몽고DB, 국내 금융·공공 시장 공략 나선다...'AI 시대 걸맞는 시스템 현대화 필수'

글로벌 데이터 플랫폼 기업 몽고DB가 국내 기업들의 인공지능(AI) 애플리케이션 개발에 최적화된 시스템 현대화를 지원하며 국내에서 입지 확대에 나선다.

3일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '몽고DB 닷로컬 서울' 미디어 브리핑에서 김규동 몽고DB 한국 솔루션 아키텍트 총괄은 "그간 국내 커넥티드카 분야에서 괄목할 성과를 거뒀고 현재는 금융, 공공, 제조 분야에 주목하고 있다"며 "GS(Good Software) 인증 취득을 통한 조달청 나라장터 등록과 KT, 업스테이지와의 업무협약(MOU) 등을 기반으로 금융·공공 AI 시장에 본격적으로 진출할 것"이라고 밝혔다.

AI 애플리케이션 개발 위한 통합 플랫폼 제공

이날 몽고DB는 기업들이 AI 애플리케이션 개발에 필요한 다양한 기술들을 하나의 플랫폼을 통해 제공한다는 점을 차별점으로 내세웠다. 이를 기반으로 기업들이 기존 레거시 시스템을 AI 시대에 걸맞는 현대적인 시스템으로 전환할 수 있도록 지원한다는 게 회사의 전략이다.

김규동 몽고DB 한국 솔루션 아키텍트 총괄은 "몽고DB의 강점은 AI 애플리케이션 개발에 필요한 다양한 기술 요소들을 하나의 플랫폼에 통합해 신뢰성과 정확성을 제공하는 데 있다"고 강조했다.

몽고DB는 기존 벡터 데이터 기반 경쟁력에 올 초 인수한 '보야지AI'의 임베딩 및 랭킹 기반 벡터 검색 기술 역량을 더해 더 정확하고 효율적인 AI 애플리케이션 개발 환경을 제공하게 됐다고 자신했다.

그는 "기업의 지식 기반을 거대언어모델(LLM)의 답변에 적용할 수 있는 벡터 데이터 기반의 임베딩 모델과 이를 검색하는 데 필요한 벡터 검색, 키워드 검색 기술은 물론, 우선순위를 정렬하는 리랭킹 기술까지 여러 요소들을 몽고DB 플랫폼 내에서 모두 제공한다"며 "이런 플랫폼을 클라우드, 온프레미스, 데스크톱 등 다양한 환경에서 동일한 기술 스택으로 운영할 수 있는 자유로운 환경도 특징"이라고 설명했다.

또 "몽고DB는 금융, 의료, 공공 부문과 같이 속도와 신뢰가 핵심인 산업 분야에서 이미 차별성을 입증하고 있다"며 "실제 글로벌 제약사 노보노디스크의 경우 몽고DB의 벡터 데이터베이스 도입을 통해 임상연구보고서 작성 기간을 12주에서 10분으로 단축했다"고 말했다.

몽고DB 도입으로 상담 효율 30% 'UP'

이번 행사에서 몽고DB는 이 같은 AI 애플리케이션 개발 환경을 도입한 고객들의 성공 사례를 공유했다.

이날 LG유플러스는 월 350만 건 이상의 고객 문의를 처리하는 국내 최대 규모의 고객센터 운영 효율화를 위해 4000여명의 상담사를 지원하는 'AI 상담 어드바이저' 도입 사례를 공개했다. 이 회사는 몽고DB와 협력을 통해 불과 4개월 만에 상담 중 실시간 음성 인식, 자동 분류, 맥락 기반 요약 기능을 갖춘 AI 상담 어시스트를 출시했다.

LG유플러스는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치를 적용해 기존 콜센터 시스템의 문제점인 느린 응답 속도와 정보 검색의 비효율성을 해소했다고 설명했다. 그 결과 상담 효율성 30% 향상, 통화당 평균 처리 시간 7% 단축 등의 성과를 거뒀다. 현재는 주당 100만 건 이상의 고객 문의를 처리하고 있다.

메리츠화재는 금융 사기 탐지를 위한 이상거래탐지시스템(FDS)을 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드 기반으로 구축했다. 이를 통해 운영·분석 워크로드를 통합 처리하며 무손실 자동 장애 조치와 실시간 사기 감지 알림으로 안정성을 확보했다고 회사 측은 소개했다. 또한 운영 비용을 50% 절감하고, 향후 AI 기반 고객 분석 및 콜센터 음성 인식(STT) 기능으로 확장 가능한 기반을 마련했다.

글로벌 기업을 대상으로 AI 기반 고객 피드백(VoC) 분석 서비스를 제공하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업 싱클리(Syncly)는 텍스트·이미지·영상 등 방대한 데이터에서 의미적 유사성을 분석하는 과정에서 서버 부하와 검색 성능 저하 문제를 해결하기 위해 몽고DB 아틀라스 벡터 검색을 도입했다. 이를 통해 데이터 클러스터링과 자동화를 구현한 결과 성능을 기존 대비 10배 개선했으며, 고객사에 더 빠른 인사이트를 제공함과 동시에 운영 비용 절감 효과를 거뒀다고 소개했다.

AI 혁신 발목 잡는 레거시 시스템부터 바꿔라

몽고DB는 이 같은 AI 혁신을 가속화하기 위해선 과감한 시스템 현대화가 필수라는 점을 강조했다. 많은 기업들이 비용과 시간, 개발 공수 등의 우려로 현대화를 주저하고 있지만, 오히려 기존 레거시 시스템을 유지하는데 드는 자원보다 현대화를 통한 효율화가 훨씬 높은 가치를 제공한다는 설명이다.

톨스튼 발터 몽고DB CXO 어드바이저 매니징 디렉터는 "현대화는 AI와 미래 성장을 향한 관문"이라며 "몽고DB는 AI 기반 도구와 체계적 방법론을 결합해 복잡한 레거시 시스템을 유연하고 확장 가능한 플랫폼으로 전환한다"고 말했다.

그는 "노후화된 시스템에 발목이 잡힌 기업은 더 이상 혁신을 이어갈 수 없다"며 "레거시 애플리케이션은 속도를 늦추고 자원을 낭비할 뿐만 아니라 혁신을 위한 AI 애플리케이션 구축을 어렵게 만든다"고 지적했다.

또 "오라클에서 포스트그래SQL로 옮기는 것처럼 관계형 데이터베이스에서 다른 관계형 데이터베이스로 전환하는 이른바 '리프트 앤 시프트' 방식은 진정한 현대화가 아니라 횡이동"라며 "이제는 아키텍처부터 코드베이스, 기술 스택까지 전면적으로 재고해야 할 때이며, 이런 진정한 현대화를 위해 몽고DB는 유연하고 확장 가능하며 지능적인 기반을 제공한다"고 덧붙였다.

남도영 기자 hyun@techm.kr