[현장] LG 엑사원과 챗GPT 연결···'금융 AGI 가능성' 보였다 작성일 04-23 17 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">2026 월드IT쇼에 소개된 LG AICC <br>전단은 흐름 설계, 후단은 확률 완성 <br>분업으로 구현된 실무 완전 자동화 <br>AGI는 끊기지 않는 구조가 성능 결정</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="B602V0cnGk"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5f78b5d49e64344b0fa42efa3ae43d2a3451f23e8b10a9a1f00964e1c0b764aa" data-idxno="457674" data-type="photo" dmcf-pid="bPpVfpkLGc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG유플러스 직원들이 에이전트 AI 생태계 전략을 논의하고 있다. / 여성경제신문DB" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552814-8XPEppr/20260423180006664sref.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="9aoogPWIGU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552814-8XPEppr/20260423180006664sref.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG유플러스 직원들이 에이전트 AI 생태계 전략을 논의하고 있다. / 여성경제신문DB </figcaption> </figure> <p contents-hash="30a7f3d9bdae8cf90b8f8cb9aa1cb19823c86900e8eb8321bdcdc74da7452dcc" dmcf-pid="KQUf4UEoZA" dmcf-ptype="general">금융 AGI 구현이 어려운 이유는 모델 성능의 한계라기보다 은행 시스템이 요구하는 구조 설계의 복잡성에 있다. 고객 정보와 거래 데이터는 외부로 반출할 수 없고, 모든 응답은 규정과 문구 기준을 충족해야 하며, 결과는 사후 감사가 가능해야 한다.</p> <p contents-hash="e21d56c6d3f4132a1d3213606415ac3c9fec7d76aa98eaf4eb04df457a9e1632" dmcf-pid="9kxaNxGhGj" dmcf-ptype="general">즉 하나의 모델이 자유롭게 판단하고 생성하는 방식은 이 조건을 만족시키기 어렵다. 내부 시스템의 폐쇄성과 외부 LLM의 유연성 사이에서 설계 충돌이 발생하기 때문이다.</p> <p contents-hash="8b89eb6abca18a52d420837446589f1ee4ee5f27956ed20c4ca722458a6c0c30" dmcf-pid="2EMNjMHlHN" dmcf-ptype="general">23일 코엑스에서 열린 월드IT쇼 현장세서 LG유플러스 부스가 공개한 LG AICC는 엑사원(EXAONE)과 오픈AI GPT를 결합한 형태로, 전단-후단 분업 구조를 통해 금융 환경에서 요구되는 통제 가능성을 확보하려는 기술적 해법으로 부상하고 있다.</p> <p contents-hash="e6884658c32cb11eefc4a9743d0e546dca121c5752fc7b67a6e9ab1921bb196c" dmcf-pid="VDRjARXS1a" dmcf-ptype="general">엑사원이 담당하는 전단은 데이터와 정책, 포맷을 내부에서 설계해 출력의 범위를 선제적으로 제한하고, 후단 LLM은 정제된 컨텍스트 안에서 응답을 생성한다.</p> <p contents-hash="bcf5af356bcfbeba4ef425fc0c29b3a44b4ab7c42491ec54ac3949f4deeb5948" dmcf-pid="fweAceZvtg" dmcf-ptype="general">여기에 로짓 프롬프팅이 더해지면 특정 표현과 형식이 선택될 확률이 사전에 정렬돼 결과의 일관성과 재현성이 높아진다. 출력 이후 교정이 아닌 소프트맥스 이전 단계에서 방향을 고정하는 방식으로, AGI 구현 가능성을 한층 끌어올린다.</p> <p contents-hash="97f56b4d563c7f4202108640245e059f3d1bff615d6e182f5cae2d8d8bfd4811" dmcf-pid="4rdckd5TGo" dmcf-ptype="general">아키텍처 구성은 책임 단위로 구획된 파이프라인 구조로 이해할 수 있다. 