[IT 동아] 금융 AX 가속화 외친 웹케시, 전략의 핵심은 “오페리아 플랫폼”

IT동아 강형석 기자] 스스로 업무를 처리하는 인공지능(AI) 에이전트 시대다. AI에게 무엇을 물을 수 있는지 탐색하던 단계에서, 이제는 AI가 우리를 대신해 무엇을 해낼 수 있는지 묻는 시대로 전환 중이다. 금융권은 이 전환이 상대적으로 더디다. 수십 년에 걸쳐 쌓인 업무 로직과 보안 체계가 발목을 잡는다. 금융권이 AI에 공을 들이면서도 핵심 업무 적용엔 주저하는 이유다.

해외 금융권은 분위기가 다르다. 시장조사기업 모르도르 인텔리전스(Mordor Intelligence) 자료에 따르면, 글로벌 금융 서비스의 AI 에이전트 도입 규모는 2026년 77억 8000만 달러(약 11조 5136억 원)에 달할 전망이다. 2025년 55억 1000만 달러(약 8조 1531억 원) 대비 41.2% 증가한 수치다.

금융 AI의 성패는 얼마나 정확하게 데이터베이스에 접근해 원하는 결과를 도출하느냐에 달렸다. 무엇보다 AI 기술이 금융 업무 프로세스에 자연스럽게 녹아드는 게 중요하다. 이 어려운 문제에 대해 웹케시가 해결사를 자처했다.

2026년 4월 23일, 웹케시는 FKI 타워(서울 여의도 소재)에서 ‘금융 AI 에이전트 컨퍼런스(AI Agent Conference) 2026’을 열고 AI 전환 성과와 금융 AI 플랫폼 전략을 공개했다.
강원주 웹케시 대표는 “웹케시는 지난 1년간 금융 현장의 목소리에 귀 기울이며 AI와 금융기관과의 결합을 끊임없이 시도하고 검증해왔다. 에이전트 뱅킹 관련 실적과 은행 경영정보시스템(MIS)의 개념검증(PoC)도 성공적으로 수행했다. 앞으로 웹케시가 열어갈 금융 AX(AI 전환) 시대를 지켜봐 달라”고 말했다.

2025년, 웹케시는 금융 AI 에이전트 기업으로 전환하겠다고 선언한 바 있다. 강원주 대표는 “금융 AI 에이전트 기업 선언 이후, 1년이라는 시간이 흘렀다. 약속을 지키고자 조직 전체를 AI 중심으로 재편하는 강도 높은 체질 개선을 단행했다. 내부 인력의 30%를 AI 엔지니어로 전환하고, 자체 그래픽 처리장치(GPU) 센터를 구축하는 등 하드웨어와 소프트웨어 양면에서 혁신 기반을 닦았다”고 설명했다.

2026년 초, 웹케시는 전 임직원에게 클로드 코드를 배포하고 매달 혁신 사례를 공유하는 방식으로 AI 유전자를 조직 전체에 이식했다. 관리 부서 직원이 스스로 업무 시스템을 만들어내는 일이 일상이 됐다는 게 강원주 대표의 설명이다.

AI CFO 출시를 시작으로 상품 구성까지 AI에 맞췄다. 농협은행 제휴 상품인 ‘AI 하나로’를 2025년 12월 선보였고, 2026년 4월에는 700여 고객에게 무상 배포를 완료했다. 웹케시는 2026년 6월까지 연구기관용 rERP Q와 3만 중소기업이 이용하는 경리나라에도 에이전트 전환을 마무리할 계획이다.

금융권 개념검증에도 속도를 냈다. 2025년 12월, NH농협은행 기업뱅킹에 에이전트 적용 개념검증을 완수했고, 2026년 4월에는 광주은행 경영정보시스템(MIS) 개념검증까지 마쳤다. 보안이 엄격한 은행 계정·정보 부문에서 에이전트 적용 과정을 실증했다는 점에서 눈길을 끈다.

