핀테크(FinTech)는 더 이상 일부 스타트업의 새로운 금융서비스를 의미하지 않는다. 은행과 카드, 증권, 보험은 물론 유통과 제조, 플랫폼 산업까지 금융의 작동 방식을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡았다. 특히 2026년 핀테크 시장은 중요한 변곡점에 서 있다. 과거 핀테크가 ‘금융의 디지털화’였다면, 이제는 AI와 데이터, 클라우드, API, 디지털자산이 결합해 금융의 구조 자체를 바꾸는 단계로 진입하고 있다. 성장에서 수익성 중심으로 글로벌 핀테크 시장은 빠르게 성장하고 있다. 맥킨지에 따르면 2025년 글로벌 핀테크 산업 매출은 약 6,500억 달러로 전년 대비 약 21% 증가했다. 전체 금융서비스 산업의 성장률이 약 6%였다는 점을 고려하면 핀테크의 성장 속도는 상당히 빠르다. 그러나 시장의 평가 기준은 달라졌다. 과거에는 이용자 수와 시장점유율을 확대하는 것이 중요했다면, 이제는 수익성, 고객당 매출, 재무건전성, 규제 대응 능력과 기술 경쟁력이 더욱 중요해지고 있다. 핀테크 역시 ‘성장 우선’에서 ‘지속 가능한 성장’으로 패러다임이 바뀌고 있는 것이다. 결제에서 임베디드 금융으로 핀테크의 대표적인 분야는 여전히 결제다. 글로벌 결제산업은 거대한 시
일레븐랩스(ElevenLabs)가 오픈AI(OpenAI) 출신의 애슐리 크레이머(Ashley Kramer)를 최고수익책임자(Chief Revenue Officer, CRO)로 선임했다. 크레이머 CRO는 고성장 기술 기업에서 20년 이상 B2B 엔터프라이즈 비즈니스를 이끈 전문가다. 일레븐랩스 합류 직전에는 오픈AI에서 엔터프라이즈 영업을 총괄하며 포춘 100대 기업 전반에 걸친 AI 도입과 기업용 매출 성장을 이끌었다. 깃랩(GitLab), 알터릭스(Alteryx), 태블로(Tableau) 등 글로벌 테크 기업에서도 영업·마케팅·제품·기술 부문 고위 리더십을 역임했다. 이번 인사는 일레븐랩스가 성장 변곡점을 맞이한 시점에 이뤄졌다. 일레븐랩스는 올해 연간 반복 매출(ARR)이 2배 증가해 6억 달러(약 8,400억 원)를 달성했으며, 전체 매출의 약 55%가 기업 고객으로부터 발생하고 있다. 전 세계에서 일레븐랩스의 AI 에이전트는 매주 1,500만 건 이상의 대화를 처리하고 있으며, 메타(Meta), 스트라이프(Stripe), 클라르나(Klarna), 해즈브로(Hasbro), 도이치텔레콤(Deutsche Telekom) 등이 고객사로 솔루션을 도입했다.
