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투자도 AI 시대…두나무, 자연어 기반 '업비트 스트래티지 툴킷' 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 투자와 자산관리 영역으로 빠르게 확산되면서 투자 전략 수립에도 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 AI가 존재하지 않는 데이터를 생성하거나 계산 결과를 왜곡하는 '환각' 문제가 금융 분야의 새로운 위험 요소로 지적되는 가운데 두나무가 AI와 백테스트 엔진을 분리한 투자 전략 검증 서비스를 선보인다. 14일 두나무는 이용자가 자연어로 입력한 매매 전략을 실제 과거 시세 데이터로 검증할 수 있는 AI 기반 백테스트 도구 '업비트 스트래티지 툴킷' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 업비트 스트래티지 툴킷은 이용자가 일상적인 대화 형태로 투자 아이디어를 입력하면 이를 실제 실행 가능한 매매 전략으로 변환하고, 과거 시세 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있는 서비스다. 별도의 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용해 투자 전략을 설계하고 성과를 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 AI가 전략을 생성하고 검증까지 모두 수행하는 기존 방식과 달리 AI와 백테스트 엔진의 역할을 분리한 구조를 적용했다. AI는 이용자가 입력한 자연어를 계산 가능한 전략 규칙으로 변환하는 역할만 담당하고, 실제 수익률과 성과 계산은 툴킷에 내장된 백테스트 엔진이 과거 시세 데이터를 기반으로 수행한다. 업비트는 해당 구조가 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽히는 환각 문제를 줄이기 위한 설계라고 설명했다. 일반적인 생성형 AI에 투자 전략 검증을 요청하면 실제 존재하지 않는 가격 데이터를 생성하거나 잘못된 계산 방식을 적용해 신뢰하기 어려운 결과를 제시하는 사례가 발생할 수 있다. 이에 두나무는 AI의 언어 처리 능력과 검증 엔진의 계산 기능을 분리해 동일한 조건에서 반복 가능한 결과를 제공하도록 제작했다. 최근 생성형 AI를 활용한 투자 서비스는 빠르게 늘고 있다. AI가 종목을 추천하거나 시장 흐름을 분석하고 투자 전략을 제안하는 서비스가 잇따라 등장하고 있지만, 금융권에서는 AI가 제시하는 결과를 그대로 신뢰하기보다 객관적인 데이터 검증 체계를 함께 갖춰야 한다는 요구도 커지고 있다. 이에 AI를 보조 도구로 활용하되 실제 계산과 검증은 별도 시스템이 수행하는 구조가 새로운 서비스 방향으로 주목받고 있다. 지원 기능도 다양하다. 상대강도지수(RSI), 이동평균수렴·확산지수(MACD), 볼린저 밴드 등 주요 기술적 지표 15종을 활용할 수 있으며, 1초봉부터 1개월봉까지 다양한 기간의 시세 데이터를 기반으로 분석을 수행할 수 있다. 거래 수수료와 체결 조건까지 반영해 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등 주요 성과 지표를 리포트 형태로 제공한다. 이용자는 AI와 대화하며 조건을 바꿔 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"처럼 자연어로 입력한 뒤 기간이나 조건을 변경하면서 전략별 성과 차이를 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투자하기 전에 다양한 가상 시나리오를 검증할 수 있도록 설계했다. 업비트 스트래티지 툴킷은 '클로드 코드', '커서', '코덱스' 등 이용자가 사용하는 AI 코딩 에이전트와의 연동도 지원한다. 외부 AI 환경과 업비트의 데이터 인프라를 결합해 보다 정교한 투자 전략 분석 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 두나무는 이번 서비스를 통해 AI 기반 투자 도구의 활용성을 높이는 동시에 투자 전략 검증 과정의 신뢰성을 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI 기술과 데이터 분석 역량을 결합한 다양한 투자 지원 서비스를 확대해 이용자의 분석 환경을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 업비트 관계자는 "매매 전략을 백테스트해보고 싶다는 이용자들의 목소리를 반영해 업비트 스트래티지 툴킷을 선보인다"며 "AI로 백테스트 실행을 위한 진입 장벽은 대폭 낮추고 검증 결과의 재현성은 한층 높인 것이 특징"이라고 말했다.2026-07-14 08:17:29
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잡코리아, AI 맞춤 추천 효과…상반기 이용자 1000만명 돌파 [경제일보] 채용 플랫폼 시장 경쟁이 단순 구인·구직 정보 제공을 넘어 인공지능(AI) 기반 맞춤형 추천과 데이터 서비스 경쟁으로 확대되고 있다. 구직자의 탐색 시간을 줄이고 지원 전환율을 높이기 위한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 떠오르는 가운데 잡코리아가 올 상반기 국내 채용 플랫폼 가운데 가장 많은 이용자를 확보했다. 13일 잡코리아는 데이터 분석 솔루션 모바일인덱스 분석 결과 올해 상반기 누적 월간 활성 이용자 수(MAU)가 약 1086만명으로 집계됐다고 밝혔다. 특히 지난해 약 63만명이었던 2위와의 격차도 올해는 107만명으로 확대된 것으로 알려졌다. 신규 이용자 유입도 증가했다. 상반기 잡코리아 앱 신규 설치 건수는 약 149만건으로 타 구인·구직 플랫폼 대비 크게 앞섰다. 정규직 채용 플랫폼 가운데 신규 설치 건수 100만건을 넘는 등 잡코리아는 지난 2024년 10월 이후 21개월 연속 MAU와 앱 신규 설치 건수 모두 1위를 유지했다고 설명했다. 이 같은 성과는 AI 기반 맞춤형 추천 서비스 강화가 영향을 미친 것으로 잡코리아는 분석했다. 잡코리아는 메인 화면을 'AI 추천 3.0' 중심으로 개편해 이용자의 경력과 관심 직무 등을 반영한 맞춤형 채용 공고를 전면에 배치했다. 공고 탐색 시간을 줄이고 개인별 적합한 채용 정보를 제공하면서 입사 지원 건수도 꾸준히 증가해 지난 2023년과 비교하면 70% 이상 늘었다. 콘텐츠 경쟁력도 강화했다. 잡코리아는 최근 현직자 인터뷰와 커리어 인사이트 중심으로 콘텐츠 서비스를 개편해 직무와 산업 정보를 보다 쉽게 확인할 수 있도록 설계했다. 여기에 AI잡스, 하이테크, 앗!뜨공 등 인기 직무와 기업을 중심으로 한 큐레이션 채용관을 운영하며 구직자의 정보 탐색 편의성을 높이고 있다. 최근 채용 플랫폼 업계는 생성형 AI를 활용한 맞춤형 공고 추천과 이력서 분석, 직무 매칭 기능을 중심으로 경쟁이 치열해지고 있다. 단순히 채용 공고를 제공하는 것을 넘어 AI와 데이터를 활용해 구직자에게 적합한 일자리를 연결하고 기업에는 필요한 인재를 추천하는 방향으로 서비스가 고도화되고 있다. 이에 잡코리아는 향후 AI와 데이터 역량을 기반으로 구직자와 기업을 더욱 정교하게 연결하는 채용 플랫폼으로 서비스를 고도화할 계획이다. 맞춤형 채용 추천은 물론 직무·산업별 콘텐츠를 지속 확대해 구직자의 탐색 경험을 높이고, 기업에는 채용 효율을 높일 수 있는 서비스를 강화한다는 방침이다. 잡코리아 관계자는 "상반기 MAU 1위 성과는 구직자들이 잡코리아를 신뢰하고 실제 구직 활동에 활발히 활용하고 있다는 의미로 분석된다"며 "AI 기반 맞춤형 매칭과 양질의 콘텐츠를 결합해 구직자가 더 빠르고 정확하게 원하는 기회를 만날 수 있도록 돕고, 채용 여정 전반에서 더 나은 탐색 경험과 인사이트를 제공하겠다"고 말했다.2026-07-13 13:47:15
