검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'웹 에이전트'통합검색 결과 입니다. (66건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

AI로 회사 자금·세금계산서 조회…웹케시, '경리나라 MCP' 출시

웹케시가 챗GPT와 클로드 등 생성형 인공지능(AI) 서비스에서 기업 자금과 세금계산서 데이터를 조회·분석할 수 있는 기능을 선보인다. 기존 경영관리 시스템에 쌓인 데이터를 AI와 연결해 별도 자료 입력 없이 대화만으로 자금 흐름과 거래 내역을 확인할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 웹케시는 중소기업 경영관리 플랫폼 '경리나라' 데이터를 생성형 AI 서비스와 연결하는 '경리나라 MCP'를 다음 달 출시하고 이에 앞서 체험단을 모집한다고 5일 밝혔다. 경리나라 MCP는 AI와 외부 시스템을 연결하는 개방형 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용한 서비스다. 기업이 기존에 사용하던 챗GPT나 클로드에서 경리나라에 저장된 계좌 입출금 내역과 매출·매입 세금계산서 등을 조회하고 분석할 수 있도록 지원한다. 기존에는 경리나라에 저장된 데이터를 AI로 분석하려면 엑셀 파일로 내려받아 별도로 입력해야 했다. 경리나라 MCP를 이용하면 AI가 경리나라 데이터를 직접 불러와 질문에 답변하므로 이러한 작업을 줄일 수 있다. 예를 들어 이용자가 "지난달보다 지출이 늘어난 곳 알려줘"라고 질문하면 AI가 전월 출금 내역과 비교해 지출이 증가한 거래처와 증감 규모를 정리해 보여준다. 특정 기간이나 금액을 기준으로 거래 내역을 검색하거나 거래처별 매입 세금계산서를 확인하는 기능도 제공한다. 기업 데이터 접근 권한은 고객사가 직접 관리할 수 있도록 했다. 회사 관리자가 경리나라에서 연동 기능을 활성화하고 데이터 제공에 동의해야 AI 서비스와 연결되며 연동을 해제하면 데이터 연결도 종료된다. AI에서 조회할 수 있는 데이터도 자금·매출·매입·기초정보 등 4개 업무 영역으로 구분했다. 기업은 필요한 영역만 선택해 접근을 허용할 수 있어 업무 목적에 맞춰 데이터 활용 범위를 설정할 수 있다. 웹케시는 정식 출시에 앞서 오는 13일까지 경리나라 고객사 10개사를 대상으로 체험단을 모집한다. 신청은 경리나라 서비스 내 공지사항을 통해 가능하다. 선정된 기업은 경리나라 MCP를 1년간 실제 업무에 활용할 수 있다. 웹케시는 체험단 참여와 활용 사례 공유에 따른 혜택으로 경리나라 평생 무료 이용권도 제공할 예정이다. 웹케시는 이번 서비스를 시작으로 기업 경영관리 데이터와 AI 간 연동 범위를 확대할 계획이다. 내년에는 경리 업무에 특화된 AI 에이전트 '경리365(가칭)'를 선보여 범용 AI 서비스뿐 아니라 전용 AI 에이전트에서도 경리 업무를 처리할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 강원주 웹케시 대표는 "업무에 생성형 AI를 쓰는 기업은 늘었지만 정작 회사의 자금·세금계산서 데이터는 여전히 AI 밖에 있었다"며 "경리나라 MCP를 시작으로 AI에서 경영관리 데이터를 활용할 수 있는 범위를 계속 넓혀가겠다"고 말했다. 이어 "내년에는 경리 특화 AI 에이전트 '경리365(가칭)'를 선보여 범용 AI 앱뿐 아니라 전용 에이전트에서도 경리 업무를 손쉽게 처리할 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.11.05 14:48한정호 기자

한컴 36년 숙제 '해외 공략'…김연수 대표 "환경이 바뀌었다"

한컴이 오랜 과제인 해외 시장 공략을 위해 개발 방식과 사업 추진 체계를 바꾼다. 기존 문서 기술을 모듈화해 인공지능(AI) 서비스에 활용하고 현지 전문 파트너와 협력해 시장 진입 속도를 높인다는 전략이다. AI 워크포스 플랫폼 '노마디안'도 국내에 먼저 출시한 뒤 해외로 확대하는 대신 미국 시장을 겨냥해 선보인다. 김연수 한컴 대표는 29일 경기도 성남시 판교 한컴타워에서 열린 '노마디안 데이' 질의응답에서 해외 사업 확대의 근거로 클라우드와 오픈소스 확산에 따른 시장 환경 변화를 꼽았다. 이날 현장에서는 창립 이후 36년간 해외 사업을 충분히 키우지 못했던 한컴이 수년 안에 해외 매출 비중을 절반까지 높일 수 있는지, 이를 실행할 조직과 역량을 갖췄는지에 대한 질문이 나왔다. 김 대표는 "가장 큰 것은 환경의 변화라고 생각한다"며 "못했던 것을 이제 와서 할 수 있다는 것은 단지 우리가 잘해서가 아니라 환경이 많이 바뀌었기 때문"이라고 말했다. 클라우드와 오픈소스 중심으로 소프트웨어(SW) 개발·배포 환경이 바뀌면서 한컴에도 새로운 기회가 생겼다는 설명이다. 한컴, 30년 문서 기술로 'AI 에이전트' 전환 속도 한컴이 제시한 변화의 시작은 개발 방식이다. 과거에는 고객 요구에 따라 패키지 소프트웨어에 기능을 추가하고 2~3년 주기로 제품을 출시했다. 지금은 기존 기술을 모듈화하고 AI 솔루션 등 다양한 형태로 활용하는 데 집중하고 있다는 설명이다. 김 대표는 이 과정이 새로운 인력을 영입해 기존 조직을 대체하는 방식으로 이뤄진 것은 아니라고 밝혔다. 오랫동안 한컴 기술을 다뤄온 인력들이 재사용할 수 있는 기술을 추출하고, 이를 AI 솔루션과 오픈소스 프로젝트로 발전시키는 역할을 했다는 것이다. 그는 지난 5년간 기술 고도화와 오픈소스 프로젝트를 추진하면서 이전에 없던 성과를 직원들과 공유하고, 새로운 사업이 가능하다는 공감대를 쌓았다고 설명했다. 노마디안도 기존 기술과 개발 경험을 결합한 서비스로 제시했다. 노마디안은 1인 사업자와 소기업 경영자가 직무별 AI 에이전트를 팀으로 구성해 업무를 맡기는 플랫폼이다. 팀 리더가 업무를 배분하고, 사용자는 자동으로 처리할 일과 승인이 필요한 일을 구분해 설정할 수 있다. 정지환 한컴 최고기술책임자(CTO)는 문서 기술을 활용한 '도큐먼트 솔루션 에이전트'를 주요 차별점으로 꼽았다. 보안과 가드레일, 에이전트 운영 관리는 플랫폼이 기본적으로 갖춰야 할 기능이며, 한컴이 축적한 문서 처리 기술을 결과물 생성에 활용하는 것이 경쟁력이라는 설명이다. 법인 분사 대신 파트너십 구축 우선…글로벌 민첩성 강화 해외 사업 조직은 특정 지역에 인력을 집중하기보다 필요한 기능을 중심으로 구성하고, 전문 파트너를 활용해 현지 운영을 지원한다. 김 대표는 "특정 지역에 집중해서 사람을 뽑기보다는 기능별로 필요한 조직을 채용할 예정"이라고 밝혔다. 북미·유럽의 기존 네트워크와 AWS 등 파트너를 통해 인력을 추천받고, 사업에 필요한 역할을 충원할 계획이다. 그는 과거 해외 투자와 협업으로 쌓은 네트워크와 외부 파트너와 일한 경험도 실행 기반으로 꼽았다. 필요한 역량을 확보하면서 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 조직을 운영하겠다는 설명이다. 미국에서는 AWS와 초기 고객 선정부터 비전 검증, 가격 책정까지 시장 진입 전략을 함께 수립하고 있다. 비주얼피즈(VisualFizz)는 마케팅을, 클릭잇(ClickIT)은 서비스 운영을, 태스크어스(TaskUs)는 고객 응대를 맡는다. 투자와 사업 확대를 위한 법인 구조도 현지 투자자들의 의견을 들을 예정이다. 김 대표는 11월 미국 방문에서 합작법인(JV) 등 투자 유치에 유리한 구조에 대한 조언을 구하겠다면서도, 현재 노마디안을 분리해 별도 법인을 설립하는 방안을 서두르고 있지는 않다고 밝혔다. 한컴은 11월 17일 미국 시애틀 아마존 본사에서 노마디안 출시 행사를 진행하고, 12월 미국 베타 서비스를 시작할 예정이다. 노마디안 글로벌 선제 출시…현지시장 우선 노마디안을 국내보다 미국 시장에 먼저 출시한 이유로는 제품 설계의 출발점을 들었다. 국내 요구에 맞춰 만든 제품을 다시 해외 시장에 적용하는 과정이 글로벌 공략에 적합하지 않다는 설명이다. 김 대표는 "글로벌 시장으로 가려면 글로벌 관점에서 먼저 해야 한다고 생각했다"고 말했다. 한국 소상공인에 맞춰 서비스를 만들면 국내에 최적화될 수밖에 없고, 이후 이를 글로벌로 가져가는 과정에서 같은 어려움을 겪을 수 있다는 설명이다. 미국 우선 출시는 국내 서비스 배제를 뜻하지는 않는다. 한컴은 내년 3월 글로벌 정식 출시 때 한국도 포함하고, 국내 이용자가 불편 없이 사용할 수 있도록 준비할 계획이다. 다만 이날 설명은 개발 방식과 조직 운영, 시장 진입 전략을 중심으로 이뤄졌다. 해외 매출 비중 목표를 뒷받침할 고객 확보 실적이나 구체적인 매출 산출 근거까지 공개한 것은 아니다. 김 대표는 노마디안의 2028년 글로벌 유료 고객 목표를 50만명으로 제시했다. 표준 요금은 월 40달러를 기준으로 검토하며, 내년 실제 토큰 사용량과 운영 원가를 분석해 제공 범위와 가격을 조정할 계획이다. 업무에 따라 대형 모델과 소형 모델을 나눠 사용하는 방식으로 비용 효율화도 추진한다. 외부 서비스는 우선 70~100개 연동을 준비하고 있다. 다중 에이전트 방식의 성능 향상이나 토큰 절감에 관한 비교 수치는 제시하지 않았으며, 베타 기간 품질과 사용성을 검증할 예정이다. 김 대표는 "2030년까지 매출 절반은 해외에서 창출하려고 생각하고 있다"며 "노마디안을 필두로 하지만 노마디안 운영에 필요한 여러 기술에도 투자를 하며 글로벌 실적을 높여나갈 예정"이라고 강조했다.

