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'웹 에이전트'통합검색 결과 입니다. (55건)

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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

웹케시, 30억원 규모 자사주 매입해 주주가치 높인다

웹케시가 본격적인 주주환원과 기업가치 제고에 나섰다. 주가 안정과 미래 성장에 대한 자신감을 동시에 보여주는 행보다. 웹케시는 이사회를 열고 30억원 규모 자기주식 취득 신탁계약 체결을 결정했다고 25일 밝혔다. 현재 주가가 회사의 성장 가능성을 충분히 반영하지 못했다는 판단에 따른 조치다. 웹케시는 지속해서 주주친화 정책을 펼쳤다. 올해 주당 200원의 현금배당을 실시했다. 지난 3월에는 89억원 규모의 자사주를 소각했다. 앞으로도 배당과 자사주 매입을 병행해 주주환원을 강화할 방침이다. 금융 AI 에이전트 사업도 성과를 내고 있다. 웹케시는 지난해 금융 AI 에이전트 기업 전환을 선언했다. 기존 자금관리 솔루션의 고도화를 추진하며 사업을 확대했다. 최근에는 NH농협은행과 'AI 에이전트 뱅킹 서비스' 구축 계약을 맺었다. 시중은행 기업뱅킹에 에이전트 뱅킹을 적용한 국내 첫 사례다. 독보적인 금융 특화 AI 기술력을 시장에 입증했다. 강원주 웹케시 대표는 "이번 자사주 취득은 회사의 성장 가능성에 대한 확신을 반영했다"며 "금융 AI 에이전트 사업의 실질적인 성과로 기업가치를 명확히 인정받겠다"고 말했다.

2026.06.25 14:59남혁우 기자

"AI 코딩 병목 줄인다"…AWS, 데브옵스 에이전트 기능 확장

아마존웹서비스(AWS)가 코드 변경을 배포 전 자동 검증하는 기능을 강화했다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 코드 변경 사항을 프로덕션 반영 전 검증하는 신규 릴리스 관리 기능을 프리뷰로 추가했다고 25일 밝혔다. AWS 데브옵스 에이전트는 AWS, 멀티클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 소프트웨어(SW) 변경과 운영을 지원하는 상시 지원 에이전트다. 기존에는 배포 후 운영 단계에서 인시던트를 조사하고 근본 원인을 분석하며 완화 방안과 맞춤 권고안을 제공하는 역할을 해왔다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 '릴리스 적합성 검토'와 '자율 릴리스 테스트'를 추가했다. 이번 업데이트로 데브옵스 에이전트 역할을 운영 지원에서 개발과 릴리스 관리 영역으로 넓혔다. AI 코딩 도구 확산으로 풀 리퀘스트 양이 빠르게 늘어나는 만큼 리뷰와 테스트 병목을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 릴리스 적합성 검토 기능은 모든 코드 변경 사항을 프로덕션 요건, 의존성 안전성, 사용자 정의 표준과 모범사례에 따라 평가한다. 에이전트는 저장소 간 의존성 위험과 접근 제어 변경 사항, 사용자가 정한 표준 준수 여부를 점검한다. 별도 표준이 제공되지 않으면 일반 모범사례가 적용된다. 에이전트는 AWS가 관리하는 격리된 환경에서 소프트웨어를 직접 실행해 변경 사항이 빌드되고 기본 기능을 수행하는지도 확인한다. 검토 결과는 AWS 데브옵스 에이전트 콘솔과 깃허브, 깃랩의 풀 리퀘스트 댓글에서 확인할 수 있다. 개발자는 '키로 파워'나 '클로드 코드 플러그인'을 통해 통합 개발 환경에서 검토를 요청할 수 있다. 코드가 버전 관리에 커밋되기 전 문제를 수정할 수 있다. 자율 릴리스 테스트는 웹과 API 기반 애플리케이션 대상으로 변경 사항별 테스트 계획을 생성한다. 이후 고객이 프로비저닝한 프로덕션과 유사한 환경에서 변경 사항이 병합되기 전에 테스트를 실행한다. 이 기능은 고정된 테스트 묶음을 반복 실행하는 방식이 아니다. 에이전트가 변경 사항의 목적을 추론해 기능적 정확성, 동작 회귀, 통합 시나리오 등을 포함한 맞춤 테스트를 구성한다. 테스트 실행 결과는 지표, 로그, 트레이스, 실행 요약을 포함한 구조화된 산출물로 제공된다. 이를 통해 리뷰어는 어떤 테스트가 수행됐고 어떤 결과가 나왔는지 일관된 기록을 확인할 수 있다. AWS 데브옵스 에이전트 릴리스 적합성 검토와 자율 릴리스 테스트 기능은 현재 프리뷰로 제공된다. 프리뷰 기간에는 미국 동부 버지니아 북부 리전에서 별도 비용 없이 이용할 수 있다. AWS는 "데브옵스 에이전트를 통해 프로덕션 운영 이후 대응뿐 아니라 코드 작성과 검증, 배포 전 테스트까지 아우르는 개발 자동화 범위를 넓히고 있다"며 "AI 코딩 도구 확산으로 개발 속도는 빨라졌지만 검토와 테스트 과정이 병목으로 남는 문제를 겨냥한 조치"라고 밝혔다.