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KT, AI를 '일하는 방식'으로 바꿨다…글로벌 디지털혁신상 수상 [경제일보] AI를 도입하는 것과 구성원이 실제 업무에 쓰게 만드는 것은 다른 문제다. KT가 임직원 누구나 자연어로 사내 데이터를 분석할 수 있는 환경을 구축한 성과로 디지털 혁신상을 받았다. KT(대표이사 박윤영)는 지난 9일 서울 강남구 조선팰리스에서 열린 글로벌 데이터·AI 분석 콘퍼런스 ‘스트래티지 월드 서울 2026’에서 스트래티지 디지털 혁신상을 단독 수상했다고 10일 밝혔다. 스트래티지 월드는 글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI)·AI 기업 스트래티지가 고객사의 데이터 활용 사례를 공유하는 행사다. KT는 자체 데이터 플랫폼과 AI 기술을 결합해 전사 데이터 활용체계를 혁신한 점을 인정받았다. KT는 행사에서 ‘KT BI/DW 모더나이제이션-셀프 AI/BI 전환 여정’을 주제로 전사 데이터 분석 환경을 AI 중심으로 전환한 과정도 소개했다. 현재 KT는 전체 임직원 약 4분의 1이 사용하는 20만여개의 BI 리포트를 운영하고 있다. 대규모 데이터 분석 환경에서는 성능과 확장성뿐 아니라 일반 임직원이 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 구조가 중요하다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 데이터 수집과 저장, 분석, AI 활용체계를 전면적으로 현대화했다. 중심에는 자체 통합 데이터 플랫폼 ‘MAGMA’가 있다. MAGMA는 마이크로소프트 애저 데이터브릭스를 기반으로 데이터 수집부터 저장·분석·AI 활용까지 지원한다. 동일한 데이터를 여러 분석 서비스가 공동 활용하도록 설계해 반복 복제를 줄이고 데이터 일관성과 운영 효율을 높였다. 업무 중심의 시맨틱 레이어도 구축했다. 기존 리포트 사용 패턴과 사용자 인터뷰를 분석해 매출·가입자·상품 등 업무 용어와 데이터의 관계를 표준화했다. AI가 숫자뿐 아니라 업무 맥락까지 이해하도록 만든 것이다. 이에 따라 임직원은 “월별 매출 추이를 그래프로 보여주고 다음 달 매출을 예측해줘”와 같은 자연어 질문으로 데이터를 분석하고 대시보드를 생성할 수 있다. 데이터 전문가에게 별도로 분석을 요청하거나 복잡한 도구 사용법을 익혀야 했던 부담을 낮췄다. KT가 내부 AI 전환 사례를 공개한 배경에는 기업 고객 AX 시장이 있다. 기업에 AI 도입을 제안하려면 자사 업무에서 먼저 효율과 안정성을 증명해야 한다. MAGMA와 전사 AI 분석 환경은 향후 금융·공공·제조 고객의 데이터 플랫폼 현대화 사업에 활용할 수 있는 레퍼런스가 된다. 소버린 AI와 데이터 주권도 강조했다. 프롬프트에 개인정보나 기업 기밀이 포함될 수 있고 산업마다 데이터 관련 규제가 다른 만큼 국내에서 정보를 안전하게 저장·활용하는 AI 인프라가 필요하다는 설명이다. 글로벌 AI 모델의 국내 리전 확대도 AI 확산의 기반으로 꼽았다. 향후 평가 기준은 실제 업무 성과다. 자연어 분석이 널리 쓰여도 데이터 기준이 다르거나 접근권한 관리가 느슨하면 잘못된 분석과 정보 유출로 이어질 수 있다. 데이터 품질과 보안체계를 유지하면서 의사결정 시간과 비용을 얼마나 줄이느냐가 KT의 내부 혁신과 외부 AX 사업 경쟁력을 가를 전망이다. 이호재 KT 플랫폼개발담당 상무는 “이번 수상은 KT의 데이터 플랫폼 기술과 AI 활용 역량이 글로벌 시장에서도 인정받은 의미 있는 성과”라며 “임직원 누구나 AI와 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고 AI 기반 데이터 중심 업무 문화를 확산하겠다”고 말했다.2026-07-10 16:10:38
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농업도 AI 비서 시대...롯데이노베이트, 스마트팜 플랫폼 고도화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 사무 업무를 넘어 농업 현장으로 빠르게 확산하고 있다. 단순히 작물의 생육 상태를 분석하는 수준을 넘어 재배 방법을 안내하고 농장 운영 전략까지 제안하는 롯데이노베이트의 AI 에이전트 등이 등장하면서 스마트농업의 인공지능 전환(AX)도 본격화되고 있다. 10일 롯데이노베이트는 스마트팜 플랫폼 '도시의 푸른농장'에 거대언어모델(LLM) 기반 AI 기술을 적용한 '스마트팜 에이전트'를 개발했다고 밝혔다. AI를 활용해 농장 운영을 지원하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하고, 스마트농업 시장 공략에도 속도를 낸다는 전략이다. 스마트팜 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 농장주의 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 최신 스마트팜 기술 동향과 작물 재배 노하우를 이해하기 쉬운 형태로 제공해 경험이 부족한 농장주도 전문 지식을 쉽게 활용할 수 있도록 설계됐다. 농장 운영 과정에서 발생하는 다양한 궁금증을 실시간으로 해결하고 데이터 기반의 의사결정을 지원해 시행착오를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 또한 작물 생육 정보와 농작물 시세 등을 종합적으로 분석해 재배 전략 수립도 지원한다. 롯데이노베이트는 이를 통해 생산성을 높이는 동시에 운영 비용을 절감하고, 시장 상황에 맞춘 효율적인 농장 운영이 가능할 것으로 전망하고 있다. 앞서 롯데이노베이트는 비전 AI를 활용해 작물 생육 예측과 병해충 예찰 AI 모델을 개발하는 등 스마트팜 기술을 고도화해 온 바 있다. 이번에는 생성형 AI를 접목한 에이전트 기술을 추가하면서 농장 관리 전반을 지원하는 AI 플랫폼으로 서비스를 확대했다. IT 업계에서는 스마트팜이 자동화 중심에서 AI 기반 의사결정 지원 체계로 진화하고 있는 것으로 평가한다. 롯데이노베이트는 향후 AI 에이전트 기능을 지속적으로 고도화해 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 사업을 확대할 계획이다. 스마트팜 운영 경험이나 농업 전문 지식이 없는 이용자도 AI의 도움을 받아 농장을 운영할 수 있도록 서비스를 발전시킨다는 구상이다. 농업 분야에서도 AI 도입이 빠르게 확산하면서 관련 시장 경쟁도 치열해지고 있다. 정부가 스마트농업 보급 확대와 디지털 농업 육성 정책을 추진하는 가운데 기업들은 생성형 AI와 데이터 분석 기술을 접목해 생산성과 운영 효율을 높이는 솔루션 개발에 집중하고 있다. AI 에이전트가 농업 현장의 새로운 생산성 도구로 자리 잡을 수 있을지 관심이 모인다. IT 업계에서는 AI 에이전트가 제조와 금융, 공공에 이어 농업 분야까지 확산하면서 산업별 특화 AI 시장이 한층 빠르게 성장할 것으로 전망하고 있다. 특히 축적된 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 AI 에이전트가 스마트농업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것으로 분석하고 있다. 롯데이노베이트 관계자는 "지속적인 데이터 축적을 통해 서비스를 고도화하여 서비스 정확도 및 고객 편의성을 높여 나갈 것"이라며 "AI 기술을 통해 스마트팜 관리의 혁신을 주도하고 미래 농업 경쟁력을 확보하는 데 큰 기여를 할 것"이라고 말했다.2026-07-10 13:39:24