2026.10.29 12:09남혁우 기자

AWS, AI로 SAP 코드 전환 자동화…작업량 최대 87% 절감

아마존웹서비스(AWS)가 수천 줄에 달하는 기업 업무용 프로그램을 한 번의 지시로 최신 환경에 맞게 바꾸는 인공지능(AI) 에이전트를 선보였다. AWS는 AI 개발 도구 '키로'를 기반으로 만든 SAP 현대화 샘플 에이전트가 자체 시험에서 코드 분석과 변환, 테스트에 필요한 작업량을 최대 87% 줄였다고 28일 밝혔다. 이 에이전트는 한 번의 지시로 수천 줄에 달하는 기존 SAP 코드를 최신 시스템에 맞게 변환할 수 있다. SAP는 기업이 회계와 주문, 재고, 공급망 등을 관리할 때 사용하는 업무 시스템이다. 기업마다 오랜 기간 자체 프로그램을 추가하거나 수정해 사용하기 때문에 새로운 시스템으로 전환하려면 기존 코드를 일일이 분석하고 고쳐야 한다. AWS가 선보인 샘플 에이전트는 이러한 작업을 자동화한다. 사용자가 AI에 작업을 지시하면 기존 프로그램을 분석하고 최신 SAP 시스템에 맞게 코드를 수정한다. 수정한 코드가 제대로 작동하는지 확인하는 테스트도 수행한다. 이 에이전트는 SAP 전용 프로그래밍 언어인 'ABAP'으로 작성한 기존 프로그램을 최신 시스템인 'SAP S/4HANA'에 맞게 변환할 수 있다. 기업 내부 시스템과 외부 서비스를 연결하는 프로그램이나 데이터 분석 시스템을 새로운 환경으로 옮기는 작업도 지원한다. AWS가 공개한 내부 시험에서는 SAP 코드 5854줄로 구성된 프로그램 88개를 약 4시간 30분 만에 변환했다. AI가 생성한 단위 테스트도 모두 통과했다. 다만 작업량 87% 절감은 AWS가 자체 시험 환경에서 확인한 수치로 실제 기업 환경에서 같은 성과를 보장하는 것은 아니다. 글로벌 기업과 협력사도 샘플 에이전트를 시험하고 있다. 도요타 칠레는 기존 SAP 프로그램 수백 개를 분석하고 문서화하는 데 에이전트를 활용했다. 더 이상 사용하지 않는 코드를 찾아내면서 새로운 시스템으로 옮겨야 할 작업 범위를 줄였다. 어도비는 대규모 SAP 시스템 전환을 앞두고 키로를 평가했다. 알렉스 카하노비치 어도비 SAP 엔터프라이즈 아키텍트는 코드 정비 작업을 빠르게 수행하는 데 도움이 될 것으로 기대했다. AWS 협력사들도 기술을 도입하고 있다. NTT 데이터 글로벌 솔루션즈는 신규 마이그레이션 서비스 '네오 아이코우(Neo i-KOU)'에 샘플 에이전트를 적용해 ABAP 코드 변환 작업량을 최대 95% 줄였다고 밝혔다. 캡제미니는 키로 기반 AI 에이전트를 활용하면 시스템 연결 작업의 분석부터 구축까지 걸리는 기간을 40~60% 단축할 수 있다고 제시했다. 기업 핵심 업무를 다루는 만큼 코드 정확성을 확인하는 기능도 넣었다. 샘플 에이전트에는 코딩과 보안, 문서 작성 등에 관한 규칙 80개 이상이 사전 설정돼 있다. 코드 수정 전후에 테스트를 수행해 기존 업무 기능이 유지되는지 확인한다. AI가 코드를 수정할 때 참고한 정보와 판단 기록도 남긴다. 기존 코드와 관련 프로그램을 함께 분석해 필요한 맥락을 파악하고 잘못된 코드를 생성할 위험을 줄이도록 설계했다. AWS는 실제 운영 시스템에 적용하기 전 기업이 전체 시스템 테스트와 업무 검증을 수행해야 한다고 안내했다. 샘플 에이전트는 AWS 등록 페이지에서 이용을 신청한 뒤 깃허브 저장소를 통해 받을 수 있다. AWS는 액센츄어와 딜로이트, 킨드릴 등 협력사와 함께 기업의 SAP 시스템 전환을 지원할 계획이다. 잔루카 시메오네 캡제미니 글로벌 SAP 최고기술혁신책임자(CTIO)는 "AWS와 함께 기업이 SAP 전환 여정을 단순화하고 가속화해 더 빠르고 확신 있게 비즈니스 가치를 실현하도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.10.28 17:38김동원 기자

웹케시, LG 'K-엑사원'으로 금융 AI 에이전트 개발…기업 자금관리 적용

웹케시(대표 강원주)가 LG AI연구원의 인공지능(AI) 모델 'K-엑사원'을 활용해 기업 자금관리와 금융기관 업무를 자동화하는 AI 에이전트 개발에 나선다. 웹케시는 LG AI연구원이 주도하는 컨소시엄에 참여해 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 금융 분야 AI 에이전트 개발과 실증을 추진한다고 28일 밝혔다. 이번 프로젝트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 국내 독자 AI 모델의 기술 경쟁력을 확보하고 산업별 활용을 확대하기 위해 추진하는 사업이다. LG AI연구원은 자체 개발한 K-엑사원을 기반으로 모델 성능을 고도화하고 실제 산업 환경에 적용하는 작업을 진행하고 있다. 웹케시는 자사 데이터 연결 솔루션 '오페리아(OPERIA)'를 K-엑사원과 연동해 기업 자금관리 및 금융기관 경영정보시스템(MIS)에 특화된 AI 에이전트를 개발할 계획이다. 오페리아는 사용자의 자연어 질문을 데이터베이스 질의어(SQL)로 변환해 필요한 정보를 추출하는 관계형 데이터베이스(RDB) 연결 솔루션이다. 여러 대규모언어모델(LLM)과 연동할 수 있어 기업이 보유한 금융 데이터를 AI 서비스에 활용하도록 지원한다. 웹케시는 이를 통해 금융 업무에 특화된 AI 에이전트 적용 사례를 확보하고 관련 사업을 확대한다는 방침이다. 현재 자금관리 에이전트와 에이전트뱅킹, AI MIS, 재정 AX, 경리365 등을 중심으로 금융기관과 공공기관, 일반 기업을 대상으로 사업을 추진하고 있다. 강원주 웹케시 대표는 "AI가 산업 현장에서 가치를 만들려면 업무 이해와 정확한 데이터 활용이 중요하다"며 "K-엑사원과 웹케시의 금융 AI 기술을 결합해 국내 AI 생태계 확대에 기여하겠다"고 말했다.

2026.10.28 11:54남혁우 기자

질문에 답하던 AI, 이젠 직접 일한다…오픈AI-AWS가 그린 미래

오픈AI와 아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 단순한 대화형 도구를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 에이전트로 활용해야 한다고 강조했다. AI가 스스로 업무를 계획하고 실행·검증할 수 있는 환경을 구축해 기업 업무 전반 효율을 높이고 실질적인 사업 성과로 연결해야 한다는 제언이다. 김정원 오픈AI 파트너 AI 디플로이먼트 엔지니어는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026'에서 "과거에는 사람이 AI에 질문하고 답변을 받는 방식이었다면 이제는 에이전트가 스스로 문제를 정의하고 추론해 해결하는 단계로 발전했다"며 "기업도 AI에 단순히 업무를 지시하는 수준을 넘어 실제 업무를 얼마나 맡길 수 있는지 고민해야 한다"고 말했다. 김 엔지니어는 AI 발전 과정을 대화와 추론, 도구 활용, 자율 업무 수행 단계로 구분했다. 지난 2024년에는 복잡한 문제를 해결하기 위한 추론 능력 강화에 집중했고 지난해에는 외부 도구와 기업 업무 시스템을 연결하는 기술이 발전했다는 설명이다. 올해는 AI 에이전트가 필요한 도구를 직접 선택하고 업무를 수행하며 결과까지 확인하는 단계에 접어들었다고 평가했다. 그는 기업 AI 활용을 가로막는 과제로 ▲AI에 대한 신뢰 부족 ▲분산된 업무 데이터와 시스템 ▲지속적인 업무 수행을 위한 실행 환경 부재를 꼽았다. 특히 AI가 장시간 업무를 수행하려면 이전 작업 맥락을 기억하고 여러 도구를 활용하며 결과를 반복 검증할 수 있는 기반이 필요하다고 짚었다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술로는 '에이전트 하네스'를 제시했다. 하네스는 AI 모델이 업무를 수행하는 과정에서 실행 환경과 도구, 메모리, 작업 맥락 등을 관리하는 체계다. 오픈AI는 '코덱스'를 통해 여러 하위 에이전트가 역할을 나눠 작업하고 결과를 종합하는 환경을 지원하고 있다. 김 엔지니어는 "코덱스를 여전히 개발 도구로 생각하는 경우가 많지만 이는 다양한 업무를 수행하는 슈퍼 에이전트"라며 "코덱스를 활용하면 여러 업무 시스템을 오가지 않고 단일 인터페이스에서 모든 일을 수행할 수 있다"고 강조했다. 이날 발표에선 AWS '아마존 베드록' 환경에서 코덱스 하네스를 활용한 제조업 불량 원인 분석 시연도 진행됐다. 출하 전 금속 제품에 문제가 발생한 상황을 가정해 AI 에이전트가 검사 기록과 시스템 로그를 분석하고 별도 하위 에이전트를 생성해 CCTV 영상을 확인하는 방식이다. 이후 로그와 영상 분석 결과를 비교해 불량 원인을 검증하고 보고서를 작성하는 과정까지 선보였다. 실제 기업 활용 사례도 공개됐다. 시스코는 코덱스를 기존 소프트웨어 코드 이전과 운영·유지보수 업무에 활용해 개발 속도를 약 15배 높인 것으로 소개됐다. 또 글로벌 B2B 제품 마케팅 기업은 제품 출시 관련 업무를 에이전트에 맡겨 기존 243시간이 걸리던 작업을 70시간으로 줄였다. 이어 발표에 나선 박규태 AWS AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 기업이 AI 에이전트를 직접 개발하고 운영하는 부담을 줄이기 위한 '베드록 매니지드 에이전트'를 소개했다. 이 서비스는 오픈AI 코덱스 하네스와 AWS 에이전트 실행 환경을 결합해 작업 세션과 맥락 관리, 도구 연결, 보안 등 운영 기능을 관리형으로 제공한다. 박 SA는 "에이전트가 실패하는 가장 큰 이유 중 하나는 무엇이 좋은 결과인지 명확히 알지 못하기 때문"이라며 "사람이 업무 목표와 평가 기준, 완료 조건을 제시하면 에이전트가 스스로 결과를 평가하고 보완하면서 업무를 수행할 수 있다"고 설명했다. 실제 AWS 환경 내 코덱스 하네스를 활용한 결과, 결제 응용프로그램인터페이스(API) 장애 분석 시연에선 6개 평가 기준과 3개 완료 조건을 바탕으로 에이전트가 관련 데이터를 수집하고 보고서를 작성하는 데 72초가 걸렸다. AWS는 기업이 기존 클라우드 환경에서 활용하던 데이터와 접근 권한, 보안 체계를 에이전트 운영에도 적용할 수 있다고 강조했다. '아마존 베드록 에이전트코어'를 통해 업무 실행 환경을 제공하고 기존 데이터 저장소와 외부 도구를 연결하는 방식이다. 박 SA는 전 세계 약 21억 명이 사용하는 통합 인증 서비스 '삼성 어카운트'의 글로벌 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 조직이 에이전트코어 기반 멀티 에이전트 시스템을 구축한 사례도 소개했다. 그는 "내년을 에이전트에게 실제 업무를 맡기는 해로 정해보길 바란다"며 "AWS 엔진과 인프라는 이미 준비된 만큼 기업은 에이전트 구축보다 핵심 업무와 고객 경험 개선에 집중할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.23 15:34한정호 기자