전체 흐름은 "입력 → 정리 → 조회 → 설계 → 생성" 순서로 이어진다. 먼저 사용자의 음성이나 텍스트는 음성 게이트웨이를 거쳐 형태가 정리되고, API 라우터(Router)가 이 요청을 내부에서 처리할지 외부 LLM으로 보낼지 판단한다. 동시에 세션·히스토리·메모리가 사용자 상태와 이전 대화를 불러와 맥락을 붙인다.</p> <p contents-hash="60132f601503410f06deed7fccfacaf0546d78c122420f40d38bc775d59d0a83" dmcf-pid="8mJkEJ1yXL" dmcf-ptype="general">이후 검색증강생성(RAG) 계층이 내부 문서와 데이터베이스(DB)를 조회해 필요한 정보를 채우고, 플래닝 에이전트(Planning Agent)가 질문을 단계별로 나눠 처리 순서를 정리한다. 이렇게 준비된 컨텍스트가 완성되면 마지막 단계에서 외부 챗GPT가 이를 바탕으로 자연어 답변을 생성한다.</p> <div contents-hash="5249d3e50d062df29bc36a0cb87df460e3f0a64106df09a76649ecaa332abd7a" dmcf-pid="6siEDitWXn" dmcf-ptype="general"> 구조를 보면 엑사원은 전단 전반에 걸쳐 배치된 품질 제어 레이어로 기능한다. 의도 분류, 한국어 표현 정제, 문서 요약, 민감 정보 필터링, 단순 질의 처리 등을 담당하며 입력 품질을 끌어올린다. 호출 전 단계에서 정보의 정합성을 높이고 불필요한 연산을 줄인다. 복합적인 자연어 생성은 후단 LLM이 수행한다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="13fc980240fd2654999f1994dce065da9ffce11222d02d3fdc9e8fd358a01b26" data-idxno="457676" data-type="photo" dmcf-pid="POnDwnFYXi" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="23일 코엑스에서 열린 월드IT쇼 현장세서 LG유플러스 부스에 소개된 에이전틱 AICC 구조도 / 여성경제신문DB" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552814-8XPEppr/20260423180007935qjob.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="VN551lQ950" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552814-8XPEppr/20260423180007935qjob.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 23일 코엑스에서 열린 월드IT쇼 현장세서 LG유플러스 부스에 소개된 에이전틱 AICC 구조도 / 여성경제신문DB </figcaption> </figure> <p contents-hash="249e1e85595bef4b742bec86cd0c7aee520520d6262c9b229a2ff90eb4cdaf88" dmcf-pid="QILwrL3GZJ" dmcf-ptype="general">에이전틱 모델의 체감 성능은 모델의 크기보다 데이터 접근 경로와 호출 구조의 효율에 의해 좌우된다. 전단에서 구성된 컨텍스트와 지시문이 후단 LLM의 확률 분포를 안정적으로 유도하며, 결과적으로 일관된 문장 생성이 가능해진다. 금융 상품 설명, 규정 안내, 리스크 고지와 같은 영역에서 요구되는 표현의 정확성과 반복 가능성이 확보된다.</p> <p contents-hash="e3b402419c361a03880ae2ec2f79b637fc0c8d9e8938357165e17ab9a64e1065" dmcf-pid="xCormo0Htd" dmcf-ptype="general">정리하면, LG AICC는 전단과 후단이 역할에 맞게 정렬된 분업 구조를 통해 안정적인 응답 품질을 구현한 '분업형 금융 비서'에 가깝다. 데이터 접근과 흐름 구성 과정에서 일부 지연이 발생할 수 있지만, 대규모언어모델 자체는 이미 충분히 빠른 추론 성능을 확보하고 있어 전체 시스템 관점에서는 높은 자동화 수준을 구현할 수 있는 기반이 마련돼 있다. 실무적으로는 반복 상담, 규정 안내, 문서 기반 질의응답 등에서 거의 완결형 자동화에 근접한 운영이 가능하다는 평가다.