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카카오벤처스, 스펙트라인텔에 시드 투자…'물질 식별 AI 센서' 키운다 [경제일보] 카카오벤처스가 초소형 이미징 초분광기 기술을 개발하는 딥테크 스타트업 스펙트라인텔에 시드 투자를 단행했다. 생성형 인공지능(AI)을 넘어 로봇과 드론, 자율주행 등 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서 물체를 보다 정밀하게 식별할 수 있는 차세대 센서 기술의 성장 가능성에 주목한 투자로 풀이된다. 9일 스펙트라인텔은 최근 카카오벤처스로부터 시드 투자를 유치했다고 밝혔다. 스펙트라인텔은 초소형 이미징 초분광기 하드웨어와 산업별 분광 데이터베이스(DB), 분석 소프트웨어를 통합 제공하는 딥테크 스타트업이다. 기존 카메라가 형태와 색상, 열화상 정보를 중심으로 대상을 인식했다면, 초분광 기술은 수십~수백 개의 파장 정보를 함께 분석해 물질의 종류와 상태까지 판별할 수 있는 것이 특징이다. 초분광 이미징은 하나의 이미지에 다양한 파장 정보를 담아 각 픽셀의 스펙트럼을 분석하는 기술이다. 이를 활용하면 유해물질 유출이나 연소 화염, 폐기물, 구조물 열화, 위장체 등 육안이나 일반 영상으로는 식별하기 어려운 대상도 원거리에서 비접촉 방식으로 탐지할 수 있다고 알려졌다. IT 업계에서는 AI가 실제 환경을 인식하고 판단하는 피지컬 AI 시대로 진화하면서 카메라와 라이다(LiDAR)를 넘어 물질 자체를 식별할 수 있는 초분광 센서 수요도 확대될 것으로 전망하고 있다. 특히 방산과 우주, 산업 안전, 환경 감시, 스마트 농업 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 커지고 있다. 이에 스펙트라인텔은 첫 제품으로 일반 천문 장비에 장착할 수 있는 초분광 어댑터 'ASTRO-HSI'를 개발하고 있다. 기존 망원경에 연결해 천체의 파장별 이미지와 픽셀 단위 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있도록 설계됐다. 특히 스펙트라인텔은 천문 장비 시장에서 실제 사용자 데이터를 확보한 뒤 산업 및 방산용 초분광 플랫폼으로 사업을 확대한다는 계획이다. 김영무 카카오벤처스 심사역은 "스펙트라인텔은 초분광 기반의 초장거리 관측·분석 기술로 방산과 우주 시장을 혁신하고자 하는 팀으로, 자체 설계한 디바이스를 통해 초소형화와 초경량화를 동시에 구현했다"며 "기술적 한계를 뛰어넘은 천체 관측 디바이스를 시작으로 산업용 경보기, 전술 관측 드론, 능동형 기만체 식별장치 등 방산 시장과 심우주 연구 시장까지 확장해 나갈 것으로 기대한다"고 설명했다. 이번 투자금을 기반으로 회사는 초소형 이미징 초분광기 시제품을 고도화하고 연구개발(R&D) 인력 확보에도 속도를 낼 예정이다. 향후 미사일과 발사체 식별을 비롯해 산업 비파괴 검사, 환경 유해물질 감시, 식품·농업 이물질 검사 등으로 적용 분야를 넓힌다는 구상이다. 스펙트라인텔은 한국과학기술원(KAIST) 물리학과에 재학 중인 유동호 대표가 창업했다. 유 대표는 고등학생 시절부터 원격 분광 기술을 활용한 발사체와 우주물체 식별 연구를 수행했으며, 미국 항공우주국(NASA) 주관 '스페이스 앱스 챌린지' 글로벌 파이널리스트에 선정된 바 있다. 창업 전에는 기초과학연구원(IBS) 행성대기그룹에서 금성 대기 연구를 수행하며 분광 데이터 분석 기술을 고도화한 것으로 알려졌다. 유동호 스펙트라인텔 대표는 "현재의 카메라와 감시 시스템은 빠르고 선명해졌지만, 여전히 대상이 무엇인지 식별하는 데 필요한 정보는 부족하다"며 "스펙트라인텔은 시간, 공간, 파장을 함께 보는 4차원 감시 기술을 통해 환경, 산업, 국방, 우주 분야에서 물질을 정확히 식별하는 새로운 센서 플랫폼을 구축하고 미래 피지컬 AI의 핵심 센서 개발사로 이룩하겠다"고 말했다.2026-07-09 08:37:51
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LG AI연구원, 코스콤과 손잡았다…한국 증시 AI 예측 서비스 출시 [경제일보] LG AI연구원이 코스콤과 손잡고 인공지능(AI) 기반 한국 주식시장 예측·분석 서비스 시장 공략에 나선다. 국내 금융 데이터와 AI 예측 기술을 결합해 투자 판단을 지원하는 금융 AI 서비스를 고도화하고 글로벌 시장까지 사업을 확대하겠다는 전략이다. LG AI연구원과 코스콤은 서울 여의도 코스콤 본사에서 'AI 기반 한국 금융 데이터 분석 서비스 제공을 위한 전략적 업무협약(MOU)'을 체결했다고 7일 밝혔다. 이날 협약식에는 윤창현 코스콤 사장과 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장을 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원의 금융 AI 에이전트 '엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)'에 코스콤이 보유한 국내 금융 데이터를 결합해 한국 주식시장에 특화된 AI 예측·분석 서비스를 구축할 계획이다. 코스콤은 한국 자본시장의 IT 인프라를 담당하는 금융IT 전문기업으로 국내 증시 거래 데이터와 기업 공시, 거시경제 지표 등 다양한 금융 데이터를 제공한다. LG AI연구원은 이를 기반으로 엑사원 BI의 시계열 예측과 데이터 분석 기술을 국내 시장 환경에 맞게 최적화한다. 엑사원 BI는 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석과 추론·예측·설명 생성까지 수행하는 금융 특화 AI 플랫폼이다. LG AI연구원은 그동안 리튬 가격 예측과 수요예측, AI ETF 등 다양한 분야에서 AI 예측 기술을 상용화하며 관련 기술력을 축적해 왔다. 대표 서비스인 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'는 개별 종목의 향후 4주간 주가 흐름을 예측한 점수와 함께 AI가 해당 결과를 도출한 근거를 분석 코멘터리 형태로 제공한다. 단순히 예측 결과만 제시하는 것이 아니라 판단 근거까지 함께 설명하는 '설명 가능한 AI(Explainable AI)'를 구현한 것이 특징이다. LG AI연구원은 이미 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 미국 증시에 상장된 기업을 대상으로 AI 기반 예측·분석 서비스를 제공하고 있다. 이번 협력을 통해서는 한국 증시 데이터를 추가 확보하며 국내는 물론 해외 기관투자자와 글로벌 고객을 대상으로 서비스 범위를 확대할 계획이다. 최근 국내 증시에 대한 해외 투자자들의 관심이 높아지고 AI를 활용한 투자 분석 수요도 빠르게 증가하면서 금융 AI 시장 경쟁도 본격화되고 있다. 업계에서는 단순 정보 제공을 넘어 투자 판단의 근거까지 제시하는 설명 가능한 AI가 차세대 금융 서비스의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 양사는 AI 분석 과정에서 발생할 수 있는 환각(Hallucination) 현상을 최소화하기 위해 예측 점수 산출 근거와 분석 코멘터리의 정확성, 정보 충실도를 지속적으로 검증하며 서비스 신뢰성을 높여 나갈 방침이다. 또 코스콤의 국내 금융기관 네트워크와 LG AI연구원이 확보한 LSEG의 글로벌 유통 채널을 활용해 국내외 금융기관과 기관투자자, 개인투자자까지 고객층을 확대한다는 계획이다. 윤창현 코스콤 사장은 "AI 시대에는 신뢰할 수 있는 금융 데이터와 AI 기술의 결합이 무엇보다 중요하다"며 "코스콤의 금융 데이터 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 바탕으로 차별화된 금융정보 서비스를 제공하고 금융시장의 AI 전환을 선도해 나가겠다"고 말했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "주식시장에서는 예측 정확도뿐 아니라 AI가 왜 그런 결과를 제시했는지를 설명하는 능력도 중요하다"며 "국내외 투자자들이 신뢰할 수 있는 AI 기반 금융 서비스를 제공하며 금융 분야 AI 혁신을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. LG 관계자는 "AEFS의 4주 예측 기간은 주가가 다양한 변수의 영향을 받는 점을 고려해 연구개발 과정에서 가장 안정적으로 예측 성능을 확보할 수 있는 기간을 도출한 결과"라며 "서비스는 매일 새로운 데이터를 반영해 예측을 수행하기 때문에 특정 시점의 가격보다 향후 주가 흐름을 지속적으로 분석하는 데 의미가 있다"고 설명했다. 이어 "현재 코스콤과 LSEG를 통해 제공하는 서비스의 주 고객층은 기관투자자"라며 "개인투자자를 대상으로는 올해 4월 협력을 시작한 키움증권을 통해 하반기 서비스를 준비하고 있다"고 말했다. 또 "AI 예측 모델은 이번에 새롭게 개발된 것이 아니라 이미 글로벌 시장에서 수년간 검증을 거친 기술"이라며 "뉴욕증권거래소 상장 AI ETF인 'LQAI'를 운영하며 예측 성능을 지속적으로 검증해 왔고, 대표적인 시장지수 추종 ETF인 'SPY'와의 성과 비교에서도 경쟁력을 확인했다. 앞으로도 실제 시장 데이터를 기반으로 모델을 지속적으로 고도화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.2026-07-07 18:57:16