한화솔루션은 클로드, 카카오는 모두의 AI…AWS가 뒷받침한 한국 AX

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 실질적인 사업 성과를 창출하는 핵심 동력으로 발전시키기 위한 전략을 제시했다. 생성형 AI와 에이전틱 AI를 기업 전반에 확산하고 데이터·운영 플랫폼·보안 역량을 결합해 국내 기업 AI 전환(AX)을 가속한다는 구상이다. 김기완 AWS코리아 한국 AI 사업 총괄 디렉터는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026' 기조연설에서 "AI를 활용해 개인 생산성을 높이는 사례는 늘고 있지만 조직 전체 생산성과 사업 성과로 연결하는 데는 여전히 어려움이 있다"며 "AI 도입 가능성을 확인하는 데 그치지 않고 실제 사업 가치로 전환하는 전략이 필요하다"고 말했다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 실제 기업 업무와 서비스에 적용하는 방안을 공유하기 위해 마련됐다. AWS는 비즈니스와 기술 분야 3개 트랙에서 총 15개 세션을 진행하며 오픈AI·앤트로픽·업스테이지·트웰브랩스 등 AI 기업과 국내 고객사 활용 사례를 공개했다. 김 디렉터는 올해 1월부터 9월까지 전 세계 AI 토큰 사용량이 14배 증가했으며 지난 2월부터 AI 에이전트가 소비하는 토큰이 사람이 직접 사용하는 토큰을 넘어섰다고 설명했다. AI 활용이 빠르게 확대되는 가운데 기업들은 단순한 기술 도입보다 전사 전략 수립과 투자 대비 효과(ROI) 확보에 집중해야 한다는 분석이다. 그는 기업이 AI를 활용하려면 프로젝트 단위 구축에서 벗어나 지속 개선하는 제품 중심 운영 방식으로 전환해야 한다고 짚었다. 이를 위해 AWS는 '아마존 베드록'과 '베드록 에이전트코어'를 기반으로 다양한 AI 모델을 활용하고 에이전트를 개발·운영할 수 있는 환경을 지원하고 있다. 한화솔루션, AI 거버넌스 구축…클로드 도입 그룹사 7곳으로 확대 이날 오사랑 한화솔루션 AI·AX팀장은 아마존 베드록을 활용한 전사 AI 도입 경험을 소개했다. 한화솔루션은 임직원이 앤트로픽 '클로드 코워크'를 안전하게 활용할 수 있도록 사내 대규모언어모델(LLM) 게이트웨이를 구축했다. 이를 통해 AI 사용 이력과 비용을 관리하고 개인정보가 외부 모델에 전달되기 전 마스킹하는 보안 체계를 마련했다. 한화솔루션은 AWS와 앤트로픽 협력을 바탕으로 약 3주 만에 실제 서비스 배포 환경을 구성했다. 별도 대규모 인프라를 구축하지 않고 한국과 미국 등 글로벌 사업장으로 활용 범위를 넓혔으며 클로드 도입을 추진하는 그룹사도 7곳으로 늘었다. 향후에는 팀 단위 예산을 운영하고 주요 업무 성과지표(KPI)와 연계한 AI 에이전트를 도입할 계획이다. 오 팀장은 "AI를 직원 개인이 자유롭게 활용하는 수준에 머물게 하지 않고 전사 업무 프로세스에 정착시키는 것이 목표"라며 "거버넌스는 AI 도입을 늦추는 장치가 아니라 기업 핵심 사업에 AI를 정착시키는 힘이며 AI는 기업 본업과 연결될 때 진정한 사업 가치가 생긴다"고 강조했다. 카카오, '모두의 AI' 학습에 AWS 활용…추론은 자체 인프라에서 카카오는 AWS 클라우드와 자체 인프라를 결합한 '모두의 AI' 운영 전략을 공개했다. 모두의 AI는 국민에게 AI 에이전트 서비스를 제공하는 정부 사업으로, 카카오는 이를 위한 AI 모델 학습에 AWS 클라우드를 활용하고 추론과 실제 서비스 운영은 온프레미스 환경에서 수행하는 방식을 채택했다. 자체 AI 모델 '카나나' 개발에도 AWS 학습 인프라를 활용 중이다. 카카오 측은 AI 모델 학습에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 수요가 지속해서 변화하는 만큼 클라우드를 통해 자원을 유연하게 확보하는 것이 중요하다고 설명했다. 특히 '아마존 세이지메이커 하이퍼팟'을 활용해 학습 과정에서 장애가 발생한 노드를 자동 교체하고 저장된 체크포인트부터 학습을 재개할 수 있어 운영 부담을 줄이고 있다고 밝혔다. 또 카카오는 학습한 모델을 '아마존 세이지메이커 점프스타트'를 통해 외부에 제공하고 자체 서비스에도 적용 중이다. 김세웅 카카오 부사장은 "GPU를 필요한 시점에 확보하고 사용량에 맞춰 조정할 수 있다는 점이 AWS를 선택한 주요 이유"라며 "모두의 AI 학습 플랫폼 운영 부담을 줄이고 AI 모델 개발에만 집중할 수 있는 환경을 마련했다"고 설명했다. 끝으로 김 디렉터는 "내년에는 AI 토큰을 얼마나 효율적으로 활용하고 투자 대비 성과를 어떻게 측정할지가 더욱 중요해질 것"이라며 "기업 전반의 AI 활용 현황을 파악할 수 있는 거버넌스와 보안 체계를 갖추고 사람 중심 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하는 방향으로 나아가야 한다"고 강조했다.

2026.10.23 12:29한정호 기자

AWS "여행·항공 산업도 AI 에이전트 시대"

