[매일경제] SK텔레콤, AI 에이전트 본격 도입

📰 SK텔레콤, AI 에이전트 본격 도입

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채용·홍보·법무 업무 지원
R&D에 접목 개발기간 단축
원자재·배터리 시장 예측도
인공지능 콜센터도 고도화
사내 적용 후 외부로 확대
"돈 되는 AI 사업 힘 준다"

 

SK텔레콤이 다음달 업무 특화 인공지능(AI) 에이전트 시범 운영을 시작으로 '돈 버는 AI' 사업을 본격화한다. 지난해 경쟁사 대비 빠르게 AI 조직을 신설한 만큼 내년에는 기업 간 거래(B2B) 부문을 중심으로 실질적인 성과를 내겠다는 복안이다.

SK텔레콤은 지난 6월부터 SK C&C와 진행했던 '엔터프라이즈 AT(AI 전환) 태스크포스(TF)'를 'AIX사업부'로 정식 출범하고 AI B2B 사업을 본격화한다고 10일 밝혔다.

AIX사업부는 SK그룹의 공통 현안과 그룹사별 사업 특성을 반영한 다양한 AI 전환 사례를 발굴해 △에이닷 비즈 △AI 마켓 인텔리전스 △통신 AI △제조 AI의 4가지 서비스를 내년 상반기부터 순차적으로 시장에 내놓을 예정이다.

우선 다음달에는 SK텔레콤과 SK C&C 사내 구성원을 상대로 에이닷 비즈 클로즈 베타 서비스(제한된 인원을 대상으로 한 시험 운영)를 선보인다. 에이닷 비즈는 크게 두 가지 기능을 제공한다. 우선 AI 에이전트를 통해 회의 일정 메모, 회의록·보고서 작성, 시장 동향 요약, 지식 검색 등 일상 업무에서 활용도가 높은 서비스를 지원한다. 또한 AI 서류 심사 등 채용 과정을 돕는 HR 에이전트를 비롯해 보도자료 작성 및 부정적 뉴스 모니터링 등을 공급하는 PR 에이전트, 법령·판례 검색 및 법률 자문을 지원하는 법무 에이전트 등 직무별 특화 서비스인 에이닷 비즈 프로도 제공한다.

AIX사업부는 내년 상반기까지 20개 이상 SK그룹사에 에이닷 비즈를 적용해 성능을 보강한 다음 이르면 내년 하반기부터 B2B 솔루션으로 판매를 개시하겠다는 계획이다.

AI 마켓 인텔리전스는 검증된 금융시장 분석 모델을 AI로 고도화해 액화천연가스(LNG)·액화석유가스(LPG)·유가 등 원자재 트렌드를 예측하는 서비스로 향후 반도체, 배터리시장 전망도 돕는 AI 모델로 확장될 예정이다. AI 마켓 인텔리전스도 내년 상반기 SK그룹사를 대상으로 한 클로즈 베타 테스트를 거쳐 하반기 이후 시장에 나올 예정이다.

통신 AI 분야에서는 'AI콘택트센터(AICC)'가 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난 10월부터 AI 상담 업무 지원 시스템을 자사 고객센터에서 시험 운영 중이고, 현재 SK브로드밴드 등 그룹사도 사용하고 있을 정도로 사업화가 빠르다. 이와 관련해 KT가 2020년부터 AICC 사업을 시작하며 힘을 싣고 있는 만큼 향후 SK텔레콤과 KT 간 AICC 경쟁에 불이 붙을 것이란 관측도 나온다.

눈여겨볼 대목은 제조 AI다. SK텔레콤은 SK그룹 산하에서 반도체·화학 등 다양한 제조 계열사와 함께하고 있어 다른 AI 기업들과 차별화되는 지점으로 그룹사 생산성을 제고할 수 있는 AI 개발에 주안점을 두고 있다. 그 일환으로 AIX사업부는 연구개발(R&D) 과정 중 신규 화합물에 대한 물성 예측을 통한 생산원가 절감과 품질 향상, 개발 기간 단축은 물론 숙련자의 노하우를 데이터화해 비숙련자에게 표준화된 전문지식을 전이하는 AI 등 다양한 제조 특화 AI 상품을 개발할 예정이다.

