금융권 AI 경쟁, 이제 모델보다 코어뱅킹 인프라 싸움으로 간다

• 국내 금융권의 AI 경쟁 포인트가 드디어 서비스 화면 밖으로 내려가고 있음

  • 예전엔 생성형 AI 챗봇, 상담 자동화, 내부 문서 검색 같은 기능 경쟁이 눈에 잘 보였음
  • 이제는 “그 AI가 실제 금융 업무를 처리할 만큼 데이터를 빠르고 안정적으로 먹을 수 있냐”가 핵심이 됨
  • 금융권 관계자 표현대로, AI 경쟁은 모델 싸움이라기보다 인프라 싸움으로 가는 분위기임

• NH농협은행은 코어뱅킹 자체를 AI 에이전트가 실시간 데이터를 분석하는 구조로 끌어올리려는 중임

  • IBM 파워10 기반 서버인 파워 E1180 20대를 도입해 코어뱅킹과 재해복구 시스템을 같이 강화하려는 것으로 파악됨
  • 이 장비는 최대 256코어, 64테라바이트 메모리를 지원하는 하이엔드 서버임
  • 차세대 시스템인 프로젝트 네오의 핵심 인프라로 쓰일 예정이라, 단순 증설보다는 코어 시스템 체질 개선에 가까움

• 우리은행은 더 과감하게 계정계 실행 서버를 유닉스에서 리눅스 기반 x86 구조로 바꾸는 쪽으로 감

  • 계정계는 은행의 거래 원장을 처리하는 가장 보수적인 영역이라, 안정성 때문에 구조 변경이 쉽지 않았음
  • 기존 단일 고성능 서버 중심 구조에서 분산 처리 구조로 옮기는 게 핵심임
  • 비대면 거래 증가와 AI 적용을 생각하면, 수직 확장만으로 버티는 방식에는 한계가 있다는 판단으로 보임

• KB국민은행은 코어는 내부에 두고, 데이터와 분석을 담당하는 정보계는 AWS 기반 퍼블릭 클라우드로 옮기는 하이브리드 전략을 택함

  • 계정계는 그대로 유지해 안정성과 통제력을 확보함
  • 대신 분석, 데이터 처리, AI 활용에 가까운 정보계는 클라우드 중심으로 재편함
  • 기사에 나온 IT 담당자 말처럼, 정보계를 클라우드로 옮기는 순간 데이터 처리 속도와 확장성의 기준이 달라짐

• 물리 인프라 경쟁도 같이 커지고 있음

  • IBK기업은행은 하남 데이터센터 전력망을 완전히 이중화하고 20메가와트 규모 예비 전력을 확보함
  • AI와 클라우드가 늘어나면 서버만 문제가 아니라 전력, 냉각, 장애 대응까지 같이 커짐
  • 결국 AI 인프라는 서버 구매로 끝나는 게 아니라 데이터센터 설계 문제까지 확장됨

• 데이터 처리 방식도 배치 중심에서 실시간 중심으로 바뀌는 중임

  • 농협상호금융은 오라클 골든게이트를 도입해 전국 데이터를 1초 미만 지연으로 통합하는 체계를 구축하는 것으로 파악됨
  • 배치 구조에서는 AI가 즉각적인 판단을 하기 어렵다는 게 금융권의 문제의식임
  • 실시간 데이터 체계가 있어야 이상거래 탐지, 개인화 추천, 업무 자동화 같은 AI 서비스가 제대로 굴러감

• 정리하면 금융권의 새 표준은 클라우드, 분산 서버, 그래픽처리장치, 실시간 데이터 기술이 결합된 구조로 가는 중임

  • 과거 우선순위는 거래 안정성과 장애 대응이었음
  • 지금은 여기에 데이터 활용 속도와 확장성이 핵심 경쟁 요소로 붙음
  • 누가 더 좋은 AI 모델을 샀느냐보다, 누가 AI를 실제 업무에 태울 수 있는 구조를 먼저 만들었느냐가 승부처가 되는 셈임

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기술 맥락

• 금융권이 지금 바꾸려는 건 앱 화면이나 챗봇이 아니라 계정계와 정보계의 역할 분리예요. 왜냐하면 AI가 금융 업무에 들어가려면 고객 거래, 분석 데이터, 장애 대응 체계가 따로 놀면 안 되거든요.

• 우리은행의 유닉스에서 리눅스 기반 x86 전환은 단순 운영체제 교체가 아니에요. 단일 고성능 장비에 기대던 방식을 분산 처리 구조로 바꾸면, 트래픽이 늘거나 AI 작업이 붙을 때 확장 방식이 훨씬 유연해져요.

• KB국민은행의 하이브리드 전략은 금융권에서 꽤 현실적인 선택이에요. 계정계처럼 민감한 코어는 내부에 남기고, 분석과 데이터 처리는 AWS 같은 퍼블릭 클라우드로 보내면 규제와 확장성 사이에서 균형을 잡을 수 있어요.

• 농협상호금융의 1초 미만 데이터 통합도 중요한 포인트예요. AI가 의미 있는 판단을 하려면 어제 모아둔 배치 데이터보다 방금 발생한 거래 흐름이 필요하고, 그래서 실시간 복제와 동기화 기술이 인프라의 핵심으로 올라오는 거예요.