아마존웹서비스(AWS)가 여행·항공·호텔 산업 인공지능 전환(AX)을 위해 AI 에이전트 활용 확대와 업무 프로세스 혁신을 내세웠다. 고객 문의와 예약 관리부터 데이터 분석, 보고서 작성까지 AI가 직접 처리하는 환경을 구축해 고객 경험을 개선하고 기업 운영 효율을 높인다는 목표다. 박주형 AWS 시니어 매니저는 21일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 'AWS T&H 테크 포럼 2026'에서 "AI가 답하던 시대에서 이제 스스로 일을 하는 시대로 바뀌고 있다"며 "기존 업무에 기술을 얹는 부분 자동화가 아니라 전체 업무 흐름을 재설계해야 한다"고 말했다. 이번 행사는 AWS와 한진정보통신, 메가존클라우드가 여행·항공·호텔·레저 산업 디지털 혁신 전략을 공유하기 위해 마련했다. AWS는 여행객을 위한 지능형 AI 에이전트와 기업 업무 자동화 솔루션을 소개하고 고객 경험 개선부터 데이터 활용, 보안과 운영 효율화까지 산업별 적용 방안을 제시했다. 검색에서 추천으로…AI가 바꾸는 여행 산업 박 매니저는 AI 확산으로 여행객 정보 탐색과 서비스 선택 방식이 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 검색 결과를 직접 비교해 여행 상품을 선택했다면 이제는 AI가 추천한 소수 선택지를 중심으로 의사결정이 이뤄지고 있다는 설명이다. 그는 "고객 관계를 직접 소유하고 고유한 경험으로 선택받아야 한다"며 "기업이 보유하지 않은 고객 데이터는 AI도 알 수 없기에 고객 접점을 확보하고 자사 상품과 서비스를 AI가 이해할 수 있는 콘텐츠로 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "신뢰와 보안, 운영 기반이 없으면 아무리 좋은 전략과 아이디어도 파일럿 단계에 머물 수밖에 없다"며 "AI 도입과 함께 기업 내부 운영 체계도 정비해야 한다"고 덧붙였다. AI 보이스봇으로 고객 응대 혁신…반복 검증도 자동화 김익수 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)는 '여행객 경험을 다양한 채널로 혁신하는 지능형 AI 에이전트'를 주제로 발표하며 고객 응대 자동화 방안을 소개했다. 여행객이 앱·전화·메신저·이메일 등 여러 채널을 이용하는 과정에서 발생하는 정보 단절 문제를 AI로 해결할 수 있다는 설명이다. AWS는 통합 고객 응대 서비스 '아마존 커넥트'와 'CX 디자이너'를 활용해 전화·채팅·웹 등 다양한 채널을 연결하고 AI 에이전트가 고객 문의를 처리하는 방식을 제시했다. 기존 상담 매뉴얼과 실제 대화에서 반복되는 문의 유형을 추출한 뒤 AI가 이를 조합해 예약 확인이나 변경 등 여러 업무에 대응하도록 구성하는 방식이다. 김 SA는 "기존 보이스봇은 정해진 절차를 따라가기 때문에 예약 번호를 모르는 고객처럼 예상하지 못한 상황이 발생하면 새로운 처리 과정을 추가해야 했다"며 "AI 에이전트를 활용하면 실제 상담에서 나타나는 다양한 패턴을 바탕으로 고객 요청에 대응할 수 있다"고 밝혔다. 특히 그는 AI가 실행 결과를 검증하고 오류를 수정하는 과정을 반복하는 '루프 엔지니어링'을 강조했다. 김 SA는 AI 고객 에이전트를 활용해 다양한 억양과 어조, 예외 상황을 시험하고 보이스봇의 응답 품질을 개선하는 사례를 소개했다. 이를 통해 개발자는 반복 테스트보다 실제 업무 요구사항과 개선 방향을 검토하는 데 집중할 수 있다고 짚었다. '아마존 퀵'으로 보고서·고객 불만 처리까지 자동화 주혜령 AWS SA는 여행·접객 산업 AI 도입 과제로 비용과 보안·거버넌스, 생산성을 꼽았다. 항공사와 호텔이 여러 업무 시스템을 운영하면서 직원들이 필요한 정보를 찾거나 보고서를 작성하는 데 많은 시간을 쓰고 있어 이를 통합할 AI 업무 환경이 필요하다고 진단했다. AWS는 기업용 AI 업무 공간인 '아마존 퀵'을 해결책으로 선보였다. 아마존 퀵은 사내 문서와 데이터, 업무 시스템을 연결해 자연어로 정보를 검색하고 분석하거나 반복 업무를 자동화할 수 있도록 지원한다. 사용자별 접근 권한과 보안 정책을 적용하면서 AI 에이전트를 조직 단위로 활용할 수 있다는 점도 특징이다. 주 SA는 항공·호텔 운영 업무를 가정한 시연에서 AI가 항공편 예약과 취소율을 분석하고 주간 운영 보고서를 자동 생성하는 과정을 공개했다. 고객 불만을 분류하고 사내 규정에 근거해 답변 초안을 작성하는 앱도 코딩 없이 제작했다. 이를 통해 개별 직원 업무 자동화를 넘어 팀과 조직 전체로 AI 활용을 확대할 수 있다고 설명했다. 주 SA는 "처음부터 전사 아마존 퀵 도입을 고려하지 않아도 된다"며 "팀 내에서 가장 시간이 오래 걸리는 업무 하나를 선택해 아마존 퀵을 활용하고 이후 성과를 바탕으로 전사 확대를 추진하는 과정을 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.21 11:00한정호 기자

AI가 일하고 사람은 감독…AWS가 짚은 기업 조직 변화

인공지능(AI)이 직원의 업무를 대신하면서 기업들이 사람과 AI의 역할을 새롭게 나눠야 한다는 진단이 나왔다. 기존 조직도와 업무 방식까지 바뀔 수 있다는 분석이다. 오순영 아마존웹서비스(AWS) 수석은 20일 고려대 하나스퀘어에서 열린 'AI 테크 데이 2026'에서 AI 에이전트가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하면서 기업의 일하는 방식도 달라지고 있다고 설명했다. AI에 어떤 일을 맡기고 어디까지 스스로 결정하도록 허용할지 정하는 일이 중요해졌다고 강조했다. 보험사 알리안츠는 이미 7개의 AI 에이전트에 보험금 청구 업무를 나눠 맡겼다. 가입 내용 확인부터 서류 검토와 고객 안내까지 처리하도록 한 결과 기존 100일 걸리던 업무가 20일로 줄었다는 게 오 수석의 설명이다. 세계적 자동차 경주 대회 포뮬러원(F1)도 AI 에이전트를 데이터 관리에 활용하고 있다. 새로운 데이터를 기존 시스템에 연결하려면 6~8주가 필요했지만 AI 도입 후에는 약 40분 만에 코드를 만들고 2시간 만에 배포할 수 있게 됐다. AI 에이전트는 사람이 목표를 주면 필요한 자료를 찾고 프로그램을 실행해 여러 작업을 이어서 처리한다. 직원이 직접 하던 일을 AI가 맡으면서 사람은 결과를 확인하고 판단하는 역할에 더 집중하게 된다. 신입 직원에게 요구되는 역량도 달라지고 있다. 오 수석은 일자리 자체가 사라지기보다 직무를 구성하는 개별 업무를 AI가 대신하는 변화가 먼저 나타나고 있다고 분석했다. 신입 직원에게도 과거 경력자에게 요구하던 판단 능력과 업무 이해도가 필요해지고 있다는 설명이다. 기업이 AI에 일을 맡기려면 해결해야 할 문제도 있다. AI가 한 부서의 업무를 빠르게 끝내더라도 다음 부서의 자료나 프로그램에 접근하지 못하면 사람이 다시 작업해야 한다. 개별 작업은 빨라져도 전체 업무 시간은 줄지 않는 이유다. 오 수석은 AI 모델의 성능보다 회사 내부 자료와 업무 프로그램을 연결하고 권한을 관리하는 일이 중요해졌다고 강조했다. 시장조사업체 가트너는 높은 비용과 불분명한 사업 가치, 부족한 위험 관리 등을 이유로 2027년 말까지 AI 에이전트 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것으로 전망했다. 기업의 업무 분담 방식도 달라져야 한다. 기존에는 부서와 직책에 따라 사람에게 업무를 배분했다면 AI가 맡을 수 있는 작업을 구분하고 사람이 승인해야 할 단계도 정해야 한다. AI가 여러 부서의 업무를 처리하더라도 모든 결정을 스스로 내리도록 허용할 수는 없기 때문이다. 오 수석은 AI 에이전트를 얼마나 많이 도입했는지보다 업무 목적과 권한, 책임을 명확히 정하는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 "자율성은 시스템에 부여할 수 있지만 책임은 조직과 인간에 남는다"고 말했다.

2026.10.20 17:20김동원 기자

"2분기 실적 날짜도 틀리던 AI"…웹케시는 어떻게 은행용 에이전트 바꿨나

"처음 인공지능(AI)을 도입하려고 테스트해 보니 2분기 실적을 물으면 잘못된 날짜 범위를 제시하고, 전월 대비 증감률에는 근거 없는 수치를 내놓아 은행 업무에 사용할 수 없는 수준이었습니다. 이를 극복하기 위해 별도의 학습과 통제 작업을 수행해야 했습니다." 조은미 웹케시 성장전략센터장은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26' 부대행사 퓨처테크컨퍼런스에서 G은행 경영정보 에이전트 구축 사례를 소개하며 이같이 말했다. 경영정보 에이전트는 은행 임직원이 자연어로 질문하면 정보계 데이터베이스(DB)에서 데이터를 찾아 답하는 AI 서비스다. 그동안 요청서 작성, 부서장 결재, IT 접수, 요건 확인, 쿼리 작성·추출, 데이터 검증, 반출 승인·전달, 보고서 작성 등 8단계를 거쳐야 했던 작업을 AI로 자동화해 업무 효율을 높이기 위한 것이다. 조 센터장은 "'예금상품별 신규 유치 실적과 목표 대비 달성률을 보고해줘' 같은 질문은 은행장부터 본부장, 지역본부장, 130여 명의 영업점 지점장까지 요청한다"며 "하지만 이런 요청 하나가 수많은 단계를 거쳐야 해 시간과 인력 낭비가 상당했다"고 설명했다. 웹케시는 자연어를 SQL로 바꾸는 NL2SQL 기술을 적용해 이를 해결하려 했다. 웹케시그룹 AI 전문기업 다큐브의 NL2SQL 엔진 '큐비(QUVI)'로 글로벌 벤치마크 '스파이더 2.0'의 라이트 부문(65.81점)과 스노우 부문(94.15점)에서 1위에 오른 바 있기 때문이다. NL2SQL을 적용하는 것만으로 은행 업무에 필요한 정확성과 신뢰성을 확보하기는 어려웠다. 자연어 질문을 데이터 조회로 연결하는 과정에서 은행 고유의 용어와 업무 기준을 제대로 반영하지 못하면 잘못된 날짜 범위를 적용하거나 근거가 불분명한 수치를 답할 수 있기 때문이다. 조 센터장이 "초기 테스트 과정에서'2분기 실적 날짜 범위를 잘못 잡고 전월 대비 증감률에 근거 없는 수치를 제시하기도 했다"며 "수치에 굉장히 민감한 은행에 이를 적용하기엔 많은 어려움이 있었다"고 회고했다. 웹케시는 이를 극복하기 위해 AI 역할을 나눴다. 날짜 해석은 32개 패턴을 적용한 규칙 기반 엔진이 처리하고 계산식을 만드는 역할과 실제 계산을 수행하는 AI 에이전트로 분리했다. 더불어 평잔, 평균잔액, 월평잔처럼 은행 용어를 이해시키기 위해 용어 317개를 정리하고 879개 데이터 컬럼을 업무 용어에 연결했다. 지표별 계산 방식도 128개 규칙으로 정의했다. 환각 현상을 없애기 위해 질문이 모호할 때는 AI가 추측하지 않고 되묻게 했다. 그는 "'전월 대비 증감 보여줘'라는 말만으로는 예금인지 대출인지, 금액인지 비율인지 알 수 없다"며 "기준점이 제시되지 않으면 AI가 바로 답하지 않고 반드시 되묻게 만든 결과 틀린 답변을 내놓지 않고 정확하게 답변하기 시작했다"고 설명했다. 답변의 정확성뿐 아니라 운영 안정성도 과제였다. 예금 잔액 테이블에 하루 약 2400만 건이 쌓이는 환경에서 데이터 조회에 최대 20분이 걸렸고, 대량 쿼리가 다른 업무에 영향을 줄 위험도 있었다. 웹케시는 대상 테이블에 따라 오라클 옵티마이저 힌트를 자동 적용해 조회 시간을 5초로 줄였다. 위험한 SQL을 실행 전에 걸러내는 장치도 마련했다. 조인 수와 조건절 복잡도, 집계 함수 사용 여부 등 SQL의 구조적 특징을 바탕으로 위험도를 예측하는 모델을 개발했다. 야간에 수집한 SQL 1만7천458건으로 학습한 결과, 4차 학습에서 오탐률 5% 기준 재현율 88%를 기록했다. 답변과 함께 기준일자·상품 조건 등 산출 근거를 보여주는 기능도 제공해 사용자가 SQL을 몰라도 결과를 확인할 수 있도록 했다. 조 센터장은 "은행용 에이전트 구축에는 고품질 데이터와 모델, 금융 도메인 지식, 쿼리 최적화, 현업과 구축 담당자의 지속적인 피드백이 함께 필요하다"며 "이 같은 구축 경험을 토대로 '오페리아(OPERIA)'를 선보이게 됐다"고 밝혔다. 오페리아는 금융 데이터와 생성형 AI를 연결하는 지능형 RDB 커넥트로 은행과 공공기관의 개념검증(PoC) 및 구축 사업에 적용되고 있다. 현재 NH농협은행 'AI 하나로'와 웹케시 자금관리서비스(CMS) 등에 활용되고 있다. 조 센터장은 "금융권은 직원의 말을 잘 이해하고 환각 현상을 없애 운영 리스크를 만들지 않는 것이 중요하다"며 "웹케시는 업무와 데이터를 정확히 이해하고, 답변의 근거와 운영 안정성을 갖춘 AI 에이전트를 만들 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다. 이어 "이런 데이터 민감성은 금융을 비롯해 다양한 분야에서 요구되는 만큼 꾸준히 현업의 피드백을 반영해 오페리아를 지속적으로 고도화하고, 실제 업무에 도움이 되는 서비스를 제공하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.07 17:55남혁우 기자

