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'고객 데이터'통합검색 결과 입니다. (8건)

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쿠콘, 현대해상 車보험 가입 자동화 지원…맞춤형 API 확산

쿠콘이 편의성과 운영 효율을 높이는 API 서비스 지원을 통해 보험업권 데이터 인프라 사업 확대에 박차를 가한다. 쿠콘은 지난달 현대해상화재보험에 '소유자 검증 차량정보 조회' API를 제공했다고 12일 밝혔다. 이번 API는 자동차보험 가입 과정에서 필수적으로 확인해야 하는 차량 첨단 안전장치 정보를 자동으로 검증하는 것이 핵심이다. 헤드업 디스플레이(HUD)와 차선이탈방지장치 등 차량 안전장치 탑재 여부는 자동차보험 보험료 산정 주요 기준 중 하나로 활용된다. 기존에는 고객이 차량 안전장치 관련 정보를 직접 입력하거나 보험사가 별도 확인 절차를 거쳐야 했다. 이 과정에서 고객은 수기 입력 부담을 겪고 보험사는 정보 검증에 시간이 소요되는 것이 문제로 지적돼왔다. 이에 현대해상은 쿠콘 API를 자동차보험 업무 관련 내부 시스템에 적용해 검증 절차를 간소화했다. 고객이 차량번호와 소유자 정보를 입력하면 안전장치 탑재 여부와 주요 차량 옵션 정보가 실시간으로 조회된다. 특히 외산차 중심으로 기능을 특화해 편의성을 높였다는 설명이다. 해당 기능은 하이플래너(설계사), 법인보험대리점(GA), 텔레마케팅(TM), 사이버마케팅(CM) 등 현대해상 전 판매 채널에 적용된다. 회사 측은 향후 외산차 보험 실적 확대에도 도움이 될 것으로 보고 있다. 보험업계에선 복잡한 심사 구조와 다양한 데이터 검증 수요로 데이터 API 활용 중요성이 커지고 있다. 쿠콘은 금융·핀테크 분야에서 확보한 데이터 연계 역량을 보험업까지 확대하며 보험사 맞춤형 API 라인업을 강화하고 있다. 현재 KB손해보험과 삼성화재 등 주요 보험사도 해당 API를 보험 업무에 활용 중이다. 김종현 쿠콘 대표는 "이번 현대해상 사례는 우리 API가 보험사 핵심 업무 프로세스에서 고객 경험과 운영 효율을 동시에 개선할 수 있음을 보여주는 대표적인 디지털 전환 사례"라며 "앞으로 보험사와 GA 간 보험 상품 데이터를 중계하는 플랫폼 서비스 출시를 준비하는 등 보험 업권에 특화된 데이터 인프라 확장에 지속적으로 나설 계획"이라고 밝혔다.

2026.05.12 13:01한정호 기자

[AI 리더스] 윤완수 웹케시 부회장 "금융 AI 에이전트 시대 개막…성공 모델 주도한다"

