LG CNS가 ‘2025 대한민국 IT서비스 혁신대상’ 기술혁신 부문에서 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 공공·금융 등 다양한 산업에서 AI 기반 비즈니스 혁신을 선도하며 국내 IT서비스 발전에 기여한 성과를 인정받은 결과다. ‘대한민국 IT서비스 혁신대상’은 한국IT서비스학회와 IT서비스산업협회가 공동으로 주관하며, 국내 IT 서비스 산업 분야에서 뛰어난 업적을 쌓았거나 발전에 기여한 기업, 단체, 개인을 선정해 매년 시상하고 있다. LG CNS는 기술혁신 부문에서 ▲정부 AI 시스템 구축 ▲다수의 금융 AX 사업 수행 ▲독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트 참여 성과 등을 높이 평가받았다. 또한, 에이전틱 AI 플랫폼·서비스인 ‘에이전틱웍스’와 ‘에이엑스씽크’를 통해 국내 산업에 에이전틱 AI 생태계 기반을 마련한 점도 주목받았다. LG CNS는 올해 상반기에 380억 규모 경기도교육청 ‘AI 디지털 플랫폼 구축’사업과 300억 규모 외교부 ‘지능형 AI 외교안보 데이터 플랫폼 구축’사업 등을 수주했다. 이는 올해 공공 AI 사업 중 가장 큰 규모로, LG CNS는 정부의 행정업무 효율성을 극대화하고 대국민 서비스 품질을 향상시킬 계획이다. 보안
셀렉트스타가 삼성금융네트웍스와 삼성벤처투자가 공동 운영하는 개방형 혁신 프로그램 ‘2025 삼성금융 C-Lab Outside’에서 삼성생명 최우수 스타트업으로 선정됐다. 셀렉트스타는 금융업 특화 AI모델의 성능과 신뢰성을 동시에 향상시키는 기술력을 인정받으며 혁신성을 입증했다. 올해 6회를 맞은 ‘삼성금융 C-Lab Outside’에는 총 368개 스타트업이 참여했으며 이 중 16개 기업이 본선에 진출했다. 이후 5개월간 삼성 금융사와의 공동 실증(PoC) 과정을 거쳐 최종 4개사가 최우수 스타트업으로 선정됐다. 셀렉트스타는 ‘금융업 특화 AI 모델 성능 및 신뢰성 향상 솔루션’을 제안해 삼성생명 부문에서 최고 평가를 받았다. 셀렉트스타는 이번 PoC를 통해 삼성생명 내부 데이터를 기반으로 AI 학습용 데이터 구축 및 고도화를 수행했다. 내부 데이터와 외부 정보를 결합해 고품질 분석 기반의 지식 데이터 자동 생성 파이프라인을 구현했으며 이를 통해 금융 특화 대규모언어모델(LLM)의 학습 전후 성능 향상 효과를 검증했다. 이 기술은 금융 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있는 것으로 평가됐다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 “AI가 금융산업의 핵심 인
KAIST가 연합학습(Federated Learning)의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화 성능을 획기적으로 향상시킨 새로운 학습 방법을 개발했다. 이번 연구는 병원·은행 같은 보안이 중요한 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 발휘하며, 인공지능 협업의 새 가능성을 보여줬다. KAIST는 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 한계를 극복할 수 있는 새로운 학습 방식을 제시했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 ‘데이터 프라이버시를 지키면서도 협업 가능한 AI’를 구현한 것으로 평가받고 있다. 연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI를 공동 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 만들어진 공동 AI 모델을 각 기관 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는 ‘지역 과적합(Local Overfitting)’ 문제가 꾸준히 제기돼왔다. 예를 들어 여러 은행이 함께 구축한 ‘공동 대출 심사 AI’를 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 재학습시키면, 그 은행의 AI는 대기업 심사에는 강하지만 개인이나 스타트업 고객 심사에는 약
스노우플레이크(Snowflake)가 금융 산업을 위한 ‘금융 특화 코텍스 AI(Cortex AI for Financial Services)’를 출시했다. 이를 통해 금융 기관들은 높은 수준의 보안과 규제 준수를 유지하면서도 AI 모델, 애플리케이션, 에이전트를 활용해 데이터 기반 의사결정을 강화할 수 있게 됐다. 금융 특화 코텍스 AI는 시장 분석, 리스크 관리, 이상 거래 탐지, 고객 지원, 보험 청구 관리 등 다양한 금융 업무를 자동화하고 효율화할 수 있는 기업용 AI 에이전트를 포함한다. 이를 통해 금융 기관은 업무 시간을 절감하고 운영비를 낮추며, 신속하고 정확한 인사이트를 도출할 수 있다. 스노우플레이크는 또한 산업 전반에서 활용 가능한 관리형 ‘MCP 서버(Model Context Protocol Server)’를 퍼블릭 프리뷰로 선보였다. MCP 서버는 기업 내부의 민감한 데이터를 스노우플레이크 환경 내에서 안전하게 관리하며, 앤트로픽, 크루AI, 세일즈포스 등 주요 에이전트 플랫폼과 연결해 풍부한 컨텍스트를 갖춘 AI 애플리케이션 구축을 지원한다. 이를 통해 기업은 외부 데이터와 내부 데이터를 분리·보호하면서도 상호 운용성을 확보할 수 있다.
