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[IT뉴스]개발 끝난 금융 AI, 운영은 누가 관리하나?…데이터이쿠가 짚은 상용화 과제

온카뱅크관리자

2026-10-14 17:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 현업·IT·보안 역할 분담 강조…국내 증권사 데이터 관리 사례 공유 
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 [디지털데일리 이안나기자] 인공지능(AI)이 금융회사 시스템을 조회하고 업무까지 실행하는 단계에 들어서면서 관리해야 할 범위가 넓어지고 있다. 금융사가 AI에 업무를 맡기려면 모델 성능을 검증하는 데 더해 실행 권한과 승인 절차, 장애 시 운영 책임까지 미리 설계해야 한다.
 데이터이쿠는 14일 서울 여의도 콘래드 서울에서 ‘FSI 이그제큐티브 세미나’를 열고 금융권 AI 플랫폼 전략과 구축 사례를 소개했다. 딜로이트컨설팅과 피앤디솔루션도 발표자로 나서 AI를 실험에서 실제 업무로 옮기는 데 필요한 조건을 짚었다.
 ◆조회부터 실행까지…AI 권한 넓힐수록 책임 설계도 촘촘히
 AI를 운영 가능한 수준까지 개발해도 실제 운영으로 넘어가는 과정에서 발목이 잡힐 수 있다. 정창모 딜로이트컨설팅 AI·데이터 리드는 최근 기업 AI 프로젝트에서 운영을 넘겨받을 조직과 장애 대응 책임을 정하느라 마무리에 많은 시간을 쓰고 있다고 전했다. 그는 “서버에서 돌아간다고 IT의 책임이라고 얘기하기에는 무리가 있다”고 말했다.
 개인이 AI 도구로 업무시간을 줄이는 것과 조직이 성과를 내는 것도 구분해야 한다. 한 직원이 작업을 빨리 끝내더라도 다음 담당자에게 넘기거나 승인받는 과정이 그대로라면 전체 업무 속도를 높이는 데 한계가 있다. 누가 결과를 검토하고 오류가 나면 어느 단계로 되돌릴지까지 절차를 다시 짜야 한다.
 정 리드는 에이전트와 업무 시스템 사이에 권한과 활동 기록을 관리하는 계층을 둘 것을 제안했다. 에이전트가 규칙을 벗어나거나 권한을 넘으면 사람이 판단하고 운영 결과를 보며 자율권을 조정한다. 처음에는 조회만 허용하고 오류와 예외 상황을 검증한 뒤 조건이 정해진 기록·변경 작업으로 범위를 넓힐 수 있다.
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 에이전트에 일을 더 맡길 수 있는지는 회사가 쌓은 운영 경험에 달렸다. 정 리드는 “오류와 예외를 검증하고 업무 기록을 모으는 데 시간이 필요하다”며 “에이전트가 몇 개 없더라도 초기부터 관리해야 한다”고 강조했다.
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 김영석 데이터이쿠 상무는 현업이 개발 조직에 AI 개발을 요청하면 보안 검토와 모델 검증, 승인·배포를 거치느라 수개월이 걸린다고 설명했다. 반대로 현업이 회사 승인 없이 외부 AI 도구를 이용하면 회사가 파악하거나 통제하기 어려운 작업이 늘어난다.
 김 상무는 “현업에게 개발 권한이 아니라 참여 권한을 주는 게 중요하다”고 말했다. 현업이 업무 목표와 판단 기준을 제시하고 결과를 검토하면서 전문적인 개발·검증은 관련 조직과 협업할 수 있도록 지원해야 한다는 취지다.
 데이터이쿠는 자연어 기반 AI 빌더 ‘코빌드’로 현업 참여를 지원한다. 사용자가 자연어로 요청하면 데이터 처리와 모델·에이전트 연결 과정을 시각적 흐름으로 만든다. 사용자는 각 단계를 확인하고 수정한 뒤 보안·품질 기준과 승인 절차를 거쳐 운영 환경에 배포할 수 있다.
 김 상무는 코빌드로 대출 상담 에이전트를 만들고 카드 부정사용 예측 모델을 재학습하는 시연을 선보였다. 대출 상담 에이전트는 고객 신용정보와 부도 예측 모델, 대출 정책 문서를 연결해 상담을 돕는다. 카드 부정사용 모델은 신용정보를 추가해 다시 학습한 뒤 기존 결과와 비교하고 달라진 성능을 비전문가도 이해할 수 있도록 설명하는 과정을 보여줬다.
 ◆ 함께 쓰는 데이터 기반 구축…에이전트 평가는 업무 성과로
 전필재 피앤디솔루션 AI 컨설턴트는 지난달 말까지 국내 한 증권사의 데이터이쿠 기반 프로젝트에 참여했다. 이 증권사는 이미 가공한 데이터를 다른 프로젝트에서 다시 쓰고 현업이 활용할 수 있도록 하는 데 주력했다.
 이 증권사는 프라이빗 클라우드에 리포트와 상품설명서 같은 비정형 데이터를 가공하는 기반을 마련하고 데이터셋 100여 개를 목록에 등록했다. 처리 과정과 변경 이력을 남기고, 공통 처리 기능은 플러그인으로 만들어 여러 프로젝트에서 재사용하도록 했다.
 역할별 권한도 나눴다. 플랫폼 관리자는 인스턴스와 권한·배포를 관리하고 개발자는 데이터 처리 기능을 구현한다. 현업에는 승인된 기능을 제공하되 데이터셋 접근과 코드 작성 권한을 제한했다.
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 고객정보 처리도 숙제였다. 문서에서 텍스트를 뽑는 과정에서 이름과 전화번호 같은 정보가 나와 추출 후 암호화를 적용했다. 문서를 나누거나 벡터로 바꾸는 중간 단계에서도 필요한 비식별화 처리를 적용했다.
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 원천 문서부터 가공 데이터까지 처리 경로를 추적하는 기능은 기본 제공만으로 요구사항을 충족하기 어려워 플러그인으로 확장했다. 기존 데이터베이스·보안 솔루션 연동과 맞춤 개발도 함께 진행했다.
 전 컨설턴트는 “가공·저장·활용의 분리가 전제 조건이 돼야 한다”며 초기 보안 설계를 강조했다. 구축 과정에서 방화벽 개방과 보안 승인을 반복하느라 시간이 걸렸고 데이터 접근 범위에 따른 코드 작성 권한도 협의를 거쳐 보완했다고 전했다.
 배포 이후에는 에이전트가 실제 업무에 기여하는지 평가해야 한다. 데이터이쿠는 ‘에이전트 매니지먼트’를 통해 자사 플랫폼에서 만든 에이전트뿐 아니라 외부 프레임워크·플랫폼에서 개발한 에이전트까지 한곳에서 관리하도록 지원한다. 회사 측은 운영 현황과 비용을 파악하고 성과 목표와 위험 기준에 맞춰 평가할 수 있다고 설명했다.
 김 상무는 “기술적으로는 정상인 에이전트도 비즈니스에서는 실패할 수 있다”며 “에이전트 수나 가동 상태를 파악하는 데서 나아가 업무시간과 비용이 얼마나 달라졌는지, 고객 경험이 개선되고 위험은 줄었는지 확인해야 한다”고 강조했다.
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