AI 도입 넘어 데이터·기간계·통제로…KB증권·SKT·삼성생명 AX 현장 작성일 09-02 10 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">IBM AI 서밋 코리아 2026에서 AI 전환 전략·시행착오 공유</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GSiHzIiPyB"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8ef3efe912c482a22439a5d4097db7d28e259aeccb8ba3aeb5598819c0667cb1" dmcf-pid="HvnXqCnQSq" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552796-pzfp7fF/20260902092239903kuan.png" data-org-width="640" dmcf-mid="YoC2J0CElb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552796-pzfp7fF/20260902092239903kuan.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="df0a87d73ad211fc9ccfa993344d87497c3cf94831d34edb23748ad1cee68e88" dmcf-pid="XTLZBhLxWz" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 기업의 인공지능 전환(AX)이 모델을 고르고 개별 서비스를 만드는 단계를 넘어 데이터와 기간계 시스템, 조직과 통제체계를 다시 설계하는 단계로 이동하고 있다.</p> <p contents-hash="15c129a0694628b82fd2a018dc4cde78468b8769968bd41fb9f97f79dcdddd62" dmcf-pid="Zyo5bloMh7" dmcf-ptype="general">AI를 실제 업무에 적용해온 기업들은 이제 각자 현장에서 이 문제를 풀고 있다. KB증권은 데이터 기반을 다지는 데 집중했고 SK텔레콤은 AI가 읽고 행동할 수 있도록 기간계 시스템을 바꾸기 시작했다. 삼성생명은 여러 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 조직과 관리체계를 마련하고 있다.</p> <p contents-hash="6f9c752836de6c655da08dc8989fbb8ab40e80b32d6d838f9cd95af30f940270" dmcf-pid="5Wg1KSgRlu" dmcf-ptype="general">한국IBM이 지난 1일 서울 강남구웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 ‘IBM AI 서밋 코리아 2026’ 고객 패널 세션엔 박재만 KB증권 AI·디지털본부장, 권해성 SK텔레콤 AT·DT 플랫폼개발 부사장, 손익준 삼성생명 AX기획팀 상무가 참여했다. 이지은 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 전무가 토론을 진행했다.</p> <p contents-hash="7a9d7cce431f61c1178af43d8456ce64cd532b2ed9e4b1587a6ac8033a0b8ed4" dmcf-pid="1A2mGg2uhU" dmcf-ptype="general">이 전무는 “생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 접어들면서 기업들은 개별 AI 활용을 넘어 업무 프로세스와 운영 전반에 AI를 통합하는 단계로 나아가고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="660c2a536cbd0584d20a73f267a4d6e8b700c12688af3dea1aeb5f220fd2cd30" dmcf-pid="tcVsHaV7lp" dmcf-ptype="general"><strong>◆KB증권, 깨비AI 외부 금융사로 확장=</strong>KB증권은 사내 AI 서비스 ‘깨비AI’를 구축하는 과정에서 대규모언어모델(LLM)보다 데이터를 빠르고 정확하게 찾고 이해할 수 있는 기반이 중요하다는 점을 확인했다.</p> <p contents-hash="744e8f06b7bfa20ba3129c967cf5644ee20069247a8803522e6f2626c8acc436" dmcf-pid="FkfOXNfzh0" dmcf-ptype="general">박재만 본부장은 “LLM을 잘 만들고 학습시키는 것도 중요하지만 결국 LLM이 데이터를 얼마나 잘 이해해서 빨리 찾고 다룰 수 있느냐가 핵심 문제였다”고 말했다.