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교육부터 취업까지…KT, 에이블스쿨로 AI 인재 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 디지털 전환(DX)이 산업 전반으로 확산되면서 실무형 AI 인재의 중요성이 커지고 있다. AI 기술을 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 인력 수요가 늘어나는 가운데 KT가 교육부터 프로젝트, 취업 지원까지 연계한 AI 인재 양성 프로그램을 확대하며 디지털 인재 육성에 나선다. 7일 KT는 내달 10일까지 청년 디지털 인재 양성 프로그램 'KT 에이블스쿨' 10기 교육생을 모집한다고 밝혔다. 에이블스쿨은 KT가 고용노동부와 함께 운영하는 AI·클라우드 기반 실무형 디지털 인재 양성 프로그램이다. 지난 2021년 첫 기수를 시작으로 현재까지 약 3500명의 수료생을 배출했으며, AI와 클라우드 기술을 중심으로 산업 현장에서 요구하는 실무 역량을 갖춘 인재를 꾸준히 양성해온 것으로 평가된다. 특히 수료생들은 현재까지 약 500개 기업에 진출해 AI 개발과 데이터 분석뿐 아니라 영업, 마케팅, 기획 등 다양한 직무에서 디지털 전환 업무를 수행하고 있다. KT는 교육 과정이 개발 직군뿐 아니라 다양한 산업 분야에서 AI 활용 역량을 갖춘 인재를 육성하는 데 초점을 맞추고 있다고 설명했다. 이번에 모집하는 10기는 AI 개발자 트랙과 DX(디지털 전환) 컨설턴트 트랙으로 운영된다. 교육생들은 오는 9월 말 입교해 약 6개월 동안 총 840시간 규모의 교육을 받는다. 지원 대상은 만 34세 이하 미취업자 가운데 4년제 대학 6학기 이상 수료자이며, 전공과 관계없이 AI와 디지털 전환 분야에 관심 있는 청년이라면 지원할 수 있다. AI 개발자 트랙은 AI와 클라우드 기술을 활용해 기업의 비즈니스 가치를 높이는 서비스를 직접 개발할 수 있는 역량을 기르는 데 중점을 둔다. AI 모델 활용과 데이터 처리, 클라우드 기반 서비스 개발 등 실제 기업에서 활용되는 기술을 중심으로 교육이 진행된다. DX 컨설턴트 트랙은 AI·클라우드 기술 이해를 바탕으로 기업의 디지털 전환 전략을 수립하고 문제를 해결하는 실무형 인재를 양성하는 과정이다. 다양한 산업 분야의 디지털 전환 사례를 기반으로 문제를 분석하고 해결 방안을 도출하는 역량을 키울 수 있도록 프로그램을 구성했다. 교육은 단순한 이론 중심이 아닌 프로젝트 기반 학습(PBL) 방식으로 운영된다. 교육생들은 실제 산업 현장에서 발생할 수 있는 문제를 해결하는 프로젝트를 수행하며 AI 서비스 기획부터 데이터 분석, 서비스 개발과 구현까지 전 과정을 직접 경험하게 된다. 이를 통해 협업 능력과 문제 해결 역량을 함께 키울 수 있도록 했다. KT 현직 전문가들이 프로젝트 코칭과 멘토링에 직접 참여하는 것도 특징이다. 교육생들은 현업에서 사용하는 업무 방식과 프로젝트 수행 과정을 경험하며 기업 환경에 필요한 실무 역량을 쌓을 수 있다. 프로젝트 결과물은 포트폴리오로 활용할 수 있어 취업 준비 과정에서도 도움이 될 수 있도록 지원한다. KT는 전국 어디서나 동일한 수준의 교육을 받을 수 있도록 온라인 실습 플랫폼 '에이블 에듀'도 운영하고 있다. 교육생들은 지역에 관계없이 실습과 프로젝트를 수행할 수 있으며, 온라인 환경에서도 체계적인 학습과 피드백을 받을 수 있도록 교육 체계를 구축했다. 교육 수료 이후에는 취업 지원 프로그램과 채용 연계 기회도 제공한다. 이력서와 자기소개서 작성, 모의 면접, 취업 컨설팅 등 다양한 프로그램을 운영하며, 기업과의 채용 연계도 지원한다. KT는 에이블스쿨을 단순한 교육 프로그램이 아니라 AI 인재 생태계를 구축하는 핵심 플랫폼으로 육성한다는 방침이다. 교육과 프로젝트 수행, 현직 전문가 멘토링, 취업 지원을 하나의 과정으로 연결해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 실무형 AI·DX 인재를 지속적으로 배출해 나간다는 계획이다. 이선주 KT 인재실장 전무는 "AX 전환이 산업 전반으로 확산되면서 기술 역량과 실무 경험을 동시에 갖춘 인재에 대한 수요가 커지고 있다"며 "KT 에이블스쿨이 축적해 온 교육 노하우를 바탕으로 청년들이 산업 현장에서 경쟁력을 갖춘 AX 인재로 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-07 09:31:00
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우리은행, 본부 조직개편…데이터 영업·내부통제 강화 [경제일보] 우리은행이 데이터 기반 영업과 내부통제 강화를 중심으로 본부 조직을 개편했다. 리테일 영업 기능을 통합하고 국내외 검사 체계를 정비해 영업 실행력과 내부통제 대응력을 함께 높인다는 구상이다. 3일 우리은행에 따르면 이번 조직개편은 데이터 분석 기반 리테일 영업 시너지 확대와 내부통제 대응력 강화, 조직 운영 효율성 제고에 초점을 맞춰 진행됐다. 우리은행은 기존 △개인영업전략부 △부동산금융부 △채널전략부 △MyData플랫폼부를 통합해 '리테일영업총괄부'를 신설했다. 리테일영업총괄부는 고객 데이터 분석을 바탕으로 리테일 영업전략을 일관되게 수립하고 추진하는 컨트롤타워 역할을 맡는다. 우리은행은 리테일영업총괄부를 통해 각 기능 간 연계를 강화하고 고객 맞춤형 금융서비스를 제공할 계획이다. 영업 현장 지원도 확대해 리테일 부문 실행력을 높이기로 했다. 우리은행은 내부통제 조직도 정비했다. 본부감사부가 담당하던 글로벌 검사 기능을 검사총괄부로 재편해 국내외 영업조직에 대한 검사 기능을 일원화했다. 해외 영업망까지 포함한 검사 체계를 통합해 내부통제 관리 효율성을 높이기 위한 조치다. 본부감사부에는 '경영감사팀'을 새로 만들었다. 경영감사팀은 본부 주요 경영 현안의 적정성을 검증하고 현황을 점검하는 역할을 수행한다. 우리은행은 이를 통해 감사 기능의 전문성과 내부통제 대응 역량을 강화한다는 계획이다. 포용금융 관련 조직 명칭도 바꿨다. 기존 ESG상생금융부는 'ESG포용금융부'로 변경됐다. 금융 취약계층 지원을 강화하고 사회적 가치 창출을 확대하기 위한 취지다. 조직 운영 효율화도 함께 추진했다. 우리은행은 부서 안에서 업무 연관성이 높은 팀을 통합하고 일부 업무를 재조정해 본부 조직을 슬림화했다. 확보된 인력과 역량은 영업 현장과 핵심사업에 집중 배치할 예정이다. 최상진 우리은행 종합기획부 부부장은 "이번 조직개편은 데이터 기반 영업 경쟁력과 내부통제 역량을 균형 있게 강화하는데 초점을 맞췄다"며 "앞으로도 효율적인 조직 운영을 바탕으로 고객을 위한 차별화된 금융서비스를 제공하는 한편 취약계층을 위한 포용금융도 적극 실천해 지속 가능한 성장 기반을 더욱 공고히 다져 나가겠다"고 말했다.2026-07-03 16:16:23
