[FRC 2026] 장유진 코헤시티코리아 상무 “잠자는 백업 데이터, 금융권 AI 자산으로 활용해야” 작성일 08-20 16 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2F8l6JWIlZ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5eeb1246d5ecb5f7d7376f7c5b45dfcef0aba79590ce4f99d1c7f5c927160e48" dmcf-pid="V36SPiYChX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/20/552796-pzfp7fF/20260820150746012jrpa.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="9jZi5uaeS5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/20/552796-pzfp7fF/20260820150746012jrpa.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="477e0e89824ed3b29c6a17efaf3912be68b3c1fbab85131619080b4e56b810fe" dmcf-pid="f0PvQnGhlH" dmcf-ptype="general"><strong>‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스’서 소버린 AI 활용 방안 발표</strong></p> <p contents-hash="4af989366aafcffac4c4d6dc5f378fe67301433ecab7e7be402bd452d251dc3f" dmcf-pid="4pQTxLHlhG" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 코헤시티가 금융권 망분리 환경에서도 기존 백업 데이터를 인공지능(AI)에 활용해 검색·요약·분석 등 실제 업무에 적용할 수 있는 방안을 제시했다.</p> <p contents-hash="ce2bb6dd17d0b06786afa627a12f0f0fe1248e9372c6a489df9fcc4a1110233a" dmcf-pid="8UxyMoXSvY" dmcf-ptype="general">장유진 코헤시티코리아 상무는 20일 서울 중구 은행회관에서 디지털데일리가 개최한 ‘2026 금융권 AX 리스크 & 컴플라이언스’에서 “과거에는 백업 데이터가 장애가 발생했을 때만 사용하는 데이터였다”며 “AI 시대에는 잠자고 있는 백업 데이터를 안전하고 의미 있게 활용해 비즈니스 자산으로 만들어야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="46e3a0eeecd9439393d73af49d5bdce6e58120f8ebfe9f7fbc2d5423a12141ef" dmcf-pid="6uMWRgZvTW" dmcf-ptype="general">장 상무는 금융권 AI 도입의 주요 장벽으로 데이터 이동과 전처리 비용을 꼽았다. 금융사 내부 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고 PDF·문서·이메일·회의록 등 비정형 데이터가 많아 이를 AI에 활용하려면 별도 수집과 정제 과정이 필요하기 때문이다. 여기에 망분리와 금융 규제로 외부 퍼블릭 클라우드 기반 AI를 자유롭게 활용하기도 어려운 실정이다.</p> <p contents-hash="993970c0ef468615d62359071ad1fa2474d6c3aad4eed9ed74773a897f41a024" dmcf-pid="Ps1LtzjJhy" dmcf-ptype="general">AI 프로젝트 구축 후 데이터 업데이트 과정도 부담으로 지목했다. 장 상무는 금융권 대형 은행의 챗봇 구축 사례를 언급하며 “1차 프로젝트가 끝난 이후 추가 데이터를 반영하려면 다시 시스템통합(SI) 업체를 통해 데이터 업데이트 작업을 진행해야 하는 등 운영 과정에서 어려움이 발생한다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="aff5be8f035520ee075ceb5848defdf227ea0d044e5029af106dd715b63c9210" dmcf-pid="QOtoFqAihT" dmcf-ptype="general">코헤시티의 생성형 AI 기반 데이터 검색·분석 솔루션 ‘코헤시티 가이아(Cohesity Gaia)’는 백업된 사내 데이터와 파일, 로그 등에서 관련 정보를 검색하고 검색증강생성(RAG)과 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 내용을 자연어로 요약·분석한다. 사용자는 일반 생성형 AI 서비스처럼 자연어로 질문해 내부 데이터에서 필요한 정보를 찾을 수 있다.</p> <p contents-hash="255dfb1419ae00b6db82de2f0b7c5d3e30e601e2d1cb1738bd054f5d917a79b9" dmcf-pid="xIFg3Bcnyv" dmcf-ptype="general">가장 큰 특징은 ‘제로카피(Zero-Copy)’ 방식이다. 기존 AI 프로젝트는 여러 시스템에서 데이터를 추출한 뒤 네트워크를 통해 옮기고 별도의 데이터레이크에 적재·전처리하는 과정을 거친다. 가이아는 코헤시티 데이터프로텍트(DataProtect)에 이미 백업된 데이터를 별도 복제하거나 이동하지 않고 바로 AI 검색과 분석에 활용한다.</p> <p contents-hash="5554ccc70646e61fb2e7d93fa9a9c77483d94108e5f8bcbddde484b90f27fc68" dmcf-pid="yVgFawu5yS" dmcf-ptype="general">코헤시티는 이를 통해 AI 프로젝트에서 가장 많은 시간이 필요한 데이터 전처리 과정을 줄일 수 있다고 강조했다. 