"답변 생성·판단 나눠"…아마존, AI 에이전트 행동 점검 모델 공개

아마존이 인공지능(AI) 에이전트 행동을 빠르게 점검하는 소형 모델을 오픈소스로 공개했다. 복잡한 답변 생성과 단순한 의사결정을 분리해 에이전트 처리 속도와 운영 효율을 높이려는 시도다. 3일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 아마존웹서비스(AWS)는 약 20억 개 매개변수를 갖춘 의사결정 모델 '스트랜즈 디사이더 2B'를 출시했다. 이는 알리바바의 큐웬 기반 모델을 미세조정해 개발됐으며, 실험적 에이전트 개발 프로젝트인 '스트랜즈 랩스' 일환으로 나왔다. 스트랜즈 디사이더 핵심은 에이전트가 행동하기 전 필요한 정보·조건을 갖췄는지 확인하는 것이다. '도구를 실행한다' 또는 '사용자에게 추가 정보를 묻는다'처럼 정해진 AI 에이전트 행동 가운데 어느 쪽이 적절한지 평가한다. 글쓰기와 코딩 등 복잡한 작업은 생성형 모델에 맡기고 반복적으로 필요한 좁은 범위의 판단은 소형 모델이 담당하는 구조다. 예를 들어 사용자가 지역을 밝히지 않고 날씨를 물으면 에이전트가 임의로 도시를 정해 날씨를 조회하려는지 점검한다. 개발자는 이 판단을 바탕으로 에이전트가 날씨를 조회하기 전 사용자에게 지역부터 묻도록 설정할 수 있다. AWS는 해당 모델이 실제 실행 여부까지 독자적으로 결정하는 것은 아니다라고 밝혔다. 판단에 사용할 질문과 기준은 개발자가 정하며, 실행 허용이나 거부 등 후속 조치도 애플리케이션에서 설정해야 한다. 의사결정 모델을 연결하는 전용 라이브러리는 아직 개발 중이다. 개발자는 모델을 허깅페이스에서 무료로 내려받아 '아파치 2.0 라이선스'에 따라 사용할 수 있다. AWS는 버전 20과 함께 코드와 학습 데이터·스크립트도 공개할 계획이라고 밝혔다. 개발자는 이를 바탕으로 학습 방법을 확인하고 자체 인프라에서 모델을 실행하거나 미세조정할 수 있다. 처리 속도는 하드웨어(HW)와 입력 길이에 따라 다르다. AWS는 짧은 작업을 수십 밀리초 안에 처리할 수 있으며 일부 환경에서는 100밀리초 미만도 가능하다고 설명했다. 100밀리초는 0.1초다. 벤처비트는 "이 모델 차별점은 더 뛰어난 벤치마크 성능이 아니라 개방성과 자체 호스팅 가능성·재현 가능성"이라고 평가했다.

2026.10.04 10:32김미정 기자

AI로 클라우드 장애 원인 찾는다…AWS, '클라우드워치 옴니' 출시

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 활용해 애플리케이션과 AI 에이전트의 상태를 한곳에서 관리하고 장애 원인까지 분석할 수 있는 옵저버빌리티 서비스를 선보였다. 서비스 간 복잡한 종속 관계와 장애 원인을 자동으로 파악해 엔지니어의 운영 부담을 줄인다는 목표다. AWS는 아마존 클라우드워치에 AI 기반 옵저버빌리티 서비스 '아마존 클라우드워치 옴니'를 출시했다고 2일 밝혔다. 클라우드워치 옴니는 애플리케이션과 AI 에이전트의 옵저버빌리티를 하나의 환경에서 제공한다. 엔지니어들은 동일한 데이터와 장애 조사 맥락을 공유하며 협업할 수 있으며 AWS 관리 콘솔 접근 권한이 없어도 조직 전용 URL과 기존 계정을 이용해 접속할 수 있다. 기존에는 엔지니어들이 시스템 상태를 파악하기 위해 여러 대시보드를 관리하고 임계값을 직접 조정해야 했다. 장애 발생 시에는 여러 도구를 오가며 원인을 추적해야 하고 여러 팀이 함께 대응할 경우 조사 과정에서 확보한 정보가 제대로 공유되지 않는 문제도 있었다는 게 회사 측 설명이다. AWS는 클라우드워치 옴니를 통해 개별 인프라 신호가 아닌 애플리케이션을 중심으로 옵저버빌리티 환경을 구성했다. 오픈텔레메트리를 기반으로 기존 클라우드워치에 전송하던 텔레메트리 데이터도 별도 재설정 없이 활용할 수 있다. 서비스 탐색과 종속 관계 매핑, 알람 조정도 자동화한다. 사용자가 가용성 목표와 지연 시간, 오류율 등 주요 기준을 설정하면 시스템 변화에 따라 알람을 자동으로 조정한다. 새로운 서비스를 배포하면 변경된 애플리케이션 구조도 자동으로 반영하는 구조다. 장애 분석에는 '아마존 데브옵스 에이전트'가 활용된다. AI 에이전트가 엔지니어와 동일한 텔레메트리 데이터를 기반으로 여러 신호의 상관관계를 분석하고 장애 원인을 추적한다. 서비스 전반에서 연관된 이벤트를 식별하고 종속 관계를 따라 근본 원인으로 이어지는 경로도 분석한다. 장애가 발생하면 관련 정보가 포함된 조사 세션도 자동으로 생성한다. 특정 서비스에서 오류율이 상승하면 최근 배포 내역이나 연계된 응용프로그램인터페이스(API)의 지연 시간 등 관련 신호를 한곳에 보여주고 데브옵스 에이전트의 초기 분석 결과도 제공한다. 장애 대응을 다른 팀에 넘겨야 할 경우 담당 엔지니어가 동일한 조사 세션에 참여해 이전 조사 과정을 그대로 확인할 수 있다. 장애 원인을 파악해 복구한 뒤에는 전체 조사 이력이 자동으로 기록돼 별도의 장애 보고서를 작성해야 하는 부담도 줄였다는 설명이다. 클라우드워치 옴니는 텔레메트리 데이터와 AWS 컨피그의 리소스 검색을 활용해 서비스를 자동으로 탐색하고 종속 관계를 파악한다. 각 팀에는 담당 애플리케이션을 관리하는 별도 공간을 제공하며 기존 클라우드워치의 로그와 메트릭, 트레이스, 알람을 그대로 활용할 수 있다. 아마존 클라우드워치 옴니는 현재 이용 가능하며 기존 클라우드워치 고객은 클라우드워치 콘솔에서 바로 사용할 수 있다.