AI 솔루션 기업 ㈜탤런트리(대표 안찬봉)가 운영하는 데이터·AI 기반 서비스 ‘클리브(Cleave)’가 ‘국가대표 AI’로 선정된 ㈜업스테이지(대표 김성훈)와 손잡고 국내 금융권의 AI 혁신을 본격화한다. 양사는 13일 금융 도메인 특화 AI 솔루션 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 국내 금융사에 최적화된 고성능 국산 AI 모델 솔루션을 공동 개발하기로 합의했다. 이번 협약은 해외 LLM(대규모 언어모델)의 보안상 제약으로 글로벌 AI 모델을 활용하기 어려운 국내 금융기관의 수요를 반영한 것으로, 금융권 맞춤형 AI 인프라 생태계 구축을 목표로 하고 있다. 이번 협력의 핵심은 클리브의 금융 비즈니스 혁신 역량과 업스테이지의 AI 기술력 결합이다. 클리브는 금융 데이터에 특화된 문제 해결 능력을, 업스테이지는 자사 LLM ‘솔라(Solar)’와 문서 분석 엔진 ‘다큐먼트 파스(Document Parse)’를 제공해 기업별 맞춤형 AI 에이전트와 서비스 구현을 지원한다. 클리브는 토스·토스증권 출신 핵심 인력이 주축이 되어 설립된 기업으로 남영철 제품 총괄(前 토스증권 설립멤버)과 신재승 데이터·AI 총괄(前 토스 데이터팀 리더)을 비롯해 네이버·카카오
한성숙 장관, AI 스타트업 대표들과 간담회 “AX 대전환 중심은 스타트업” 중소벤처기업부는 1일 AI 스타트업 뤼튼테크놀로지스를 방문해 ‘AI 스타트업 간담회’를 열고, 제조·바이오·콘텐츠·금융 등 4대 핵심 도메인에서 혁신 AI 스타트업 대상 오픈이노베이션 지원 강화 방안을 논의했다고 밝혔다. 이번 간담회는 창업 현장의 목소리를 정책에 반영하기 위한 아홉 번째 정책현장 투어다. 간담회는 국정과제인 ‘세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 나라’ 실현을 위해 마련됐다. 주요 산업과 기업, 소상공인의 AI 대전환(AX)을 주도할 혁신 AI 스타트업 지원 방향을 스타트업 대표와 전문가 등이 함께 논의했다. 행사는 국가 AI 전략위원회 산업 AX 분과위원 최재식 인이지 대표의 ‘글로벌 AX 기술 동향 발표’로 시작됐다. 이어 뤼튼테크놀로지스의 ‘소상공인 대상 AI 에이전트 기술’과 뷰노의 ‘의료 데이터 학습 기반 건강관리 AI 솔루션’ 시연이 진행됐다. 마지막으로 AI 스타트업 지원 정책 관련 애로사항 및 건의사항 답변이 이어졌다. AI 스타트업 대표들은 중기부가 제조·바이오 등 분야별 가치사슬(Value Chain)을 기반으로 대기업 등 수요기업과 스타트업 간 맞춤형
어니스트AI가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 주관하는 ‘차세대 도전형 AI 기술개발’ 사업에 최종 선정돼 2028년까지 최대 40억 원 규모의 연구개발을 수행한다. 이번 프로젝트는 금융 AI 전문기업이 주관 연구기관으로 참여하는 이례적 사례로 산업 현장에 즉시 적용 가능한 인공지능 원천기술 확보를 목표로 한다. 어니스트AI는 이번 과제를 통해 단순히 데이터의 ‘상관관계’에 의존하는 기존 AI를 넘어 논리적 ‘인과관계’를 스스로 추론할 수 있는 범용인공지능(AGI) 기술 개발에 나선다. 핵심 연구 분야는 ‘동적 인과추론 기반 AGI 원천기술’로, 경제 위기나 신종 금융 사기처럼 과거 데이터에 없던 새로운 상황에도 AI가 논리적 원리에 기반해 판단할 수 있도록 하는 것이 목표다. 연구는 신윤제 어니스트AI AI 연구소장이 총괄하며 포항공과대학교, 성균관대학교, 서울대학교 등 국내 연구진과 컨소시엄을 구성해 공동으로 수행한다. 이번 프로젝트는 산업계가 주도하는 원천기술 연구개발이라는 점에서 의미가 크다. 어니스트AI는 확보한 기술을 자체 ‘AI 모델 팩토리’에 적용해 신용평가뿐 아니라 마케팅, 사기·이상거래 탐지(FDS) 등 다양한 금융 영역으로 확장할