"에이전트가 금융 업무를 대신 수행하는 시대가 시작됐습니다. 지금까지 금융 인공지능(AI)이 '답변' 수준에 머물렀다면 앞으로는 실제 업무를 처리하고 실행하는 단계로 넘어가게 될 것입니다." 윤완수 웹케시 부회장은 6일 서울 영등포구 본사에서 지디넷코리아와 만나 금융 AI 에이전트 시장 변화와 사업 전략, 금융권 AI 전환(AX) 방향성에 대해 이같이 강조했다. 웹케시는 최근 금융 AI 에이전트 기업 전환에 속도를 내고 있다. 기존 경리나라·브랜치Q·인하우스뱅크 등 주요 B2B 금융 서비스를 AI 에이전트 기반으로 전환하는 동시에, 금융권 관계형 데이터베이스(RDB)와 AI를 연결하는 지능형 RDB 커넥트 '오페리아(OPERIA)'를 앞세워 은행·기업·공공시장 공략에 나선다는 목표다. "메뉴 누르던 시대 끝난다"…웹케시가 본 에이전트 시대 윤 부회장은 AI 에이전트 시대 핵심 변화로 업무 인터페이스 전환을 꼽았다. 지금까지 기업 소프트웨어(SW)가 메뉴 기반 화면 중심으로 작동했다면 앞으로는 사용자가 자연어로 지시하고 AI가 실제 업무를 수행하는 구조로 바뀐다는 설명이다. 그는 "과거에는 사람이 메뉴를 누르고 데이터를 조회하고 개발팀이 직접 쿼리를 짜야 했다"며 "앞으로는 자연어로 질문하거나 지시하면 AI가 데이터를 찾아 실제 업무를 수행하는 방향으로 바뀌게 될 것"이라고 설명했다. 지난달 웹케시가 '금융 AI 에이전트 컨퍼런스'에서 공개한 오페리아는 이런 변화를 구현하기 위한 핵심 기술이다. 오페리아는 자연어를 SQL로 변환하고 금융권 정보계·계정계 DB와 연동해 데이터를 추출·해석·추론하는 역할을 수행한다. 단순 챗봇을 넘어 금융 데이터와 AI를 연결하는 일종의 운영 레이어로 평가된다. 또 오페리아는 금융권 코어 DB를 직접 변경하지 않으면서도 AI를 연결할 수 있도록 설계된 점이 특징이다. 금융권이 민감하게 여기는 데이터 보안과 안정성을 유지하면서도 자연어 기반 업무 수행이 가능하도록 한 구조다. 자체 테스트 기준 오페리아 정답률이 99% 수준으로 나타났다. 최근 국내 금융권에선 수백억원 규모 AI 플랫폼 구축 사업과 에이전트 도입 검토가 잇따르며 생성형 AI 기반 금융 서비스 경쟁이 본격화되고 있다. 내부 업무 자동화를 넘어 실제 고객 대상 AI 서비스 확대에 속도를 내는 분위기다. 이와 관련해 윤 부회장은 "금융은 결국 숫자를 다루는 산업이고 AI가 이 데이터를 제대로 활용하려면 중간에서 번역하고 제어하는 구조가 필요하다"며 "오페리아는 금융 DB와 AI 사이를 연결하는 번역기 역할"이라고 말했다. 특히 금융권 특성상 보안과 안정성이 중요한 만큼 웹케시는 외부 클라우드 연결 대신 내부 구축형 구조를 중심으로 사업을 전개하고 있다. 금융사가 자체 망 내부에서 다양한 거대언어모델(LLM)을 운영하고 오페리아가 그 안에서 데이터를 안전하게 연결하는 방식이다. 윤 부회장은 "은행들은 데이터를 외부 생성형 AI에 올릴 수 없기에 AI와 RDB 사이에 반드시 별도 레이어가 필요하다"며 "오페리아는 기존 시스템을 유지하면서도 AI를 적용할 수 있도록 설계된 금융 특화 구조"라고 밝혔다. "금융 AI, 이제 PoC 넘어 대고객 단계 진입" 윤 부회장은 현재 금융권 AI 시장이 내부 업무 자동화를 넘어 실제 대고객 서비스 단계로 진입하고 있다고 진단했다. 그는 "그동안 금융권은 내부 업무 자동화 중심으로 AI를 적용해왔다"며 "최근에는 에이전트 뱅킹처럼 고객이 실제 금융 업무를 자연어로 처리하는 단계로 넘어가기 시작했다"고 말했다. 예컨대 사용자가 "법인카드 분실 신고 후 재발급해줘"라고 지시하면 AI 에이전트가 관련 업무를 순차적으로 수행하고 결과까지 전달하는 방식이다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 대신 처리하는 실행형 AI 개념에 가까워지고 있다는 설명이다. 웹케시는 현재 NH농협은행·광주은행 등과 AI 에이전트 기반 기술실증(PoC)을 진행 중이다. NH농협은행과는 에이전트 뱅킹 PoC를, 광주은행과는 경영정보 에이전트 실증을 수행했다. 특히 NH농협은행 'AI하나로' 기반 자금관리 에이전트는 파일럿 단계를 거쳐 실제 고객 대상으로 확대 적용되고 있다. 웹케시는 이를 기반으로 향후 기업·은행 고객 대상 AI 에이전트 확산 속도를 높인다는 계획이다. 윤 부회장은 금융 AI 시장 확산 속도가 예상보다 빨라질 가능성이 높다고 봤다. 최근 LLM 성능이 급격히 향상되면서 금융권 AX 속도도 가속화되고 있다는 분석이다. 그는 "클로드 코드 같은 도구들이 나오면서 시장 변화 속도가 완전히 달라졌다"며 "올해 하반기부터 금융권에서 실제 에이전트 기반 서비스들이 본격적으로 등장하기 시작할 것"이라고 전망했다. "전 직원 클로드 사용"…웹케시 내부도 AX 가속 웹케시는 외부 사업뿐 아니라 내부 조직 문화와 업무 체계 역시 AI 중심으로 재편하고 있다. 윤 부회장은 "현재 조직 절반 이상이 AX 중심 구조로 바뀌고 있다"며 "전 직원에게 클로드 계정을 지급하고 실제 업무 자동화와 AI 활용을 적극 장려하고 있다"고 말했다. 개발 문화 변화도 빠르게 진행 중이다. 웹케시는 신규 서비스 개발 과정에서 바이브 코딩 방식 활용 비중을 높이고 있으며 기존 시스템 역시 단계적으로 AI 기반 개발 체계로 전환 중이다. 윤 부회장은 "예전에는 개발자만 만들 수 있었던 업무 자동화를 이제는 현업 직원들도 직접 구현하기 시작했다"며 "AI 활용 역량이 조직 생산성과 업무 구조 자체를 바꾸고 있다"고 밝혔다. 단순 개발 생산성 향상을 넘어 비개발 직군까지 직접 AI 기반 업무 자동화에 참여하기 시작했다는 점에서 기존 기업 SW 개발 문화 자체가 변화하고 있다는 평가도 나온다. 웹케시는 금융권 외 증권·보험·공공시장으로도 AI 에이전트 사업 범위를 넓혀갈 계획이다. 윤 부회장은 RDB 기반 데이터가 존재하는 영역이라면 대부분 AI 에이전트 적용 수요가 발생할 것으로 내다봤다. 특히 공공 영역에선 복지·행정 데이터 활용 수요가 빠르게 늘어날 것으로 전망했다. 실제 웹케시는 공공복지 에이전트 PoC도 진행 중이다. 윤 부회장은 최근 금융권과 기업 고객 반응도 이전과 달라지고 있다고 평가했다. 그는 "작년에는 AI 에이전트 전환이 선언과 비전에 가까웠다면 지금은 고객과 시장에서도 실제 에이전트 기업으로 받아들이기 시작한 분위기"라며 "관련 매출과 사업 기회도 점차 현실화되고 있다"고 설명했다. 윤 부회장은 "앞으로는 사람이 시스템을 배우는 시대가 아니라 AI가 사람의 업무를 이해하고 수행하는 시대가 될 것"이라며 "우리는 금융 현장에서 가장 먼저 실질적인 AI 에이전트 성공 모델을 만들고 이를 기반으로 금융·공공·기업 시장 전반의 업무 패러다임 변화를 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.05.06 15:59한정호 기자

