업 수요, 통신망, 인력, 세제·입지 지원이 함께 설계돼야 한다. 과기정통부는 연구반 운영을 통해 하위법령 초안을 조속히 마련하고 AI 데이터센터 정의와 규제 특례 등 핵심 사항에 대해 민간 전문가와 이해관계자 의견을 수렴한다는 방침이다. 산업계가 요구하는 속도와 전력·환경·지역사회 쟁점을 함께 고려해 제도 설계에 나서겠다는 것이다. AIDC 특별법은 한국형 AI 인프라 정책의 출발점이다. 그러나 실제 성패는 법률 이름이 아니라 시행령 숫자에 달려 있다. 어떤 시설을 AIDC로 인정할지, 어느 규모까지 전력 특례를 줄지, 인허가 지연을 얼마나 줄일지가 기업 투자 판단을 좌우한다. AI 시대의 데이터센터는 건물이 아니라 국가 연산 주권의 기반이다. 하위법령 설계가 정교하지 않으면 특별법은 투자 속도를 높이기보다 또 다른 해석 싸움의 출발점이 될 수 있다.
2026-06-18 16:28:50
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