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AI 에이전트·툴 유즈

웹케시, 은행용 AI 에이전트 환각 문제 해결 사례 공개

ZDNet Korea·2026-10-07

요약

웹케시 성장전략센터장이 AI페스타26 부대행사에서 G은행 경영정보 에이전트 구축 사례를 발표했다. 초기 테스트 당시 AI가 2분기 실적 날짜 범위를 잘못 잡거나 전월 대비 증감률에 근거 없는 수치를 제시하는 문제가 있었다. 웹케시는 날짜 해석을 규칙 기반 엔진으로, 계산식 생성과 계산 수행을 AI 에이전트로 분리하고 은행 용어와 데이터 컬럼을 연결해 정확도를 높였다. 질문이 모호하면 AI가 추측 대신 되묻게 했고, 위험한 SQL을 사전에 걸러내는 모델을 적용해 데이터 조회 시간도 크게 줄였다. 이 경험을 바탕으로 만든 '오페리아'는 NH농협은행 'AI 하나로' 등에 활용되고 있다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

금융권처럼 수치 정확성이 중요한 업무에서는 범용 AI를 그대로 적용하기보다 규칙 기반 로직과 도메인 지식을 결합한 보완 설계가 필요함을 보여주는 사례다.

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이 일이 어디서 왔나

AI페스타26 행사에서는 웹케시 외에도 핀타에이아이의 에이전트 보안 솔루션, 한전KPS의 AI 감사 전담반 'AEGIS' 등 AI 에이전트 도입 과정에서 드러난 위험을 보완하려는 사례가 잇따라 발표됐다. 또 RAG만으로는 기업 업무를 이해시키기 부족하다는 지적도 함께 제기되는 분위기다. 웹케시의 발표는 이 중 '수치 정확성'이라는 금융권 특유의 문제를 다룬 사례로 볼 수 있다.

짚어야 할 점

  • 핵심은 범용 AI에 모든 것을 맡기지 않고, 날짜 해석 같은 규칙적 영역은 규칙 기반 엔진으로 떼어내고 AI는 계산식 생성 등 판단이 필요한 부분만 맡긴 '역할 분리' 설계다.
  • 같은 행사에서 한전KPS가 AI 감사 전담반을 꾸리고 핀타에이아이가 보안 솔루션을 내놓은 것과 마찬가지로, 이 사례도 AI 에이전트를 업무에 투입하려면 추가적인 통제 장치가 필요하다는 공통된 흐름 위에 있다.
  • 모호한 질문에 AI가 추측 대신 되묻게 한 설계는, RAG를 넘어 '기업 맥락'을 AI에 이해시켜야 한다는 온톨로지 웨비나의 문제의식과 맞닿아 있다.
  • 오페리아가 NH농협은행 'AI 하나로' 등에 실제 적용되고 있다는 점에서, 이번 발표는 단순 개념 제시가 아니라 상용화 단계의 사례로 소개됐다.

아직 확인되지 않은 것

  • G은행이 구체적으로 어느 은행인지는 밝혀지지 않았다.
  • 정확도나 데이터 조회 시간이 구체적으로 얼마나 개선됐는지 수치는 제시되지 않았다.
  • 오페리아를 도입한 다른 은행들에서의 실제 운영 성과나 이용자 평가에 대한 자료는 나오지 않았다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
환각
AI 모델이 사실이 아니거나 근거 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상을 말한다.

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