2026.06.25 14:44김미정 기자

AWS, AI 에이전트용 '지식 그래프' 서비스…"데이터 맥락 통합"

아마존웹서비스(AWS)가 조직 내 흩어진 데이터 관계와 비즈니스 규칙, 도메인 지식을 인공지능(AI) 에이전트에 안전하게 연결할 수 있는 서비스를 내놨다. AWS는 AI 에이전트용 신규 서비스 'AWS 컨텍스트'를 22일 발표했다. 이 서비스는 기업이 보유한 기존 데이터 간 관계를 지식 그래프로 자동 매핑하고 에이전트 기반 검색을 제공한다. AWS 컨텍스트는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 레이크하우스, 데이터베이스, 데이터 스트림 등에 분산된 컨텍스트를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 연결한다. 데이터 스튜어드와 큐레이터는 콘솔에서 추론된 관계를 검토하고 운영 환경에 반영하거나 비즈니스 정의와 사용 규칙 등 도메인 지식을 추가할 수 있다. 이번 서비스는 아마존 퀵 기반 기술인 지식 그래프를 조직 차원으로 확장한 형태다. 아마존 퀵 지식 그래프는 데이터셋과 대시보드, 메타데이터를 연결·관리하고 사용 패턴을 학습해 사용자 경험을 개선하는 데 활용되고 있다. AWS 컨텍스트를 활성화하면 퀵 에이전트는 기존 개인 단위 지식 그래프를 넘어 조직 엔터프라이즈 지식 그래프에 접근할 수 있다. 여기에는 시스템 간 관계와 비즈니스 규칙, 조직 차원에서 관리되는 다양한 컨텍스트가 포함된다. AWS 글루 데이터 카탈로그와 아마존 세이지메이커 유니파이드 스튜디오, AWS 레이크 포메이션도 지식 그래프와 통합된다. 조직은 비즈니스 규칙과 권한 정책에 따라 지식 그래프를 관리하고 AI 지원 기능이나 수동 큐레이션을 통해 새로운 컨텍스트를 추가할 수 있다. AWS 컨텍스트는 에이전트 사용 과정에서 어떤 데이터 소스가 정확한 결과를 제공하는지와 어떤 조인 경로가 자주 쓰이는지를 학습한다. 에이전트 하나가 올바른 경로를 찾거나 스키마 모호성을 해소하면, 다른 에이전트도 이를 별도 수동 작업 없이 활용할 수 있다. AWS는 개방형 표준 기반 설계도 강조했다. AWS 컨텍스트는 정형·비정형 데이터 핵심 메타데이터를 아마존 S3 테이블의 아파치 아이스버그 형식으로 게시해 아마존 아테나, 아마존 레드시프트, 아파치 스파크 등 아이스버그 호환 엔진에서 조회할 수 있도록 했다. 거버넌스는 신원 기반으로 적용된다. AWS 컨텍스트의 각 호출에는 요청자의 AWS 아이덴티티·접근관리와 AWS 레이크 포메이션 권한이 적용돼 에이전트가 허용된 데이터와 관계만 접근하도록 한다. AWS는 AWS 글루 데이터 카탈로그를 위한 비즈니스 컨텍스트와 시맨틱 검색 기능 프리뷰도 공개했다. 사용자는 테이블, 뷰, 컬럼에 비즈니스 설명과 용어집 항목, 사용자 정의 메타데이터를 추가할 수 있으며 새로운 글루 검색 API를 통해 비즈니스 의미 기준으로 데이터를 검색할 수 있다. 글루 데이터 카탈로그의 스킬 에셋 프리뷰도 함께 공개됐다. 데이터 생산자는 AI 스킬, 가이드 마크다운 파일, 팀 런북 등 S3와 깃 저장소, 위키 등에 있는 파일을 가리키는 신규 자산 유형을 만들고 데이터 자산과 연결할 수 있다. 아마존 S3 애노테이션은 정식 출시됐다. S3 애노테이션은 비즈니스 컨텍스트를 S3 객체에 직접 첨부해 S3 아이스버그 테이블에 저장하는 기능으로 객체 하나당 최대 1기가바이트의 컨텍스트를 담을 수 있다. AWS는 "컨텍스트를 AI 에이전트를 위한 데이터 레이크로 정의한다"며 "이번 혁신을 통해 모든 규모의 조직과 기업에서 데이터와 상호작용하는 AI 에이전트를 위한 지식과 인텔리전스의 기반을 구축할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.22 16:25김미정 기자