“카메라가 처음 등장한 것이 1839년이다. 당시 화가들은 재현의 기술을 잃었다. 그러나 이후 미술은 인상주의, 표현주의, 입체파, 미디어아트 등 예술 영역으로 발전했다. 카메라 이전에는 단조로웠던 미술 사조가 카메라 등장 이후 달라진 셈이다. AI도 마찬가지다. AI는 조직이 일하는 시대에서 개인이 일하는 시대로 전환을 촉진할 것이다.”

윤완수 웹케시그룹 부회장은 AI의 등장을 과거 미술 시장에 비유했다. 인터넷뱅킹과 모바일 금융 확산으로 고객이 직접 업무를 처리하는 구조가 자리 잡았지만, 향후에는 이용자가 자연어로 지시하면 AI 에이전트가 명령을 수행하는 방식으로 전환될 것이라 내다봤다.

은행권의 분위기 변화도 언급했다. 2025년까지는 대부분의 은행이 “AI 에이전트는 시기상조”라는 입장이었다. 코어 시스템 재구축 비용, 사고 발생 시 책임 소지, 보안 리스크 등이 복잡하게 얽혔기 때문이다. 그러나 올해 들어 180도 바뀌었다는 게 윤완수 부회장의 설명이다.

윤완수 부회장은 최근 벌어진 아마존과 퍼플렉시티의 법적 분쟁을 사례로 들었다. 아마존이 쇼핑 에이전트 서비스인 퍼플렉시티에 접근금지 가처분 신청을 한 사건이다. AI 에이전트가 아마존 앱에 직접 들어오면 광고 수익과 고객 접점은 끊기고 데이터는 에이전트 쪽에 쌓인다는 게 이유다. 아마존 입장에서는 30년간 쌓아온 비즈니스 모델이 무력화되는 셈이다. 윤완수 부회장은 금융 시장도 아마존·퍼플렉시티 사례와 유사하게 흘러갈 것이라고 봤다. 금융권 역시 자체 에이전트를 구축하지 않으면 빅테크 에이전트에 종속될 수 있음을 경고한 셈이다.

AI 에이전트 적용을 가속화하기 위해 웹케시는 ▲기존 코어 시스템 유지 ▲현행 보안 체계 유지 ▲사고 발생 시 원인 추적이 가능한 감사 로그 구축 등 세 가지 원칙을 강조했다. 향후 2년 안에 모든 은행이 에이전트 뱅킹을 도입할 것으로 보고, 은행 맞춤형 인프라를 제공한다는 전략이다.

웹케시는 금융 AI 에이전트의 심장 역할을 할 오페리아(Operia) 플랫폼을 공개했다. 오페리아는 생성형 AI가 금융사의 복잡한 관계형 데이터베이스(RDB)에 정확하고 안전하게 접근하도록 돕는 지능형 커넥터다. 사용자의 질문을 은행 계정계·정보계 시스템에 맞춰 정리하는 역할을 한다. 자연어를 SQL로 변환하는 NL2SQL 엔진과 이를 API(소프트웨어 간 연결 인터페이스)와 매칭하는 SQL2API 엔진 등을 적용해 완성도를 높였다.

NL2SQL 엔진은 자연어를 비즈니스 명령어 학습이 반영된 SQL 쿼리로 변환한다. SQL2API 엔진은 생성된 SQL을 기반으로 고객사에 정의된 API를 매칭·호출한다. 복잡한 질의에도 여러 API를 복합 호출하거나 대량 거래 페이징 처리가 가능하다는 점도 차별점으로 꼽힌다.

오페리아는 에이전트 개발부터 운영, 품질 관리까지 전 과정을 다룬다. 이를 위해 ▲에이전트 서비스 매니저 ▲검색증강생성(RAG) 매니저 ▲품질 관리 도구(쿼리티 가드) ▲자동화 에이전트 큐비봇 ▲SQL 위험도 사전 예측 기능 ▲모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합 중계 등 다양한 기술을 적용했다. 웹케시는 복잡한 금융 RDB 관계 설정을 정확하게 구현하고자 지식 그래프와 RAG를 결합한 하이브리드 구조를 채택했다. 추론 능력을 강화하면서도 데이터의 정합성을 유지하기 위한 설계다.