2026.10.02 14:50한정호 기자

AWS, AI 에이전트도 골라 쓰는 모델로…오픈소스 실행환경 공개

아마존웹서비스(AWS)가 개발자가 원하는 인공지능(AI) 모델을 활용해 에이전트를 손쉽게 구축·운영할 수 있는 오픈소스 실행 환경을 공개했다. 복잡한 구성 요소를 일일이 연결하지 않아도 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있도록 지원한다는 목표다. AWS는 오픈소스 AI 에이전트 실행 환경 '스트랜즈 하네스(Strands harness)'를 공개했다고 23일 밝혔다. 개발자는 로컬 PC에서 바로 실행하거나 원하는 클라우드 환경에 배포할 수 있으며 자유로운 수정이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 제공된다. 스트랜즈 하네스는 AI 에이전트를 실행하는 데 필요한 여러 구성 요소를 미리 조립해 제공하는 일종의 실행 환경이다. 개발자가 AI 에이전트를 직접 구축할 때 필요한 모델과 도구, 메모리 등 여러 요소를 개별적으로 연결해야 했던 과정을 줄이는 데 중점을 뒀다. 개발자는 원하는 AI 모델을 선택한 뒤 파이썬 또는 타입스크립트 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있다. 특정 코딩 작업에 한정하지 않고 다양한 업무에 활용할 수 있는 범용 AI 에이전트로 설계한 것도 특징이다. 비용 절감에는 AI 모델이 한 번에 기억하고 참고하는 정보 범위인 컨텍스트를 효율적으로 관리하는 기술을 활용했다. 도구 실행 결과가 약 1500토큰을 넘으면 자동으로 내용을 요약·축약하고, 사용할 수 있는 컨텍스트의 85%를 넘어서면 대화 내용을 다시 요약한다. 정보량이 컨텍스트 범위를 초과하면 실행 과정에서 자동으로 복구하는 기능도 제공한다. 반복적으로 사용하는 요청은 저장해 재활용하는 '프롬프트 캐싱'을 적용해 처리 시간과 비용을 함께 줄였다. AWS 자체 테스트에선 동일한 클로드 또는 GPT 모델을 사용했을 때 스트랜즈 하네스가 6개 벤치마크에서 토큰 비용을 평균 28% 줄인 것으로 나타났다. 정확도는 클로드 코드와 코덱스 등 기존 도구와 동등하거나 높은 수준을 유지했다는 설명이다. 특히 '페이블 5' 모델을 이용한 시험에선 클로드 코드보다 비용이 77% 낮았고 '터미널 벤치 2.1' 점수는 더 높았다. 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 개방성도 높였다. 아마존 베드록을 비롯해 앤트로픽, 오픈AI, 구글의 최신 모델과 연동할 수 있으며 로컬 환경에서 구동하는 올라마 모델도 지원한다. 기본 에이전트에는 명령어 실행과 파일 읽기·쓰기·편집, 웹 검색 등의 도구가 탑재된다. 여러 작업 세션에 걸쳐 장기 기억을 유지하고 세션 ID를 입력하면 이전 대화를 이어갈 수도 있다. 복잡한 작업은 내장된 보조 에이전트에 맡기고 여러 단계로 구성된 작업은 체크리스트 형태로 관리한다. 배포 환경도 특정 클라우드로 제한하지 않았다. 리눅스 컨테이너를 지원하는 환경이라면 사용할 수 있으며 모달, 클라우드플레어 컨테이너스, 마이크로소프트 애저 컨테이너 앱스, 구글 클라우드 런, 아마존 ECS, 아마존 베드록 에이전트코어 등에 배포할 수 있다. 함께 공개한 '스트랜즈 CLI'를 활용하면 자연어만으로 AI 에이전트의 시제품을 만들 수도 있다. 모델 공급자를 연결한 뒤 원하는 지시문과 도구를 추가하면 에이전트를 구동 가능하다. 이후 완성된 결과물을 타입스크립트나 파이썬 코드로 내보내 추가 개발을 이어갈 수 있다. 가령 에이전트에 "플레이라이트 MCP를 추가하라"고 자연어로 지시하면 해당 도구를 자동으로 연결한다. 개발자는 완성된 코드를 내보내 자신이 사용하는 코딩 도구에서 개발을 이어갈 수 있다. 모델 교체나 도구 추가, 기본 설정 변경 등도 가능하다. 스트랜즈 하네스는 파이썬과 타입스크립트를 지원한다. 개발자는 관련 패키지를 설치해 바로 이용할 수 있으며 대화형 개발 환경이 필요한 경우 스트랜즈 CLI를 별도로 설치해 사용할 수 있다.

2026.09.23 14:16한정호 기자

메가존클라우드, AWS 손잡고 AI 에이전트 솔루션 3종 공동 개발

메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 기업용 인공지능(AI) 에이전트 솔루션을 개발하며 기업 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 메가존클라우드는 AWS의 AI 에이전트 솔루션 공동 개발 프로그램인 '파트너 에이전트 팩토리(PAF)'에 국내 기업 최초로 참여해 기업용 AI 에이전트 솔루션 3종을 공동 개발했다고 18일 밝혔다. PAF는 AWS 내 AI 전문 조직인 '생성형 AI 혁신 센터(GenAIIC)'가 파트너사와 함께 엔터프라이즈 AI 에이전트 솔루션을 공동 개발하는 글로벌 프로그램이다. AWS의 생성형 AI 기술 전문성과 파트너사 산업 전문성을 결합해 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 개발하는 것이 목적이다. 이번 프로그램을 통해 개발된 솔루션은 검증 과정을 거쳐 AWS 마켓플레이스에 등록된다. 이를 통해 글로벌 기업 고객이 검증된 AI 솔루션을 즉시 도입·배포할 수 있도록 지원한다. 메가존클라우드는 이번 프로젝트를 통해 ▲AI 에이전트 거버넌스 플랫폼 '에어 에이전트 거버넌스(AAG)' ▲AI 기반 다국어 문서 번역 솔루션 'AI 도큐먼트 번역(ADT)' ▲AI 영상 분석 솔루션 '스페이스 렌즈(SPACE LENS)' 등 3종의 기업용 AI 에이전트 솔루션을 공동 개발했다. AAG는 AI 에이전트의 등록과 승인, 배포, 운영, 감사, 비용 관리 전 과정을 통합 관리하는 솔루션이다. 여러 부서에서 운영되는 AI 에이전트를 일관된 기준으로 관리하고 보안·정책·비용을 통합적으로 통제할 수 있도록 지원한다. ADT는 문서 분석부터 번역, 검수, 품질 검증까지 전 과정을 자동화하는 다국어 문서 번역 솔루션이다. 문서 구조와 맥락을 분석해 번역 기준과 용어집을 자동 생성하고 원본 문서의 서식과 레이아웃을 유지하면서 전문 용어를 일관되게 적용한다. 기존 인력 중심 번역과 비교해 최대 95% 빠른 작업 속도를 제공한다. 스페이스 렌즈는 화면과 음성을 함께 분석하는 AI 영상 인텔리전스 솔루션이다. 사용자의 자연어 질문을 바탕으로 영상 속 장면과 음성, 맥락을 종합적으로 분석해 필요한 정보를 찾아낼 수 있도록 돕는다. 메가존클라우드는 지난 2024년 11월 AWS의 '생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스(GenAIIC PIA)'에 국내 기업 가운데 유일하게 선정된 바 있다. 현재 전 세계 200여 개국, 13만여 개 AWS 파트너 가운데 GenAIIC PIA 파트너는 9개 기업뿐이다. 공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)는 "생성형 AI는 이제 개별 모델의 성능 경쟁을 넘어 AI 에이전트를 기업 환경에서 얼마나 효과적으로 활용·운영하느냐가 경쟁력이 되는 시대로 접어들고 있다"고 말했다. 이어 "국내 유일 AWS GenAIIC PIA 파트너로서 AWS와의 공동 혁신을 통해 글로벌 AI 기술 트렌드를 가장 빠르게 고객 비즈니스 가치로 연결해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 15:47한정호 기자

KISTI 'AI사이언티스트' 1차 개발 완료…KBSI 통해 연말 서비스

논문 탐색과 분석, 가설 수립까지 연구자 역할을 수행하는 'AI사이언티스트'와 개인 이력이나 실적을 특정 폼에 자동입력하는 '웹 에이전트'가 처음 개발됐다. 이경하 초거대 AI연구센터장은 전화통화에서 "상용화 수준으로 개발돼, 적용 시점과 기술이전을 각각 남겨 둔 상태"라고 말했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 ▲AI 사이언티스트 ▲웹 에이전트 ▲KONI-포즈 등을 지난 13일까지 제주에서 열린 데이터 마이닝 및 인공지능 분야 국제 학술대회 'KDD 2026'에서 공개했다. AI 사이언티스트는 이용자가 방대한 과학 문헌 데이터을 탐색·분석하고, 이를 바탕으로 새로운 연구 가설을 제시하도록 지원한다. 이경하 센터장은 "1차 개발이 완료됐다. 기초과학지원연구원(KBSI)이 반도체 재료 분야에 적용, 올해 말 서비스할 계획"이라며 "현재 논문 분석 보고서를 만들어주고, 이 분석 내용을 기반으로 연구 가설까지 제시한다"며 "연구에 활용 가능한 기능 등을 추가할 예정이다. 시간 단축 등 작업 효율을 10~20배 정도 끌어 올릴 것으로 기대한다 "고 설명했다. 이 센터장은 또 '웹 에이전트'도 소개했다. '웹 에이전트'는 정부 과제 수행시 '범부처통합연구지원시스템' 등에 타이핑으로 개별 입력하던 연구자 이력서와 계획서 등을 자동으로 입력하는 AI 모델이다. 연구자들의 반복적인 행정 업무가 크게 줄어들 전망이다. 이 센터장은 "상용화 수준으로 기술 개발이 완료돼, 당장 기술이전이 가능하다"고 부연 설명했다. 이외에 초거대AI연구센터는 거대언어모델(LLM) 운영방법론 및 체계인 'LLMOps' 플랫폼 '고니-포지(KONI-Forge)'도 공개했다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 기반으로 LLM의 파인튜닝부터 모델 평가, 최적화, 서비스까지 개발 전 과정을 통합 지원한다. 이 센터장은 "고니 모델은 이미 여섯차례에 걸쳐 기술이전도 진행했다. 모델이나 벤치마크 데이터는 모두 무료 공개한다"며 "다만, 상용화는 기술이전을 통해 진행한다고 덧붙였다. KISTI는 이번 학술대회에서 과학 특화 다중모달언어모델(MLLM) 플랫폼과 고성능 파인튜닝 기법, 대규모 과학 데이터셋 전처리 파이프라인 등 학계와 산업계가 공동 활용할 수 있는 독자적 오픈 사이언스 생태계 구축 현황도 소개했다.