B2B용 AI 솔루션을 앞세운 수익 창출 움직임은 최근 테크업계 트렌드다. 자체 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바X'를 주축으로 한 다양한 B2B 솔루션을 사업화하고 있는 네이버클라우드가 대표적이다. 네이버클라우드는 최근 AI를 접목한 개인화 마케팅 솔루션 'N클루'를 출시했다. KT는 마이크로소프트와 함께 내년을 목표로 클라우드관리서비스 사업을 준비 중이다. 삼성SDS는 다양한 클라우드와 AI 모델을 기업들이 선택할 수 있게 장려된 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'와 AI 기반 협업 솔루션 '브리티 코파일럿'을 내세우고 있다.

 

 

 

✍ 요약

SK텔레콤은 AI 에이전트를 활용한 '돈 버는 AI' 사업을 본격적으로 시작하며 채용, 홍보, 법무, 제조 등 다양한 업무에 AI 솔루션을 도입할 계획입니다. 이를 통해 SK 그룹 전반의 생산성을 높이고 AI 기반 B2B 시장을 개척하려 합니다.

 

 

AIX사업부 설립

• 목적: SK그룹의 공통 문제 해결 및 그룹사별 특화된 AI 전환 사례 발굴
• 서비스
  • 에이닷 비즈
  • AI 마켓 인텔리전스
  • 통신 AI
  • 제조 AI

 

에이닷 비즈

• 기능
  • 일정 관리, 회의록 작성, 시장 동향 요약 등 일상 업무 지원
  • 직무별 맞춤형 AI 서비스 제공 (예: PR, HR, 법무)
• 계획: SK그룹 20개 계열사에 시범 적용 후 상용화

 

AI 마켓 인텔리전스

• 기능
  • 원자재 및 금융시장 트렌드 예측
  • 향후 반도체 및 배터리 시장 확장
• 계획: SK그룹 내 시범 테스트 후 상용화

 

통신 AI - AICC(AI 컨택센터)

• SK텔레콤 고객센터와 SK브로드밴드에서 시험 운영 중
• KT와 경쟁 가능성

 

제조 AI

• 생산성 향상 및 비용 절감을 위한 제조 특화 AI 개발
• 신규 화합물 물성 예측, 품질 향상, 숙련자 노하우 데이터화

 

 

 

 

🔍 추가 조사한 내용

 

SK MarketCaster

 

Global 금융시장의 AI기반 분석을 통해 차별화된 디지털 분석체계 제공합니다.

• 가격 트렌드 예측: 마켓 특화 자체 개발 AI 알고리즘을 통해 시장 변동성 대응 강점을 가질 수 있습니다.
• 시장 설명력 지원: AI가 내린 결정/예측 사유를 의사결정 담당자에게 쉽게 이해시킬 수 있도록 제공하여 최적의 의사결정을 도출할 수 있습니다.
• 시장 대응력 강화
  • Global, 실시간(24*365) 시장 감시, 조기경보 Alert, Live-Signal 산출, 적시 트레이딩을 지원합니다.
  • 지정학적 이슈 등 Market Risk 즉시 대응할 수 있습니다.

 

 

AI 기술력과 금융 전문가 Insight 결합으로 금융(자본시장) 영역에서 우수한 성능을 입증했습니다.

• 뛰어난 기술력
  • 인간 개입 최소화(Data-Driven): 시장에 대한 감정을 배제한 데이터 기반 판단
  • SOTA Deep Reinforcement learning: 환경과의 상호작용 기반 최대 성과 최적화 모델
  • 마켓 특화 자체 개발 AI 알고리즘: 시장 변동성 대응 특화 AI기술

• 금융 전문가와의 시너지 구조
  • 금융 Analyst Insight 공유: 주요 데이터 및 의미 해석을 통한 모델 고도화/성능 개선
  • 자산운용가/트레이더 노하우 적용: 실제 마켓의 발생 가능 문제에 대한 시장 대응력 제고