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AWS, 생성형 AI로 항생제 내성 대응…글로벌 연구 플랫폼 구축 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 생성형 AI와 클라우드 기술을 활용해 전 세계 공공보건의 최대 과제 중 하나로 꼽히는 항생제 내성(AMR) 대응에 나선다. 전 세계에 흩어진 연구 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합하고 AI를 활용해 새로운 내성 패턴을 분석함으로써 신약 개발과 공공보건 대응 속도를 높이겠다는 전략이다. 3일 AWS는 임페리얼 칼리지 런던과 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트가 공동으로 추진하는 '플레밍 이니셔티브'의 글로벌 AMR 인텔리전스 플랫폼 구축을 지원한다고 밝혔다. AWS는 최대 수백만 파운드 규모의 클라우드와 AI 기술, 기술 지원을 제공할 예정이라고 설명했다. AMR은 세균과 바이러스, 진균, 기생충 등이 변이를 일으켜 기존 항생제나 항균제가 더 이상 효과를 내지 못하는 현상이다. 전 세계적으로 약물 내성 감염이 증가하면서 의료 시스템은 새로운 내성 패턴을 신속하게 파악하고 적절한 치료법을 제시하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌다. 연구기관들은 의료와 실험실, 지역사회 등에 분산된 데이터를 통합하기 어려워 연구와 대응에도 상당한 시간이 소요되는 상황이다. 이에 플레밍 이니셔티브는 AWS의 생성형 AI와 클라우드 기술을 활용해 전 세계에 분산된 AMR 관련 데이터를 하나의 클라우드 기반 플랫폼으로 통합할 계획이다. 화합물 라이브러리와 감시 신호, 연구 데이터를 연결해 기존에는 확인하기 어려웠던 내성 패턴과 연구 인사이트를 도출하고 새로운 위협을 보다 빠르게 식별하는 것이 목표다. 앨리슨 홈스 플레밍 이니셔티브 디렉터는 "항생제 내성은 단일 기관이나 국가, 데이터셋만으로는 해결할 수 없는 전 세계적 과제"라며 "더 긴밀하게 연결되고 접근성 높은 데이터 생태계를 지원함으로써 연구자와 공공보건 리더가 효과적으로 협력하고, 신속하게 대응하며, AMR 위기에 걸맞은 속도와 규모로 새로운 인사이트를 도출할 수 있을 것"이라고 말했다. AWS는 생성형 AI 서비스인 '아마존 베드록'을 통해 연구 환경도 지원한다. 연구진은 아마존과 앤트로픽, 메타, 코히어 등 다양한 기업의 파운데이션 모델을 활용해 데이터를 분석하고 컴퓨터 시뮬레이션 기반 연구인 인실리코 연구를 수행할 수 있다. 이를 통해 수년이 걸리던 연구 과정의 일부를 단축하고 신약 후보 물질 발굴과 내성 예측 속도를 높일 전망이다. 이번 플랫폼은 연구기관과 의료기관, 산업계, 공공기관이 국가와 기관의 경계를 넘어 데이터를 공유하고 협력할 수 있는 기반 역할도 수행한다. 플랫폼에 참여하는 기관이 늘어날수록 데이터 규모와 분석 정확도가 함께 향상돼 글로벌 AMR 대응 체계를 구축한다는 구상이다. 이번 협력은 생성형 AI의 활용 범위가 업무 자동화를 넘어 의료와 생명과학 분야로 빠르게 확대되고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 생성형 AI를 활용한 신약 개발과 질병 예측, 의료 데이터 분석 등 헬스케어 분야 투자를 확대하고 있으며, AWS 역시 클라우드와 AI를 기반으로 의료·생명과학 시장 공략을 강화하고 있다. 롤랜드 일링 AWS CMO 겸 글로벌 헬스케어·생명과학 부문 디렉터는 "클라우드와 AI 기술의 힘을 활용해 갈수록 커지는 항생제 내성이라는 전 세계적 과제 해결에 나서는 플레밍 이니셔티브를 지원하게 되어 기쁘다"며 "그동안 분리돼 있던 데이터셋을 클라우드를 통해 안전하고 대규모로 연결하고, 생성형 AI를 활용해 새로운 연구 인사이트를 도출함으로써 연구자와 공공보건 리더가 더욱 긴밀하게 협력하고, 연구 성과 창출을 앞당기며, 갈수록 커지는 이 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.2026-07-03 13:54:26
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![[경제일보] 통합 앱으로 개편했는데… 소비자 원성만 높아진 신한 슈퍼SOL](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701185220904633.jpg)
통합 앱으로 개편했는데… 소비자 원성만 높아진 신한 '슈퍼SOL' 신한금융그룹의 통합 금융 플랫폼 ‘신한 슈퍼SOL’이 대규모 업데이트 이후 소비자 불만에 직면하고 있다. 신한 슈퍼SOL은 신한은행·신한카드·신한투자증권·신한라이프 등 그룹 주요 계열사의 금융 서비스를 하나의 애플리케이션에서 이용할 수 있도록 만든 올인원 플랫폼이다. 그러나 최근 업데이트 이후 접속 지연, 앱 속도 저하, 이용자 인터페이스(UI) 변경 등에 편의성이 하락했다는 소비자 의견이 나오고 있다. 이에 따른 새 버전에 대한 평가도 낮아지고 있다. 1일 아이지에이웍스의 데이터 분석 솔루션 모바일인덱스 통계에 따르면 신한 슈퍼SOL의 지난달 16일 업데이트 개시 이후 평균 별점이 전체 별점 대비 낮은 수준을 기록한 것으로 나타났다. 신한 슈퍼SOL은 지난달 16일부터 이달 1일까지 기존 SOL뱅크에서 전환 업데이트를 실시했다. 모바일인덱스 분석에서 지난달 16~27일 리뷰 4811건의 별점 평균은 1.8로 집계됐다. 이는 전체 리뷰 10만9360건 별점 평균인 4.3 대비 현저히 낮아진 수준이다. 이에 본지가 지난달 25일까지 구글플레이스토어 내 댓글과 별점을 함께 남긴 신한 슈퍼SOL 공개 리뷰 8000건을 분석한 결과 업데이트 이후 확인되는 최신 버전인 20.0.00 버전에서 저평점 리뷰가 집중된 것으로 나타났다. 다만 지난달 16일을 기준으로 업데이트 전후 평균 별점을 단순 비교하면 업데이트 이후 평균 별점이 낮아진 것은 아니었다. 업데이트 이전 리뷰 7496건의 평균 별점은 2.22점, 16일 이후 리뷰 504건의 평균 별점은 2.33점으로 집계됐다. 업데이트가 약 2주간 이용자별로 순차 적용되면서 기존 버전 리뷰가 함께 포함된 영향으로 풀이된다. ◆순차 업데이트에 전후 반응 엇갈려…최신 버전 별점 1점 비중 다만 버전별 별점 비교에서는 기존 버전 대비 최신 버전의 별점 하락 기조가 뚜렷했다. 앱 버전이 확인되는 리뷰 중 최신 버전인 20.0.00 이전 버전에 대한 6827건의 평균 별점은 2.28점으로 집계됐다. 반면 20.0.00 버전 리뷰 281건의 평균 별점은 1.67점이었다. 특히 직전 주요 버전과의 차이는 더 크게 나타났다. 업데이트 전 주요 버전인 12.0.30 버전 리뷰 283건의 평균 별점은 3.05점이었다. 반면 20.0.00 버전은 1점대 중반대까지 하락했다. 12.0.30 버전의 1점 리뷰 비중은 42.0%였지만 20.0.00 버전은 71.5%에 달했다. 저평점 범위를 1~2점으로 넓혀도 차이는 확인됐다. 20.0.00 버전 리뷰 중 1~2점 리뷰는 226건으로 80.4%를 차지했다. 반면 4~5점 리뷰는 31건으로 11.0%에 그쳤다. 12.0.30 버전은 1~2점 리뷰 비중이 44.9%, 4~5점 리뷰 비중이 49.8%로 집계됐다. 업데이트 이후 일별 평균 별점도 23일을 기점으로 낮아졌다. 지난달 16일 구글플레이 리뷰 평균 별점은 3.84점이었고 17일 3.35점, 18일 3.00점, 19일 2.76점으로 하락했다. 20일에는 3.33점으로 일시 반등했으나 21일 2.44점, 22일 2.08점으로 다시 낮아졌다. 이후 23일에는 저평점이 가장 집중됐다. 이날 구글플레이 리뷰 120건의 평균 별점은 1.39점으로 집계됐고, 1점 리뷰는 98건으로 81.7%를 차지했다. 24일과 25일에도 평균 별점은 각각 1.81점, 1.93점에 머물렀다. 특히 20.0.00 버전 리뷰는 23일 이후 급증했다. 20.0.00 버전 리뷰는 22일 24건에서 23일 109건으로 늘었다. 24일과 25일에도 각각 55건이 등록됐다. 이는 신규 버전 이용자가 늘어난 시점과 저평점 리뷰 증가 시점이 맞물린 것으로 분석된다. ◆접속·이체 불편 리뷰 잇따라…신한 “고객 요구사항 인지·반영 중” 실제 리뷰에서는 △접속 지연 △앱 실행 오류 △이체 과정 불편 △메뉴 위치 변경 △화면 구성 복잡성 등을 지적하는 의견이 확인됐다. 일부 이용자는 기존에 자주 쓰던 기능을 찾기 어려워졌다는 취지의 의견을 남겼고 다른 이용자는 앱 반응 속도가 느려졌다고 지적했다. 신한 슈퍼SOL은 신한은행, 신한카드, 신한투자증권, 신한라이프 등 그룹 주요 계열사의 금융 서비스를 하나로 묶은 통합 앱이다. 은행 업무뿐 아니라 카드 이용 내역, 증권 계좌, 보험 서비스 등을 한 앱에서 이용할 수 있도록 설계됐다. 다만 금융앱은 접속과 인증, 이체 등 기본 기능의 안정성이 이용자 평가에 직접적인 영향을 미친다. 특히 통합 플랫폼은 여러 금융 업무가 한 앱에 모이는 만큼 특정 기능의 불편이 은행·카드·증권 등 그룹 금융 서비스 전반의 체감도로 이어질 수 있다. 신한은행은 업데이트 이후 제기되는 소비자 요구 사항을 인지했으며 이를 반영해 개선을 진행하고 있다는 입장이다. 다만 업데이트 초기 단계인 만큼 별도의 대규모 개편을 바로 이어서 진행하기보다는 이용자 요구 사항을 수시로 반영하는 방식으로 대응하고 있다고 설명했다. 신한은행 관계자는 “개편 초기에 고객들의 요구 사항들이 계속 나오는 것은 꾸준히 확인하고 있다”며 “고객 편의성을 높이기 위해 만든 앱이기 때문에 개별 고객들이 충족하지 못하거나 만족하지 못하는 부분들은 최대한 업데이트하려고 노력 중”이라고 말했다. [아주경제 2026년 07월 02일자 15면에 게재된 기사입니다.]2026-07-02 08:54:26