기존 방식은 데이터 수집·정제에 수주에서 수개월이 걸릴 수 있지만 가이아는 백업 데이터를 데이터셋으로 연결해 활용할 수 있어 전처리 기간을 수시간 수준까지 줄일 수 있다는 설명이다. 별도 데이터레이크 구축과 ETL 파이프라인도 필요하지 않다.</p> <p contents-hash="2871f3a4ae214df491273ddb8482582a06e8e36ce2ff1479481438987a3d5c05" dmcf-pid="Wfa3Nr71ll" dmcf-ptype="general">새로운 데이터 반영도 자동화할 수 있다. 기업의 백업 시스템에는 신규·변경 데이터가 주기적으로 들어오는 만큼 추가 백업 데이터가 생성되면 이를 데이터셋에 반영하는 구조다. 새로운 문서가 추가될 때마다 별도의 전처리 작업이나 LLM 재학습을 반복해야 하는 부담을 줄일 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="eaf97578d06d8e06eff8b37d789ce5ba9f87a2e2884951ddec66998ceb7e7b22" dmcf-pid="Y4N0jmztTh" dmcf-ptype="general">금융권에서 중요한 데이터 권한과 보안 문제도 고려했다. 가이아는 역할기반접근제어(RBAC)를 적용해 이용자가 접근 권한을 가진 데이터만 검색하도록 한다. AI가 답변을 생성할 때 사용한 원본 자료도 함께 제시해 결과의 근거를 확인할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="e81daad2853bfcf21dbace8627d6febf608923d783cfee3515de38ed0d809b53" dmcf-pid="G8jpAsqFWC" dmcf-ptype="general">장 상무는 외부 인터넷과 분리된 내부망이라고 해서 백업 데이터까지 안전하다고 볼 수 없다고 강조했다. 외부 프로젝트 인력 등의 계정 정보가 유출된 뒤 공격자가 백업 서버에 접속해 백업본까지 삭제하는 사고가 발생할 수 있다는 설명이다. 그는 “폐쇄망에 있는 데이터도 안전하지 않을 수 있다”며 “백업 저장소 자체에 대한 보안이 필요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="63cc54a9a4d1e07225264624214d28be39099809c1ea18e9319cf046463c786c" dmcf-pid="H6AUcOB3yI" dmcf-ptype="general">코헤시티는 이에 한 번 기록한 데이터를 일정 기간 수정·삭제할 수 없도록 하는 WORM(Write Once, Read Many)과 다중요소인증(MFA), 데이터 삭제 시 복수 관리자의 승인을 요구하는 다자인증(Quorum·MPA), 네트워크에서 백업본을 격리하는 에어갭 등을 적용할 수 있다고 설명했다. 랜섬웨어가 운영 데이터뿐 아니라 백업본까지 파괴하는 상황을 막기 위한 장치다.</p> <p contents-hash="a42bdb713d72a1998e4f2428d12fa3a8a1d25e4d0361b3985ea60f0d33839c68" dmcf-pid="XPcukIb0hO" dmcf-ptype="general">실제 적용 사례도 소개했다. 국내 한 SI 기업은 퍼블릭 클라우드 연결 없이 사용할 수 있는 온프레미스 AI 플랫폼으로 가이아를 기술검증(PoC)한 뒤 실제 도입했다. 향후 공공·금융 고객 대상 AI 사업에 활용할 수 있는지도 검증했다. 코헤시티는 별도 데이터레이크가 필요하지 않아 AI 프로젝트 기간과 비용을 줄일 수 있다는 점이 도입 배경 중 하나였다고 설명했다.</p> <p contents-hash="8a551b0812e7b245c43117f53cb4f274df81b5f3b3ff928350d13cfb3ed2b166" dmcf-pid="ZQk7ECKpSs" dmcf-ptype="general">해외에서는 퍼블릭 클라우드를 사용할 수 없는 유럽 공공기관이 수십 년간 축적한 회의록과 문서를 검색·요약하기 위해 온프레미스 가이아를 도입한 사례가 있다. 코헤시티에 따르면 해당 프로젝트는 130만달러 규모로, 자연어 검색을 통해 과거 회의 내용과 정책 문서를 찾아 의사결정에 활용하고 있다.</p> <p contents-hash="017a07e4a05e9a096edb98d62917c8363b26bb5aab3785dd30218b7f58889d48" dmcf-pid="5xEzDh9Uym" dmcf-ptype="general">코헤시티는 향후 가이아를 기업이 기존에 사용하고 있는 AI 플랫폼과 연결하는 방향으로도 확장할 계획이다. MCP를 기반으로 기업용 생성형 AI와 데이터 분석 플랫폼을 연동하고, 백업·복구와 위협 대응까지 AI 에이전트로 수행하는 ‘코헤시티 마에스트로(Cohesity Maestro)’ 기능도 준비하고 있다. 마에스트로 MCP 인터페이스와 추가 에이전트는 올해 하반기 얼리액세스 형태로 제공될 예정이다.</p> <p contents-hash="cfbb7cbb4b1ac8587afeee03c150eb39d5e3217a92ae79776b741e1e5fe99a15" dmcf-pid="1fa3Nr71lr" dmcf-ptype="general">장 상무는 “장애가 발생했을 때만 꺼내 쓰던 백업 데이터에 대한 관점을 바꿔야 한다”며 “단순 보관을 넘어 기업 내부에 축적된 백업 데이터를 안전하게 검색하고 분석해 실제 업무에 활용하는 ‘비즈니스 자산’으로 전환해야 한다”고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [T나는 과학] "고층 아파트 짓듯 튼튼하게"…KAIST, '산소 터널'로 AI 반도체 한계 넘었다 08-20 다음 '독파모' 2차 평가 항목별 최고점은 모티프·SKT·LG 08-20 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