우도 스글라보 SAS 부사장 "AI는 마법 아니야"…기업용 AI 성패는 '산업 맥락'

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "범용 인공지능(AI)에 산업적 맥락이 더해져야 비로소 '신뢰할 수 있는 AI'가 됩니다. 시장에는 화려한 모델이 넘쳐나지만, 이를 실제 기업 운영에 적용하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다." 우도 스글라보(Udo Sglavo) SAS 응용 AI 및 모델링 R&D 부사장은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026' 현장 인터뷰와 미디어 브리핑에서 이같이 말하며 기업 AI 도입 방안을 제시했다. 그는 기업용 AI의 필수 조건으로 거대 모델 자체의 성능보다 ▲산업 맥락 ▲데이터 전처리 ▲설명 가능성 ▲사람의 최종 책임을 꼽았다. AI 에이전트 시대 "사람은 여전히 운전석에 있어야" 스글라보 부사장은 "생성형 AI가 무에서 유를 창조하는 만능 발명가가 아니다"라며 "생성형 AI는 기존 데이터의 패턴을 분석해 새로운 조합을 만들어내는 기술"이라고 설명했다. 이어 "환각 역시 학습하지 않은 영역에 대해 패턴을 유추해 꾸며내기 때문에 발생한다"고 덧붙였다. 이어 "기업에서 AI의 주된 역할은 놀라운 무언가를 발명하는 것이 아니라 지루하고 복잡한 작업을 대신하는 데 있다"며 "반복 업무를 덜어주면 사람은 더 창의적이고 중요한 판단에 시간을 쓸 수 있다"고 말했다. AI의 효용 가치는 사람의 대체가 아니라 지원에 있다는 설명이다 올해 화두인 '에이전틱 AI'에 대해서는 기대와 경계를 동시에 내비쳤다. 그는 "에이전트는 대형언어모델(LLM)과 전통적인 분석 모델, 메모리가 결합해 사용자가 원하는 결과를 대신 수행하는 결과 지향적 시스템"이라고 설명했다. 다만 "기업 환경에서는 어떤 일이 잘못됐을 때 누군가는 반드시 책임을 져야 한다"며 "'AI가 한 일'이라고 변명할 수 없는 만큼 기술이 발전해도 사람은 늘 의사결정 운전석(Driver's seat)에 앉아 있어야 한다"고 힘주어 말했다. 이 같은 관점은 AI 코딩 시대 개발자의 역할에 대한 설명으로도 이어졌다. 그는 향후 개발자에게 가장 중요해질 역량으로 비즈니스 문제를 듣고 정확한 소프트웨어 명세로 구조화하는 '스펙 기반(Spec-driven) 개발 역량'을 지목했다. AI가 빠른 프로토타입을 짤 수는 있지만, 예기치 못한 예외 상황(Edge case)을 찾아내고 최종 제품을 안정화하는 것은 여전히 대체할 수 없는 인간의 몫이기 때문이다. 스글라보 부사장은 "소프트웨어 업계 전반이 AI를 활용해 코드를 짜고 있지만, 상용 소프트웨어를 공급하는 기업은 자신이 만든 코드에 막중한 책임을 져야 한다"며 "사람의 검토조차 거치지 않은 코드를 고객에게 전달할 수는 없다"고 단언했다. 범용 AI의 한계, '사전 구축형 패키징'과 '설명 가능한 최적화'로 극복 스글라보 부사장은 "오늘날 AI 프로토타입을 만드는 것은 쉽지만, 예산과 데이터 전문가가 부족한 현업에 이를 곧바로 적용할 수는 없다"며 "산업적 맥락이 더해질 때 흥미롭기만 하던 AI가 비로소 신뢰할 수 있는 도구로 바뀐다"고 말했다. 이를 위해 SAS는 다년간 축적한 산업 경험을 현장에서 즉시 활용 가능한 '사전 구축형 모델 및 에이전트' 형태로 패키징해 제공한다. 구체적인 사례로 공급망 분야의 판매 및 운영 계획(SOP)을 들었다. 수요와 공급의 균형을 맞추는 복잡한 업무에서, 사용자가 '수요 15% 감소' 같은 가정을 제시하면 AI가 결과를 시뮬레이션하고 판단 근거까지 함께 제공한다. 그는 이를 두고 "기업이 진정 원하는 것은 맹목적인 자동화가 아니라 '설명 가능한 최적화'"라고 짚었다. 진짜 병목은 모델이 아닌 '데이터'… "빅데이터 맹신은 신화" 스글라보 부사장은 AI 프로젝트의 실질적인 병목 지점으로 모델이 아닌 '전통적인 데이터 관리 문제'를 지목했다. 기업 내 방대한 데이터를 비즈니스용, 기밀용 등으로 분류·라벨링하고, 시스템 구조에 맞춰 스키마를 매핑하는 지루한 IT 작업이 선행되지 않으면 어떤 강력한 AI도 무용지물이라는 것이다. 과거 데이터에 대한 무비판적인 맹신도 경계했다. 스글라보 부사장은 "빅데이터 안에 모든 정답이 숨어 있다는 믿음은 신화에 불과하다"며 "과거 데이터는 과거의 사회적 패턴을 담고 있을 뿐 변화하는 현재를 온전히 반영하지 못한다"고 지적했다. 따라서 데이터를 맹신하지 않고 그 이면의 '의미(Semantic)'를 파악해 "우리는 더 이상 이런 방식으로 일하지 않는다"고 인간 스스로 판단하고 교정할 수 있어야 한다고 역설했다. 현실 데이터의 부족과 편향 문제를 극복하기 위한 대안으로는 '디지털 트윈'과 '합성 데이터'를 제시했다. 제조업 안전 관리처럼 모든 사고 위험 상황을 실제 영상으로 확보하기 어려운 경우, 가상 환경에서 조건(장비 색상, 조명, 작업자 특성 등)을 바꿔가며 합성 데이터를 대량으로 생성해 AI 모델의 빈틈을 메우는 방식이다. 우도 스글라보 부사장은 "엔터프라이즈 AI의 승부는 모델의 화려함이 아닌 산업별 구조 이해와 데이터 통제력에 달려 있다"며 "SAS는 지난 50년간 데이터를 다루며 쌓아온 경험을 바탕으로 기업이 가장 신뢰할 수 있는 실무적 AI 생태계를 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 07:06남혁우 기자