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![[경제일보] 상장 앞둔 메가존클라우드의 승부수…AI 인프라에 미래 건다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701094628208356.jpg)
상장 앞둔 메가존클라우드의 승부수…AI 인프라에 미래 건다 [경제일보] 메가존클라우드가 기업공개(IPO)를 앞두고 AI 인프라 기업으로의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 클라우드 관리서비스(MSP) 기업에서 출발했지만 최근에는 AI 인프라와 보안, 멀티클라우드 운영 역량을 결합한 기업 인프라 파트너로 사업 영역을 넓히고 있다. 클라우드 전환 1세대 기업이 AI 전환 시대의 핵심 운영자로 변신을 시도하는 모습이다. 메가존클라우드는 2025년 연결 기준 매출 1조7496억원을 기록하며 전년 대비 27.9% 성장했다. 당기순이익은 82억원으로 흑자 전환했고 조정 EBITDA는 208억원을 기록했다. 외형 성장뿐 아니라 수익성 개선까지 이뤄냈다는 평가다. 특히 AI·보안 사업 매출이 4400억원 수준으로 확대되며 기존 클라우드 재판매와 운영 대행 중심의 사업 구조에서 고부가가치 서비스 중심으로 무게를 옮기고 있다. AI 인프라는 단순 클라우드 운영보다 컨설팅과 보안, 데이터 관리, 비용 최적화가 결합돼 수익성이 상대적으로 높은 사업으로 평가된다. 기업들도 단순히 서버를 클라우드로 이전하는 단계를 넘어 생성형 AI와 데이터 분석 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 인프라 설계와 데이터 거버넌스, 멀티클라우드 운영 역량을 요구하고 있다. 이에 따라 MSP의 역할 역시 단순 운영자를 넘어 기업의 AI 전환을 지원하는 전략 파트너로 변화하고 있다. 시장 경쟁도 치열해지고 있다. 삼성SDS와 LG CNS, SK C&C 등 주요 IT서비스 기업들이 AI 인프라와 기업 AI 전환(AX) 시장 선점에 나선 가운데 메가존클라우드는 다양한 글로벌 클라우드 사업자와의 협업 경험과 MSP 기반 운영 역량을 차별화 포인트로 내세운다. AI 인프라 시장은 기술력뿐 아니라 실제 운영 경험과 장애 대응, 비용 관리 능력이 함께 검증되는 영역이라는 점에서다. 국가 AI 인프라 사업 참여도 주목된다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 'AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화' 사업 2차년도 프로젝트에 인프라 통합 운영자로 참여하고 있다. 이 사업은 국산 AI 반도체를 기반으로 대규모 AI 인프라를 구축하고 대형언어모델(LLM) 서비스와 GPU·NPU 혼용 환경을 실증하는 국가 프로젝트다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라 운영과 자원 할당, 모니터링, 멀티클라우드 연계, 통합 관제 등을 맡는다. 업계에서는 이를 단순한 프로젝트 수주 이상의 의미로 해석한다. 국산 AI 반도체가 실제 서비스 환경에서 활용되기 위해서는 안정적인 클라우드 운영과 보안, 개발 환경이 함께 뒷받침돼야 하기 때문이다. 상장 준비도 본격화되고 있다. 메가존은 최근 글랜우드크레딧으로부터 8000억원 규모 투자를 유치해 메가존클라우드 재무적투자자(FI) 지분 일부를 매입하는 구조를 추진 중인 것으로 알려졌다. 상장 전 FI 물량을 정리하면 향후 오버행 우려를 줄이고 주주 구조를 단순화할 수 있다는 점에서 긍정적인 신호로 평가된다. 시장의 관심은 메가존클라우드를 단순 MSP가 아닌 AI 인프라 플랫폼 기업으로 평가할 수 있느냐에 쏠린다. 매출 규모는 이미 국내 클라우드 업계 최고 수준이다. 남은 과제는 AI·보안·멀티클라우드 사업이 반복 매출과 이익률 개선으로 이어질 수 있음을 증명하는 일이다. 결국 메가존클라우드의 IPO는 한 기업의 상장을 넘어 국내 클라우드 산업이 AI 인프라 산업으로 진화할 수 있는지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 박윤영 KT 대표 [사진=유대길 기자] [경제일보] 박윤영 대표 체제로 출범한 KT가 취임 100일을 앞두고 있다. 새 경영진은 AICT(AI+ICT) 전환이라는 성장 과제를 이어받았지만 시장의 관심은 AI 사업 확대보다 구조조정 이후 조직을 어떻게 안정시키고 통신 본업 경쟁력을 회복할 것인지에 쏠린다. 전임 경영진의 대규모 인력 재편 이후 흔들린 조직을 재정비하는 일이 AICT 전략의 선결 과제로 떠올랐기 때문이다. 최근 공개된 KT ESG 보고서에 따르면 전체 임직원은 2023년 1만9737명에서 지난해 1만4701명으로 2년 만에 5036명 감소했다. 전체 인력의 약 25%가 줄어든 셈이다. 반면 신규 채용은 늘었다. 지난해 신규 채용은 561명으로 2023년의 두 배를 넘었고 여성 채용과 인턴 채용도 증가했다. 자발적 퇴직자는 2023년 128명에서 지난해 61명으로 줄었고 자발적 이직률도 0.65%에서 0.41%로 낮아졌다. 채용 확대와 자발적 이직 감소에도 직원 수가 급감했다는 점은 자연 감소만으로 설명하기 어렵다. 업계에서는 희망퇴직과 자회사 전출 등 구조적 인력 재편이 상당한 영향을 미친 것으로 보고 있다. 김영섭 전 대표는 취임 이후 AICT 기업 전환과 수익성 개선을 내세워 네트워크 운용 조직의 자회사 전출과 희망퇴직을 중심으로 조직 슬림화를 추진했다. 중위관리자 감소도 눈에 띈다. ESG 보고서 기준 남성 중위관리자는 2023년 1만1167명에서 지난해 7258명으로 줄었다. 과장·차장급 중위관리자는 조직 운영의 허리다. 이들의 감소는 기술 전수와 현장 의사결정, 후배 인력 양성 체계에도 영향을 미칠 수 있다는 지적이 나온다. KT는 자연 퇴직 요인도 적지 않다는 입장이다. 회사 관계자는 "자연 또는 정년 퇴직자 비중도 작지 않다"며 "전체 인력 변화를 볼 때 자연 퇴직 요인도 함께 고려해야 한다"고 설명했다. 인력 감소는 통신업계 전반의 흐름이다. 디지털 전환과 비용 효율화가 맞물리면서 주요 통신사 모두 인력을 줄이고 있다. 다만 LG유플러스와 SK텔레콤의 감소 폭이 수백 명 수준인 것과 비교하면 KT의 인력 재편 속도는 이례적이라는 평가가 나온다. 문제는 통신업의 특성이다. 전국 단위 기간통신망은 24시간 운영돼야 한다. 장애 대응과 네트워크 복구, 보안 운영은 매뉴얼만으로 대체하기 어렵고 숙련 인력의 경험과 현장 암묵지가 경쟁력의 상당 부분을 차지한다. 중견 실무 인력 감소가 단순한 인건비 절감 문제가 아니라 운영 리스크로 해석되는 이유다. 지난해 발생한 KT 침해사고도 조직 운영 체계 재점검 필요성을 키웠다. 과학기술정보통신부는 조사 결과 펨토셀 인증서 관리와 외주 제작사 보안 관리, 비정상 IP 접속 통제 등에서 미흡한 점을 확인했다. 사고 이후 네트워크와 보안 조직의 전문성, 현장 대응 역량의 중요성은 더욱 부각됐다. 박 대표의 과제는 AICT 전략과 통신 본업을 별개로 보지 않는 데 있다. AI와 클라우드, 데이터센터, 기업 서비스를 키우려면 안정적인 통신망과 보안 체계가 먼저 뒷받침돼야 한다. 실제 KT의 올해 1분기 기업서비스 매출은 전년 동기 대비 2.2% 감소했다. AICT를 핵심 성장 전략으로 내세운 만큼 기업서비스 성장 회복 역시 새 경영진의 숙제다. 업계에서는 박윤영 체제의 초기 과제가 추가 구조조정보다는 조직 안정화와 핵심 인력 재배치에 있을 것으로 본다. 결국 박윤영 체제의 첫 100일은 새 사업 발표보다 조직 신뢰 회복의 시간에 가깝다. KT가 'AI 기업'과 '통신회사'라는 두 정체성을 함께 가져가려면 출발점은 거창한 구호가 아니라 흔들린 현장의 복원이어야 한다. [아주경제 2026년 07월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-02 08:24:37
