260429 전자신문

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국민은행, 데이터활용·관리체계 AWS로 이전	- 기존 온프레미스(구축형) 중심 구조에서 벗어나 데이터 활용 기반을 전면 재편, 생성형 인공지능 확산에 대응한 인프라 전환 본격화 - 고객 거래를 처리하는 계정계와 별도로 운영되는 정보계를 클라우드 중심으로 전환, 정보계는 데이터를 축적·가공해 상품 추천, 대출 심사, 이상거래 탐지 등 의사결정에 활용하는 시스템으로 AI 모델 학습과 서비스 구현의 기반 역할 - 아키텍처는 계정계는 기존 시스템을 유지하고 데이터·분석 영역을 클라우드로 이전하는 하이브리드 구조로 설계, 클라우드는 저장·분석 자원을 필요에 따라 확장할 수 있어 대규모 데이터 처리와 실시간 분석에 유리
AI 내비게이터	- 안전하고 신뢰할 수 있는 기업 내 인공지능 활용 지원을 위해 AI 거버넌스를 강화한 AI 내비게이터 서비스 출시, AI 내비게이터는 기업 AI 성숙도에 맞춰 최적화된 관리 지원, 컴플라이언스까지 관리하며 AI 기반 의사결정에 대한 신뢰를 높이는 AI 거버넌스 솔루션의 상위 모델 - 검증되지 않은 AI를 도입하거나 기업에서 채택하지 않은 AI 활용 등 섀도 AI 위험 최소화, 직원이 기업 내부 문서나 기밀 등을 챗GPT 등 생성형 AI 서비스에 첨부할 경우 실시간 발견하는 것은 물론, 파일이 첨부되지 않도록 가드레일 가동 - 설명할 수 있는 AI기술로 코딩과 데이터 확보, 사업 전반 현황을 담은 대시보드 제공, 데이터 품질 체크 등 업무 전반을 원활하게 수행, 외부 AI 모델 활용을 위해 MCP 서버를 통한 외부 LLM과 연계·연동 기능 추가
우리은행, 주거래 전상망 리눅스 전환	- 계정계(주거래 전산망) 핵심 실행 시스템을 기존 유닉스 기반에서 리눅스 기반 x86구조로 전환, 안정성을 이유로 유지해온 유닉스 중심 구조에서 벗어나 핵심 전산 체계를 개방형 기반으로 전면 재편 - 핵심은 실제 금융 거래를 처리하는 코어 AP(계정계 실행 서버)를 유닉스에서 리눅스 기반 서버로 전환, 처리 용량도 코어 수 기준 294코어에서 684코어로 확대, 단일 고성능 서버 중심 구조에서 벗어나 여러 서버가 거래를 나눠 처리하는 방식으로 전환하는 것이 특징 - 유닉스 기반 시스템은 안정성이 높은 대신 장비와 유지 비용이 많이 들고 확장이 제한적, 리눅스 기반 x86구조는 필요시 서버를 추가해 대응할 수 있어 비대면 거래 증가와 같은 환경 변화에 유연하게 대응 - 채널과 데이터, 복구 인프라도 동시에 정비, 대외채널 시스템 처리 용량 확대, 비대면 전용 처리 영역도 별도 구축, 외부 금융망과 연계되는 전자금융접속시스템(FEP)과 내부 시스템을 연계하는 전사 애플리케이션 통합(EAI), 데이터베이스는 리눅스 전환과 별도로 거래 흐름 최적화와 처리 성능 보강을 중심으로 재구성 - 접속자가 몰리는 시간대에도 지연이 줄어들고 분산 처리 구조를 통해 동시 접속 처리 능력을 높이고 DR 성능 강화로 장애 발생 시 서비스 복구 속도 개선 - 다만, x86 기반 분산 환경은 서버 수 증가에 따라 운영 복잡도 증가 가능성, 장애 대응 체계도 보다 정교하게 관리 필요