• 사례
  • (사모) 펀드 출시
  • RATB 수익률 1위
  • Wrap Account 운용
  • 내부 PI 운용: 내부 PI 연수익율 18.3%, MDD -6.41%(코스피 -15.56%, 나스닥 -14.13%)로 우수한 성과 입증 중

 

 

모델 고도화를 통한 Market intelligence 도메인 확대

• 배경
  • 원자재 시장 변동성 증대: 날씨, 전쟁 등 영향 변수 증가함에 따라 원자재 시장에 대응하기 위한 계산량 증가
  • 반도체 Cycle 변동성: 수요/업황 변화에 따른 급격한 손익 변동으로 투자/설비/생산에 대한 의사결정 어려움
  • 지역과 시간의 한계: 지역적(Local → Global), 시간적(24*365) 확대로 적기/즉시에 시장 대응 어려움

 

• 예시
  • 시나리오 Planning: 천연가스 → 다양한 글로벌 영향 변수로 인한 AI/DT 기반 시장 분석이 필수적임
  • Feasibility 테스트: 반도체 → 반도체 도메인에 적용하여 DRAM 제품군 생산 비중 최적화 제안

 

 

SK그룹 AI MI 플랫폼

• SKT AT TF
  • 강력한 AI 기술력 및 빅데이터 기반 분석 지원: 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 딥러닝 등 다양한 AI 분야에서 높은 수준의 기술력
  • 산업 및 고객 맞춤형 서비스: 기업 목표/비즈니스 환경에 맞는 솔루션 제시
• SK Market Caster AI model
  • 가격 트렌드 예측: 마켓에 특화된 자체 개발 AI 알고리즘을 통해 시장 변동성에 대응
  • 시장 설명력 지원: AI가 내린 결정/예측 사유를 의사결정 담당자에게 쉽게 이해시킬 수 있도록 제공하여 최적의 의사결정을 도출

 

 

🔗 연관 링크

AI Market Intelligence | Enterprise AT TF (SK C&C) 김지원

 

 

 

 

💡 현직자에게 할 질문

 

1. 직무별 AI 에이전트의 고유 기능 개발
HR, PR, 법무 에이전트와 같은 직무 특화 AI 에이전트를 개발할 때, 직무별로 차별화된 알고리즘이나 데이터셋 설계 방식이 있는지 궁금합니다. 예를 들어, 법무 에이전트는 최신 법령과 판례를 학습해야 하는데, 이와 같은 실시간 업데이트를 보장하기 위해 어떤 기술이나 데이터 소스를 사용하고 있나요? 각 직무 에이전트가 데이터를 처리하는 과정에서 데이터 보안과 프라이버시를 보장하기 위한 기술적 접근법은 무엇인가요?

2. AI 마켓 인텔리전스의 시장 확장 가능성
AI 마켓 인텔리전스는 원자재 및 금융시장 예측을 시작으로 반도체와 배터리 시장까지 확장될 예정이라고 밝혔습니다. 이러한 확장을 진행할 때, 각각의 산업군에서 사용하는 고유한 데이터의 특성과 시장 예측 알고리즘이 어떻게 차별화될 예정인가요? AI 모델이 시장 변동성, 지정학적 리스크와 같은 외부 요인을 통합하여 예측력을 높이기 위해 어떤 기술적 접근을 하고 있는지 알고 싶습니다.

 

3. 제조 AI의 데이터 수집 및 활용 방식
제조 AI에서 신규 화합물 물성 예측, 품질 향상, 비용 절감 등을 목표로 하고 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 SK그룹 계열사의 데이터(반도체, 화학 등)와 외부 데이터를 결합하는 방식이 구체적으로 어떻게 이루어지나요? 제조 환경의 복잡성을 반영한 AI 학습에서 가장 큰 기술적 도전 과제는 무엇이며, 이를 해결하기 위한 접근 방식은 무엇인가요? 제조 AI가 비숙련자에게 숙련자의 노하우를 전수할 수 있도록 설계된 구체적인 사례나 기능이 있다면 소개해 주십시오.