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AI 에이전트가 직접 결제하는 시대 오나…Kite AI가 노리는 '결제 인프라' 시장 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 질문에 답하는 도구에서 사용자를 대신해 업무를 수행하는 에이전트로 진화하면서 결제 인프라가 새로운 병목으로 떠오르고 있다. AI가 상품을 고르고 API를 호출하며 클라우드 자원을 쓰더라도 결제 단계마다 사람이 승인해야 한다면 상용화 속도는 제한될 수밖에 없다. 웹3 인프라 리서치 기관 Xangle이 소개한 Kite AI는 이 문제를 겨냥한 프로젝트다. Kite AI는 AI 모델 개발사가 아니라 AI 에이전트가 직접 결제하고 거래할 수 있도록 돕는 결제·신원·상호운용 인프라를 표방한다. 공개 검색 기준으로 Kite AI의 세부 백서나 공식 기술 문서는 확인되지 않았지만, 소개 자료상 핵심 방향은 에이전트 경제에 맞춘 결제망 구축이다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 대형언어모델은 단순 답변을 넘어 쇼핑, 호텔 예약, API 호출, 데이터 분석 같은 복합 업무로 영역을 넓히고 있다. 업계에서는 다음 단계가 사용자를 대신해 계획을 세우고 실제 일을 처리하는 AI 에이전트가 될 것으로 본다. 이때 결제는 마지막 실행 단계다. 기존 결제 시스템은 사람을 기준으로 설계됐다. 신용카드 결제에는 계정 로그인, 카드 정보 입력, 본인 인증, 문자 확인 등이 붙는다. AI 에이전트가 매번 사용자에게 결제 승인을 요청해야 한다면 자동화의 효율은 크게 떨어진다. 결제 구조가 바뀌지 않으면 에이전트는 똑똑한 추천 도구에 머물 가능성이 크다. 거래 단위도 다르다. 일반 소비자는 하루 몇 차례 비교적 큰 금액을 결제하지만 AI 에이전트는 고빈도 소액 결제를 반복할 수 있다. 복잡한 업무 하나를 처리하기 위해 여러 유료 API를 호출하고 데이터 서비스를 구매하며 GPU 연산 자원을 잠깐 빌릴 수 있다. 건당 금액은 수 센트 이하가 될 수 있다. 카드망 수수료 체계에서는 수수료가 거래액보다 커지는 문제가 생긴다. Kite AI가 제시한 구조는 세 축으로 설명된다. 스테이블코인 결제를 처리하는 Kite Mainnet, 에이전트의 신원과 권한을 관리하는 Agent Passport, 서로 다른 에이전트 결제 프로토콜을 연결하는 상호운용 계층이다. 소개 자료 기준으로 Kite Mainnet은 결제 전용 블록체인을 지향하며 상태 채널 같은 기술로 고빈도 소액 결제 비용을 낮추는 데 초점을 둔다. Agent Passport는 에이전트 신원 인증 체계다. 사람에게 KYC가 필요하듯 AI 에이전트에도 ‘KYA’가 필요하다는 문제의식에서 출발한다. 어떤 사용자가 만든 에이전트인지, 어떤 권한을 받았는지, 얼마까지 결제할 수 있는지, 거래 책임은 어디까지인지 확인하는 장치다. 사용자가 소비 한도와 거래 대상, 사용 기간을 미리 설정하면 에이전트가 그 범위 안에서 자율 결제하는 방식이다. 이런 구상은 이미 업계 전반에서 확산되는 흐름과 맞닿아 있다. Coinbase가 공개한 x402는 HTTP의 ‘402 Payment Required’를 활용해 웹과 API 요청 과정에 결제를 붙이는 프로토콜이다. 관련 연구도 AI 에이전트가 스테이블코인 기반 결제를 수행할 때 권한 관리와 규정 준수 장치가 필요하다고 지적한다. Kite AI는 이 흐름 안에서 에이전트 결제 전용 인프라를 내세운 사례로 볼 수 있다. 활용 시나리오는 온라인 쇼핑에서 시작된다. 사용자가 “다음 주 입사하는 직원에게 50달러 이하의 환영 선물을 준비하라”고 지시하면 AI 에이전트가 상품을 고르고 결제한 뒤 안내 메일까지 보낼 수 있다. 연구와 업무 환경에서는 유료 API, 웹 수집, 데이터 분석 서비스를 필요한 만큼 호출하고 사용량에 따라 즉시 결제하는 구조도 가능하다. 디지털자산과 투자 영역에서는 더 민감한 쟁점이 붙는다. 에이전트가 사용자의 전략과 한도 안에서 주식이나 가상자산을 사고팔 수 있다면 효율은 높아질 수 있다. 반대로 책임 소재, 투자자 보호, 이상거래 감시, 해킹 피해 보상 문제가 따라온다. 에이전트 결제 인프라가 금융 인프라로 확장되려면 기술보다 규제와 신뢰 설계가 먼저 검증돼야 한다. 한국 시장도 주목된다. 한국은 온라인 쇼핑과 모바일 결제 이용률이 높고 생성형 AI 확산 속도도 빠르다. 여기에 원화 스테이블코인 논의와 디지털자산 결제 실험이 맞물리면 AI 에이전트가 실제 상거래에 참여할 기반이 마련될 수 있다. 다만 원화 스테이블코인 제도는 아직 입법과 감독 체계가 정리되는 과정인 만큼 시장 가능성은 전망으로 보는 것이 맞다. 한편 AI 에이전트 경쟁은 모델 성능만으로 끝나지 않는다. 지시를 이해하고 계획을 세우는 능력만큼 실제 거래를 안전하게 마무리하는 능력이 중요해진다. 결제와 신원 인증, 권한 관리가 붙지 않은 에이전트는 실행력이 제한된다. Kite AI가 노리는 시장은 바로 이 지점이다. AI가 말하는 도구에서 일하는 주체로 바뀌는 순간, 결제 인프라는 부가 기능이 아니라 에이전트 경제의 바닥이 된다.2026-07-01 16:34:48
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국경 넘어도 범죄 잡는 AI…S2W, 인터폴 공조 작전 참여 [경제일보] 인공지능(AI)이 다크웹과 사회관계망서비스(SNS), 암호화 메신저 등에 흩어진 범죄 단서를 분석하며 국제 범죄 수사의 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 온라인 플랫폼을 기반으로 활동하는 초국가적 범죄가 늘어나면서 방대한 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 S2W의 AI 기반 데이터 인텔리전스 활용 범위도 확대되고 있는 것으로 분석된다. 1일 S2W는 인터폴과 유럽안보협력기구(OSCE)가 주도한 국제 공조 작전 '사이버프로텍트 III'를 지원했다고 밝혔다. 이번 작전은 수익 창출을 미끼로 성인물 중심의 구독형 플랫폼에 여성과 미성년자 등을 유인한 뒤 성 착취물 제작에 동원하는 조직적 범죄 네트워크를 적발하기 위해 마련됐다. 범죄 조직은 정상적인 모델 에이전시로 위장해 피해자를 모집한 뒤 계정 운영권을 장악하고 수익 대부분을 편취하는 것은 물론, 더 자극적인 콘텐츠 제작을 강요하는 방식으로 활동한 것으로 알려졌다. 이들은 유료 구독형 플랫폼의 폐쇄적인 구조와 암호화 메신저, 은어 중심의 소통 방식을 활용해 수사기관의 추적을 회피해 왔다. 국가별로 관할권이 나뉘어 있고 디지털 증거 확보가 쉽지 않다는 점도 국제 공조 수사의 어려움으로 꼽힌다. 이번 작전에는 네덜란드, 독일, 루마니아, 스웨덴, 스페인, 영국, 우크라이나 등 유럽 7개국 법 집행기관이 참여해 '해커톤' 방식으로 협업을 진행했다. 그 결과 의심 사례 34건과 용의자 프로필 18건, 잠재적 피해자 27명을 식별하는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 이 과정에서 인터폴의 글로벌 민관 협력 프로그램 '게이트웨이 이니셔티브'의 국내 유일 파트너인 S2W는 공공·정부기관용 안보 AI 플랫폼 '자비스'를 활용해 다크웹과 텔레그램, 소셜미디어 등에 흩어진 범죄 단서를 수집·분석하고, 데이터 간 연관성을 교차 분석하며 수사를 지원했다. 데이비드 카운터 인터폴 조직·신흥범죄국장은 "이 같은 협업 방식으로 수사관들을 한데 모은 결과, 콘텐츠 구독 플랫폼이 취약한 이들을 착취하는 수단으로 어떻게 악용되고 있는지에 관한 핵심 인텔리전스를 도출할 수 있었다"며 "용의자와 피해자를 식별할 때마다 즉각적인 수사 단서가 확보되고, 이를 바탕으로 이들 범죄 네트워크를 해체하고 위험에 처한 사람들을 보호할 수 있는 우리의 역량이 강화된다"고 말했다. 