AWS, AI 에이전트 플랫폼 강화…지식·성능·보안 한 번에

아마존웹서비스(AWS)가 기업용 인공지능(AI) 에이전트 구축 플랫폼 기능을 대폭 강화하며 에이전틱 AI 시장 공략에 나선다. 기업 내부 지식부터 웹 정보, 유료 콘텐츠까지 활용할 수 있는 다층형 지식 체계를 구축하고 운영 과정에서 에이전트 성능을 지속 개선할 수 있는 기능까지 추가해 AI 에이전트 전 생애주기를 지원하는 통합 플랫폼으로 진화한다는 전략이다. AWS는 '아마존 베드록 에이전트코어'에 지식 확장 및 지속적 성능 개선 기능을 추가했다고 18일 밝혔다. 이번 업데이트는 에이전트의 정보 접근 범위를 확대하고 운영 과정에서 발생하는 문제를 자동 분석·개선할 수 있도록 지원하는 데 중점을 뒀다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트 도입에 나서고 있다. 다만 사내 데이터와 외부 정보, 유료 콘텐츠를 효과적으로 활용하지 못하거나 운영 과정에서 발생하는 오류를 지속적으로 개선하기 어려운 점이 한계로 지적돼왔다. AWS는 이를 해결하기 위해 지식 접근성과 운영 최적화 기능을 동시에 강화했다. 우선 에이전트가 활용할 수 있는 지식 범위를 사내 지식과 웹 정보, 유료 콘텐츠 등 3개 계층으로 확대했다. 새롭게 통합된 '아마존 베드록 관리형 지식 베이스'는 쉐어포인트와 구글 드라이브, 컨플루언스, 아마존 S3 등 다양한 비정형 데이터 소스를 연결해 에이전트가 기업 내부 정보를 활용할 수 있도록 지원한다. 벡터 스토어와 임베딩 모델, 확장성 관련 인프라는 AWS가 관리해 기업이 데이터 파이프라인 운영 부담 없이 AI 에이전트 구축에 집중할 수 있도록 설계했다. 웹 정보 활용 기능도 추가됐다. '웹 서치 온 에이전트코어'는 '아마존 알렉사 플러스'와 '키로' 등에 활용되는 검색 인프라를 기반으로 실시간 웹 정보와 지식 그래프를 결합해 제공한다. 공개 웹 정보뿐 아니라 구조화된 엔티티 데이터와 실시간 정보까지 활용할 수 있어 에이전트 응답 정확도를 높인다는 게 회사 측 설명이다. 유료 콘텐츠 접근을 위한 기능도 정식 제공한다. '에이전트코어 페이먼트'는 AI 에이전트가 유료 서비스와 콘텐츠를 직접 검색하고 결제해 활용할 수 있도록 지원한다. AWS WAF AI 트래픽 수익화 기능은 콘텐츠 제공자가 에이전트 접근을 제어하거나 수익화할 수 있도록 돕는다. 에이전트 성능을 지속적으로 개선하기 위한 운영 최적화 기능도 추가됐다. 프리뷰로 제공되는 '에이전트코어 인사이트'는 운영 트레이스를 분석해 반복 실패 패턴과 사용자 의도, 작업 경로를 파악하고 개선이 필요한 영역을 제시한다. 또 추천 기능과 A/B 테스트 기능으로 시스템 프롬프트와 도구 설명에 대한 구체적인 개선안을 제공하고 운영 환경에서 검증할 수 있도록 지원한다. 보안 기능도 강화했다. AWS는 '베드록 가드레일' 연동을 통해 프롬프트 인젝션 시도와 유해 콘텐츠, 민감정보 노출 여부를 게이트웨이 계층에서 점검하도록 구성했다. 에이전트가 이를 우회할 수 없도록 설계해 기업 환경에서 요구되는 보안성과 거버넌스를 확보했다. 이와 함께 관리형 하네스 기능도 정식 출시했다. 개발자는 오케스트레이션 로직을 직접 구현하지 않고도 모델과 도구·스킬·지침 설정만으로 구성할 수 있으며 파일 시스템과 웹 브라우징, 메모리 기능 등을 기본 제공받는다. 이를 통해 AWS는 기업이 AI 에이전트를 보다 빠르게 구축·운영할 수 있을 것으로 보고 있다. AWS 측은 "대다수 에이전트의 한계는 모델 성능이 아니라 필요한 맥락 정보와 피드백을 충분히 활용하지 못하는 데 있다"며 "이번 기능 확장을 통해 기업이 조직 내 지식과 웹 정보, 유료 콘텐츠를 활용해 더 강력한 AI 에이전트를 구축하고 운영 데이터 기반으로 지속적인 성능 개선까지 이룰 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.18 13:59한정호 기자

핀테크 개척자 석창규 회장 "1년 내 100대 기업 30% 확보"

