보험업계의 고질적인 난제였던 복잡한 인수 심사 과정이 인공지능(AI) 기술을 통해 획기적으로 변모하고 있다. AI 서비스 및 솔루션 전문 기업 베스핀글로벌은 생명보험업계의 디지털 전환을 선도하는 KB라이프와 협력해 보험 심사 및 업무 방식 전반에 AI를 도입, 전사적 AI 전환(AX)의 초석을 마련했다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 KB라이프가 푸르덴셜생명 인수·합병 이후 추진해 온 시스템 통합의 일환으로, 업무 방식을 AI 중심의 디지털 기반으로 재편하는 데 중점을 두었다. 특히 보험 인수 심사 영역에 베스핀글로벌의 ‘헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼(HelpNow Agentic AI Platform)’을 적용해 심사의 정확도를 높이고 처리 시간을 단축하는 등 가시적인 성과를 거두고 있다. 그동안 보험 심사는 방대한 약관과 고객 데이터를 대조해야 하는 수작업 비중이 높아 효율성 저하와 휴먼 에러에 대한 우려가 상존해 왔다. 베스핀글로벌은 AI 파운드리 서비스를 통해 KB라이프의 특성에 맞는 맞춤형 AI 모델을 설계하고, 데이터 거버넌스를 강화해 보안과 성능을 동시에 잡았다. 양사의 협력은 단순한 시스템 도입을 넘어 업무 방식의 체질 개선으로 이어지고 있다. 에이전
가트너(Gartner)가 데이터 및 분석(D&A) 분야의 2026년 주요 전망을 발표했다. 가트너는 AI가 리더십, 데이터 거버넌스, 인재 전략, 시장 경쟁 구도 등 데이터 및 분석 전반에 걸쳐 광범위한 변화를 가져올 것으로 내다봤다. 인재 전략 측면에서는 2027년까지 전체 채용 프로세스의 75%가 직장 내 AI 활용 능력을 검증하는 인증 또는 테스트를 포함하게 될 것으로 전망했다. 가트너는 데이터 및 분석 리더가 조직의 AI 도입 목표와 IT 인력의 준비 수준 사이 역량 격차를 파악하기 위해 데이터 기반의 역량 측정을 도입해야 한다고 강조했다. 시장 구도 변화도 예고됐다. 2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 지난 30년간 큰 변화가 없던 생산성 소프트웨어 시장에 약 580억 달러 규모의 구조적 변화가 나타날 것으로 예상된다. 콘텐츠 제작과 편집 방식이 AI 중심으로 재편되면서 에이전트 기반 경험을 중심으로 한 새로운 경쟁이 촉발될 것이라는 분석이다. 데이터 규모 면에서는 2029년까지 AI 에이전트가 물리적 환경에서 생성하는 데이터가 모든 디지털 AI 애플리케이션이 생성하는 데이터의 10배에 달할 것으로 전망됐다. 물리 세계에서 작
인공지능(AI)이 인간의 일자리를 뺏을 것이라는 막연한 공포와 달리, 실제 AI를 도입한 기업 대다수에서 고용이 증가했다는 조사 결과가 나왔다. 글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)는 글로벌 시장조사업체 옴디아(Omdia)와 협력하여 발간한 ‘생성형 AI와 AI 에이전트의 ROI(The ROI of Gen AI and Agents)’ 보고서를 통해 AI 도입이 노동 시장에 미치는 복합적인 영향과 실질적인 투자 수익률(ROI) 현황을 11일 발표했다. 이번 보고서는 전 세계 10개국, 2,050명의 비즈니스 의사결정권자를 대상으로 진행된 설문 결과를 담고 있다. 보고서의 가장 눈에 띄는 대목은 고용 변화다. 응답 기업의 77%가 AI 도입 이후 오히려 채용이 증가했다고 답했다. 특히 IT 운영, 사이버 보안, 소프트웨어 개발 분야에서 새로운 인력 수요가 두드러졌다. 반면, 고객 서비스 및 지원, 데이터 분석 등의 직무에서는 일부 인력 감소(46%)가 관찰되어, AI가 단순히 일자리를 없애는 것이 아니라 산업 구조에 따라 인력을 재배치하고 있음을 시사했다. AI 투자가 실질적인 수익으로 이어지고 있느냐는 질문에는 초기 도입 기업의