특히 S2W는 AI 기반 데이터 분석 기술을 통해 방대한 온라인 정보 속에서 범죄 조직의 활동 패턴과 연계성을 파악하고 용의자 식별에 필요한 인텔리전스를 제공한 것이 이번 지원의 핵심 역할이었다고 설명했다. 앞서 S2W는 인터폴이 주도한 '사이버프로텍트 II'와 '시너지아 III' 등 국제 공조 작전에도 참여해 AI 기반 데이터 분석을 지원한 바 있다. 이번 작전에서는 온라인 성 착취 범죄의 새로운 양상도 확인됐다. 남미 출신 여성 모델을 내세운 모집 광고가 급증했고, 암호화 메시징 애플리케이션을 통해 연령 확인 없이 피해자를 모집하는 사례가 다수 포착됐다. 콘텐츠 제작자 계정을 조직적으로 거래하는 네트워크와 가상자산을 활용한 결제 방식도 확인됐으며, AI를 이용해 가짜 프로필을 생성하는 수법도 발견됐다. 서상덕 S2W 대표는 "이번 공조는 국제사회가 직면한 치안 현안에 대응하는 과정에서 S2W의 데이터 인텔리전스 기술력이 유의미한 역할을 할 수 있음을 다시 한 번 확인하는 계기가 됐다"며 "향후에도 인터폴을 비롯한 글로벌 공공부문과의 협력 체계를 고도화하며 초국가적 범죄 네트워크의 위협을 억제하기 위한 공동의 노력에 기여하겠다"고 말했다.2026-07-01 09:16:40
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플레이디, AI 광고 제작부터 GEO까지…SOOP 광고 사업 공략 [경제일보] AI를 활용한 광고 제작과 운영이 빠르게 확산되면서 디지털 광고 시장도 단순 업무 자동화를 넘어 생성형 AI 기반 마케팅 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 이에 SOOP은 광고 계열사 플레이디를 앞세워 광고 제작부터 생성형 AI 검색 최적화(GEO)까지 AI 마케팅 역량을 확대하며 사업 경쟁력 강화에 나선 것으로 풀이된다. 29일 SOOP은 디지털 광고 계열사 플레이디가 AI 기반 광고 제작·운영 체계를 고도화하는 동시에 생성형 AI 검색 최적화(GEO) 사업을 확대하며 AI 마케팅 사업 전반을 강화하고 있다고 밝혔다. 플레이디는 지난 2010년 설립된 디지털 광고 기업으로 퍼포먼스 광고와 온라인 커머스 광고를 중심으로 사업을 확대해 왔다. 지난 2020년 코스닥 상장 이후에는 연간 약 5000억원 규모의 광고를 운영하며 광고 데이터와 성과 분석 역량을 축적한 것으로 평가된다. 플레이디는 올해 AI 전담 조직인 'AX Unit'을 신설하고 광고 운영 효율화와 AI 서비스 개발에 나선 것으로 알려졌다. 이와 함께 AI 기반 마케팅 플랫폼 '올잇'을 고도화해 광고 기획부터 제작, 운영까지 지원하는 통합 환경을 구축하고 있다. 올잇은 광고 문안 생성 서비스 '아토', 이미지 생성 솔루션 '크레파스', 영상 생성 서비스 '파노라마' 등을 통해 광고 소재 제작 전 과정을 지원한다. 텍스트 기반 광고 문구 작성은 물론 이미지와 숏폼 영상 제작까지 생성형 AI를 활용해 제작 시간을 단축하고 광고 운영 효율성을 높일 수 있도록 설계됐다. 생성형 AI 검색 환경에 대응하기 위한 GEO 사업도 확대하고 있다. 플레이디는 지난 4월 GEO 진단 서비스 '스파이더'를 출시하고 기업과 브랜드의 AI 검색 노출 현황을 분석해 최적화 전략을 제공하고 있다. 현재까지 36개 광고주와 46개 사이트를 대상으로 진단을 진행하며 관련 서비스를 확대하고 있다. 플레이디는 생성형 AI 확산으로 검색 방식이 변화하는 만큼 기존 검색 엔진 최적화(SEO)를 넘어 AI 검색 결과에서 브랜드 노출을 높이는 GEO 수요도 증가할 것으로 보고 관련 서비스를 강화하고 있다. 광고 제작 자동화와 검색 최적화를 함께 제공해 AI 기반 마케팅 서비스를 고도화한다는 전략이다. SOOP도 플레이디와의 협업을 통해 AI 기반 광고 운영 체계를 그룹 광고 사업 전반으로 확대할 계획이다. 플레이디가 확보한 AI 광고 제작 기술과 데이터 분석 역량을 활용해 신규 광고 사업을 발굴하고 그룹 차원의 광고 경쟁력을 높인다는 방침이다. 조명진 플레이디 대표는 "광고 산업 전반에서 생성형 AI 활용이 빠르게 확대되고 있다"며 "광고 제작 자동화부터 생성형 AI 검색 최적화까지 AI 기반 마케팅 역량을 지속적으로 강화해 광고주들에게 새로운 가치를 제공하겠다"고 말했다.2026-06-29 16:19:58
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마크비전, '브랜드 인텔리전스 에이전트' 공개…브랜드 보호 AI 고도화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 단순 반복 업무를 자동화하는 수준을 넘어 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 AI 에이전트 경쟁이 본격화되고 있다. 이에 마크비전은 브랜드 보호 분야에서도 위조상품 탐지와 불법 판매 모니터링을 넘어 시장 변화와 리스크를 분석하는 AI 서비스를 출시하며 활용 범위를 확대하고 있다. 29일 마크비전은 브랜드 보호 데이터를 기반으로 시장 변화 분석과 업무 자동화를 지원하는 AI 에이전트 '브랜드 인텔리전스 에이전트'를 출시했다고 밝혔다. 브랜드 인텔리전스 에이전트는 브랜드 보호 과정에서 축적되는 셀러와 상품 리스팅, 가격, 마켓플레이스, 소셜미디어 데이터를 통합 분석해 브랜드 운영에 필요한 인사이트를 제공하는 AI 기반 서비스다. 기존 브랜드 보호 솔루션이 위조상품 탐지나 불법 판매 리스팅 모니터링, 셀러 제재 등 개별 업무 수행에 초점을 맞췄다면, 이번 서비스는 데이터를 종합적으로 분석해 시장 변화를 파악하고 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞춘 것이 특징이다. 사용자는 복잡한 검색 조건이나 대시보드 설정 없이 자연어로 질문하면 AI가 관련 데이터를 분석해 결과를 제공받을 수 있다. 특정 마켓플레이스에서 가격이 급격히 하락한 제품과 판매자, 예상 손실 규모, 우선 대응이 필요한 리스크 등을 질의하면 AI가 데이터를 기반으로 분석 결과를 제시하는 방식이다. 보고서 작성과 브리핑 등 반복 업무도 자동화했다. 주요 리스크 현황과 조치 필요 사항을 요약한 리포트를 자동 생성해 담당자의 분석 및 보고 업무 부담을 줄이고 데이터 기반 의사결정을 지원하도록 설계됐다. 실제 일부 고객사에서는 해당 서비스를 활용해 업무 효율성을 높이고 있다. 마크비전에 따르면 쟈뎅과 아이리스브라이트 등은 브랜드 인텔리전스 에이전트를 우선 도입해 셀러 및 상품 분석, 리스크 우선순위 설정, 데이터 기반 의사결정 과정에서 활용하고 있다. 향후에는 경쟁사와 업계 데이터를 활용한 분석 기능도 추가할 예정이다. 마크비전은 뷰티와 식음료(F&B), 생활소비재 등 다양한 산업군에서 축적한 브랜드 보호 데이터와 분석 사례를 기반으로 동종 업계가 활용하는 분석 방식과 질문 사례를 제공해 사용자가 새로운 분석 관점을 확보할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 또한 리뷰 데이터와 경쟁사 데이터, 브랜드 내부 데이터를 연계해 시장 반응 분석과 신제품 출시, 가격 정책 수립 등 전략적 의사결정까지 지원하는 방향으로 서비스를 고도화할 방침이다. 이번 신제품 출시를 계기로 마크비전은 브랜드 보호 사업 영역을 AI 기반 의사결정 지원 분야까지 확대한다는 계획이다. 기존 위조상품 탐지와 불법 판매 대응 중심 서비스를 넘어 축적된 데이터를 활용한 시장 분석과 리스크 예측, 운영 전략 지원 기능을 강화하고, 향후에는 경쟁사와 소비자 리뷰, 브랜드 내부 데이터까지 연계해 활용 범위를 넓혀 나갈 예정이다. 이인섭 마크비전 대표는 "브랜드 보호 과정에서 다양한 정보가 지속적으로 생성되지만 실제로 이를 한 번에 이해하고 활용하기는 쉽지 않았다"며 "브랜드 인텔리전스 에이전트는 이러한 정보를 연결해 시장 변화와 리스크를 보다 직관적으로 이해하고 빠른 판단과 대응으로 이어질 수 있도록 설계했다"고 말했다.2026-06-29 11:20:16
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![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)