마이리얼트립 'AICX', 고객 상담·서비스 운영 대행 B2B 사업 진출

마이리얼트립(대표 이동건)의 상담·운영 업무를 담당하는 고객 경험(CX) 전문 자회사 에이아이씨엑스(AICX)가 외부 기업 대상으로 고객 상담·서비스 운영 대행을 포함한 B2B 사업으로 본격 확장한다고 10일 밝혔다. 2022년 설립된 AICX는 마이리얼트립의 고객 상담과 운영 업무를 담당해 왔다. 서비스 성장 과정에서 축적한 대규모 고객 데이터와 운영 노하우를 기반으로, 현재는 AI 기술을 접목한 'AICX 에이전트'를 자체 개발해 대량의 고객 문의와 복잡한 운영 흐름을 안정적으로 처리하고 있다. AICX의 B2B 서비스는 각 기업의 서비스 구조와 운영 환경에 맞춰 고객 상담과 운영 프로세스를 설계하는 것이 특징이다. 반복적이고 표준화된 문의는 AI 기반 AICX 에이전트가 우선 처리하고, 정책 판단이나 예외 대응이 필요한 영역은 전문 운영 인력이 담당하는 하이브리드 모델을 통해 운영 효율과 고객 경험 품질을 극대화해 준다. 이를 통해 AICX는 고객사의 고객 경험 핵심 지표 개선과 함께, 실제 운영 효율화를 통한 운영 비용 절감에 집중한다는 방침이다. 실제로 마이리얼트립 내부 운영 과정에서 AICX는 AI 챗봇을 통해 전체 문의의 70%를 자동 처리해 왔다. 또 24시간 무중단 고객지원을 통해 급격한 트래픽 증가 상황에서도 서비스 품질을 안정적으로 유지해 왔다. 이 과정에서 운영 리소스 투입 기준 50% 이상의 효율화를 달성했다. AICX는 여행, 커머스, 플랫폼, 콘텐츠 분야를 시작으로 고객 상담과 반복 업무 자동화 수요가 있는 전 산업으로 서비스 적용 범위를 확대했다. 단기적인 시스템 도입이 아닌 각 기업의 운영 성숙도에 맞춘 단계적인 AI 전환을 지원하며 고객 경험 혁신을 위한 기능 고도화도 순차적으로 선보일 예정이다. 차원호 AICX 대표는 "누적 수백만 명의 고객을 직접 대응하며 축적한 운영 경험과 데이터는 현장에서 바로 활용 가능한 경쟁력“이라며 “AI 기술과 전문 운영 인력을 결합한 고객 경험 모델을 통해, 고객과 직접 만나는 기업들의 운영 경쟁력을 높이는 실질적인 파트너가 되고자 한다"고 말했다.