와이즈넛은 지난 8월 20일부터 22일까지 진행한 IR(기업설명회)을 마쳤다고 25일 밝혔다. 이번 IR에는 기관투자자, 애널리스트 등 20여명이 참석했으며, 와이즈넛은 2025년 2분기 실적과 중장기 사업 전략, 상장 이후 본격화된 AI 에이전트 사업 현황을 공유했다. 와이즈넛은 ▲공공·금융 중심 AI 에이전트 수요 확대 ▲신제품 출시를 통한 제품 포트폴리오 고도화 ▲주요 AI 기업 및 산업 특화 파트너와의 협력 강화 ▲SaaS형 챗봇 에이전트 수출을 포함한 글로벌 진출 전략을 중장기 핵심 과제로 제시했다. 이와 관련해 투자자들의 후속 미팅 요청이 이어졌다고 전했다. 2분기 실적은 공공·금융 분야 AI 에이전트 및 검색 수요 증가가 성장세를 이끌었다. 특히 경기도 생성형 AI 행정 구축, 국민건강보험공단 AI 기반 민원 상담 서비스, 고용노동부 등 주요 공공 AI 에이전트 사업 수주가 본격화됐다. 강용성 와이즈넛 대표는 “WISE Edge, 기업설명회(IR) 등 다양한 이해관계자와의 소통 기회를 확대하겠다”며 “투자자 피드백을 반영해 주주가치를 높이고 지속 성장을 이끌겠다”고 말했다. 와이즈넛은 오는 9월 17일 서울 양재 엘타워에서 하반기 ‘WISE Ed
웨이커가 팔란티어와 손잡고 증권 시장 데이터에 특화된 AI 온톨로지와 분석 워크플로 연구를 진행했다. 증권 시장을 대상으로 팔란티어와 협력한 사례는 이번이 처음으로, 금융 데이터와 AI를 결합한 새로운 시도를 보여준다. 웨이커는 팔란티어의 파운드리와 AIP 운영 원칙, 글로벌 모범 사례를 토대로 증권 시장 전용 프레임워크를 구축했다. 이를 통해 데이터 거버넌스, 파이프라인 관리, 분석 자동화 등 금융 데이터 처리의 핵심 역량을 검증했다. 웨이커는 파운데이션 모델 개발보다는 애플리케이션 레이어에 집중하는 기업이다. 글로벌 증시의 원시 데이터를 추출, 변환, 적재(ETL)한 뒤 자체 온톨로지 기반 라벨링을 적용해 ‘AI 레디 데이터베이스(AI Ready Data Base)’를 구축하고 있다. 현재 웨이커는 나스닥 그룹의 토털뷰 데이터 공식 라이선스 벤더이자, 런던증권거래소그룹(LSEG) 데이터&애널리틱스 부문의 AI 데이터 사업 파트너로 활동 중이다. 이번 연구는 웨이커가 개발 중인 증권시장 특화 AI 시스템 ‘WAISOD’와 글로벌 증시 데이터 온톨로지 ‘WOOSAIN’의 2단계 프로젝트에 해당한다. 웨이커는 향후 고객사가 원하는 형태에 맞춰 위젯과 A
델 테크놀로지스가 글로벌 시장조사기관 IDC에 의뢰해 한국을 포함한 아시아 태평양 지역의 엔터프라이즈 AI 도입 동향을 분석한 보고서를 발표했다. 이번 보고서는 델과 엔비디아가 공동 의뢰해 제작됐으며, AI 도입 과정에서 기업들이 직면하는 과제를 진단하고 이를 극복하기 위한 전략을 제시했다. 보고서에 따르면 아태지역 전반에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술 채택이 빠르게 확산되고 있다. 그러나 숙련 인재 부족, 데이터 품질 관리, 복잡한 시스템 구성 등은 여전히 주요 과제로 지적됐다. 특히 인재 부족 문제는 인력 경쟁이 치열한 선진 시장에서 비용 상승으로 이어지고 있다. 