</p> <p contents-hash="7cb02ff8a61f95c6382f8c26d00c45abf3416d40528009ee0ec999ae2e140c26" dmcf-pid="yftbKtNdYe" dmcf-ptype="general"><strong>금융 실무는 AI 비서 수준 넘어서</strong><br><strong>통제·검증·실행의 결합 알고리즘</strong><br><strong>인간 판단 초기 단계 반영이 관건</strong></p> <p contents-hash="54c8bd8d88eb6d2331bf9c6d03b49aa07c195d66fea8479aacd171b8d66184c3" dmcf-pid="WZmWYmV7GR" dmcf-ptype="general">다만 금융 AGI로 나아가기 위해서는 여전히 넘어야 할 과제가 남아 있다. 단순 응답을 넘어 맥락을 유지한 상태에서 복합 의사결정을 수행하고, 다양한 시스템을 연동해 실제 업무를 끝까지 처리하는 실행 능력이 요구된다. 동시에 규정 준수와 책임 추적, 예외 상황 대응까지 포함한 통제 체계를 유지해야 한다.</p> <p contents-hash="b1aa155b8dc220658b57cd85baae62f0e36890bb6cd4ca60055904dcabc478b3" dmcf-pid="Y5sYGsfz1M" dmcf-ptype="general">결국 완전한 금융 AGI는 모델 고도화만으로 해결되는 문제가 아니라, 시스템 통합과 운영 설계까지 포함된 구조적 완성도를 요구한다. 여기에 전단에서 구성한 컨텍스트와 지시문이 후단 LLM의 출력 방향을 정교하게 유도하는 '로짓(Logit) 프롬프팅' 설계를 더하면, 표현의 일관성과 정확성이 한층 강화된 형태의 금융 AGI 구현이 가능해진다.</p> <p contents-hash="ec7b20f33c3beb5b8c5bafd46b74ea196429c49f21f977b207dc48661f25cc16" dmcf-pid="G1OGHO4qHx" dmcf-ptype="general">로짓 프롬프팅은 엑사원이 전단에서 구성한 컨텍스트와 지시문이 후단 LLM의 확률 분포 형성에 영향을 주도록 설계하는 접근이다. 이는 특정 표현이나 형식이 더 안정적으로 선택되도록 유도해 금융 환경에서 요구되는 응답의 일관성과 재현성을 높이는 데 목적이 있다.</p> <p contents-hash="59f812df962a0ecd0cfc0ac59a9cb0d6c1eb455788d83a9d6907eb97f690260b" dmcf-pid="HtIHXI8BXQ" dmcf-ptype="general">금융 AGI로 확장하려면 단일 프롬프트 설계를 넘어 반복 검증과 출력 안정화 구조가 함께 설계돼야 한다. 국제결제은행(BIS) 연구에 따르면 '뉴뱅크' 사례는 금융 AI 자동화의 성과와 한계를 동시에 보여준다. 약 120만 고객을 대상으로 운영되는 AI 프라이빗 뱅커는 월 850만 건 이상의 요청을 처리하며 60% 수준을 자동 해결했고, 송금 에이전트는 처리 시간을 70초에서 30초 미만으로 단축하면서 정확도 90% 이상의 성과를 보였다.</p> <p contents-hash="8590b18d16893636e10f3b566d580e26bc0da19886e2914d1d66bc9180103759" dmcf-pid="XFCXZC6bGP" dmcf-ptype="general">다만 이 구조는 전통적 프레임에 머물러 있다. 프롬프트 수준에서 출력 방향을 정밀하게 제어하기보다 LangChain, LangGraph 기반의 흐름 설계에 의존한 자동화로, 일정 수준 이상의 일관성과 완전 자동화에는 한계가 남았다. 결국 금융 AGI로 나아가기 위해서는 단순한 처리 자동화를 넘어 생성 단계부터 출력 방향을 통제하는 구조적 접근이 추가로 요구된다.</p> <p contents-hash="65ba3648124e8bd0b76b474c8b9eee23a0ce56bdfe783b5a16f5d9049bc8807c" dmcf-pid="Z3hZ5hPKY6" dmcf-ptype="general">이 지점에서 로짓 프롬프팅은 실시간 유동성 관리와 이상 거래 대응에도 적용 가능하다. 은행에 큰 출금 요청이 들어오면 시스템이 잔고, 대기 거래, 예정 자금을 함께 고려해 우선순위를 조정하고 자동으로 균형을 맞춘다. 이상 거래 역시 패턴을 감지해 즉시 차단하고 동시에 기록을 남긴다. 사람이 개입하지 않아도 감지부터 대응까지 하나의 흐름으로 이어지는 자동 처리 구조다.</p> <p contents-hash="c11bc979913f634644851ea452244055598f6c4ac3f1c9b67bca5e334439070e" dmcf-pid="50l51lQ918" dmcf-ptype="general">결국 금융 AGI는 단일 모델이나 연결 기법만으로 완성되는 영역이 아니라, 전단 설계·출력 유도·사후 검증이 맞물린 다층적 통제 구조 위에서 구현되는 방향으로 수렴하고 있다. 