오늘날 생성형 AI(Generative AI)는 기업의 생산성을 혁신할 핵심 기술로 자리 잡았다. 특히 기업 내부의 방대한 데이터를 AI가 학습하거나 참조하여 정확한 답변을 생성하는 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술은 할루시네이션(환각) 현상을 줄이고 데이터 보안을 유지할 수 있다는 점에서 기업들의 가장 큰 관심을 받고 있다. 그러나 높은 기대와 달리, 실제 현업에서 RAG를 성공적으로 도입하고 운영하는 사례는 예상보다 더디게 나타나고 있다. 이는 기술 자체의 문제라기보다, 한국 기업 특유의 문서 작성 문화와 데이터 인프라의 현실적인 한계에서 기인하는 바가 크다. 우선 냉정하게 직시해야 할 점은 한국 기업의 문서 환경이 RAG를 도입하기에 결코 호락호락하지 않다는 사실이다. 서구권의 경우 텍스트 추출이 용이한 형식의 문서 활용이 보편화되어 있는 반면, 국내 기업들은 표와 복잡한 서식이 포함된 워드 프로세서 파일이나 이미지 중심의 PDF 문서를 주로 사용한다. 이러한 비정형 데이터들은 AI가 이해할 수 있는 텍스트로 변환하는 과정에서 구조가 깨지거나 정보가 유실되기 쉽다. 현업 부서가 단순히 좋은 RAG 솔
PoC 공화국에서 생존 전략으로 한국 제조업의 회의실은 지난 몇 년 동안 비슷한 단어를 반복해 왔다. PoC, 파일럿, 실증, 고도화라는 단어들이다. 보고서에는 늘 “정확도 95%” 같은 빛나는 수치가 있고, 그 수치가 곧 혁신의 증거처럼 제시된다. 그러나 현장의 체감은 자주 엇갈린다. 경영자가 질문을 바꾸지 않기 때문이다. “그래서 이걸 공장 전체에 적용하면, 비용이 얼마나 줄고 현금흐름이 얼마나 좋아지는가”라는 질문이다. 중소기업의 AX가 흔히 멈추는 지점이 여기에 있다. PoC는 ‘가능성’을 보여주지만, 중소기업이 매일 견뎌야 하는 것은 가능성이 아니라 비용과 리스크이다. 전기요금은 매달 청구되고, 인건비는 매달 나가며, 설비는 매달 노후되고, 납기는 매일 압박한다. PoC가 “멋진 실험”으로 남는 순간, 기술은 생존을 돕지 못한다. 따라서 AX는 기술의 과시가 아니라 운영의 생존 전략으로 재정의되어야 한다. 이때 ESG는 AX의 의미를 더 선명하게 만든다. 글로벌 규제와 고객사 요구는 “데이터로 증명된 관리”를 요구한다. 탄소와 에너지, 안전과 윤리, 공급망 실사 항목은 선언문으로 해결되지 않는다. 무엇을 했는지, 얼마나 줄였는지, 누가 책임지는지,
데이터 기반 AI 전략 강조…퀘스트소프트웨어코리아 파트너 행사 개최 온프레미스·클라우드 공존 환경 대응…시장 맞춤 하이브리드 전략 강조 AI 기반 사이버 보안 및 데이터 관리 기업 퀘스트소프트웨어코리아가 주요 파트너사를 대상으로 글로벌 전략과 한국 시장 비전을 공유하는 ‘FY27 파트너 킥오프(FY27 Quest Korea Partner Kickoff)’ 행사를 개최했다. 이번 행사는 5일 서울 잠실 롯데월드타워에서 열렸으며, 퀘스트소프트웨어의 팀 페이지 CEO와 모린 페렐리 수석 부사장 겸 글로벌 채널 총괄이 직접 참석해 글로벌 전략과 파트너 협력 방향을 발표했다. 팀 페이지 CEO는 기조연설에서 AI 도입의 핵심 요소로 데이터 기반을 강조했다. 그는 “AI는 더 이상 가능성의 문제가 아니라 실행의 단계에 들어섰다”며 “기업이 AI를 효과적으로 활용하려면 신뢰할 수 있는 데이터와 아이덴티티 체계 구축이 선행돼야 한다”고 말했다. 이어 퀘스트소프트웨어의 ‘Enterprise Trust Architecture’ 전략을 소개하며 데이터 모델링, 데이터 이동, 보호, 거버넌스, 운영 관리까지 이어지는 통합 데이터 라이프사이클 관리 체계를 통해 기업이 AI 투자에서