AI 통합 업무 플랫폼 전문기업 엠클라우드브리지가 하나의 질의로 협업 업무와 지식관리, 데이터 분석, 업무 자동화, 보안 관리까지 연결하는 ‘Ai 365 Unified AI Platform’을 오는 10월 22일 공식 출시한다. 엠클라우드브리지는 공식 출시에 앞서 주요 대기업 고객사를 대상으로 비공개 사전 세미나를 진행해 실제 기업 환경에서의 활용 시나리오와 요구사항을 검토한다. 사전 세미나에서 수렴한 의견은 제품과 운영 체계에 반영할 계획이다. 회사는 오는 10월 22일 서울 역삼동 GS타워 1층 아모리스홀에서 제품 출시 오픈 세미나를 열고 Ai 365 Unified AI Platform의 주요 기능과 실제 업무 적용 방안을 공개할 예정이다. Ai 365 Unified AI Platform은 기업 내부에 분산된 문서와 정형 데이터, 업무 시스템, AI 에이전트(AI Agent), 그룹웨어(Groupware), 보안·거버넌스 기능을 하나의 Unified AI Workspace에서 연결하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼(Enterprise AI Platform)이다. 글로벌 AI 서비스에서 활용되는 대화형 사용자 환경을 유지하면서 기업별 조직과 권한, 데이터, 업무
PC, 공유 폴더, 메일 등에 흩어진 자료는 파일마다 버전이 다르다. 이러한 자재명세서(BOM), 견적서, 구매 문서 등은 별도로 관리되고 있다. 필요한 도면을 찾고 변경점을 대조하는 작업은 담당자의 경험과 수작업에 의존한다. 피지컬 AI(Physical AI) 기술 업체 마키나락스는 이번 ‘2026 산업AI EXPO’에서 도면 의사결정 AI 에이전트(AI Agent) ‘드로우엑스(DrawX)’를 대안으로 제시한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 마키나락스 관계자는 “현재 제조 생태계에는 수많은 도면이 축적돼 있지만, 상당수는 여전히 제대로 활용되지 못한 채 보관되고 있다”고 우려했다. 드로우엑스는 이 도면을 ‘인공지능 준비 데이터(AI Ready Data)’로 변환한다. 이를 통해 검색·분석·비교·견적·수주 등 판단에 다시 투입한다. 이 과정에서 먼저 도면 업로드는 관리 체계의 시작점이다. ‘스마트 드라이브(Smar
핵융합·가속기 제어시스템을 구축해 온 모비스가 제어 기술의 적용 지점을 제조 데이터로 확장한다. 생산·품질·설비 정보를 한곳에 모으는 ‘큐알피 STD(QRP STD)’, 이상 징후를 분석·예측하는 ‘모이 STD(MOI STD)’, 결과를 자연어로 전달하는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’의 결합이다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 모비스는 이번 전시에서 AI 에이전트를 결합한 큐알피 STD와 모이 STD를 선보인다. 자동차·전기전자·반도체·소재·화학 등 분야에서 그동안 구축한 스마트 팩토리(Smart Factory) 시스템이 그 기반이다. 여기에 로컬 AI(Local AI)를 추가한 형태다. 기존 제조 관리 기능을 유지하면서 데이터 분석, 질의응답, 문서 작성을 확장하는 방식이라는 게 업체 관계자 언급이다. 데이터 수집과 업무 관리는 큐알피 STD가 수행한다. 제조실행시스템(MES)·품질경영시스템(QMS)·통계적공정
KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀이 AI가 생성한 데이터베이스 검색 명령(SQL)에서 오류 부분만 찾아 단계적으로 수정하는 기술 '세이프큐엘(SafeQL)'을 개발했다고 밝혔다. 최근 일상적인 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 변환해 기업의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 'Text-to-SQL' 기술이 확산되고 있다. 그러나 AI가 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목을 잘못 사용하거나 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 저지를 경우 SQL이 실행되지 않는 문제가 발생했다. 