"현재 시가총액 100대 기업 가운데 15개 기업이 비즈플레이 고객입니다. 내년 3월까지 이를 30개 기업으로 늘려 30% 점유율을 달성하는 것이 일차적 목표입니다. 이를 달성하면 나머지 시장은 자연스럽게 우리 생태계로 따라오게 됩니다." 국내 기업간거래(B2B) 핀테크 산업 개척자로 꼽히는 석창규 웹케시그룹 회장이 7년 만에 비즈플레이 경영 전면에 복귀했다. 웹케시 창업자인 그는 국내 기업 인터넷뱅킹과 자금관리(CMS) 시장의 기틀을 닦은 인물이다. 이후 경리나라, 쿠콘, 비즈플레이 등을 연이어 안착시키며 기업 금융·회계 IT 시장에서 '시장이 없던 곳에 시장을 만드는 기업가'라는 평가를 받아왔다. 그가 다시 비즈플레이 대표이사를 맡아 구상하는 다음 무대 역시 일맥상통한다. 단순 경비지출관리를 넘어 출장·복지·식대·총무를 아우르는 종합 B2E 플랫폼을 선보이겠다는 포부다. 18일 서울 영등포구 사옥에서 만난 석 회장은 "비즈플레이의 다음 성장 무대는 메가 엔터프라이즈(초대기업) 시장"이라며 "인공지능(AI)과 임직원 대상 서비스(B2E)를 결합해 대기업 시장을 평정하겠다"고 자신감을 비쳤다. 기업 매출 10조 초대형 B2E 시장 정조준 석 회장은 빈 시장을 짚어내고 새로운 시장을 일궈내는 경영 감각으로 정평이 나 있다. 대표적으로 '경리나라'는 영수증과 엑셀에 의존하던 중소기업 경리 업무의 비효율을 파고들어 시장을 개척하며 웹케시 주력 서비스 중 하나 성장했다. 이번 복귀 역시 같은 맥락이다. 석 회장은 출장·식대·복지·총무·경비처리 등 기업과 직원 사이에서 발생하는 모든 비용과 서비스를 디지털화하는 'B2E'를 새로운 성장동력으로 낙점했다. 석 회장이 정조준한 곳은 매출 10조원 이상, 임직원 1만명 이상 규모의 초대형 기업(Mega Enterprise)이다. 대기업은 수만에서 수십만명에 달하는 임직원을 관리해야 하지만 노조 규정과 복지 제도, 비용 기준이 기업마다 달라 범용 전사적자원관리(ERP)나 글로벌 솔루션만으로는 대응하기 어려운 부분이 존재했다. 비즈플레이는 이러한 기업별 복잡한 규정을 플랫폼에 맞춤형으로 반영해 출장 신청부터 예약, 정산, 회계 처리까지 전 과정을 자동화함으로써 업무 효율성을 극대화하는 전략을 편다. 이미 현대자동차를 비롯해 포스코DX, 세아창원특수강 등이 비즈플레이 서비스를 사용하고 있다. 이 밖에도 대기업 고객 확대에 속도를 내고 있다. 석 회장은 "현재 시총 100대 기업 가운데 15곳 정도가 고객사로 내년 3월까지 30개 기업(30%)을 확보하는 것이 최우선 목표"라며 "초대기업 시장에서 30%를 선점하면 관계사와 협력사, 공공기관으로 확산되는 속도가 빨라지는 만큼 대기업 시장을 먼저 장악하는 것이 가장 중요하다"고 강조했다. 글로벌 SaaS 벽 넘는 한국형 통합 B2E 플랫폼 석회장은 "기업과 직원 사이에서 발생하는 모든 비용과 서비스를 디지털화하는 것이 B2E"라며 "출장과 식대, 복지, 총무, 경비처리까지 결국 하나의 영역으로 연결된다"고 설명했다. 비즈플레이는 기업 ERP와 연동되는 커넥터 기반 플랫폼을 통해 경비처리뿐 아니라 출장 예약, 복지포인트 사용, 식권 관리, 회계 연동 등을 통합 제공하고 있다. 대표 서비스인 'bzp출장관리'는 항공·숙박·열차·렌터카 등 44개 제휴 인프라를 연계해 출장 신청부터 정산까지 모바일 하나로 처리한다. AI가 기업 규정에 맞는 최적 노선과 최저가 항공편을 추천하고 이상 사용 패턴까지 실시간으로 잡아낸다. 식권·복지 영역에서도 전국 제로페이 가맹점과 배달앱 연계를 통해 임직원이 원하는 곳에서 자유롭게 쓸 수 있도록 했다.특히 출장관리 서비스는 항공권, 호텔, 철도, 렌터카 등을 한 번에 예약하고 정산할 수 있도록 설계됐다. 석 회장은 "글로벌 출장 플랫폼은 한국 특유의 철도 시스템과 국내 기업 규정을 반영하기 어렵다"며 "비즈플레이는 한국 기업 환경에 최적화된 플랫폼 경쟁력을 갖추고 있다"고 말했다. 다음 달부터 코딩 금지…전면 AX로 기업 생산성 가속 석 회장이 이번 복귀에서 가장 강조한 또 다른 축은 AI 전면 내재화다. 석 회장은 그룹 내 대표적인 AI 전도사로 '위드 AI(With AI)'를 내세우며 비즈플레이 내부 조직부터 완전히 AI 기반으로 재편하고 있다 석 회장은 "이제는 선배에게 먼저 묻는 시대가 아니라 AI에게 먼저 묻는 '애스크 AX 퍼스트(Ask AX First)' 시대"라며 "회사 내부 원칙도 로 바꾸고 있다"고 말했다. 현재 웹케시그룹은 상품기획, 개발, 경영지원 등 다양한 영역에서 100여 개 AI 에이전트를 운영 중이다. 그는 "AI 도입 이후 생산성과 개발 속도가 상상하기 어려울 정도로 높아졌다"며 "앞으로 비즈플레이의 모든 서비스에 AI를 깊숙이 적용할 것"이라고 강조했다. 비즈플레이는 B2E 서비스에 3년간 약 300억원을 연구개발에 투자했다. 초대기업 고객이 요구하는 복잡한 업무 환경과 규정을 반영하기 위해서다. 석 회장은 "그동안은 시장을 만들기 위한 투자 단계였다면 이제는 성과를 만들어야 할 시기"라며 "대기업 고객 확대와 AI 기반 서비스 고도화를 통해 기업가치를 높여 나갈 것"이라고 말했다. 이어 "2028년 기업공개(IPO)를 목표로 하고 있다"며 "경비지출관리 기업을 넘어 글로벌 B2E 플랫폼 기업으로 성장하는 것이 최종 목표"라고 밝혔다.