공공데이터 품질 점검 자동화 기술 적용… 지자체 데이터 관리 효율 개선 IT 인력 부족 기관도 활용 가능…경량화 구조로 인프라 투자 부담 최소화 인공지능(AI)·빅데이터 전문기업 비투엔이 데이터 품질관리 솔루션 ‘SDQ(Smart Data Quality)’의 자동진단 기술과 관련해 2건의 특허를 출원했다. 공공데이터 품질 점검 업무를 자동화하는 기능으로, 지자체와 공공기관의 데이터 관리 효율을 높이기 위한 기술이다. 비투엔은 이번 특허 기술이 공공데이터 품질관리 수준평가 대응 과정에서 축적한 실무 경험과 현장 요구를 반영해 개발된 것이라고 설명했다. 특히 IT 전담 조직이 부족한 기초지자체나 소규모 기관에서도 데이터 품질 점검과 표준 관리 체계를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 설계됐다. 최근 정부의 공공데이터 품질관리 수준평가 제도가 자리 잡으면서 데이터 품질 관리의 중요성이 점차 확대되고 있다. 다만 일부 기관에서는 인력과 기술 역량의 한계로 평가 대응이 늦어지는 사례가 발생하면서 실무 부담을 줄일 수 있는 자동화 도구에 대한 수요가 증가하는 상황이다. 비투엔의 SDQ 솔루션은 이러한 환경을 고려해 데이터 품질 진단을 자동화한 기능을 제공한다. 도메인 관리,
비투엔이 데이터 통합 관리 포털 솔루션 ‘SPORTAL’의 대규모 업데이트를 단행하고 사용자 편의성과 데이터 활용성을 강화했다. SPORTAL은 데이터 자산의 검색 이해 신청 활용에 이르는 전 과정을 통합 지원하는 데이터 활용 중심 포털이다. 기존 데이터 포털이 관리 업무 통합에 초점을 맞췄다면 SPORTAL은 검색 이후 이해 신청 활용 단계까지 유기적으로 연결해 실제 업무 활용으로 이어지도록 설계됐다. 이번 업데이트에서는 UI UX와 검색 기능을 고도화했다. 키워드 기반 검색과 자연어 기반 통합 검색을 지원하고 데이터 자산 간 관계를 시각화한 리니지를 통해 데이터 흐름과 맥락을 직관적으로 파악할 수 있도록 확장했다. 검색 이후의 업무 흐름도 통합했다. 데이터 검색 이후 활용 신청과 승인 절차가 분절되는 구조를 개선해 검색 신청 승인 이력 관리까지 포털 내에서 처리할 수 있도록 했다. 이를 통해 데이터 활용 절차의 효율성과 관리 신뢰도를 높였다는 설명이다. 박순혁 비투엔 솔루션실장은 “많은 기관과 기업들이 데이터 거버넌스 체계를 구축했지만 실제 현업에서는 데이터를 쉽게 찾고 활용하는 데 여전히 어려움을 겪고 있다”며 “이번 SPORTAL 업데이트는 이러한 현
베스핀글로벌이 오는 3월 12일 AC 호텔 바이 메리어트 강남 2층 살몬홀에서 ‘CxO AI 내비게이터 포럼 2026’을 개최한다. 이번 조찬 세미나는 국내 기업 최고경영진을 대상으로 AI 도입 전략과 실행 과제를 점검하고 AI 전환 시대의 경영 전략 방향을 제시하기 위해 마련됐다. 최근 산업계는 AI 도입에 대한 공감대는 형성됐지만 투자 대비 효과 ROI 불확실성 데이터 거버넌스 미흡 기존 레거시 시스템과의 정합성 문제 등으로 실질적 성과 창출에 어려움을 겪고 있다. 베스핀글로벌은 AI 도입 자체가 목적이 되는 실패 패턴을 짚고 비즈니스 가치 실현을 최우선으로 하는 결과 중심 AI 전략을 집중 조명할 예정이다. 포럼은 조찬 세미나 네트워킹으로 구성된다. C레벨 경영진이 모여 데이터 전략과 거버넌스 구축 투자 대비 가치 실현 전략 급변하는 기술 환경 속 조직 대응 방안을 공유하고 실행 가능한 방향성을 논의한다. 한선호 베스핀글로벌 AI&데이터 TC 부사장은 “AI 도입 자체가 목적이 돼 버린 기업이 많지만, 사실 AI는 업무 혁신과 투자 대비 효과(ROI)를 만들어 내는 수단이어야 한다”고 말했다. 이어 “AI 기술의 우수성보다 이를 통해 얻는 비즈니
