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웹케시 오페리아 공개, 금융 AI 에이전트 시대 전환
데일리임팩트
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웹케시그룹이 23일 서울 여의도 FKI타워에서 '웹케시 금융 AI Agent Conference 2026'을 열었다. 윤완수 웹케시그룹 부회장이 지능형 관계형 데이터베이스 커넥트 오페리아에 대해 설명하고 있다. (사진=박세현 기자)

“고객이 직접 금융하는 시대는 가고, 앞으로는 에이전트가 금융하는 시대로 넘어갈 것입니다.”

웹케시그룹은 23일 서울 여의도 FKI타워에서 ‘웹케시 금융 AI Agent Conference 2026’을 열고, 지능형 RDB(관계형 데이터베이스) 커넥트 ‘OPERIA(오페리아)’를 중심으로 한 AI 서비스 적용 사례와 구현 전략을 공개했다. 윤완수 웹케시그룹 부회장은 이날 간담회에서 이같이 말하며 "금융 에이전트 시대는 이미 시작됐다”며 “은행권도 관련 준비에 속도를 내고 있다"고 강조했다.

이날 웹케시는 단순히 AI 비전을 제시하는 데 그치지 않고, 실제 금융 업무 환경에서 AI를 어떻게 작동시키고 연결할 것인지에 초점을 맞췄다. 특히 금융권이 민감하게 보는 보안과 정확성, 기존 시스템과의 호환성을 유지하면서도 AI 에이전트를 구현할 수 있다는 점을 핵심 메시지로 내세웠다. 윤 부회장은 "금융의 본질이 결국 ‘숫자’를 다루는 일"이라며 "AI와 은행 데이터베이스(DB) 사이에 안정적이고 체계적인 연결 구조를 만드는 것이 금융 AI의 성패를 가를 것"이라고 진단했다.

웹케시가 이날 전면에 내세운 것은 오페리아다. 오페리아는 범용 AI와 금융권 RDB 사이를 연결하는 지능형 커넥트로, 고객의 자연어 요청을 SQL로 바꾸고 실제 은행 정보계·계정계 DB 환경에 맞춰 데이터를 추출·해석·추론할 수 있도록 설계됐다. 웹케시는 이를 자사 자금관리 솔루션에 적용해 검증했으며, 자체 테스트셋 기준 정답률 99%를 확보했다고 설명했다. 회사는 오페리아 설계 과정에서 ▲RDB 기반 구조 유지 ▲실시간 트랜잭션 대응 ▲데이터 이관 없는 적용 등 3가지 원칙을 반영해 기존 시스템 환경을 크게 바꾸지 않고도 AI 에이전트를 붙일 수 있도록 했다고 밝혔다.

웹케시는 지난 1년여간 조직과 제품 전반의 AI 전환도 병행해왔다고 밝혔다. 자체 GPU 센터를 구축하고 개발 인력의 30%를 AI 엔지니어로 전환했으며, 컨텍스트 엔지니어 직무를 신설해 조직을 AI 중심으로 재편했다. 동시에 AI CFO, AI하나로 등 자사 솔루션의 에이전트 전환을 추진하는 한편, NH농협은행 기업뱅킹과 광주은행 경영정보 시스템에서 PoC를 수행하며 금융권 적용 가능성을 검증해 왔다.

이날 현장에서는 브랜치Q, rERP Q, 경리나라 등 주요 서비스에 AI 에이전트 구조를 적용한 사례와 함께 기업 맞춤형 ‘자금관리 에이전트 V2’도 공개됐다. 자금관리 에이전트는 기업 고객의 업무 환경과 데이터 구조에 맞춰 자금 현황과 거래 흐름을 보다 빠르게 파악하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 웹케시는 이를 통해 업무형 AI 에이전트의 적용 범위를 금융권과 기업 고객 영역으로 넓혀갈 계획이다.

강남훈 웹케시 부대표는 브랜치Q에 대해 “기존 패키지형 서비스에서 나아가 고객 요구를 빠르게 반영하는 맞춤형 서비스로 다시 전환하겠다”고 말했다. 웹케시는 전국 60여명의 현장 컨설턴트를 활용해 고객 요구를 프롬프트 방식으로 반영하고, 재무보고·현금분석·감사 등 다양한 업무용 에이전트를 신속하게 구현하는 구조를 마련하겠다는 구상이다. 현재 브랜치는 5개 제휴은행을 통해 약 1만개 기업 고객을 확보하고 있으며, 주요 제휴은행과 협의를 거쳐 관련 서비스를 단계적으로 확대할 방침이다.

금융권에서는 AI 에이전트 도입 필요성에 대한 인식도 빠르게 바뀌고 있다는 게 회사 측 판단이다. 윤 부회장은 “작년까지만 해도 은행권은 내부 업무 효율화 수준에서 AI를 보려는 시각이 강했지만, 올해 들어서는 경영진을 중심으로 대고객 서비스까지 포함한 에이전트 도입 필요성을 강하게 느끼고 있다”고 말했다. 그러면서 “앞으로는 은행 자체 에이전트와 빅테크·AI 전문기업이 내놓는 금융 에이전트 간 채널 경쟁이 본격화할 것”이라고 내다봤다.

정확성과 보안 문제에 대해서는 LLM에 모든 판단을 맡기지 않는 구조를 적용했다고 설명했다. 숫자 계산이나 날짜 산정처럼 오류 가능성이 큰 부분은 별도 처리하고, 질의가 불명확할 경우에는 사용자가 다시 확인하는 절차를 두는 방식이다. 또한 로컬 LLM과 비식별화 체계를 통해 고객 데이터 외부 유출 가능성을 최소화했다고 덧붙였다.

웹케시는 향후 오페리아를 기반으로 자금관리 에이전트와 에이전트 뱅킹, 경영정보 에이전트 등으로 서비스를 확장해 단순 질의응답형 챗봇을 넘어 실제 금융 실무에 바로 적용 가능한 AI 시장 공략을 강화해 갈 방침이다.
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