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한국 인공지능, 버티컬 AI로 산업 경쟁력 강화 필요성 대두

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범용 AI보다 현장 적용성 높은 버티컬 인공지능으로 글로벌 경쟁 구도가 이동 중이다. 한국도 금융 등 전문 분야 AI 육성에 집중해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

 한국 인공지능, 버티컬 AI로 산업 경쟁력 강화 필요성 대두 / 연합뉴스

한국 인공지능, 버티컬 AI로 산업 경쟁력 강화 필요성 대두 / 연합뉴스

글로벌 인공지능 경쟁의 중심이 범용 파운데이션 모델에서 산업 현장에 바로 적용할 수 있는 버티컬 인공지능으로 옮겨가면서, 국내에서도 금융처럼 전문성이 높은 분야의 인공지능 기업을 따로 키워야 한다는 목소리가 커지고 있다.

29일 업계에 따르면 미국과 중국은 이미 법률·의료·금융 등 분야별 특화 인공지능 기업 육성에 속도를 내고 있다. 미국은 벤처캐피털을 중심으로 산업별 기업에 대규모 자금을 공급하고 있고, 중국은 2017년부터 국가 전략 차원에서 산업 인공지능 생태계를 넓혀왔다. 반면 한국은 그동안 파운데이션 모델과 인공지능 반도체에 정책과 투자 관심이 집중되면서, 실제 산업 문제를 해결하는 버티컬 인공지능은 상대적으로 주목을 덜 받았다는 지적이 나온다. 버티컬 인공지능은 특정 산업의 데이터와 업무 방식, 규제 환경에 맞춰 설계된 인공지능을 뜻하는데, 범용 모델보다 현장 적용성이 높다는 점이 강점으로 꼽힌다.

이수환 PFCT 대표는 최근 서울 서초구 본사에서 연합뉴스와 만나 금융 버티컬 인공지능 분야에서 한국 기업들이 세계 시장에서 홀로 뛰는 상황이 반복돼서는 안 된다고 말했다. PFCT는 개인 간 온라인 대출을 중개하는 온라인투자연계금융, 이른바 피투피 금융 사업을 운영하면서 쌓은 신용평가·리스크 관리 데이터를 바탕으로, 이를 금융회사에 기업용 솔루션으로 공급하는 렌딩테크 기업이다. 대표 서비스인 ‘에어팩’은 금융사의 여신 심사와 리스크 관리, 운영 절차를 지원하는 금융 특화 인공지능 솔루션으로, 회사 측은 이를 도입한 금융기관에서 연체율이 최대 30% 개선되고 대출 취급 규모는 최대 50% 확대됐다고 설명했다. 단순히 인공지능 모델을 만드는 데 그치지 않고 실제 대출 사업 성과로 기술을 검증한 뒤 다시 기업 고객에게 공급하는 구조가 경쟁력이라는 게 회사 측 판단이다.

금융 분야에서 버티컬 인공지능의 가치가 특히 큰 이유는 핵심 데이터와 업무 노하우가 외부에 공개되지 않기 때문이다. 신용평가 정보와 리스크 관리 기준은 대부분 내부망이나 망분리 환경에서 관리돼, 공개 데이터로 학습한 범용 인공지능만으로는 실제 의사결정 체계를 충분히 구현하기 어렵다. 이 대표는 금융의 진정한 인공지능 전환은 단순한 업무 효율화 수준이 아니라 신용평가, 여신 심사, 사후 관리 같은 핵심 운영 체계에 인공지능을 넣는 데 있다고 설명했다. 그는 한국 금융 산업이 국제통화기금 외환위기와 카드사태를 거치며 신용정보 관리 체계를 정교하게 발전시켰고, 대출 신청부터 실행, 사후 관리까지 디지털화 수준도 높아 금융 버티컬 인공지능을 개발하고 검증하기에 유리한 환경을 갖추고 있다고 평가했다.

PFCT는 현재 인도네시아, 베트남, 호주 등 4개국에서 매출을 올리고 있으며 미국과 유럽 시장을 포함해 모두 10개국에 진출해 있다. 해외에서는 미국 데이터로봇, 중국 통둔, 싱가포르 핀봇에이아이 등과 경쟁하고 있다. 호주에서는 핀봇에이아이와 같은 데이터를 활용한 기술평가, 즉 개념검증(PoC)에서 우위를 인정받아 3년 계약을 맺었다고 회사는 전했다. 최근에는 글로벌 데이터 관리 플랫폼 기업 데이터브릭스의 국내 첫 금융 인공지능 독립 소프트웨어 벤더 파트너로도 합류했다. 금융권이 기존 데이터 웨어하우스 중심 구조에서 인공지능 활용에 적합한 데이터 레이크하우스 기반으로 옮겨가는 흐름 속에서, 데이터브릭스가 데이터 통합 기반을 맡고 PFCT가 그 위에서 신용평가와 리스크 관리를 수행하는 방식이다. 금융회사 입장에서는 데이터 인프라 구축과 인공지능 도입을 한 흐름으로 추진할 수 있다는 의미다.

업계에서는 이런 사례가 한국 인공지능 정책의 시야를 넓혀야 한다는 신호로 읽힌다. 자체 파운데이션 모델을 보유하는 것만으로는 국가 경쟁력이 완성되지 않고, 그 기술이 금융·의료·법률 같은 실제 산업에서 수익과 수출로 이어져야 산업 경쟁력으로 연결된다는 것이다. PFCT는 앞으로 3년 안에 3개국 이상에서 국내와 비슷한 사업 기반을 구축하고, 해외 매출만으로 100억원을 넘기는 것을 목표로 제시했다. 이 같은 흐름은 앞으로 인공지능 정책과 투자 판단이 범용 기술 중심에서 산업별 실전형 기업 발굴로 점차 확대될 가능성을 보여준다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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