웹케시, K-엑사원 연계 금융 AI 에이전트 개발…자금관리·경영정보에 적용

웹케시가 LG AI연구원이 이끄는 컨소시엄에 참여해 금융 업무에 특화한 AI 에이전트 개발·실증에 나선다. 회사는 자사 ‘오페리아(OPERIA)’와 ‘K-엑사원(K-EXAONE)’을 연계해 기업 자금관리와 금융기관 경영정보시스템에 적용한다고 28일 밝혔다.

참여 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트다. 국내 독자 AI 모델의 경쟁력을 확보하고 산업 현장으로 적용 범위를 넓히는 국가 AI 사업으로, LG AI연구원은 자체 모델 K-엑사원의 고도화와 현장 적용을 진행하고 있다.

웹케시는 기업 자금관리 분야에서 축적한 업무 지식과 금융 AI 기술을 맡는다. 자연어 질문을 데이터베이스 질의어인 SQL로 바꿔 필요한 데이터를 추출하는 오페리아를 모델과 연결한다. 오페리아는 여러 대규모언어모델(LLM)과 연동하는 지능형 관계형 데이터베이스(RDB) 커넥터로, 금융 데이터와 AI 모델 사이의 처리 기능을 담당한다.

기존 오페리아는 질문에 필요한 데이터베이스 맥락만 추려 모델에 전달한 뒤, 업무 규칙을 반영한 시맨틱 레이어와 자체 변환 엔진을 거쳐 SQL을 만든다. SQL 구문 오류를 감지·보정하고 데이터베이스 구조의 변화를 감지해 버전을 관리한다. 처리 경로는 데이터베이스 직접 실행과 기존 API 호출, 두 방식을 결합한 후처리로 나뉜다. 회사는 이를 기반으로 자금관리 에이전트, 에이전트뱅킹, AI MIS, 재정 AX, 경리365 등 금융기관·공공기관·기업 대상 사업을 확대하고 있다.

기존 오페리아는 한 세션 안에서 이어지는 질문을 식별해 대화 흐름을 유지하고, 질의 의도에 따라 데이터 조회나 검색 등 처리 경로를 선택한다. 사용자가 결과를 수정하거나 오류를 지적하면 처리 흐름을 조정하는 사람 개입 기능도 지원한다. 별도의 품질 관리 기능에서는 사용량과 질문 유형을 집계하고 응답의 정확성·유용성, 지연시간과 트랜잭션 추이를 모니터링한다. 사내 문서를 AI가 활용하도록 가공·저장하는 기능과 의미 기반 검색, 검색 결과의 재순위화도 제공한다. API 서비스의 연결 정보와 입출력 처리는 로우코드 설정으로 관리한다.

강원주 웹케시 대표는 “AI가 산업 현장에서 가치를 만들려면 업무 이해와 정확한 데이터 활용이 중요하다”며 “K-엑사원과 웹케시의 금융 AI 기술을 결합해 국내 AI 생태계 확대에 기여하겠다”고 말했다.