2026.08.14 11:33박희범 기자

AI 에이전트 행동 흐름 통제한다…AWS, 오픈소스 정책 언어 '도그우드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 에이전트의 행동을 보다 세밀하게 제어할 수 있는 오픈소스 정책 언어를 공개하며 에이전틱 AI 보안 강화에 나섰다. 개별 작업 단위를 넘어 여러 작업이 이어지는 전체 행동 흐름까지 검증할 수 있도록 지원해 AI 에이전트 운영 과정에서 발생할 수 있는 보안과 리스크 문제를 줄인다는 전략이다. AWS는 AI 에이전트의 연속된 행동까지 통제할 수 있는 오픈소스 정책 언어 '도그우드(Dogwood)'를 공개했다고 13일 밝혔다. 도그우드는 아마존 베드록 에이전트코어의 정책 기능인 '에이전트코어 정책'에 적용되며 에이전트코어 게이트웨이에는 새로운 속도 제한 기능도 추가됐다. 최근 AI 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 여러 단계를 거쳐 스스로 작업을 수행하는 형태로 발전하고 있다. 하지만 개별 작업에는 문제가 없더라도 여러 행동이 연결되는 과정에서 예상하지 못한 위험이 발생할 수 있다는 지적도 제기돼왔다. 맥킨지 조사에 따르면 전체 조직의 약 80%가 이미 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험한 것으로 나타났다. 보안과 리스크에 대한 우려가 에이전틱 AI 확산의 가장 큰 걸림돌로 지목됐다. 이번에 공개된 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 동일한 세션에서 AI 에이전트가 이전에 수행한 행동까지 함께 분석해 다음 작업의 허용 여부를 판단한다. 앞선 호출 결과와 다음 호출 입력값의 일치 여부를 검증하거나 누적 사용 금액이 일정 수준을 넘으면 추가 결제를 차단하는 방식이다. 중요한 작업을 수행하기 전에 사람의 승인을 받도록 하거나 특정 작업이 정해진 순서대로만 수행되도록 제한하는 정책도 설정할 수 있다. 도그우드는 기존 오픈소스 정책 언어인 '시더(Cedar)'를 확장한 형태로 설계됐다. 기존 정책을 재작성하지 않고도 그대로 활용할 수 있으며 에이전트의 이전 행동 이력을 기반으로 도구 사용 순서와 빈도, 누적 사용량 등을 정책에 반영할 수 있다. 도그우드는 아파치 2.0 라이선스를 적용한 오픈소스 사양과 참조 구현 형태로 제공된다. AWS는 에이전트코어 게이트웨이에 속도 제한 기능도 추가했다. 플랫폼 운영자는 분당 요청 수와 토큰 처리량, 동시 연결 수 등을 기준으로 사용자별 사용량 상한을 설정할 수 있다. 사용자와 팀, 도구, 모델별로 서로 다른 제한값을 적용할 수 있어 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 AI 에이전트 사용량을 관리할 수 있다는 설명이다. 시간 기반 정책과 게이트웨이 속도 제한 기능은 이날부터 도입이 가능하며 기존 운영 중인 에이전트를 재설계하지 않고도 적용할 수 있도록 지원한다. 도그우드의 참조 구현과 언어 가이드는 깃허브를 통해 공개됐다. AWS는 "가장 포괄적인 AI 역량과 글로벌 인프라를 바탕으로 빌더들이 아이디어를 현실로 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.13 15:51한정호 기자

[현장] "회장님 취향도 고려해 보고서 작성"…AWS, 개인화 AI 비서 '아마존 퀵'

"여러분이 평소 보고서를 쓸 때 어떤 단어나 문장을 자주 사용하는지 아니면 회장님이 선호하는 스타일이 무엇인지 인공지능(AI)이 파악하고 그에 맞춰 문서를 작성한다면 어떨까요? 12일 김예진 AWS 코리아 AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 진행한 'AWS 아마존 퀵 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 통해 AI를 활용해 개인에 최적화된 업무 자동화 방법을 시연했다. 검색·정리 한 번만…자료 조사도 자동화 이날 시연은 웹을 검색해 자료를 찾고 사용자 업무 특성을 사전에 학습한 AI가 이에 맞춰 문서 초안을 작성하는 일련의 작업을 자동화하는 과정으로 진행됐다. 단순히 AI에게 질문을 던지고 답변을 받는 수준을 넘어 자료 조사와 초안 작성, 반복 업무 자동화 등 실제 AI활용한 업무를 체감하기 위함이다. 첫 단계는 웹 검색 기반 자료 조사였다. 아마존 퀵을 실행한 참가자는 새 채팅창에 아마존 퀵 데스크톱에 대한 조사 요청을 프롬프트를 입력했다. 이 과정에서 아마존 퀵의 핵심 기능 중 하나인 지식 그래프 기능도 소개됐다. 한 차례 조사한 내용을 단발성 답변으로 끝내는 것이 아니라 구조화된 형태로 저장해 다른 채팅창에서도 다시 활용할 수 있는 것이 특징이다. 특히 특정 파일에 국한되지 않고 로컬 폴더를 통째로 연결해 문서를 지속적으로 검색·재활용할 수 있다는 점에서 기존 AI 모델의 데이터 활용 방식과 차이를 보였다. 해당 기능 확인을 위해 450페이지 분량의 AWS 공식 가이드 PDF 파일을 폴더에 넣은 주소를 입력하자 5분 정도 분석 작업을 거친 후 해당 문서에 대한 지식 그래프를 아마존 퀵에서 확인할 수 있었다. 김 SA는 "문서를 조사하고 이를 바탕으로 리포트를 작성하는 것처럼 검색과 정리를 반복하는 업무 흐름을 최소화할 수 있도록 지원하는 기능"이라고 설명했다. 개인 문서 스타일부터 회장님 취향까지 반영 시연에서 눈길을 끈 것은 사용자 업무 스타일을 학습하는 '엔그램 빌더(Engram Builder)' 였다. 브라우저 연동 권한을 킨 후 프롬프터에 기자 이름과 미디어 사이트 주소를 입력하자 아마존 퀵이 스스로 브라우저를 실행해 사이트에 접근해 직접 기사를 여러 건 읽어들였고 이후 작성자의 문체 특징을 요약해 보여줬다. 김 수석 SA는 "아마존 퀵은 학습을 통해 사용자가 글을 어떻게 작성하고 이미지 등을 배치하는지 업무 특성을 분석해 저장할 수 있다"며 "이를 통해 사용자에 최적화된 리포트를 작성하거나 회장님이 좋아하는 스타일을 학습시킨 후 그에 맞춰 보고서를 작성할 수도 있다"고 설명했다. 학습을 마친 AI를 활용해 사전에 입력한 AWS 공식 가이드 PDF로 문서 작성을 요구하자. 아마존 퀵은 즉시 관련 내용을 작성함과 동시에 문서에 맞춤형 이미지를 그려 추가했다. 이와 함께 행사의 마지막은 매주 외신 뉴스룸을 검색해 한국어로 번역하고, 특정 폴더에 PDF로 자동 저장해 주는 AI 에이전트 제작으로 마무리됐다. 김 SA "복잡한 코딩 없이 자연어 명령어 몇 줄만으로 업무를 수행하고 자신에 특화된 AI 에이전트를 만들 수 있다"며 "초기엔 시간이 걸릴 수 있지만 데이터가 쌓이고 본인에 최적화된 AI 에이전트가 늘어날 수록 업무 효율성은 극대화된다"고 강조했다.

2026.08.12 15:29남혁우 기자

[현장] "AI 도입해도 왜 업무 시간 안 줄까"…AWS, 통합형 AI '아마존 퀵' 공개

"많은 기업이 생성형 인공지능(AI)을 도입하고 있지만 기대한 만큼 업무 효율이 개선되지 않는 경우가 적지 않습니다. 원인은 AI 성능이 아니라 여러 시스템에 흩어진 데이터를 바탕으로 복잡한 절차로 돌아가기 때문입니다." 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 12일 서울 AWS 코리아 사옥에서 열린 'AWS 아마존 퀵 기자간담회'에서 AI 도입 효과가 제한적인 이유로 기존 업무 흐름에 통합되지 못한 구조를 지목했다. 여러 시스템에 흩어진 데이터와 반복적인 보고·검색·정리 업무가 그대로 남아 있는 한 생성형 AI를 도입해도 기대한 투자 대비 수익(ROI)을 내기 어렵다는 설명이다. "업무 앱 40개를 하나로"…'아마존 퀵', 제안서 작성 시간 95% 단축 가트너가 인프라·운영(I&O) 리더 782명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, AI 프로젝트의 72%는 기대한 ROI를 내지 못한 것으로 나타났다. 주요 원인으로는 기존 업무 흐름과의 통합 부족, AI 관련 역량 부족, 데이터 준비 부족 등이 꼽혔다. 박혜영 SA는 이를 극복하기 위한 방안으로 업무용 AI 어시스턴트 '아마존 퀵(Amazon Quick)'을 소개했다. 아마존 퀵은 기존 클라우드 BI 서비스인 아마존 퀵사이트(QuickSight)와 비정형 데이터 기반 업무 AI 기능인 아마존 Q 비즈니스의 흐름을 잇는 통합형 서비스다. 엑셀, 아웃룩, 파워포인트, 워드 등 업무 도구 안에서 활용할 수 있으며 로컬 파일, 이메일, 캘린더, 슬랙 등과 연결해 검색과 정리, 분석, 보고, 후속 실행까지 하나의 흐름으로 처리하도록 지원하는 것이 특징이다. 제공하는 기능은 업무 특성에 따라 개인용과 조직용으로 나뉜다. 개인용 기능은 로컬 파일 접근, 지식 그래프, 에이전트 빌드, 활동 피드, 예약 작업 등으로 구성된다. 조직용 기능은 스페이스, 퀵사이트, 플로우, 오토메이트, 리서치 등으로 제공된다. 이를 통해 데이터 탐색 시간 단축, 반복 보고 업무 절감, 회의 후속 작업 자동화, 제안서와 기획안 작성 속도 향상 등을 지원한다. 아마존 퀵은 무료 플랜 외에 사용자당 월 20달러 프로페셔널, 월 40달러 엔터프라이즈 요금제를 제공한다. 박 SA는 "아마존 퀵은 특정 앱에 종속되지 않고 40개 이상 서비스를 앱 전환 없이 연결하는 것이 강점"이라며 "지식 그래프를 통해 문서와 메일, 협업 기록의 맥락을 축적해 사용자가 실제 업무를 끊김 없이 이어갈 수 있도록 돕는다"고 말했다. 이어 "아마존 내부에서 6개월간 약 20만 명 규모로 검증한 결과 영업 제안서 작성 시간은 95% 줄었고 리서치 기반 보고서 작성은 주 100시간, 보안팀 정책 문서 대응은 월 80시간 절감됐다"고 밝혔다. 국내 도입 사례도 소개됐다. 블랙야크는 도입 후 5개 사업부, 100개 이상 계정으로 활용을 확산했고, 메가존클라우드는 리포트·제안서 분석 자동화를 통해 데이터 분석 시간을 1주일 이상에서 12시간 이내로 줄였다. 일성아이에스는 전사 160명 규모로 도입해 학술의학팀의 논문 검색 업무를 5분으로 단축했다. 웹 탐색부터 보고서 작성까지 자동…AI 기반 영업·기획자의 하루 이다은 SA는 가상 뷰티 기업을 배경으로 영업팀과 사업기획팀 직원의 하루를 따라가는 방식으로 아마존 퀵 활용 사례를 시연했다. 영업팀 시나리오에서는 활동 피드를 통해 메일, 일정, 이해관계자 정보, 후속 액션을 한 화면에서 확인하고, 자연어 명령만으로 주간 매출 요약 메일 발송을 자동화하는 기능이 소개됐다. 또 영업 실적, CRM 정보, 사내 문서 등을 연결해 영업 지원용 에이전트를 만들고, 외부 웹 정보와 내부 데이터를 결합해 거래처 분석 보고서를 작성하는 과정도 시연됐다. 사업기획팀 시나리오에서는 회의 녹취 파일을 바탕으로 화자 구분이 포함된 회의록을 작성하고, 피드백을 기존 기획안에 반영하는 기능이 공개됐다. 경쟁사 사이트를 탐색해 정보를 수집하는 브라우저 자동화, 계산기 앱 생성, 수정된 기획안 재작성과 스킬 저장 기능도 함께 소개됐다. 박혜영 SA는 "아마존 퀵은 10년간 쌓아온 기술 위에 만들어진 서비스"라며 "개발자뿐 아니라 다양한 업무 담당자들이 AI를 활용해 업무 속도를 높이고 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.08.12 14:06남혁우 기자