2026.06.18 10:37남혁우 기자

"시장 분석하고 신차 기획하는 AI"…현대차그룹이 제시한 미래 혁신

현대자동차가 인공지능(AI) 기술을 활용해 글로벌 시장 분석과 상품 기획 프로세스 혁신에 나선다. 방대한 데이터를 빠르게 처리해 경영층의 의사결정을 돕고 미래 차별화된 상품 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 현대자동차그룹 상품본부 마켓 인텔리전스(MI) 센터 선우경희 센터장과 김수빈 책임매니저는 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 AI 기반 마켓 인텔리전스 시스템 '에이미(AIM)'의 구축 성과와 향후 계획을 발표했다. 데이터 폭증과 업무 한계, AI로 돌파 선우경희 센터장은 "현재 자동차 산업은 전기차 성장세 둔화, 중국 완성차 업체의 급부상, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환 등 전례 없는 변화와 도전에 직면해 있다"고 설명했다. 이어 현대차 상품본부는 이러한 시장 변화를 적시에 파악하고 소비자 목소리를 신차 컨셉에 반영하는 핵심 컨트롤 타워 역할을 수행한다고 소개했다. 하지만 글로벌 데이터가 폭증하면서 수작업 위주의 기존 분석 방식은 한계에 부딪혔다. 정작 필요한 데이터의 품질이 고르지 않거나, 짧은 납기 내에 방대한 범위를 분석해야 하는 구조적 딜레마를 겪어왔다. 선우경희 센터장은 "시장과 고객의 언어를 상품의 언어로 번역하는 것이 MI 센터의 역할"이라며 "AI를 통해 방대한 데이터를 빠르고 깊이 있게 분석해 전략적 인사이트를 도출하고 있다"고 말했다. 이어 "적은 자원으로 넓은 범위를 빠르고 깊이 있게 커버해야 하는 한계를 극복하기 위해 에이미를 고안했다"고 개발 배경을 설명했다. 리서치부터 사양 비교까지…핵심 업무 자동화 현대차그룹은 판매량, 가격, 경제지표 같은 정형 데이터와 뉴스, 소셜미디어, 리포트 등 비정형 데이터를 통합 수집해 AI 분석 체계를 구축했다. 수집된 데이터는 데이터 레이크로 집약되어 정제 과정을 거친 후 리서치 업무 자동화, 글로벌 뉴스 실시간 분석, 경쟁사 차량 비교·분석 등 세 가지 핵심 모듈을 통해 처리된다. 우선 리서치 업무 자동화 단계에서는 딥 리서치 에이전트가 사내외 데이터베이스를 자동으로 탐색하고 분석한다. 사용자가 질문을 입력하면 질문의 범위를 넓히는 쿼리 익스펜션이나 본질적인 질문으로 재구성하는 스텝 백 쿼리 기술을 적용해 탐색 비용을 줄였다. 특히 파워포인트 슬라이드의 맥락을 살려 내러티브 문서로 변환하는 자체 문서 인식 파이프라인도 개발해 사람이 직접 수행하던 리서치 업무 전반을 AI가 수행하도록 했다. 글로벌 뉴스 실시간 분석을 위해서는 하루 100만 건 이상 쏟아지는 전 세계 뉴스를 실시간으로 수집하고 대형언어모델(LLM) 기반으로 자동 분류·평가·요약하는 시스템을 구축했다. 대규모 배치 처리를 위해 'AWS 배드락 배치'를 도입해 처리 지연과 비용을 크게 절감했으며 임직원이 중요한 글로벌 이슈를 놓치지 않도록 자동차 산업 특화 뉴스 포털을 운영 중이다. 경쟁사 차량 비교·분석 모듈은 경쟁사의 출시 정보, 상세 스펙, 소비자 반응을 종합 비교한다. 국가나 브랜드마다 다르게 표현되는 유사 사양들을 클러스터링 기술로 그룹핑해 표준화함으로써 기존에 담당자들이 수작업으로 수십 시간을 쏟아야 했던 사양 비교와 포지셔닝 맵핑 작업을 수십 분 이내로 대폭 단축했다. AX 핵심은 실무…실무진 협업으로 전사 공감대 확보 김수빈 책임매니저는 특히 현대차 MI 센터는 이번 프로젝트를 성공으로 이끈 핵심 동력으로 '실무 관계자와의 긴밀한 협업과 이해'를 꼽았다. 사내 실무 관계자와 끊임없이 소통하며 실제 요구사항을 반영했고 덕분에 기술과 현업의 괴리를 줄이며 전사적인 공감대를 신속하게 확보할 수 있었다는 설명이다. 아울러 안전한 서비스 작동을 위해 ICT 본부 및 현대오토에버와 초기 단계부터 보안 거버넌스 체계를 함께 다지는 등 유관 부서와의 전략적 협업도 다각도로 추진했다. 김수빈 책임매니저는 "AI 혁신은 기술이 50%라면 사람과 조직, 그리고 실무진 간의 이해와 협업이 나머지 50%를 차지한다"며 "모든 관계자가 한 방향으로 움직였기에 정식 과제로 안착할 수 있었다"고 강조했다.

