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스노우플레이크가 진단한 금융권 AI 실패 원인…“데이터 통합이 가장 큰 병목”

디지털데일리 발행일 2025-12-11 14:43:14
이안나 기자

[금융IT혁신 2026] AI 전략보다 중요한 데이터 현대화 로드맵

이미정 스노우플레이크 시니어 솔루션 엔지니어가 11일 서울 소공동 롯데호텔에서 열린 ‘2026년 전망 금융 IT 이노베이션 콘퍼런스’에서 성공적인 금융AI 도입을 위한 데이터 전략 가이드를 발표하고 있다.

[디지털데일리 이안나기자] 금융권 생성형 인공지능(AI) 도입이 속도를 내고 있지만 정작 현장에서 가장 큰 장애물은 모델이나 프레임워크가 아니라 ‘데이터 전략 부재’라는 지적이 제기됐다. AI 에이전트가 주목받고 기업들 실험이 확산되고 있음에도 데이터 통합·품질·인프라·거버넌스 난제를 해결하지 못하면 금융권 AI 전환은 여전히 개념검증(PoC) 수준에 머물 수 있다는 분석이다.

이미정 스노우플레이크 시니어 솔루션 엔지니어는 11일 서울 소공동 롯데호텔에서 열린 ‘제21회 2026년 전망 금융 IT 이노베이션 콘퍼런스’에서 금융사가 AI 에이전트를 포함한 고도화된 AI 서비스를 실제 업무에 적용하기 위해서는 “AI 전략 이전에 데이터 전략을 먼저 갖춰야 한다”고 강조했다.

그는 스노우플레이크 자체 조사 외 포춘과 세일즈포스 조사 결과를 인용하며 “AI 도입 프로젝트 75%가 실패하고 64% 기업이 필요한 데이터 통합에 어려움을 겪고 있다”며 데이터 품질·통합 인프라·전문 인력·보안·거버넌스가 금융권 AI 도입의 핵심 난제로 드러나고 있다고 말했다.

이미정 엔지니어는 스노우플레이크 기반 AI 에이전트가 실제 금융업무에서 활용되는 사례로 JP모건체이스의 ‘퓨전(Fusion)’을 소개했다. JP모건은 스노우플레이크의 ‘코텍스’를 활용해 기관투자자에게 자연어 기반 분석 서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 미결제 금액 조회부터 위험노출도 분석, 포트폴리오 집중도 산출 등 복잡한 금융 질의를 즉시 처리하고 있다. 그는 “AI 에이전트는 개념 검증 단계를 넘어 이미 금융 영역에서 실질적 성과를 내고 있다”고 설명했다.

스노우플레이크는 금융사가 이 같은 AI 서비스를 빠르게 상용화할 수 있도록 ‘AI 에이전트 프레임워크’를 제공한다. 핵심 구성 요소는 정형 데이터를 텍스트 투 SQL(Text-to-SQL)로 자동 변환하는 ‘코텍스 애널리틱스’, 비정형 데이터를 벡터·키워드 방식으로 검색하는 ‘코텍스 서치’, 두 엔진을 조합해 질의 목적에 맞게 도구를 자동 호출하는 ‘코텍스 에이전트’다. 이 엔지니어는 “시맨틱 레이어를 자동 생성해 비즈니스 용어와 데이터 구조를 매핑하고 여러 대규모언어모델(LLM)을 조합해 SQL 생성과 오류 교정을 자동화한다”고 설명했다.

이미정 스노우플레이크 시니어 솔루션 엔지니어가 11일 서울 소공동 롯데호텔에서 열린 ‘2026년 전망 금융 IT 이노베이션 콘퍼런스’에서 성공적인 금융AI 도입을 위한 데이터 전략 가이드를 발표하고 있다.

금융권 요구사항을 감안하면 ‘정확도’와 ‘설명 가능성’이 특히 중요하다는 점도 강조됐다. 스노우플레이크는 벡터와 키워드 검색 결합, 사용자 반응 기반 자동 개선을 통한 비즈니스 로직 등록 등을 지원해 검색·질의 응답의 일관성과 정확도를 높이고 있다. 상품 코드 구분, 고객 등급 산정 등 금융권 고유 규칙을 시맨틱 레이어에 반영하면 모델이 생성하는 SQL 품질을 실무 수준으로 끌어올릴 수 있다는 설명이다.

이미정 엔지니어는 AI 전환의 선결과제로 ‘데이터 현대화’를 꼽았다. 그는 “AI 에이전트가 생성하는 대량 SQL이 기존 운영 DB에 쏠리면 순간적으로 폭주 현상이 발생한다”며 “워크로드를 분리할 수 있는 아키텍처가 반드시 필요하다”고 말했다. 스노우플레이크는 컴퓨팅과 스토리지를 완전 분리한 구조를 기반으로 ETL·AI 분석·BI 등을 각각 독립 실행하는 ‘버추얼 웨어하우스’를 지원하며 부하에 따라 자동 확장하는 멀티 클러스터 구조도 제공한다.

데이터 거버넌스도 금융권 핵심 요건으로 제시됐다. 스노우플레이크의 호라이즌 카탈로그는 데이터 검색, 개인정보 보호, 접근 제어, 마스킹, 리니지·품질 관리 기능을 통합 제공한다. 동일한 거버넌스 정책을 AI 에이전트에도 적용할 수 있다. 이미정 엔지니어는 “정형·비정형·외부 데이터까지 하나의 거버넌스 체계에서 통합 관리해야 금융권이 요구하는 보안 기준을 충족할 수 있다”고 말했다.

그는 “AI 에이전트 도입 그 자체가 목표가 돼서는 안 된다”며 “데이터 구조를 표준화하고 단일 플랫폼에서 수집·처리·검색·질의·거버넌스를 통합할 때 금융권이 AI 전환에서 실질적인 성과를 낼 수 있다”고 밝혔다. 이어 “스노우플레이크는 서버리스 기반 단일 플랫폼에서 완전한 AI 스택을 제공하고 있으며 금융사가 빠르고 안전하게 상용 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

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