2026.02.10 14:50백봉삼 기자

지란지교소프트, '오피스키퍼' 비가시성 워터마크 기능 출시…데이터 보호↑

지란지교소프트가 출력물 보안을 강화하는 신규 솔루션 업데이트를 진행했다. 지란지교소프트는 엔드포인트 보안 및 데이터 손실 방지(DLP) 솔루션 '오피스키퍼'에 출력물 보안을 강화하는 비가시성 워터마크 기능을 새롭게 출시했다고 8일 밝혔다. 이번 기능은 지능화되는 내부 정보 유출 위협에 대응하기 위해 체결한 3사 간 업무협약(MOU)의 첫 성과다. 지란지교소프트를 비롯해 비가시성 워터마크 모듈 전문 기업 스냅태그, 출력물 보안 전문 기업 엘아이텍이 협력해 개발했다. 1만4천여 개 고객사를 보유한 지란지교소프트 보안 기술에 각 분야 전문기업 노하우를 결합해 기존 가시형 워터마크의 한계를 보완한 정교한 출력물 보안 환경을 구현했다. 이번에 적용된 비가시성 워터마크는 스냅태그 기술을 기반으로 종이 문서에 보이지 않는 고유 키값을 삽입하는 방식이다. 문서 가독성을 해치지 않으면서도 전용 앱으로 출력물을 스캔하면 워터마크에 포함된 키값을 즉시 추출할 수 있다. 이를 통해 오피스키퍼에서 문서 정보와 유출 경로를 정확히 확인할 수 있어 사후 추적 역량이 크게 강화됐다. 지란지교소프트는 신기능 출시를 기념해 고객 프로모션도 진행한다. 오피스키퍼 출력물 보안 기능을 신규 도입하는 고객은 정상가 대비 50% 할인된 가격으로 솔루션을 이용할 수 있다. 프로모션은 오는 6월 30일까지 진행된다. 박승애 지란지교소프트 대표는 "이번 비가시성 워터마크 기능은 보안 전문기업 간 협력을 통해 고객에게 한층 강화된 데이터 보호 환경을 제공하기 위한 결과물"이라며 "앞으로도 변화하는 IT 환경에 대응해 기업 핵심 자산을 안전하게 보호하는 보안 파트너로서 기술 혁신을 이어가겠다"고 말했다.

2026.01.08 17:00한정호 기자

"여기는 데이터가 살아있는 '여기어때 D&A센터' 입니다"