기존에는 이러한 오류가 발생하면 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했고, 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생기고 비용과 시간도 늘어나는 한계가 있었다. SafeQL은 AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 잘못된 부분만 찾아 수정한다. 연구팀은 이를 위해 실제로 실행 가능한 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 '안전 질의 공간(Safe Query Space)' 방식을 설계했다. 또한 PostgreSQL 내부에 구현해 복잡한 명령에서도 오류 발생 위치를 정확하게 찾도
구글이 기존 제미나이 3.7 플래시와 동일한 속도와 출시 가격을 유지하면서 추론과 코딩 성능을 강화한 ‘제미나이 3.8 플래시(Gemini 3.8 Flash)’와 사이버 보안 특화 모델 ‘제미나이 3.8 플래시 사이버(Gemini 3.8 Flash Cyber)’를 공개했다. 구글은 제미나이 3.7 플래시 발표 3주 만에 제미나이 3.8을 선보였다고 2일 밝혔다. 이번 모델은 6주 사이 구글이 공개한 세 번째 플래시 모델이다. 제미나이 3.8 플래시는 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트 작업, 전문 분야의 다단계 추론 성능을 기존 3.7 플래시보다 높인 모델이다. 출시 기념 가격은 3.7 플래시와 동일한 100만 입력 토큰당 0.75달러, 100만 출력 토큰당 3.75달러다. 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 ‘DeepSWE v1.1’에서는 더 큰 규모의 프론티어 모델 대부분을 낮은 비용으로 넘어서는 성능을 기록했다. 이공계(STEM)와 인문학, 전문 실무 전반의 다단계 추론 역량을 평가하는 HLE-Verified에서는 54.9%를 기록했다. 구글은 제미나이 3.8 플래시가 복잡한 작업을 수행할 때 추가적인 추론 단계를 거치고 도구를 반복적으로 호출하도록 설계됐
생성형 AI 솔루션 전문기업 제논이 올해 상반기 매출 117억 6000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 331% 성장하고, 6개월 만에 지난해 연간 매출을 넘어섰다. 제논은 2026년 상반기 별도 기준 매출이 전년 동기 27억 3000만 원 대비 4.3배 증가한 117억 6000만 원을 기록했다고 3일 밝혔다. 상반기 영업이익은 22억 원으로 지난해 연간 영업이익 7억 원의 3.1배를 기록했다. 영업이익률은 18.7%로 지난해 연간 영업이익률 6%보다 12.7%p 높았다. 제논은 2024년부터 3년 연속 흑자 기조를 이어가고 있다. 제논은 자체 AX 플랫폼 ‘제노스(GenOS)’를 기반으로 기업의 AI 전략 수립부터 개발·도입·운영까지 전 과정을 지원하고 있다. 2017년 AI 전문 컨설팅 기업으로 출발해 기존 주력 분야인 금융권 프로젝트를 확대하는 한편 최근에는 제약 등 다양한 산업으로 고객군과 적용 영역을 넓히고 있다. 피지컬 AI와 기업·소비자간거래(B2C) 분야에서도 신규 사업을 추진하고 있다. 피지컬 AI 분야에서는 올해 3월 전담 랩을 열고 KB금융그룹과 시니어 요양 케어 피지컬 AI ‘젠피(GenP)’ 상용화를 목표로 연구개발을 진행하고 있다.
제조 AI 솔루션 업체 시즐이 ‘2026 산업AI EXPO’에서 AI의 공정 판단을 업무 시스템과 로봇·설비·장비의 실행으로 연결하는 기술을 소개한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 시즐 출품 제품은 ▲시즐 MES(SIZL MES) ▲시즐 AI 코파일럿(SIZL AI Copilot) ▲시즐 에이전틱 브레인(SIZL Agentic Brain) 등이다. 이러한 제품군은 제조 데이터를 바탕으로 문제의 원인과 조치 방안을 도출한다. 연이어 권한·승인 절차에 따라 실행 범위를 통제하는 제조현장 인공자능(AI) 활용 방안을 제시하기도 한다. 이 가운데 시즐 에이전틱 브레인은 AI가 내린 판단뿐 아니라 그 판단을 실행에 옮기는 조건까지 다룬다. AI의 행동 범위를 제한하는 가드레일(Guardrail), 권한 관리, 마이크로VM(MicroVM) 보안, 사람의 승인(Human Approval) 등을 적용해 현장 실행을 통제한다. 이는