데이터 가용성과 거버넌스 역시 AI 성공을 좌우하는 핵심 요인으로 꼽혔다. 한국 기업들은 AI 도입에 있어 긍정적인 평가를 받았다. 조사에 따르면 한국 기업의 32%는 이미 AI를 다양한 직무에 적용했거나 AI를 경쟁우위의 핵심 역량으로 인식하고 있어 아태지역 평균인 24%를 웃돌았다. 자사 AI 역량이 초기 단계라고 답한 비율은 한국이 26%로, 아태지역 평균 31%보다 낮았다. 배포 전략도 다변화되고 있다. 퍼블릭 및 멀티클라우드 인기가 지속되는 가운데 보안, 비용 효율, 산업별 요구
어니스트AI가 KT와 금융 특화 AI 사업 확대를 위한 전략적 협력을 맺었다. 양사는 지난 13일 금융 분야 AI 사업 확대를 위한 업무협약을 체결하고 금융 AX 시장을 공동 개척하겠다고 밝혔다. 이번 협약은 어니스트AI의 금융 특화 AI 기술력과 KT의 클라우드 인프라 및 엔터프라이즈 사업 역량을 결합해 엔드-투-엔드(End-to-end) AI 솔루션을 제공하는 것을 목표로 한다. 최근 많은 기업이 범용 AI 플랫폼을 도입하고 있으나, 신용평가, 사기거래탐지(FDS), 법률 분석 등 고도의 산업별 전문성이 필요한 영역에서는 맞춤형 접근이 필수적이라는 점에서 이번 협력은 의미를 지닌다. 양사는 협력 범위를 '금융 분야 AI 서비스 공동 개발','Data Intelligence 협력 사업 내 AI 모델링 협력','산업별 맞춤형 AI 서비스 확대' 등 세 가지로 설정했다. 어니스트AI 핵심 기술인 ‘렌딩 인텔리전스’를 기반으로 한 AI 신용평가 시스템은 대출 심사, 리스크 평가, 사기거래탐지 등 즉시 상용화가 가능한 서비스로 개발될 예정이다. 또한 KT의 Data Intelligence 사업과 연계해 금융권 초개인화 마케팅을 지원하는 AI·ML 모델 개발에도 협
크라우드웍스가 한국투자증권의 사내 생성형 AI 플랫폼 구축 사업을 수주하며 금융권 AI 시장에서 입지를 더욱 공고히 하고 있다. 이번 프로젝트는 AI 에이전트 개발부터 통합 인프라 운영, 보안 설계까지 아우르는 대규모 구축 사업으로, 생성형 AI 기술을 실무에 적용하려는 금융권의 흐름을 반영한 사례다. 사업 핵심은 한국투자증권 내부 구성원이 문서 요약, 데이터 분석, 번역, 코드 작성 등 다양한 업무를 자연어로 수행할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 서비스를 구현하는 것이다. 개발자뿐만 아니라 비개발자도 손쉽게 AI 에이전트를 구성하고 활용할 수 있는 사용자 중심의 시스템 환경이 마련될 예정이다. 크라우드웍스는 자사의 에이전틱 AI 통합 솔루션 ‘알피(Alpy)’를 이번 프로젝트에 적용한다. 알피는 데이터 전처리, 멀티 에이전트 구성, 성능 평가까지 지원하는 올인원 에이전틱 AI 프레임워크로, 기업이 복잡한 AI 생태계를 효과적으로 구현할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 또한 실시간 정보 반영과 정확도 향상을 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 질의응답 시스템도 함께 구축된다. 이와 함께 금융권의 보안 규제와 정책을 고