이 과정에서 인간의 판단은 초기 단계에서 선택 범위를 좁히고 방향을 정리하는 역할을 맡으며, 그 결과 표현의 일관성과 재현성이 자연스럽게 높아지는 흐름으로 이어진다.</p> <div contents-hash="42ac87e15b01d0708a6c013d91c3e17d82dff33870398dece274663d27220bda" dmcf-pid="1pS1tSx2H4" dmcf-ptype="general"> 한편 에이전틱 금융 AI 기술을 바탕으로 LG유플러스는 IBK시스템과의 협력을 통해 여신 심사와 금융 상담 등 은행 핵심 업무를 수행하는 AI를 개발 중이며, 한국은행의 디지털화폐(CBDC) 실증과 연계해 상품 탐색부터 구매 결정, 결제까지 자동으로 수행하는 에이전틱 AI를 시험하고 있다. 여기에 보이스 기반 AI 비서 '익시오 프로'를 통해 통신 단계에서 보이스피싱을 탐지하고 거래 이전에 차단하는 기능까지 포함시키며, 금융 전반을 아우르는 통합형 AI 서비스로 확장을 시도하고 있다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e015f3c844ab54a5b45cdf46d301e8bf9144c90c769e181b1f776e4f55551e68" data-idxno="457675" data-type="photo" dmcf-pid="tUvtFvMVYf" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="23일 코엑스에서 열린 월드IT쇼 현장세서 LG유플러스 부스 / 여성경제신문DB" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552814-8XPEppr/20260423180009236yenk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="q49Re9CEXE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552814-8XPEppr/20260423180009236yenk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 23일 코엑스에서 열린 월드IT쇼 현장세서 LG유플러스 부스 / 여성경제신문DB </figcaption> </figure> <p contents-hash="640486b7db7085a104bc70cecee50aff6d1e710225f75dcdda805a39c364fdf5" dmcf-pid="FuTF3TRfHV" dmcf-ptype="general"><strong>☞로짓 제어 기법(Logit Control Alignment) </strong>= 대규모언어모델이 토큰을 선택하기 직전 단계에서 형성되는 확률 분포를 특정 방향으로 유도하는 접근이다. 일반적인 프롬프트가 입력을 바꿔 결과를 간접적으로 이끄는 방식이라면, 로짓 정렬은 출력의 방향성을 보다 직접적으로 안정화하는 데 초점을 둔다. </p> <p contents-hash="bdd29e379454a0133b0d42e1a535afeadd872255cbb0402621f0c83eb13e4c19" dmcf-pid="37y30ye4G2" dmcf-ptype="general">이 기법의 핵심은 사후 수정이 아니라 소프트맥스 이전 단계에서의 정렬이다. 출력 이후 필터링이나 교정에 의존하는 대신, 애초에 선택 가능한 후보군을 좁히고 정리해 일관된 결과를 만는다. 금융과 같이 표현의 정확성과 재현성이 중요한 환경에서는 동일한 질문에 대해 유사한 형태의 답변을 반복적으로 생성할 수 있다는 점에서 활용 가능성이 크다.</p> <p contents-hash="465bb3d6d48db8323b64c53600a8d7ce647c15917420c70dd3fb84bf62b06b3f" dmcf-pid="0zW0pWd8X9" dmcf-ptype="general">여성경제신문 이상헌 기자<br>liberty@seoulmedia.co.kr</p> <p contents-hash="1240f702cb802ddc5a4ca7540fc51ec14471c5b8025681dfc1086302a697db83" dmcf-pid="pftbKtNdHK" dmcf-ptype="general">*여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.</p> </section> </div> 관련자료 이전 LGU+, 보안강화 총력…정규직만 200명 넘어 04-23 다음 삼성 노조, 서울시 年예산 맞먹는 성과급 요구 … 시민들은 '싸늘' 04-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