“데이터가 라벨링된 데이터 카탈로그를 연구개발성으로 실험해 보는 조직은 많지만, 실제 업무에 적용하는 곳은 그렇게 많지 않습니다. 생각한 것이 바로 회사 업무에 적용되는 경험을 해볼 수 있는 '즉시성'이 여기어때 D&A센터만의 강점입니다.” 인공지능(AI) 돌풍이 불며 대다수 회사에서 근간이 되는 데이터와 AI를 다루는 조직을 우후죽순 만들고 있다. 하지만 만들어진 기능이 실제로 고객 서비스나 회사 서버에 적용되는 사례는 드물다. 온라인여행(OTA) 업계도 예외는 아니다. 이 가운데 개발자가 구상한 기능을 데이터와 AI를 활용해 회사 프로그램 내에 적용시켜 볼 수 있는 회사가 있다. 여기어때는 데이터에 친숙하고, AI에 열린 회사 분위기를 통해 개발자 이상을 사내에서 현실화시킬 수 있도록 하고 있다. 이같은 기능을 구현하려면 데이터와 이를 다루는 조직이 매우 중요하다. 조민석 여기어때 D&A센터장을 만나 센터가 하는 일, 강점, 앞으로 그리고 있는 목표 등에 대한 이야기를 들어봤다. 데이터사이언스실→D&A센터로 탈바꿈…데이터 정리 '주력' 여기어때 D&A센터는 이름 그대로 데이터와 AI를 다루는 곳으로, 기존 데이터사이언스실을 개편한 조직이다. 데이터와 AI 기술을 활용해 서비스·업무 혁신에 집중하기 위해 만들어졌다. 비즈니스, 서비스 효율화 및 개선에 적합한 AI 모델을 연구하고 적용하는 역할을 전문적으로 수행할 뿐만 아니라, 현업에 영향을 줄 수 있는 데이터를 생성하고 AI 기능을 만드는 업무도 담당한다. 조직이 개편되면서 영업 혹은 프로덕트 등 조직별로 파편화돼 있던 데이터 업무를 합친 것이 특징이다. 조 센터장은 “원래는 (센터에) AI가 없었다”며 “각 부서별로 데이터 조직이 흩어져있었다. 조직별로 각각 데이터를 다루는 인력이 따로 있었는데, 체계를 갖추고 보다 시너지를 내기 위해 통합 조직으로 새롭게 재탄생한 것”이라고 설명했다. 현업에 영향을 줄 수 있는 자료를 만드는 만큼 데이터 체계를 정리하고, 뼈대를 세우는 일도 주된 업무 중 하나다. 업무 부서별로 산재된 데이터를 한 번에 볼 수 있도록 관리해야 더 큰 성과를 창출할 수 있기에 데이터를 통합하고, 체계적으로 분류해 각 업무에 더 잘 활용될 수 있는 기획에 전념하고 있다. D&A센터가 없을 때는 원하는 정보를 얻으려면 해당 데이터를 잘 아는 회사 사람들을 수소문해야 했지만, 이제는 그럴 필요가 없어진 것이다. 예를 들어 국내외 호텔을 모두 취급하는 여기어때 앱에서 이를 잘 분류해 보여주고, 데이터를 기반으로 필요한 콘텐츠를 만들거나 리뷰 데이터를 요약해서 알기 쉽게 시각화하는 일을 수행한다. 고객들이 가장 쉽게 마주하는 푸시 메시지나 행사 페이지를 만들 때도 사용된다. 자연어 기반으로 “7월에 애완동물을 키우는 고객이 갈 만한 여행지를 추천해줘”와 같은 질문을 하면 회사 내부 데이터를 기반으로 데이터를 산출해 마케팅 포인트를 잡아주는 방식이다. 정리된 데이터는 데이터 카탈로그서 '두각'…여기어때만의 강점은? 데이터별로 잘 정리(라벨링)된 자료는 '데이터 카탈로그'에서 활용되는데, 사용자 중심으로 구성된 데이터 카탈로그도 여기어때 D&A센터만의 차별점이다. 데이터 카탈로그는 조직이 수집, 처리하는 모든 데이터의 보관함을 뜻한다. 조 센터장은 “기존 회사들은 어떤 데이터가 어디에 있는지 관리자들이 알아보기 쉽게 분류돼 있고 정리된 '관리' 중심이었다면, 여기어때는 사용자가 쉽게 알 수 있는 '사용자' 중심”이라고 강조했다. 이어 “데이터 조직이 통합된 지 얼마 안 됐기 때문에 데이터를 정리하는 세대를 뛰어넘고 원하는 정보부터 접근할 수 있는 체계를 만든 것”이라고 부연했다. 원하는 정보에 빠르게 접근할 수 있게 되면서 업무 효율성도 한층 높아지는 결과를 가져올 것으로 기대된다. 조 센터장은 “보통 일반적인 업무 프로세스에 데이터 탐색이 80%, 분석이 20% 정도 쓰인다는 일반적인 통계가 있다”며 “여기어때의 데이터 카탈로그를 활용하면 탐색에 걸리는 시간을 절반으로 줄일 수 있지 않을까 싶다”고 예상했다. 그 중에서도 조 센터장은 개발자들이 원하는 기능을 회사 서버에서 빠르게 구현해 볼 수 있다는 점을 D&A센터만의 독보적인 강점으로 꼽았다. 그는 “빅데이터나 AI가 유행하면 회사에서는 '해봐'라고 말하지만 연구하는 것에서 끝나는 경우가 많고, 경영진들은 실제 프로젝트에 이를 안 받아들이는 경우가 굉장히 많다”고 언급했다. 그러면서 “하지만 여기어때는 대표부터 데이터에 친화적이고 기술에 대한 이해도가 높다. 또 데이터를 활용한 기술이 적용되도록 하는 환경이 조성돼 있다”면서 “자신이 직접 만든 것이 대고객 혹은 회사 내부 서버에 적용되는 경험을 해볼 수 있는 것이 의미가 크다고 생각한다”고 덧붙였다. 데이터 카탈로그, 칭찬 '일색'…“고객 혜택까지 이어지는 것이 꿈” 데이터와 AI를 중심으로 조직을 통합하고 관련 기능을 정비한 이후 긴 시간이 흐르지는 않았지만, 회사 내부에서는 만족도가 높다. 조 센터장은 쑥스러워하면서도 “데이터를 다루는 구성원들은 거의 다 데이터 카탈로그를 신청해서 사용하고 있다. 다들 만족하는 게 가장 크다”고 자신했다. 여기어때는 긍정적인 반응을 이끌어낸 데이터 카탈로그의 사용성을 조직 전체로 확대하고, 이를 고객 혜택으로까지 이어지게 하는 것을 최종 목표로 삼았다. 조 센터장은 “프로덕트 오너(PO), 경영진들까지 이 시스템(데이터 카탈로그)을 통해 커뮤니케이션할 수 있게 하는 게 센터장으로서의 목표”라며 “정합성이 좋은 데이터를 담은 데이터 카탈로그를 활용해 서비스를 만들어 회사도 성장하고 고객에게도 혜택을 주는 것까지 이어지도록 하는 것이 큰 그림”이라고 밝혔다.