</p> <p contents-hash="b5803c5b1d7ae406be4baa76ede7e534610b0b1ec9d0dcbefbd627f907b29a9d" dmcf-pid="3E4IZj4ql3" dmcf-ptype="general">KB증권은 데이터 담당자가 현업 요청에 따라 표나 엑셀, 대시보드를 직접 제작하던 방식부터 바꿨다. 데이터 검색을 위한 메타데이터·카탈로그 관리, 정확한 이해를 위한 품질 관리, 분석 편의성을 높이는 데이터 모델링을 담당자의 주요 역할로 정립했다.</p> <p contents-hash="f128436036d0218f6d41789664c391c90cb5405f08e94745a95adb951686f39a" dmcf-pid="0D8C5A8ByF" dmcf-ptype="general">기술뿐 아니라 AI에 대한 현업 인식을 바꾸는 작업도 병행했다. 금융회사에서는 데이터 분석을 AI에 맡기는 것이 안전한지를 놓고 우려가 컸고, 이를 설득하는 데 상당한 시간이 필요했다는 설명이다.</p> <p contents-hash="f1da7922d02f1a3d437b3068f276b8863b822acfbaf9fd73f574f3cd773965ef" dmcf-pid="pw6h1c6bSt" dmcf-ptype="general">KB증권은 깨비AI를 임직원 업무와 고객 자산관리 자동화 등에 적용하고 있다. 앞으로는 깨비AI 자체를 기업 간 거래(B2B) 사업으로 발전시킬 계획이다. 박 본부장은 “깨비AI를 KB증권 밖의 증권사뿐 아니라 투자·금융 관련 기업에도 제공하고자 한다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="de743afdc97ea19483068ddb2bafcc654f1e5b3c31499f23383c47cea05eb13a" dmcf-pid="UrPltkPKl1" dmcf-ptype="general"><strong>◆SKT, 3년 고민 끝에 BSS 개편 결정=</strong>SK텔레콤은 AI를 기존 시스템 위에 추가하는 방식에서 벗어나 비즈니스지원시스템(BSS)을 AI가 읽고 행동할 수 있는 구조로 바꾸고 있다.</p> <p contents-hash="dad5b1a1de0f44627bc79e8eadc72c0fc6c98b45984c87baa4d22ee9571d23b1" dmcf-pid="umQSFEQ9T5" dmcf-ptype="general">BSS는 고객과 상품, 과금 등 통신사의 핵심 업무를 처리하는 기간계 시스템이다. 장애가 발생해서는 안 되는 안정성과 새로운 AI 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 동시에 확보해야 한다.</p> <p contents-hash="208f6903032a8c39710ef1c4f941ae48516aa0c7e263326b239d478458ce050d" dmcf-pid="70mBM1mjyZ" dmcf-ptype="general">권해성 부사장은 “기존 시스템을 바꾸는 차세대 프로젝트는 5년 이상 걸리고 천문학적인 비용이 든다”며 “기존 시스템 위에 AI를 얹는 방식으로 해결할 수 없는지 오랫동안 고민했다”고 말했다.</p> <p contents-hash="efeaadeecf763fe172e3a7f479fe9f0d4e31ee68efcf40e8225186ae0e0899f0" dmcf-pid="zpsbRtsAyX" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 약 3년간 검토한 끝에 기존 시스템 개편이 불가피하다고 판단했다. 현재 BSS를 구성 요소별로 나누고 AI가 시스템을 읽고 실제 작업까지 수행할 수 있는 구조로 바꾸는 작업을 진행하고 있다.</p> <p contents-hash="149b9d8137e2ef8c1cc603df2c49377934167a44631f8ed81e01dbab40fe5062" dmcf-pid="qUOKeFOcWH" dmcf-ptype="general">권 부사장은 “3년 동안 고민한 끝에 이제는 피할 수 없다는 결론을 내렸다”며 “기존 시스템을 간결하게 만들고 AI가 읽고 행동하며 신뢰할 수 있는 구조로 바꾸기 시작했다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="5e130190678c0fc8bef601ac836324347c1f351abaf1addc5088e6c5067d6e97" dmcf-pid="BuI9d3IklG" dmcf-ptype="general">조직문화와 평가체계도 함께 손보고 있다. 안정적 운영만 강조하면 AI 실험을 추진하기 어렵기 때문에 구성원이 시행착오를 받아들일 수 있도록 핵심성과지표(KPI)를 조정했다. 