생산설비가 사람이 미리 정해둔 순서대로 움직이는 것과, 생산 중 발생하는 상황을 파악해 다음에 무엇을 해야 할지 시스템이 스스로 판단하는 것은 완전히 다르다. 전자가 ‘자동화’라면, 후자는 ‘자율공정’이다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스(IVWorks)의 생산라인에서는 이미 웨이퍼를 로딩(장비 내부에 투입)한 뒤 성장공정(기판 위에 질화갈륨 결정층을 형성하는 과정)을 수행하고, 이후 언로딩(공정이 끝난 웨이퍼를 장비 밖으로 꺼내는 작업)하는 등의 주요 공정이 대부분 자동화돼 있다. 회사의 설명에 따르면 생산 조건과 입력값을 엔지니어가 직접 승인하는 비율도 현재 3% 미만이다. 하지만 예상하지 못한 문제가 발생하면 얘기가 달라진다. AI가 이상을 발견하더라도 어떤 조치를 취할지는 여전히 사람이 판단해야 하는 경우가 있고, 일부 주변 설비는 작업자가 직접 조작해야 한다. 사람이 현장에 올 때까지 생산이 멈출 수도 있다는 의미다. 아이브이웍스가 이 간극을 AI 에이전트와 추가 설비 자동화로 줄이는 작업에 나섰다. 회사는 최근 중소벤처기업부의 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 선정됐다. 향후 9개월간 국비를 포함해 약 29억원을 투입해
코난테크놀로지가 방산 전자부품 제조 현장 숙련자의 노하우를 인공지능(AI)으로 자산화해 초급 엔지니어의 고장진단을 지원하는 제조 AI 솔루션 개발에 나선다. 코난테크놀로지는 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA)이 주관하는 ‘제조분야 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업’에 선정돼 방산 전자부품 전문기업 영풍전자와 컨소시엄을 구성하고 ‘AI 기반 제조 지식 자산화 및 전자회로기판 제조 공정 관리 자동화’ 과제에 착수했다고 밝혔다. 과제는 내년 7월까지 12개월간 진행되며 총사업비는 18억 8000만 원 규모다. 영풍전자가 도입기업으로 참여하고 코난테크놀로지가 AI 솔루션 공급을 맡는다. 애버커스는 에이전트 개발, 국립창원대학교 산학협력단은 온톨로지·지식그래프 설계를 담당하며 경남테크노파크가 사업 기획을 총괄한다. 이번 과제의 핵심은 방산 PBA(회로카드조립체) 제조 현장 숙련자의 노하우를 온톨로지 기반 지식그래프로 구조화해 초급 엔지니어도 베테랑 수준의 고장진단을 할 수 있도록 지원하는 AI 솔루션을 구축하는 것이다. 다품종 소량생산 특성상 개인의 경험과 숙련도에 의존해온 고장탐구 과정을 AI로 지원해 제조 현장의 생산성과 기술 전수 문제를 함께 개선
오케스트로 그룹이 지난 27일 여의도 파크원 본사에서 전사 AI 경진대회 '2026 OKESTRO AI Shift'를 개최하고 전 업무 영역의 AI 혁신 성과를 공유했다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 대회에는 각 본부에서 총 27건의 AI 혁신 과제가 접수됐다. 의사결정·분석 혁신, 협업·조직문화 혁신, 개발 생산성 향상, 고객·서비스 경험 혁신, 업무 자동화 등 5개 분야에 걸쳐 평가가 이뤄졌으며 12건이 본선에 진출했다. 성과로 드러난 수치에 따르면 고객 장애 원인 분석 자동화 과제는 초기 원인 규명 시간을 4시간에서 30분으로 약 88% 단축했다. 법인카드 결산 자동화 과제는 월평균 지출품의 752건과 영수증 2만2,000여 건을 검토하는 데 드는 시간을 89.5시간에서 27시간으로 약 70% 줄였다. 사내 지식 검색과 K8s·인프라 운영을 지원하는 AI 에이전트는 기술·문서 질의와 운영 작업 4,822건을 평균 17.55초 만에 처리했으며 임직원 5명 중 1명꼴로 활용 중이다. 더불어 제품 개발에서도 AI 기반 개발 방법론을 적용해 기존 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 대비 약 10.6배 높은 생산성을 확인했다. 오케스트로 그룹은 개발·운영