2025.10.23 08:30박서린 기자

매출 80% 책임지는 찐팬 만드는 방법 다섯 가지

“찐팬은 감이 아니라 데이터로 설계되는 게 아닐까 싶다. 똑같은 기능이라도 어떻게 경험하게 하느냐에 따라 만족도가 완전히 달라진다” 고채영 띵킹데이터 마케팅 디렉터는 10일 서울 역삼에서 열린 'DMBF 2025'에 '데이터를 품은 UX(사용자 경험): 찐팬을 만드는 강력한 무기'를 주제로 참여해 이같이 말했다. 그러면서 “결국 UX는 이용자 경험을 개선하는 모든 것을 포함하는 것”이라고 정의했다. 이날 고 디렉터는 이용자들에게 계속 사랑받는 서비스가 되기 위해서는 찐팬이 중요하다고 강조했다. 충성도가 높은 소비자를 지칭하는 찐팬을 서비스를 지속할 수 있게 하는 원동력으로 꼽은 것이다. 그는 상위 20% 우수 고객이 전체 매출의 80%를 발생시킨다는 파레토 법칙을 언급하면서 “비즈니스와 매출은 뗄래야 뗄 수 없는 관계다. 그렇기 때문에 매출에 큰 기여를 하고 있는 찐팬이 중요하다”고 다시 한 번 강조했다. 매출 80%를 책임지는 '찐팬' 만드는 방법은? 찐팬의 중요성을 역설한 고 디렉터는 찐팬을 만들 수 있는 방법도 소개했다. 고 디렉터는 “찐팬은 반복되는 경험에서 브랜드와 감정적으로 연결될 때 만들어진다”고 밝혔다. 반복되는 경험을 만들기 위한 방안으로 훅(Hook) 모델을 제시했다. 훅 모델은 ▲계기(Trigger) ▲행동(behavior) ▲보상(Reward) ▲투자(Investment)로 구성되는데, 가장 중요한 과정으로 '행동'을 들면서 영어 회화 앱과 관련된 개인적인 경험을 공유하기도 했다. 특히, 앱 이용 시 데이터를 통해 향상된 실력을 한 눈에 파악하고 상위 몇 퍼센트에 위치해 있는지 알 수 있었다는 점이 앱을 계속해서 사용할 수 있는 동기로 작용했다고 설명했다. 찐팬을 만들려면 계기에서 실제 사용으로 넘어가는 단계를 연결해야 하는데, 이 과정에서 데이터의 활용 방안을 제시한 것이다. 찐팬 만들려면 이 '다섯 가지' 꼭 해야한다 다음으로 찐팬이 되는 과정을 ▲인식(Awareness) ▲시도(trial) ▲사용자가 가치를 느끼는 순간(Aha Moment) ▲습관(habit) ▲공유(Share) 5개 단계로 나눠 소개하기도 했다. 고 디렉터는 “관심을 끌었어도 행동을 해보게 만드는 부분이 중요하다”며 “들어온 것이 끝이 아니라 반복적으로 사용해서 서비스를 좋아하게 만들어야 한다. 사용자마다 앱 이용 습관이 너무나 다르기 때문에 그룹별로 서로 다른 데이터를 분석해 이들의 특징을 알아내고 앱 사용 습관을 계속해서 이어나갈 수 있도록 넣어주는 게 꼭 필요하다”고 역설했다. 이어 “서비스가 너무 좋으면 저도 제 주변 지인들에게 추천한다”며 “공유 버튼만 만들어 둔다고 공유가 일어나지는 않는다. 사용자가 공유하기 좋은 그런 환경을 만들어주는 것이 중요하다”고 부연했다. 이를 위해 이전에 어떤 콘텐츠들이 많이 공유됐는지 분석해보는 것을 추천했다. 이 과정에서 제품 자체와 반복적인 경험을 할 수 있도록 도움을 주는 운영이 함께 연결되도록 UX를 설계해야 한다고 덧붙였다. 고 디렉터는 “보통 UX를 말하면 제품 중심으로만 생각을 한다”며 “좋은 기능을 가지고 있더라도 이 가치를 제대로 경험하고, 반복적으로 경험할 수 있게 도움을 주는 운영이 함께 설계되지 않으면 제품의 가치를 온전히 느끼기 어렵다”고 말했다. 마지막으로 고 디렉터는 사용자 경험에 초점을 맞춰 가시성이 향상된 지하철 노선도를 예시로 들며 “지하철 노선도의 실제 목적을 생각해보면, 결국 출발점부터 도착지까지 경로를 제대로 이해해서 잘 도착할 수 있도록 도와주는 기능을 한다”며 “이처럼 서비스도 똑같은 기능을 어떻게 경험하게 하느냐에 따라 우리의 만족도가 완전히 달라질 수 있다”고 주장했다.