2026.05.20 13:45남혁우 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

AI 시대 GPU만으론 부족…메타, 아마존 자체 CPU까지 끌어모은다

메타가 인공지능(AI) 인프라 전략을 전면 재편하며 아마존웹서비스(AWS)와의 협력을 통해 중앙처리장치(CPU) 중심 확장에 나섰다. 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환되면서 연산 구조가 그래픽처리장치(GPU) 일변도에서 벗어나고 있다는 점에서 빅테크 간 인프라 경쟁 구도에도 변화가 감지된다. 메타는 24일(현지시간) AWS가 자체 설계한 서버용 프로세서 '그래비톤(Graviton)' CPU를 수천만 코어 규모로 도입한다고 발표했다. 이번 계약은 수년간 이어지는 대규모 협력으로, 메타의 AI 에이전트 및 추론 워크로드를 지원하기 위한 핵심 인프라 투자로 평가된다. 업계에 따르면 이번 협력은 단순한 인프라 확장을 넘어 AI 연산 구조 변화에 대응하는 전략적 선택으로 풀이된다. 기존에는 대규모언어모델(LLM) 학습을 위해 GPU가 핵심 자원으로 활용됐지만, 최근에는 AI가 실제 서비스 단계에서 수행하는 추론·검색·코드 생성·작업 조율 등 복합 작업이 증가하면서 CPU 중요성이 빠르게 커지고 있다. 메타가 도입하는 최신 '그래비톤5'는 3나노미터 공정 기반 CPU로, 최대 192개 코어 구조를 갖춘 것이 특징이다. 이전 세대 대비 성능은 약 25% 향상되고 전력 효율은 최대 60% 개선된 것으로 알려졌다. 캐시 메모리 확대와 코어 간 지연 시간 개선 등을 통해 대규모 AI 워크로드 처리에 최적화됐다는 평가다. 특히 AI 에이전트 확산이 CPU 수요를 견인하는 핵심 요인으로 꼽힌다. 학습이 완료된 모델이 실제 사용자 요청에 따라 다단계 작업을 수행하는 과정에서는 GPU뿐 아니라 CPU가 필수적으로 결합돼야 하기 때문이다. GPU만으로는 AI 시스템이 완전히 작동할 수 없다는 인식이 확산되면서 CPU와 GPU의 병행 구조가 새로운 표준으로 자리잡고 있다는 전망도 나온다. 메타는 이번 계약을 포함해 AI 칩 확보 전략을 다각화하고 있다. 엔비디아, AMD, 구글과의 협력은 물론 자체 AI 반도체 개발과 브로드컴 협업까지 병행하며 특정 벤더 의존도를 낮추는 방향이다. 이는 급증하는 AI 수요에 대응하는 동시에 비용 효율성과 공급 안정성을 확보하려는 포석으로 풀이된다. 이번 협력은 AWS 입장에서도 의미가 크다. 자체 칩인 그래비톤이 대형 고객사를 확보하며 데이터센터용 CPU 시장에서 존재감을 확대할 수 있어서다. 실제 AWS는 최근 자사 칩 사업을 핵심 성장 축으로 삼고 있으며 AI 시대 가격 대비 성능 경쟁에서 우위를 확보하겠다는 전략을 내세우고 있다. 한편 메타는 AI 인프라 투자 확대에 따른 비용 부담을 줄이기 위해 구조조정에도 나섰다. 전체 인력의 약 10%에 해당하는 8000명 규모 감원과 채용 계획 축소를 병행하며 대규모 투자와 비용 절감 전략을 동시에 추진하고 있다. 업계에선 이번 계약을 계기로 AI 인프라 경쟁이 GPU 확보전에서 CPU·GPU 통합 구조 경쟁으로 확장될 것으로 보고 있다. 특히 에이전틱 AI 확산이 가속화될수록 범용 연산 자원의 중요성이 커지면서 반도체 및 클라우드 시장 전반의 경쟁 구도에도 영향을 미칠 전망이다. 메타 측은 "AI 에이전트 시대에 대응하기 위해선 다양한 연산 자원을 결합한 인프라 전략이 필수적"이라며 "그래비톤 도입을 통해 대규모 AI 워크로드를 보다 효율적으로 처리할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.04.26 20:30한정호 기자

[현장] 강원주 대표 "웹케시, 1년 혁신 통해 진정한 금융 AI 기업으로 거듭났다"

