KT, 전략 수립부터 구축·운영·확산까지 '5-레이어 AX 풀스택' 가동
은행 AICC·보험 세일즈·카드 등 상반기 22건 수주
![[서울=뉴시스]김영민 KT AX사업부문 AX엔지니어링본부장(상무)이 지난 24일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 진행된 KT 금융 AX(AI 전환) 브리핑에서 발언하고 있다. (사진=KT 제공)](https://img1.newsis.com/2026/07/24/NISI20260724_0002195081_web.jpg?rnd=20260724144110)
[서울=뉴시스]김영민 KT AX사업부문 AX엔지니어링본부장(상무)이 지난 24일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 진행된 KT 금융 AX(AI 전환) 브리핑에서 발언하고 있다. (사진=KT 제공)
[서울=뉴시스]윤현성 기자 = KT가 인공지능전환(AX) 서비스 모델로 금융권 시장 공략에 본격 나선다고 26일 밝혔다. 개별 인공지능(AI) 솔루션 구축이 아닌 전략 수립부터 구축·운영·고도화·확산까지 아우른다는 구상이다.
KT가 제시한 핵심 실행 체계는 '5-레이어 AX 풀스택'이다. 서버와 클라우드 같은 인프라와 데이터, AI 플랫폼, 서비스까지 하나로 연결하고 전 과정에 안전한 운영체계를 적용하는 방식이다.
특히 AI 전문 인력이 고객 현장에 직접 찾아가는 '전방배치 엔지니어(FDE)' 전략을 전면에 내세웠다. 기존 외주 개발처럼 정해진 요구사항만 만드는 방식이 아니다. 실제 데이터와 업무를 토대로 고객과 함께 시스템을 계속 다듬어 가는 방식이다.
KT는 지난해 금융권에서 17건의 AX 사업을 수행한 데 이어, 올해 상반기에만 22건을 수주했다. 이를 위해 KT 내부 800여명의 전문 인력과 클라우드·IT 계열사 역량을 하나로 모았다.
KT는 단순한 생산성 향상에 만족하지 않는다고 강조했다. 비용 절감과 매출 증가 등 실제 재무제표에 찍히는 '실질적 이익'을 성과 기준으로 삼고 사업을 추진 중이다.
금융권의 실제 업무에 AI를 적용한 사례도 빠르게 늘고 있다.
은행 분야에서는 상담봇과 자산관리, 상품 추천을 수행하는 AI 에이전트를 현장 업무에 적용하고 있다. 보험 분야에서는 베테랑 설계사의 영업 노하우를 AI가 학습해 초보 설계사에게 맞춤형 정보를 제공하는 '세일즈 어시스턴트'를 구축했다. 카드 분야에서는 AI 모델을 안정적으로 관리하는 통합 데이터 플랫폼을 조성했다.
KT는 많은 AI 프로젝트가 단순 시험 단계(PoC)를 넘지 못하는 원인으로 '데이터 정리 부족'을 꼽았다. 금융사는 데이터가 많지만 문서와 약관, 상담 기록 등이 여러 시스템에 흩어져 있어 AI가 이해하기 어렵기 때문이다.
이에 KT는 기업 데이터를 AI 자산으로 바꿔주는 '데이터4AI' 서비스를 제공한다. 지식 모델을 활용해 상품과 고객, 업무 절차 사이의 관계를 엮어 AI가 스스로 추론할 수 있는 구조로 바꿔주는 방식이다.
김영민 KT AX사업부문 AX엔지니어링본부장(상무)는 "금융 AX와 관련해 저희가 지향하는 핵심은 AI를 단순히 구축하는 사업이 아니다. 고객이 스스로 운영·확산할 수 있는 환경을 구축해 드리는 것"이라며 "AI가 안전하고 지속적으로 일할 수 있는 체계를 만들어드리려고 한다"고 강조했다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
KT, '만들어보는 AI' 넘어 '계속 일하는 AI' 구현…FDE 전략 본격화
특히 AI 전문 인력이 고객 현장에 직접 찾아가는 '전방배치 엔지니어(FDE)' 전략을 전면에 내세웠다. 기존 외주 개발처럼 정해진 요구사항만 만드는 방식이 아니다. 실제 데이터와 업무를 토대로 고객과 함께 시스템을 계속 다듬어 가는 방식이다.
KT는 지난해 금융권에서 17건의 AX 사업을 수행한 데 이어, 올해 상반기에만 22건을 수주했다. 이를 위해 KT 내부 800여명의 전문 인력과 클라우드·IT 계열사 역량을 하나로 모았다.
KT는 단순한 생산성 향상에 만족하지 않는다고 강조했다. 비용 절감과 매출 증가 등 실제 재무제표에 찍히는 '실질적 이익'을 성과 기준으로 삼고 사업을 추진 중이다.
은행 상담부터 보험 영업까지…데이터 체계화로 병목 해소
은행 분야에서는 상담봇과 자산관리, 상품 추천을 수행하는 AI 에이전트를 현장 업무에 적용하고 있다. 보험 분야에서는 베테랑 설계사의 영업 노하우를 AI가 학습해 초보 설계사에게 맞춤형 정보를 제공하는 '세일즈 어시스턴트'를 구축했다. 카드 분야에서는 AI 모델을 안정적으로 관리하는 통합 데이터 플랫폼을 조성했다.
KT는 많은 AI 프로젝트가 단순 시험 단계(PoC)를 넘지 못하는 원인으로 '데이터 정리 부족'을 꼽았다. 금융사는 데이터가 많지만 문서와 약관, 상담 기록 등이 여러 시스템에 흩어져 있어 AI가 이해하기 어렵기 때문이다.
이에 KT는 기업 데이터를 AI 자산으로 바꿔주는 '데이터4AI' 서비스를 제공한다. 지식 모델을 활용해 상품과 고객, 업무 절차 사이의 관계를 엮어 AI가 스스로 추론할 수 있는 구조로 바꿔주는 방식이다.
김영민 KT AX사업부문 AX엔지니어링본부장(상무)는 "금융 AX와 관련해 저희가 지향하는 핵심은 AI를 단순히 구축하는 사업이 아니다. 고객이 스스로 운영·확산할 수 있는 환경을 구축해 드리는 것"이라며 "AI가 안전하고 지속적으로 일할 수 있는 체계를 만들어드리려고 한다"고 강조했다.
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