화웨이, 금융권 ‘에이전틱 뱅킹’ 전환용 AI 솔루션 6.0 공개

금융권 AI를 ‘챗봇’이 아니라 운영체계로 밀겠다는 발표

• 화웨이가 상하이에서 열린 HiFS 2026 글로벌 세션에서 금융기관용 AI 전략과 솔루션 업그레이드를 공개함

  • 행사 주제는 “디지털을 넘어 에이전틱 뱅킹으로”였음
  • Financial Data Intelligence Solution 6.0, Digital CORE Solution 6.0, 범용 컴퓨팅과 AI 컴퓨팅을 함께 지원하는 회복탄력성 인프라가 같이 나옴
  • 말하자면 금융 AI를 단일 기능이 아니라 데이터, 코어 시스템, 인프라, 인재까지 묶은 전환 패키지로 보겠다는 얘기임

• 화웨이는 금융 부문 전략을 4대 핵심 비즈니스 전략과 ‘4-윈’ 협력 모델로 설명함

  • 4-윈은 고객, 독립 소프트웨어 공급사(ISV), 시스템 통합사(SI), 화웨이가 같이 솔루션을 만들고 이익을 나누는 구조임
  • 기반은 금융 등급 하드웨어와 소프트웨어, 산업 솔루션, 현지화 서비스, 파트너 생태계임
  • 금융권처럼 규제와 현장 요구가 센 산업에서는 단일 벤더 제품만으로 끝나기 어렵다는 전제가 깔려 있음

• 이번 발표의 핵심 키워드는 에이전틱 AI(Agentic AI)임

  • 화웨이는 에이전틱 AI가 프로덕션 등급 지능으로 넘어가는 변곡점에 왔다고 봄
  • 이를 위해 오픈소스 파운데이션 모델 기반의 하이브리드 AI 아키텍처를 내세움
  • 목표는 금융기관이 보안, 컴플라이언스, 비용, 비즈니스 성과를 동시에 맞추면서 AI를 대규모로 쓰게 만드는 것임

데이터와 AI 에이전트 쪽 업그레이드

• 화웨이와 파트너들은 4개 주요 영역에 맞춘 9개 AI 에이전트 비즈니스 솔루션을 공동 출시함

  • 영역은 지능형 상호작용, 효율적인 운영, 지능형 리스크 관리, 매출 성장임
  • 금융권에서 흔히 떠올리는 상담 자동화뿐 아니라 리스크와 매출 쪽까지 에이전트를 확장하려는 그림임

• Financial Data Intelligence Solution 6.0은 데이터 플랫폼, 데이터 거버넌스, 데이터 애플리케이션을 3계층으로 업그레이드하는 솔루션임

  • 새 AI 데이터 레이크는 문서, 영상 같은 비정형 데이터를 처리하기 위해 멀티모달 저장과 컴퓨팅을 지원함
  • 키러스, 선라인과 함께 원스톱 데이터 거버넌스 프레임워크를 만들었다고 밝힘
  • 센서스 데이터와는 5,000개 이상 고객 태그를 활용한 초개인화 마케팅 솔루션을 도입함

• 사기 방지 쪽 숫자도 꽤 구체적으로 제시됨

  • 트러스트디시전과 공동 개발한 지능형 사기 방지 솔루션은 탐지 응답 시간 30밀리초를 달성했다고 함
  • AI 기반 사례 분석을 더해 효율성을 40배 높였다는 주장도 붙음
  • 금융권 실시간 리스크 관리는 지연시간이 곧 사용자 경험과 손실로 이어져서, 30밀리초라는 숫자는 그냥 장식이 아님

코어 시스템 현대화와 인프라

• Digital CORE Solution 6.0은 금융 핵심 애플리케이션 현대화를 겨냥함

  • 화웨이는 지난 10년간 전 세계 150개 이상 금융기관의 핵심 시스템 현대화에 기여했다고 밝힘
  • 이번 버전은 시나리오, AI 기반 개발, 엔지니어링, 아키텍처, 플랫폼 전반을 업그레이드함
  • 신용카드, 중앙은행 결제, 보험 핵심 시스템 현대화가 새 공동 개발 영역으로 언급됨