"웹케시는 지난해 금융 인공지능(AI) 에이전트 기업 전환을 선언했습니다. 이후 1년간 전 제품을 AI 에이전트로 전환하고 비즈니스 조직 전체를 AI 중심으로 완전히 개편하며 진정한 금융 AI 에이전트 기업으로 거듭났습니다." 강원주 웹케시 대표는 23일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 '웹케시 금융 AI 에이전트 컨퍼런스 2026'에서 금융 AI 에이전트 기업 전환 전략과 그간의 실행 성과를 직접 소개했다. AI 체질 개선·제품 AX·금융권 PoC… 3대 피봇 전략 본격화 이번 행사는 웹케시가 금융 AI 에이전트 전문 기업으로 전환하는 과정에서 추진해 온 성과를 공유하고, 금융권과의 협업 범위를 확대하기 위해 마련됐다. 단순한 기술 소개를 넘어 실제 금융 현장에 AI를 어떻게 적용해 왔는지, 또 업무형 AI 에이전트 시장을 어떤 방식으로 확장해 나갈 것인지에 초점이 맞춰졌다. 강 대표는 "작년 이 자리에서 웹케시는 금융 AI 에이전트 기업으로의 대전환을 선언했다"며 "지난 1년은 그 약속이 단순한 비전이 아니라 실질적인 현실이 됐음을 증명하기 위한 치열한 실행의 시간이었다"고 말했다. 이어 "웹케시는 금융 AI 에이전트 기업으로의 완전한 피봇을 위해 ▲AI 회사로의 체질 개선 ▲전 제품의 AI 전환(AX) ▲금융권 현장 중심 기술검증(PoC) 확대라는 세 가지 축에 집중해 왔다"고 설명했다. 우선 첫 번째 전략인 AI 체질 개선과 관련해 웹케시는 2025년 8월 자체 GPU 센터를 구축해 AI 모델 학습과 서비스 운영을 위한 인프라를 확보했다. 동시에 기존 개발 인력의 30%를 AI 엔지니어로 전환하는 조직 개편을 단행하며 전사 차원의 AI 중심 체제를 강화했다. 강 대표는 "지난 1년간 금융 현장의 목소리에 귀 기울이며 범용 AI와 금융기관 간 결합 가능성을 지속적으로 검증해 왔다"며 "에이전트 뱅킹 실증과 대규모 데이터 환경을 갖춘 주요 은행들과의 PoC를 성공적으로 수행했다"고 강조했다. 금융권 환경 최적화, 지능형 RDB 커넥트 '오페리아' 공개 웹케시는 이번 행사의 핵심 기술로 범용 AI와 금융권 관계형 데이터베이스(RDB)를 연결하는 지능형 RDB 커넥트 '오페리아(OPERIA)'를 공개했다. 윤완수 웹케시그룹 부회장은 오페리아를 "금융 DB와 AI 사이의 번역기"라고 정의했다. 그는 "금융업의 본질은 결국 금고 안의 '숫자'를 다루는 일"이라며 "범용 AI가 이 금고에 접근해 데이터를 추론하고 움직이려면 아주 안정적이고 체계적인 레이어가 필수적인데 오페리아가 바로 그 역할을 한다"고 설명했다. 오페리아는 고객의 자연어 요청을 SQL 형태의 업무 명령으로 변환하고 실제 은행의 정보계 및 계정계 DB 시스템과 연동해 데이터를 추출·해석·추론할 수 있도록 지원하는 기술이다. 윤 부회장은 오페리아를 내부 자금관리 솔루션에 적용한 결과 자체 테스트셋 기준 99%의 정답률을 기록했다고 밝혔다. 특히 오페리아는 금융권이 가장 민감하게 보는 데이터 보안과 운영 안정성을 고려해 설계됐다. 웹케시는 ▲RDB 기반 구조 유지 ▲실시간 트랜잭션 대응 ▲데이터 이관 없는 적용이라는 3가지 원칙을 반영했다고 설명했다. 이와 함께 DB 원본 수정 없이 기존 시스템 환경을 유지하고, 기존 권한 체계와 연동하는 한편 감사 로그 기반의 규제 준수 체계도 갖췄다. 윤 부회장은 "그동안 은행권 일각에서 AI 도입을 시기상조로 여겼던 이유는 기존 시스템을 대대적으로 고쳐야 한다는 부담과 보안 우려 때문이었다"며 "오페리아는 코어 DB를 건드리지 않고 기존 보안 체계를 그대로 활용하면서도, 사고 발생 시 원인을 정확히 파악할 수 있는 로그 시스템을 갖춰 이러한 한계를 극복했다"고 강조했다. NH농협은행·광주은행 협업 소개… 공공 분야 확장도 제시 행사 현장에서는 오페리아를 기반으로 한 전 제품 AX 전환 성과도 함께 공개됐다. 웹케시는 '브랜치Q', 'rERP Q', '경리나라' 등 주요 서비스에 AI 에이전트를 적용한 사례를 소개했으며, 기업 고객의 업무 환경에 맞춰 자금 흐름을 빠르게 파악할 수 있는 '기업 맞춤형 자금관리 에이전트 V2'도 새롭게 선보였다. 자금관리 에이전트는 기업 고객의 데이터 구조와 업무 환경에 맞춰 자금 현황과 거래 흐름을 보다 빠르게 파악하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 웹케시는 이번 V2 공개를 통해 업무형 AI 에이전트의 적용 범위를 금융권과 기업 고객 전반으로 확대해 나간다는 방침이다. 앞서 V1은 2025년 12월 NH농협은행 'AI 하나로' 서비스를 통해 하나로브랜치 고객 약 100명을 대상으로 파일럿 운영됐다. 이번에 공개된 V2는 NH농협은행 하나로브랜치 이용 고객 약 800명을 대상으로 확대 적용됐으며 웹케시는 이를 바탕으로 서비스 범위를 단계적으로 넓혀가고 있다. 웹케시는 이날 금융권 및 공공 분야 PoC 사례도 함께 소개했다. NH농협은행과는 에이전트 뱅킹 PoC를 진행했고, 광주은행과는 경영정보 에이전트 실증을 수행했다. 이를 통해 금융권의 실제 데이터 환경과 업무 구조에 맞는 AI 적용 모델을 구체화하고 있다는 설명이다. 이와 함께 비즈플레이 서울페이, 지방자치단체 공공복지 에이전트 PoC 사례도 공개하며 자사 AI 기술의 적용 범위를 금융권을 넘어 공공 영역으로까지 넓혀가고 있다고 밝혔다. "기업별 맞춤형 에이전트 수십 종 나올 것" 윤완수 웹케시그룹 부회장은 "오페리아는 AI와 금융 데이터를 안정적으로 연결해 실제 업무에 적용할 수 있도록 지원하는 핵심 기술"이라며 "웹케시가 축적해 온 금융 IT 역량과 혁신을 바탕으로 금융권과의 협업을 확대하고, 단순 질의응답형 챗봇을 넘어 실무에 바로 적용 가능한 업무형 AI 에이전트 시장을 지속적으로 선도해 나가겠다"고 말했다. 웹케시는 앞으로 중견·대기업 대상 브랜치 기반 에이전트를 포함해 경리, 공공기관 재무, 연구비, 지자체 금고 등 다양한 분야에서 수십 종의 업무형 AI 에이전트를 선보일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 과거처럼 하나의 제품을 대량 판매하는 방식이 아니라 개별 기업 환경에 맞춘 맞춤형 에이전트 제작이 가능해진 만큼 IT 서비스 패러다임 자체가 달라지고 있다고 진단했다. 윤 부회장은 "웹케시는 현재 브랜치를 사용하는 중견·대기업 고객 1만개사를 기반으로 에이전트 확산을 추진할 것"이라며 "기본은 무료 제공 정책으로 시작해 빠르게 현장 데이터를 축적하고, 향후 더 진화한 에이전트 생태계를 만들어 가겠다"고 밝혔다. 이어 "내년 이 자리에서는 기술적으로도 훨씬 진화해 있을 뿐 아니라 최소 10개 이상의 자금관리 에이전트가 실제 현장에서 운영되고 있기를 기대한다"며 "중견·대기업 고객 현장에서 수만 개의 에이전트가 매일 업무를 수행하는 그림을 그리고 있다"고 말했다.