마이크로소프트 클라우드 및 AI 기술 지원 등 다양한 혜택 지원받아 쿠파가 중소벤처기업부와 한국마이크로소프트가 공동 운영하는 ‘마중 프로그램’에 최종 선정됐다. 클라우드 기반 B2B 솔루션 기업을 대상으로 기술 고도화와 글로벌 시장 진출을 지원하는 이 프로그램을 통해 쿠파는 최대 2억 원의 사업 자금과 함께 마이크로소프트의 클라우드 및 AI 기술 지원, 교육과 컨설팅, 국내외 판로 개척, 투자 유치, 글로벌 네트워크 연계 등의 혜택을 받게 된다. 쿠파는 자사 AI 금융 인프라를 활용해 실시간 분석 솔루션 ‘옴니(Omni)’를 운영 중이다. 해당 솔루션은 공시 정보, 시장 데이터, 경제 지표 등 복잡하고 방대한 금융 데이터를 통합 분석해 투자자와 금융기관에 정교한 인사이트를 제공하는 것이 특징이다. 현재 국내외 주요 증권사를 고객사로 확보하며, 최근에는 베스핀글로벌과의 파트너십을 통해 국내 금융기관을 대상으로 한 공급 확장을 추진하고 있다. 이번 마중 프로그램 선정을 계기로 쿠파는 마이크로소프트의 애저 오픈A 기술과 분산형 클라우드 인프라를 적극 도입해 보안성과 확장성을 강화한 ‘옴니 프로(Omni Pro)’ 개발에 본격 돌입할 계획이다. 이를 통해 고도화된
대출 리스크 관리 정밀도 상승, 승인율 향상 및 대손비용 절감 실현 어니스트AI가 제주은행과 공급 계약을 체결하며, 제1금융권 시장 공략에 본격 나섰다. 이번 계약은 제주은행이 추진 중인 비대면 금융 서비스 고도화 전략의 일환으로, 어니스트AI의 AI 엔진 ‘렌딩인텔리전스(Lending Intelligence)’가 소호(SOHO) 신용대출, 직장인 신용대출, 신용카드 발급 등 3대 핵심 상품에 전면 적용된다. 렌딩인텔리전스는 금융사의 여신 프로세스에 내장돼 리스크 분석부터 수익성 판단까지 핵심 의사결정을 지원하는 AI 기반 SaaS 솔루션이다. 어니스트AI는 이번 공급을 통해 대출 리스크 관리 정밀도를 높이고, 승인율 향상 및 대손비용 절감을 동시에 실현할 수 있는 기술력을 제주은행에 제공한다. 제주은행에 적용되는 모델은 총 6종의 AI 특화 모델로 구성되며, 신용 이력이 부족한 고객, 비정형 소득 구조를 가진 고객, 잠재 사기 위험 신청자 등 기존 평가 체계에서 한계가 있었던 영역의 리스크를 정교하게 식별한다. 이를 통해 변별력을 높이고, 중장기적으로 신규 고객층 확대와 상품 수익성 개선을 도모할 수 있는 기반을 마련한다. 어니스트AI는 기술 공급에 그치지
크라우드웍스가 국내 주요 시중은행이 추진 중인 대규모 AI 프로젝트에 자사의 온프레미스 데이터 구축 솔루션 ‘워크스테이지(Workstage)’를 공급한다고 22일 밝혔다. 이번 프로젝트는 은행이 보유한 다양한 문서를 초거대 언어모델(LLM)과 연동해 효율적인 검색 및 학습 체계를 구현하기 위해 진행되는 것으로, 보안성과 정확성이라는 금융권의 핵심 요구에 대응할 수 있는 파트너로 크라우드웍스가 낙점됐다. 이번 도입을 통해 크라우드웍스는 학습용 데이터 파이프라인 설계부터 AI가 학습 가능한 형태의 데이터 전환까지, 고품질 AI 레디 데이터 구축 전 과정을 수행한다. 특히, 은행 내부에 분산된 비정형 데이터를 수집, 가공, 검수, 저장, 버전 관리까지 일괄 처리할 수 있는 ‘학습 데이터 관리 시스템’을 함께 제공해 데이터 자산화 기반을 마련한다. ‘워크스테이지’는 크라우드웍스가 자체 개발한 온프레미스 기반의 올인원 데이터 구축 플랫폼이다. 보안이 중요한 금융 환경에서도 외부로 데이터가 유출되지 않도록 내부망 내에서 데이터 수집부터 전처리, 가공, 검수까지 모든 과정을 통합적으로 관리할 수 있다는 점이 강점이다. 코딩 지식 없이도 사용자 친화적인 UI를 통해 쉽게
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UPDATE: 2025년 11월 17일 18시 04분