• AI 기반 메인프레임 코드 변환도 주요 카드로 나옴

  • 화웨이 CodeArts 기반으로 스테파니니, 선라인과 공동 개발한 솔루션임
  • 채택률 90% 이상을 달성했다고 소개됨
  • 애플리케이션 리팩터링과 무중단 마이그레이션 솔루션은 계획 및 설계 주기를 50% 이상 줄이는 쪽으로 업그레이드됐다고 함

• 아키텍처 쪽에서는 셀 기반 구조와 자동 확장을 강조함

  • 트래픽이 10배 급증해도 대응할 수 있고, 장애 영향 범위를 줄여 99.999% 고가용성을 달성한다는 설명임
  • 금융 코어에서 이 정도 목표를 말하려면 단순 오토스케일링보다 장애 격리와 전환 설계가 더 중요해짐

• 컨테이너와 컴퓨팅 플랫폼 확장도 같이 발표됨

  • TaiShan 범용 컴퓨팅은 중국 은행 및 금융기관의 80% 이상과 8개국에서 애플리케이션 현대화를 지원해 왔다고 함
  • 올해는 알라우다, 랜처와 협력해 크로스 플랫폼 컨테이너 솔루션을 공동 개발함
  • 이 솔루션은 이미 아시아태평양과 남아프리카공화국의 주요 은행에 대규모 배포됐다고 소개됨

금융 AI의 마지막 퍼즐은 복원력과 사람

• 화웨이는 AI 시대 금융 인프라의 핵심으로 ‘4제로’ 회복탄력성 가치 제안을 내세움

  • 기존 데이터센터에서 클라우드 데이터센터, 다시 AI 데이터센터(AIDC)로 가도 금융기관에는 복원력이 필수라는 관점임
  • DR 컨설팅, 지능형 트래픽 스케줄링, 이기종 DR을 통해 active-active 재해복구 역량을 끌어올리겠다고 밝힘
  • 범용 컴퓨팅과 AI 컴퓨팅을 융합한 회복탄력성 아키텍처도 추가로 구축 중임

• 인재 육성도 숫자로 박음. 3년간 글로벌 금융산업에 ‘금융+AI’ 융합형 전문가 1만 명 이상을 키우겠다는 목표임

  • 모델과 인프라만 사도 금융 AI가 굴러가는 게 아니라는 걸 인정한 셈임
  • 실제 현장에서는 리스크, 규제, 데이터, 코어 시스템을 같이 이해하는 사람이 병목이 되기 쉬움

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기술 맥락

• 이 발표에서 중요한 선택은 오픈소스 모델 기반의 하이브리드 AI 아키텍처예요. 금융기관은 민감 데이터와 규제 때문에 모든 걸 퍼블릭 클라우드로 보내기 어렵고, 동시에 AI 연산 비용도 무시하기 힘들거든요.

• 그래서 화웨이는 데이터 레이크, 거버넌스, AI 에이전트, 코어 시스템 현대화를 한 묶음으로 잡고 있어요. 왜냐하면 금융 AI는 모델 하나 붙인다고 끝나는 게 아니라, 데이터 품질과 권한 관리, 레거시 시스템 연결이 같이 풀려야 실제 업무에 들어갈 수 있기 때문이에요.

• Digital CORE 쪽에서 AI 기반 메인프레임 코드 변환을 강조한 것도 같은 맥락이에요. 금융권 레거시는 안정적이지만 변경 속도가 느리고 인력도 줄어드는 경우가 많아서, 코드 변환과 무중단 마이그레이션이 현대화의 현실적인 병목이 되거든요.

• 셀 기반 아키텍처와 active-active DR은 장애 범위를 줄이기 위한 선택이에요. 금융 시스템은 전체 장애보다 일부 셀 장애로 격리하고 빠르게 우회하는 구조가 더 중요해서, AI 도입보다 먼저 인프라 복원력을 같이 챙겨야 해요.