2026.04.23 11:23남혁우 기자

웹케시, '금융 AI 에이전트' 확대…오페리아 중심 실전 전략 공개

웹케시가 인공지능(AI) 에이전트 중심 금융 업무 성과·기술을 공유하는 장을 연다. 웹케시는 오는 23일 서울 여의도 FKI 타워 그랜드볼룸에서 '금융 AI 에이전트 컨퍼런스 2026'을 열고 금융 AI 에이전트 구축 성과와 핵심 기술을 공개한다고 22일 밝혔다. 이번 행사는 금융 현장에서의 AI 상용화 전략과 적용 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 컨퍼런스 핵심은 지능형 RDB 커넥트 '오페리아'다. 이는 범용 AI와 금융 데이터베이스를 연결해 기존 AI 활용에서 제기된 정확도와 보안 문제를 보완하는 구조로 작동한다. 이를 통해 금융 데이터를 실제 업무에 직접 활용할 수 있는 환경을 조성했다. 웹케시는 '고객 대신 에이전트가 금융하는 세상'을 주제로 금융 서비스 구조 변화를 제시한다. AI 에이전트 기반 자금관리 서비스 '브랜치큐'를 포함해 은행 계정계 RDB와 연동한 구축 사례도 공개한다. 금융 현장에서 AI 에이전트를 안정적으로 운영하기 위한 실무 전략도 소개한다. 이날 대용량 금융 데이터 처리와 관련한 기술 방향도 제시된다. 웹케시는 글로벌 NL2SQL 벤치마크 '스파이더 2.0' 1위 기술을 기반으로 은행 경영정보 에이전트 구축 사례를 발표한다. 이를 통해 자연어 기반 데이터 조회와 분석 자동화 가능성을 강조한다. 현장에는 오페리아, 에이전트 뱅킹, 경영정보 에이전트, 브랜치큐, rERP Q 등 주요 서비스를 직접 확인할 수 있는 시연 부스도 운영된다. 참석자는 실제 금융 업무 자동화 흐름을 현장에서 체험할 수 있다. 웹케시 강원주 대표는 "이번 컨퍼런스는 우리가 축적해 온 금융 IT 역량을 바탕으로 금융 AI 에이전트 상용화 방향을 시장에 제시하는 자리"라며 "앞으로도 금융기관과 기업이 현장에서 체감할 수 있는 실무형 AI 서비스 확대에 속도를 내겠다"고 밝혔다.

2026.04.22 18:16김미정 기자

AI로 신약 설계·실험…AWS, '바이오 디스커버리' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발 플랫폼을 선보이며 생명과학 분야 지원에 나섰다. AWS는 과학자들이 신약을 빠르고 체계적으로 설계·검증할 수 있도록 지원하는 AI 기반 애플리케이션 '아마존 바이오 디스커버리'를 출시했다고 16일 밝혔다. 아마존 바이오 디스커버리는 생물학 파운데이션 모델(bioFM) 카탈로그를 제공해 연구자가 다양한 AI 모델에 직접 접근하고 활용할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 신약 후보 물질을 생성·평가하며 항체 치료제 연구 등 신약 발굴 초기 단계의 효율을 높일 수 있도록 돕는다. 특히 AI 에이전트를 활용해 자연어 기반으로 연구 목표에 맞는 모델을 선택하고 입력 변수를 최적화하며 후보 물질을 평가할 수 있는 것이 특징이다. 기존에는 고도의 코딩 역량과 컴퓨팅 인프라 관리 능력이 필요했던 반면, 해당 서비스는 비전문가도 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 높였다. 이 플랫폼은 실험 설계와 물리적 실험을 연결하는 '랩 인 더 루프' 구조를 구현했다. AI가 생성한 후보 물질은 실제 실험실에서 합성·테스트를 거친 뒤 결과가 다시 시스템으로 피드백돼 반복 실험과 성능 개선이 자동으로 이뤄진다. AWS는 모델 성능을 비교·평가할 수 있는 벤치마크 라이브러리와 실험 설계를 지원하는 AI 에이전트, 실험실 파트너 네트워크도 통합 제공해 신약 개발 전 과정을 지원한다. 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고 실험 일정과 비용을 수동으로 조율해야 했던 기존 한계를 개선했다는 것도 강점이다. 실제 적용 사례도 공개됐다. 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)와 협업해 AI 에이전트를 활용한 항체 설계 프로젝트를 진행한 결과, 약 30만 개의 신규 항체 분자를 설계하고 상위 10만 개 후보 물질을 선별해 테스트를 진행했다. 기존 방식으로는 최대 1년이 걸리던 과정이 수주 내 완료됐다는 설명이다. 이 서비스는 제약사와 바이오테크 기업, 연구기관을 대상으로 엔터프라이즈급 확장성과 보안, 데이터 보호 기능을 제공한다. 모든 데이터는 완전히 격리되며 지식재산권 역시 고객이 보유하는 구조로 설계됐다. AWS는 향후 아페리스, 볼츠 등 다양한 파트너사의 AI 모델을 포함해 생물학 특화 모델 생태계를 확대할 계획이다. 바이엘, 브로드 인스티튜트, 프레드허치 암센터, 보이저 테라퓨틱스 등 주요 기관도 초기 도입에 참여하고 있다. 라지브 초프라 AWS 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 "AI 에이전트는 컴퓨팅 전문 지식이 없는 연구자들도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있도록 한다"며 "AI 시스템은 과학자들이 약물 분자를 설계하고 테스트를 조율하며 결과로부터 학습하고 실험이 반복될수록 더욱 정교해지도록 지원한다"고 말했다. 이어 "첨단 AI와 우리가 규제 산업을 위해 구축한 견고하고 안전한 인프라 결합은 이전에는 불가능했던 방식으로 항체 발굴을 가속화할 수 있게 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.04.16 14:16한정호 기자

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