AI·빅데이터 전문기업 비투엔이 데이터 통합 관리 포털 솔루션 ‘SPORTAL(에스포탈)’의 대규모 업데이트를 단행하며 사용자 편의성과 데이터 활용성을 강화했다. 데이터 검색부터 신청·승인, 실제 활용까지 하나의 흐름으로 연결해 현업 중심 데이터 활용 체계를 구현하는 것이 핵심이다. SPORTAL은 데이터 자산의 검색, 이해, 신청, 활용 전 과정을 통합 지원하는 데이터 활용 중심 포털 솔루션이다. 기존 데이터 포털이 데이터 관리 업무 통합에 초점을 맞췄다면, SPORTAL은 검색 이후 실제 업무 활용 단계까지 유기적으로 연결해 데이터가 실질적인 성과로 이어지도록 설계됐다. 이번 업데이트에서는 사용자 인터페이스(UI/UX)와 검색 기능을 전면 고도화했다. 단순 목록 기반 검색을 넘어 키워드 및 자연어 기반 통합 검색과 연관 탐색 기능을 지원한다. 또한 데이터 자산 간 관계를 시각화한 리니지(Lineage) 기능을 확장해 데이터 흐름과 맥락 정보를 직관적으로 파악할 수 있도록 했다. 이를 통해 조직 내 데이터 탐색과 이해 효율을 높였다. 업무 프로세스 통합도 주요 변화다. 기존에는 데이터 검색 이후 활용 신청과 승인 절차가 분리돼 업무 흐름이 단절되는 문제가
AI 도입 사례는 빠르게 늘고 있지만 기대만큼의 성과를 내는 기업은 여전히 제한적이다. 단순히 AI 모델을 도입하는 것만으로는 비즈니스 성과로 이어지기 어렵다는 인식이 확산되면서 AI 활용의 전제 조건으로 ‘데이터 준비도’가 다시 주목받고 있다. 토크아이티는 2월 11일(수) 오후 2시, 엔코아와 함께 AI 성과의 출발점으로 꼽히는 ‘AI Readiness’와 데이터 전략을 주제로 웨비나를 개최한다. 이번 웨비나는 가트너가 제시한 2026년 주요 이슈를 바탕으로 기업이 AI를 효과적으로 활용하기 위해 무엇을 준비해야 하는지를 데이터 관점에서 풀어낸다. 웨비나에서는 AI 모델 도입 이전 단계에서 데이터 인프라와 거버넌스가 함께 설계되지 않을 경우 AI의 신뢰성과 안전성은 물론 비즈니스 가치 창출에도 한계가 발생할 수 있다는 점을 짚는다. AI 활용 성과를 좌우하는 요소가 기술 자체가 아니라 데이터 구조와 운영 체계에 있다는 점을 강조하는 구성이다. 특히 ‘왜 AI를 쓰면서 온톨로지를 이야기하는가’라는 질문을 중심으로 AI와 LLM, 에이전트가 데이터를 제대로 활용하기 위해 필요한 조건을 설명한다. 단순한 데이터 저장 구조를 넘어 의미와 관계, 맥락을 이해할 수
스노우플레이크는 에너지 산업에 특화된 ‘스노우플레이크 에너지 솔루션’을 출시했다고 밝혔다. 이번 솔루션은 스노우플레이크의 데이터 거버넌스 역량과 파트너가 개발한 솔루션, 산업 특화 데이터셋을 하나의 패키지로 통합해 제공한다. 스노우플레이크 에너지 솔루션은 전력, 유틸리티, 석유·가스 기업이 정보기술(IT), 사물인터넷(IoT), 운영기술(OT)에 분산된 데이터를 안전하게 연결할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 AI를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하고, 인프라 현대화와 운영 효율성 제고는 물론 안정적이고 저탄소 중심의 미래 전환을 가속화하는 것을 목표로 한다. 