한컴이 자체 개발 중인 ‘에이전틱 OS(Agentic OS)’를 남양유업의 실제 업무 환경에 적용하며 기업 현장 실증에 나선다. 한컴은 25일 성남시 분당구 한컴타워에서 남양유업과 ‘에이전틱 OS 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 진성식 한컴 사업총괄과 허태관 남양유업 경영지원본부장을 비롯한 양사 관계자들이 참석했다. 이번 협력은 여러 AI 에이전트와 기업 데이터, 업무 시스템을 유기적으로 통합 운영하는 에이전틱 OS를 남양유업의 실제 업무 환경에 적용하는 것이 핵심이다. 양사는 개념검증(PoC)을 통해 업무 혁신 효과를 검증할 계획이다. PoC는 남양유업 현업 부서의 실무 데이터와 워크플로우를 기반으로 진행된다. 한컴은 남양유업 업무 환경에 최적화한 AI 에이전트를 설계해 반복적이고 정형화된 업무를 지원하고 업무 처리 시간을 단축해 현업 생산성을 높인다는 계획이다. 양사는 PoC 결과를 바탕으로 적용 가능한 업무 영역과 향후 협력 방향을 구체화하고, 검증된 영역부터 단계적으로 적용 범위를 확대할 예정이다. 남양유업도 이번 협력을 계기로 현업 중심의 AX를 추진한다. 이번 MOU는 에이전틱 OS 정식 출시 전 실제 산업 현
산업 현장의 인공지능(AI) 도입이 확대되는 가운데 국내외 AI 규제 대응과 제조데이터 표준화·활용 전략을 함께 살펴보는 자리가 마련된다. 한국산업지능화협회는 한국산업기술시험원, 헬스케어스파산업진흥원, 순천향대학교, 충남테크노파크, 네이버클라우드와 함께 오는 8월 31일 신라스테이 천안 연회장에서 ‘산업 AI 전환을 위한 규제 및 제조데이터 활용 세미나’를 개최한다. 이번 세미나는 산업 AI 전환 과정에서 기업이 직면하는 국내외 AI 규제의 적용 여부와 대응 방안을 살펴보고, 제조 현장에서 생성되는 데이터를 표준화해 AI에 활용하는 방안을 공유하기 위해 마련됐다. 프로그램은 ‘국내외 AI 규제 적용성 진단 및 대응 준비’와 ‘AAS 기반 디스플레이 제조데이터 표준화 및 AI 활용’ 등 2개 주제로 구성된다. 1부에서는 국내외 AI 규제 환경 변화와 기업의 대응 전략을 다룬다. 임강빈 순천향대학교 교수는 ‘AI 규제 시대, 사이버 보안은 어떻게 달라지는가?’를 주제로 글로벌 AI 규제와 사이버보안 대응 동향을 소개한다. 이어 최미연 법무법인 파나케이아 변호사는 국내 인공지능기본법과 유럽연합(EU) AI Act를 중심으로 기업의 제품·서비스가 국내외 AI 규제
서울 리전 데이터센터 3곳으로 확대...단일 장애점 해소하고 SLA 99.95%→99.99% 상향 에이전트런·스타옵스·ACS 에이전트 샌드박스 등 에이전트 기반 AI 서비스 한국 리전 출시 엔드투엔드 AI 풀스택 전략 아래 오픈소스 Qwen 생태계·현지 파트너 확대 병행 알리바바 클라우드가 국내에서 세 번째 데이터센터를 공식 출범했다. 알리바바 클라우드는 지난 18일 서울에서 개최한 기자간담회에서 한국 리전에 세 번째 데이터센터를 가동하기 시작했다고 밝혔다. 이는 2016년 한국 진출과 2022년 첫 데이터센터 개소 그리고 지난해 두 번째 데이터센터에 이은 것으로 한국 리전의 데이터센터는 세 곳으로 늘었다. 윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장은 "오늘 한국 리전에서 세 번째 데이터센터를 런칭하면서 알리바바 클라우드는 전 세계 30개 리전과 104개 가용 영역을 보유하게 됐다"고 말했다. 이번 출범은 알리바바가 클라우드와 AI 분야에 3년간 530억 달러를 투입하기로 한 투자 계획의 연장선에 있다고 덧붙였다. 그는 세 번째 데이터센터 출범으로 가장 크게 달라지는 부분은 서비스 안정성과 가용성이라고 설명했다. 데이터센터가 두 곳일 때는 한 곳에
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