S&P 글로벌은 최근 스노우플레이크(SNOW)의 AI 플랫폼 ‘코텍스(Cortex)’를 활용해 데이터 분석 방식에 근본적인 전환을 시도하고 있다. 이번 협업은 단순한 분석 도구를 넘어서, 생성형 AI와 에이전트 AI(agentic AI)의 도입으로 정보 탐색과 의사 결정의 효율성까지 높이고 있다는 점에서 주목된다.
리암 하인스(Liam Hynes) S&P 글로벌 신제품 개발 총괄은 스노우플레이크 서밋 2025에서 “우리 고객은 스노우플레이크를 통해 데이터를 효율적으로 조회할 수 있고, 코텍스의 기능 덕에 스토리텔링 기반의 인사이트를 자연스럽게 도출할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “데이터는 데이터일 뿐이지만, 중요한 건 그 속에서 의미 있는 서사를 이끌어내는 것”이라며 AI가 이 과정을 지원한다는 점을 강조했다.
스노우플레이크의 바리스 굴테킨(Baris Gultekin) AI 총괄과 하인스는 실시간 스트리밍으로 진행된 인터뷰에서 AI 도입이 데이터 워크플로의 전반에 걸쳐 얼마나 깊숙이 작동하고 있는지를 소개했다. 이들은 S&P 글로벌이 스노우플레이크 플랫폼에서 실행되는 AI 기능들을 활용해, 특히 실적 발표 콜(earnings calls) 분석 자동화를 진행하고 있다고 설명했다.
예컨대, 기업 실적 발표 콜을 자동 녹취·데이터화한 뒤, 메타데이터 분석을 통해 경영진이 중요한 정보를 얼마나 주도적으로 제공하고 있는지까지 평가할 수 있다. 이를 바탕으로 AI 에이전트가 자동으로 실적 요약 보고서를 생성하면서 리서치 업무의 속도와 정확성이 크게 향상됐다.
스노우플레이크는 이 같은 에이전트 AI의 가능성을 한 단계 더 끌어올리기 위해 의미 기반 모델링(semantic modeling)과 고급 시맨틱 컨텍스트 강화에 투자하겠다는 계획도 밝혔다. 굴테킨은 “AI를 데이터 근처에서 실행시켜 보안성과 관리성을 유지하되, 누구나 인사이트에 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공하겠다”고 말했다.
이번 협업은 단순한 데이터 분석을 넘어 기업 전반의 의사 결정 지원 체계에 변화를 일으키는 방향으로 진화 중이다. 생성형 AI가 기업의 방대한 내부 데이터에 정확하게 질문하고, 정량적 분석 결과는 물론 정성적 맥락까지 추출할 수 있는 구조로 바뀌고 있는 것이다. 이를 통해 정보의 *민첩성*과 *확장성*을 동시에 확보하면서, 기업 고객 대상 B2B AI 응용 모델의 상용화 가능성이 한층 입증되고 있다.