오페리아 플랫폼을 통해 고도화된 자금관리 솔루션, 자금관리 에이전트 V2도 함께 소개됐다. 이 중 브랜치 큐(Branch Q)는 자금 담당 직원의 반복 업무를 대행하는 에이전트다. 보고서 생성, 자금 현황과 거래 흐름, 이상 거래 감사 등 전문 영역 처리를 지원한다.

웹케시는 LLM과 데이터베이스 사이에 비즈니스 이해 계층과 데이터 이해 계층을 도입해 일관성을 확보했다. 비즈니스 이해 계층은 같은 지출이라도 기업마다 지급·이체·송금·불출 등 다른 표현을 쓰는 현실을 흡수해 시스템에 일관된 언어로 전달한다. 데이터 이해 계층은 시스템마다 다른 테이블과 컬럼 구조를 파악해 사용자의 자연어 질문을 정확한 SQL 쿼리로 바꿔준다. 두 기능은 사람의 말을 금융 시스템의 언어로 통역하는 이중 번역기인 셈이다.

정확도 검증도 강화됐다. 처음 200개였던 검증 항목이 1000개 이상으로 늘었고, 이후 고객 피드백이 누적되면서 질문의 유형과 난이도를 단계적으로 고도화했다. 1단계에서는 잔액·거래내역 등 기본 조회, 2단계에서는 꼬리 물기 질문과 복합 조건 처리, 3단계에서는 분기·연도별 예측 분석까지 검증을 마쳤다.

에이전트 구성도 초기 1개에서 8개로 확대됐다. 모든 에이전트는 카카오톡 연동을 지원해, 별도 앱 설치를 꺼리는 최고경영자(CEO)나 최고재무책임자(CFO)도 동일한 서비스 경험이 가능하다. 주목할 부분은 컨텍스트 엔지니어링 방식 도입이다. 복잡한 코딩 없이 프롬프트 작성만으로 고객사마다 다른 맞춤형 보고서와 기능을 즉석에서 만들어낸다.

보안은 이중으로 설계됐다. 시스템 내에 설치하는 로컬 대형언어모델(LLM) 도입으로 고객 데이터의 외부 유출을 원칙적으로 차단하고, 데이터 비식별화 기술을 병행 적용했다. 강남훈 웹케시 부대표는 “향후 클로드나 제미나이 같은 외부 LLM을 활용하더라도, 계좌 정보 같은 핵심 데이터는 비식별화된 데이터로 전달되기에 보안이 유지된다”고 설명했다.

웹케시는 오페리아를 앞세워 금융 데이터와 생성형 AI 사이를 잇는 단단한 층(Layer)을 쌓겠다는 전략이다. 금융 AI 인프라의 표준을 구축하는 게 목표다. 금융사가 기존 시스템을 크게 뜯어고치지 않고도 AI 에이전트를 도입할 수 있다는 점에서 시장의 관심이 집중될 전망이다.

이 외에도 웹케시는 컨텍스트 엔지니어(CE)라는 새로운 직무를 신설해 현장 컨설턴트들을 AI 시대의 문제 해결사로 키운다는 계획이다. 이들은 코딩 없이 프롬프트만으로 고객 맞춤형 에이전트를 즉석에서 구현해 주는 업무를 맡는다. 팔란티어의 현장 배치 엔지니어(FDE) 모델을 참조했다는 게 강남훈 부대표의 설명이다. 현재 전국 60여 명의 현장 컨설턴트를 컨텍스트 엔지니어로 재편, 웹케시 고객에게 맞춤형 서비스를 제공할 방침이다.

IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)