엑손모빌, 익스팬드 에너지, IGS 에너지, 파워렉스, PG&E, 지멘스, 선런 등 글로벌 에너지 기업들은 이미 스노우플레이크를 활용해 핵심 인프라를 보호하고 운영 회복탄력성을 강화하는 한편, 실시간 인사이트를 기반으로 변동성이 큰 시장 환경에 대응하고 있다. 이번 솔루션은 SAP와의 새로운 파트너십을 기반으로 출시됐다. 에너지 기업은 SAP의 재무 및 공급망 데이터와 현장·운영 데이터를 스노우플레이크 플랫폼에서 결합할 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 및 운영 시스템에서 도출된 인사이트
AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
SAS가 2026년은 AI에 대한 대대적인 ‘현실 점검’의 해가 될 것이라고 전망했다. SAS는 2025년을 돌아보며 놀라운 AI 발전과 성공에도 불구하고 잠재적인 AI 거품, 에너지 위기, 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 기대에 못 미치는 성과 등에 대한 우려가 있다고 전했다. SAS 전문가들은 2026년이 AI로부터 ROI(투자수익률)를 실현하고 윤리적·경제적 난제를 정면으로 마주해야 하는 ‘중요한 심판대’가 될 것이라고 전망했다. 앞으로의 미래에 대한 우려와 함께 낙관적인 기대감도 있다. SAS의 리더들은 전진을 위한 핵심 요소로 ‘책임성’을 강조했다. 즉, AI 공급자와 조직의 사용자들 모두가 책임감을 갖고 AI를 적용해야 한다는 것이다. 데이터 관리의 기본과 신뢰할 수 있는 AI를 수용하는 것이야말로 기술이 성숙기에 접어들고, 조직을 강화하며 혁신을 가속화할 유일한 길이라고 전했다. SAS의 데이터 및 AI 리더들이 제시하는 2026년 주요 전망은 아래와 같다. AI 시장의 심판: 책임 있는 혁신에 대한 요구 2026년은 AI 시장의 심판이 시작되는 해가 될 것이다. AI에 대한 과도한 기대가 거버넌스와 충돌하고, 책임 있는 혁신만이 살아남는 시점이다
세일즈포스는 글로벌 클라우드 데이터 관리 부문의 리더인 인포매티카 인수를 완료했다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 세일즈포스는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)’ 실현을 위한 핵심 동력인 데이터 통합 및 활용 역량을 대폭 강화하게 됐다. 이번 인수를 바탕으로 세일즈포스 플랫폼은 인포매티카가 보유한 방대한 데이터 카탈로그, 통합, 거버넌스, 품질 및 프라이버시 관리, 마스터데이터관리(MDM) 등 엔터프라이즈급 데이터 관리 기능을 완벽하게 흡수하게 된다. 이를 통해 세일즈포스 고객은 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 안정적으로 운영하고, 그 활용 범위를 전사적으로 민첩하게 확장할 수 있는 역량을 확보하게 될 전망이다. 세일즈포스는 인포매티카의 기술력을 바탕으로 플랫폼 내 데이터 역량을 한 차원 높인다. 특히 세일즈포스의 자체 데이터 레이어인 ‘데이터 360(Data 360)’을 고도화해 데이터 투명성과 정확도를 획기적으로 개선하고, 현업 부서에서 실시간 데이터를 즉각적으로 업무에 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 또한 API 통합 관리와 데이터에 대한 워크플로우 자동화 및 오케스트레이션 솔루션인 세일즈포스 뮬소프트(MuleS
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UPDATE: 2026년 03월 22일 00시 25분