2025.07.10 16:17박서린 기자

[현장] "고객 경험이 곧 경쟁력"…CJ올리브네트웍스, 新 전략 'CX:코드' 공개

"팀 맥소노미는 고객의 요구를 가장 잘 이해하고 이를 기술로 구현해 내는 전문가들입니다. 앞으로도 데이터를 잘 읽고 고객 경험(CX) 혁신을 실행해 나가는 조직으로 더욱 거듭나겠습니다." 유인상 CJ올리브네트웍스 대표는 26일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 '더 맥소노미 2025' 행사에서 이같이 강조했다. 이날 CJ올리브네트웍스는 자사가 운영하는 디지털 마케팅 전문가 조직인 팀 맥소노미의 철학과 방향성을 공유하고 급변하는 기술 환경 속에서 CX를 중심에 둔 실행 전략 'CX:코드'를 전격 공개했다. 더 맥소노미는 CJ올리브네트웍스가 매년 주최하는 CX 전략 컨퍼런스로, 올해 행사에는 국내외 기업의 마케팅·IT·데이터 전문가 800여 명이 참석했다. 이번 행사는 단순 트렌드 소개를 넘어 마케팅과 기술, 데이터를 유기적으로 결합해 CX 혁신을 이끌고 있는 전문기업들의 전략과 인사이트를 공유하는 자리로 진행됐다. 유 대표는 환영사를 통해 "지금까지 팀 맥소노미는 글로벌 솔루션을 현장에 안착시키고 고객을 파워 유저로 만드는 데 집중해 왔다"며 "앞으로는 국내의 다양한 요구를 체계적으로 정리해 글로벌 솔루션 벤더들에게 당당하게 요구할 수 있는 디지털 마케팅 분야의 진정한 창구가 되겠다"고 말했다. 이어 "한국 고객의 고유한 요구사항이 글로벌 솔루션 로드맵에 표준 기능으로 반영되도록 최선을 다하겠다"고 덧붙였다. CJ올리브네트웍스 남승우 사업단장은 키노트 발표를 통해 데이터와 기술의 홍수 속에서도 마케터와 기술 리더가 함께 해석하고 실행해야 할 핵심 전략 언어로서 CX:코드를 제시했다. 남 단장은 "인공지능(AI)·데이터 기술이 일하는 방식과 고객 접점을 빠르게 변화시키고 있지만, 정작 선택은 점점 더 어려워지고 있다"며 "이럴수록 브랜드의 미래를 좌우하는 것은 정교하게 설계된 CX"라고 강조했다. 남 단장은 CX 혁신을 가로막는 현실적인 장벽으로 ▲터치 포인트의 파편화(15개) ▲신뢰 부족한 데이터(64%) ▲성과를 낼 때까지의 시간 차(18개월) 등을 꼽았다. 이 세 가지 문제를 해결하기 위한 실행 전략이 바로 CX:코드다. CX:코드(CODE)는 연결(Connect)·조직(Organize)·탐지(Detect)·실행(execute)의 네 가지 키워드로 구성된다. 먼저 연결은 앰플리튜드·브레이즈·쇼피파이 등 다양한 글로벌 솔루션을 연동해 고객 행동 데이터를 실시간으로 분석하고 타깃 마케팅을 정밀하게 실행하는 구조다. 이 과정에서 생성되는 인사이트는 슬랙 등을 통해 자동 공유되며 조직 전체가 고객 여정의 전체 흐름을 빠르게 파악할 수 있도록 돕는다. 조직은 CJ올리브네트웍스의 자체 데이터 플랫폼을 통해 분절된 데이터를 표준화하고 신뢰 가능한 통합 데이터 환경을 만드는 전략이다. 중복 데이터와 불필요한 정보는 필터링되고 각 조직별로 커스터마이징된 대시보드를 제공해 실시간 의사결정을 지원한다. 탐지는 각종 AI 엔진을 활용해 고객 이탈 징후나 이상 행동을 감지하고 이를 담당자에게 자동으로 알림으로 전달하는 체계다. 이는 과거의 데이터를 기록으로 남기는 수준을 넘어 실시간 대응과 미래 예측이 가능한 수준으로 발전시키는 방안이다. 마지막 실행은 핵심성과지표(KPI) 중심의 퀵 윈(Quick Win) 과제를 도출하고 조직이 직접 캠페인을 기획·실행하며 성과를 내는 구조다. CJ올리브네트웍스는 이를 통해 기존 디지털 전환에 평균 18개월이 걸리던 성과를 6개월 이내로 단축할 수 있다고 강조했다. CJ올리브네트웍스는 앞으로도 팀 맥소노미를 중심으로 국내외 고객사의 디지털 전환을 돕고 CX 중심 전략이 실제 성과로 이어질 수 있도록 지속적인 기술·조직 지원을 이어갈 계획이다. 남 단장은 "CX:코드는 고객 데이터를 하나로 연결하고 기술과 조직이 유기적으로 반응할 수 있는 실천 전략"이라며 "이제 CX는 선택의 문제가 아니라 곧 기업의 생존과 성장의 조건"이라고 말했다. 이어 "이번 더 맥소노미는 단순한 이벤트가 아니라 디지털 마케팅 생태계 전반에서 실질적 변화를 만드는 출발점이 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.06.26 14:05한정호 기자

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