보안 아키텍처에는 모든 접근을 지속해서 검증하는 제로트러스트 원칙을 적용하고 있다.</p> <p contents-hash="ba1fbc18a7d76de88e0c20adb9b06f0e760ef4a675d3a5dc3aece87c0c5d0466" dmcf-pid="b7C2J0CETY" dmcf-ptype="general"><strong>◆삼성생명, 에이전트 통합관리 체계 연내 구축=</strong>삼성생명은 올해를 AX 혁신 원년으로 정하고 조직 통합과 전사 AI 활용역량 강화, 기술 기반 마련에 집중하고 있다.</p> <p contents-hash="e1712a20570ff02e0e815952d9d45f10bf6af662af17f930640a883eb0661e56" dmcf-pid="KzhViphDWW" dmcf-ptype="general">지난 7월에는 기존 AI센터에 프로세스혁신(PI), 데이터 거버넌스, IT 기능을 통합해 ‘AX·PI센터’로 확대했다. 조직 규모도 기존의 약 2배로 늘렸다. 과제 발굴부터 설계와 개발, 운영까지 AX 생애주기에 필요한 기능을 한 조직에 모으기 위한 개편이다.</p> <p contents-hash="5b98c5c6a2735d42fcbd074b5a3740c50d9e74d55127070ee51fc4161bdfdcb6" dmcf-pid="9qlfnUlwhy" dmcf-ptype="general">기술 측면에서는 AI를 활용해 업무 프로세스를 재설계하는 AX·PI 플랫폼을 자체 구축했다. 에이전트를 개발하는 ‘에이전트 빌더’와 데이터를 제공하는 ‘AI 레디 데이터 플랫폼’, 여러 에이전트를 한곳에서 관리하는 ‘컨트롤 플레인’도 올해 안에 선보일 계획이다.</p> <p contents-hash="76a27b4fb299d5535b49892460cd5006e28ca5a0c7fa76d2a7e206e0db441312" dmcf-pid="2BS4LuSrlT" dmcf-ptype="general">손익준 상무는 “컨트롤 플레인을 통해 에이전트 작동 상태와 행동 이력을 확인하고 품질과 토큰 비용, 데이터 접근권한을 통합 관리할 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="fd51b6691e9af88032b63116bd1604f3604d05f553c93f2beb467f59269f899b" dmcf-pid="Vbv8o7vmyv" dmcf-ptype="general">삼성생명은 모든 AI 과제를 매월 AI위원회에서 심의하고 위험도를 4단계로 분류해 관리한다. 고객을 직접 상대하는 고영향 AI에는 별도 심의 절차를 적용할 예정이다. 필요한 경우 사람이 개입하는 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식도 운영체계에 반영한다.</p> <p contents-hash="3fc06f10ebc338c84930c49556ff9715625a55ea2612ebc0a6abd717ec223c03" dmcf-pid="ftD7PXDgyS" dmcf-ptype="general">직원이 승인받지 않은 외부 AI를 사용하는 ‘섀도 AI’는 일률적으로 금지하기보다 통제된 환경에서 활용하도록 유도한다. 올해 안에 외부 AI를 시험할 수 있는 연구개발망을 마련하고 외부에서 개발한 AI를 내부망으로 옮길 때 적용할 표준도 만들 계획이다.</p> <p contents-hash="87a2029a74079525c0e74dec3deb922374e787a53a62d912f0badd41c9cbb1b6" dmcf-pid="4FwzQZwaTl" dmcf-ptype="general">손 상무는 “AI를 빠르고 많이 만드는 것도 중요하지만 편리하게 활용하고 안전하게 운영·통제하는 것이 거버넌스의 핵심”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="d73e01d89257aef053eba5a1c695f83f5e411b478fa3a70c9e98ceacd52f1ea2" dmcf-pid="83rqx5rNSh" dmcf-ptype="general">이지은 전무는 “AI를 신뢰할 수 있는 데이터와 연결하고 실제 비즈니스 실행으로 이어지도록 하는 것이 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것”이라며 “데이터와 시스템 연결, 안정적인 운영과 거버넌스가 함께 준비돼야 한다”고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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