웹케시 "올해 금융 AI 원년…2030년 매출 500억원 목표"

웹케시가 금융·공공·기업을 겨냥한 5대 금융 인공지능(AI) 사업을 공개하며 시장 공략에 속도를 낸다. 올해를 금융 AI 매출 창출의 원년으로 삼고 2030년까지 관련 매출 500억원을 달성한다는 목표다. 웹케시는 지난 22일 페어몬트 앰배서더 서울에서 국내 주요 기관투자자를 대상으로 AI 사업설명회를 열고 금융 AI 사업 전략과 성장 비전을 발표했다고 23일 밝혔다. 이날 설명회에는 기관투자자 30여 곳이 참석했다. 윤완수 웹케시 부회장이 발표자로 나서 국내 금융 AI 전환(AX) 시장 진출 계획과 이를 이끌 5대 금융 AI 사업을 직접 공개했다. 웹케시가 제시한 핵심 사업은 ▲금융기관 기업 뱅킹에 AI 에이전트를 적용하는 '에이전트뱅킹' ▲공공기관 대상 '재정 AX' ▲바이브코딩 플랫폼 'AX포트' ▲AI 경리 비서 '경리365' ▲자연어로 금융기관 정보계 데이터를 조회·분석하는 'AI MIS' 등이다. 금융기관과 공공기관, 기업 및 소규모 법인 등 다양한 고객 유형별 금융 업무를 AI로 자동화한다는 목표다. 웹케시는 현재 에이전트뱅킹과 재정 AX, AI MIS 등 사업 영역에서 수주 실적과 레퍼런스를 확보하고 가시적 성과를 내고 있다고 밝혔다. 회사는 올해를 금융 AI 사업의 매출 창출 원년으로 삼고 금융기관과 공공기관, 기업 시장을 중심으로 사업을 확장할 계획이다. 오는 2030년까지 AI 사업 부문에서 매출 500억원을 달성한다는 목표도 제시했다. 윤완수 웹케시 부회장은 "B2B 핀테크 기업에서 금융 AI 기업으로 피봇해 금융 분야 AX의 구체적인 성과를 만들어가고 있다"며 "앞으로 금융 현장에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 선보이며 시장을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.23 13:39한정호 기자

웹케시, IBK 디지털뱅킹 사업 수주…금융권 DX 사업 속도

웹케시가 디지털뱅킹 개편 사업을 연이어 수주하며 금융권 디지털 전환(DX) 시장에서 존재감을 키우고 있다. 인공지능(AI) 에이전트 구축 성과도 확보하며 금융기관 대상 사업 확대에 속도를 내는 모습이다. 웹케시는 아이비케이시스템과 약 87억 2000만원 규모 'IBK 디지털뱅킹 리빌딩 1단계' 사업 공급계약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 사업은 IBK기업은행이 추진하는 디지털뱅킹 개편 3단계 로드맵의 첫 단계다. 향후 서비스와 기능을 확장할 수 있는 디지털 플랫폼 기반을 구축하는 것이 특징이다. 웹케시는 LG CNS, 핑거와 컨소시엄을 구성해 경쟁입찰에 참여했다. 사업에선 디지털 플랫폼 구축을 비롯해 '아이원뱅크 글로벌' 재구축과 AI 뱅킹 서비스 구축을 맡는다. 새롭게 구축하는 플랫폼은 향후 2단계 플랫폼 확장과 3단계 플랫폼 완성 사업을 거쳐 순차적으로 고도화될 예정이다. 웹케시는 이번 1단계 사업을 통해 후속 사업 참여를 위한 기반을 확보했다. 웹케시는 기업 자금관리 솔루션을 넘어 은행 디지털 플랫폼과 AI 기반 금융 서비스 구축 사업으로 영역을 넓히고 있다. 그동안 기업 대상 자금관리 서비스와 금융기관 연계 기술을 축적해온 만큼 이를 은행의 대규모 DX 사업으로 확장하는 양상이다. 회사는 지난해 금융 AI 에이전트 기업으로의 전환을 선언하고 기존 자금관리 솔루션의 AI 에이전트화를 추진하며 금융기관 대상 사업을 확대 중이다. 사업 성과도 이어지고 있다. 웹케시는 최근 NH농협은행과 'AI 에이전트 뱅킹 서비스' 구축 계약을 체결한 데 이어 이번 IBK기업은행 디지털뱅킹 사업까지 수주했다. 주요 은행의 AI·디지털뱅킹 프로젝트를 연이어 확보하며 금융 IT 시장에서 입지를 넓히는 모습이다. 강원주 웹케시 대표는 "그동안 축적해온 금융 서비스 구축 경험과 기술 역량을 바탕으로 안정적이고 확장성 높은 디지털뱅킹 기반을 구현하겠다"며 "이번 사업을 성공적으로 수행하고 후속 사업에서도 협력을 이어가길 기대한다"고 밝혔다.

2026.07.22 16:19한정호 기자

AWS, 데스크톱 앱도 AI 에이전트로 자동화…기업 AX 속도

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 에이전트가 기존 데스크톱 애플리케이션까지 활용할 수 있도록 지원하는 기능을 공개하며 기업 업무 자동화 시장 공략을 강화한다. 별도 API 개발이나 애플리케이션 이전 없이도 레거시 업무 환경에 AI 에이전트를 적용할 수 있도록 지원해 기업 AI 전환(AX) 속도를 높인다는 전략이다. AWS는 AI 에이전트가 '아마존 워크스페이스 애플리케이션'을 통해 데스크톱 애플리케이션에 안전하게 접근하고 작업을 수행할 수 있는 기능을 정식 출시했다고 7일 밝혔다. 회사 측에 따르면 많은 기업이 최신 API를 지원하지 않는 데스크톱 애플리케이션에서 핵심 업무를 운영 중이다. 이 때문에 자동화 효과가 큰 업무일수록 AI 에이전트가 접근하지 못하는 '라스트마일' 문제가 발생해왔다. 이에 AWS는 이번 기능을 통해 기존 거버넌스와 컴플라이언스 체계를 유지하면서도 데스크톱 환경까지 AI 자동화를 확대할 수 있도록 지원한다는 목표다. 이번 기능으로 AI 에이전트는 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서비스 엔드포인트를 통해 데스크톱 애플리케이션과 상호작용한다. AWS 아이덴티티 및 액세스 관리(IAM)를 기반으로 인증되며 모든 작업은 AWS 클라우드트레일과 아마존 클라우드워치에 기록돼 감사 추적 기능도 제공한다. 기업은 이미 운영 중인 워크스페이스 환경에 AI 에이전트를 연결할 수 있어 별도의 API를 구축하거나 애플리케이션을 마이그레이션하고 인프라를 추가하지 않아도 되는 것이 특징이다. 기존 데스크톱 환경을 유지한 채 AI 기반 업무 자동화를 확대할 수 있다는 설명이다. AWS는 퍼블릭 프리뷰 기간 동안 고객 피드백을 반영해 세 가지 기능을 추가했다. 우선 'MCP 도구 포워딩'을 통해 API가 존재하는 작업은 프로그래밍 방식으로 처리하고 시각적 상호작용이 필요한 경우에만 화면 기반 자동화를 수행하는 하이브리드 실행 모델을 지원한다. 이를 바탕으로 기존 화면 기반 자동화보다 비용과 지연 시간을 줄이고 안정성을 높일 수 있다. 또 사용자가 AI 에이전트 작업을 실시간으로 확인하고 필요할 경우 접근 권한을 회수할 수 있는 '실시간 세션 제어' 기능도 추가했다. 사람의 감독 아래 AI 에이전트를 운영하며 업무 신뢰성을 높인 것이다. 이와 함께 액티브 디렉터리 기반 기업 환경을 위한 '도메인 조인 플릿' 기능도 지원한다. AI 에이전트가 기존 디렉터리 ID를 그대로 활용해 일반 사용자와 동일한 접근 제어 정책과 감사 체계를 적용할 수 있도록 했다. AWS는 아마존 워크스페이스 애플리케이션 콘솔과 AWS CLI, API를 통해 신규 또는 기존 환경에서 AI 에이전트 접근 기능을 활성화할 수 있도록 지원한다. 개발 과정에선 아마존 S3와 아마존 클라우드워치, AWS 클라우드트레일을 활용해 가시성과 감사 추적 기능도 제공한다. AWS는 "아마존 워크스페이스 애플리케이션은 조직이 기존에 적용하던 거버넌스 및 컴플라이언스 통제를 유지하면서도 일상 업무 흐름을 대규모로 자동화할 수 있도록 지원한다"며 "이미 운영 중인 데스크톱 애플리케이션에 에이전트를 적용하기 위해 별도의 API를 구축하거나 애플리케이션을 마이그레이션하거나 인프라를 추가할 필요가 없다"고 밝혔다.

2026.07.07 11:24한정호 기자

Prev 1 2 3 4 Next