금융권 AI 도입, 데이터 플랫폼 전략으로 준비하세요!

신뢰성(Trust): 데이터 생성부터 처리 과정까지 투명하게 관리되어 현업 사용자가 믿고 사용할 수 있어야 하며, 이는 Finance-grade data product 관리의 핵심입니다.

검증 가능성(Validity): AI가 생성한 결과가 '그럴듯해 보이는' 것을 넘어, 결정론적이고 감사 가능해야 하며, 사용된 데이터와 로직의 투명한 설명이 가능해야 합니다.

업무 맥락(Context): 데이터 값 자체뿐만 아니라, 해당 데이터가 부서, 상품, 회계 기준 등 비즈니스 용어와 프로세스 내에서 어떤 의미를 갖는지 AI가 이해할 수 있도록 일관된 시맨틱과 가드레일(guardrail)이 필요합니다.

제품 중심 전환: 프로젝트 중심 사고에서 벗어나 비즈니스 제품 중심으로 전환하고, 데이터 도메인과 유스케이스를 매핑하여 제품 백로그(Product Backlog)와 목표 아키텍처(Target Architecture) 정의가 필요합니다.

AI 증강 메타데이터 및 품질 관리: 데이터 품질 규칙을 비즈니스 맥락과 거버넌스 기준에 맞춰 관리하고, Unity Catalog와 같은 거버넌스 체계를 통해 데이터 계보(Data Lineage)와 금융 프로세스 맥락을 연결합니다.

Governance by Design: 데이터 흐름, 품질 기준, 계보, 통제 요건을 설계 단계부터 반영하여 데이터 제품과 거버넌스를 통합하는 접근 방식이 중요합니다.

Lakehouse 및 Code Assist 활용: Lakehouse 데이터 제품 전달을 가속화하고, 분석 및 실시간 운영 유스케이스 간 균형을 맞추며, 디지털 스토어 형태의 Finance Data Product 제공으로 현업 사용자의 데이터 접근성을 높입니다.

Genie를 통한 셀프서비스 분석: 복잡한 SQL이나 분석 도구 없이도 자연어 기반 데이터 탐색 및 인사이트 도출이 가능해져, 현업 사용자의 데이터 활용 능력을 강화합니다.

Agent Bricks를 통한 워크플로우 자동화: 데이터 제품 전달 및 유지보수 과정을 Agentic 방식으로 자동화하여, 데이터 관리 조직은 반복 업무를 줄이고 고부가가치 데이터 제공에 집중할 수 있습니다.

플랫폼 및 제품 검증: 목표 아키텍처를 검증하고, 데이터 품질, 메타데이터, 운영 관리 작업을 강화하여 실질적인 비즈니스 가치 창출을 목표로 합니다.

고객 관점 성과: 추가 자본 확보, 수작업 프로세스 대체, 데이터 정확도 개선 등 직접적인 비즈니스 성과를 달성했습니다.

전략적 의미: 이 사례는 AI-ready Finance Data 전략이 단순한 플랫폼 구축을 넘어, 실제 금융 사례를 대상으로 MVP를 통해 데이터 역량과 비즈니스 가치를 동시에 검증하고 직접적인 프로젝트로 연결하는 핵심적인 접근 방식임을 시사합니다.