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[IT뉴스]"단순 AI 챗봇 아닌 의사결정 플랫폼" … 기업 일관된 판단 돕는다

온카뱅크관리자

2026-09-07 16:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 이지원 커넥셔너리 대표 인터뷰 보고서·뉴스 등 정리안된 문서 최소 정보 단위로 쪼개 '색인' 질문때마다 원문 다시 안읽고 필요한 답변만 딱 '조건 연산' 공공·금융등 폐쇄망서도 구동 
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 <img alt="이지원 커넥셔너리 대표. 한주형 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/07/mk/20260907163008203vdnd.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="KvTHTQ0HW7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/07/mk/20260907163008203vdnd.jpg" width="658">
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 이지원 커넥셔너리 대표. 한주형 기자
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 기업 전략 담당자가 새로운 투자처를 찾는다고 가정해보자. 최근 1년 안에 중동 투자를 유치했고 자체 데이터센터를 구축 중이며 규제 문제가 없는 인공지능(AI) 기업을 찾아야 한다. 기존 생성형 AI는 관련 보고서와 뉴스 수십·수백 건을 검색한 뒤 내용을 다시 읽어 답을 만든다. 커넥셔너리는 접근법을 뒤집었다. 문서가 들어오는 순간 정보를 미리 잘게 쪼개 정리해두고 질문이 들어오면 조건에 맞는 정보만 꺼내 쓰는 방식이다.
 이지원 커넥셔너리 대표는 최근 매일경제와 만나 "시장은 매일 달라지는데 의사결정에 필요한 정보를 사람이 계속 읽고 학습하는 데는 시간과 비용이 많이 든다"며 "변화하는 정보를 실시간으로 비교 가능한 형태로 만들어 의사결정을 돕는 인프라가 필요하다고 생각해 창업했다"고 말했다.
 커넥셔너리는 지난해 6월 설립된 AI 스타트업이다. 회사명은 '연결(Connection)'과 '사전(Dictionary)'을 합친 것으로 문서와 대화 등에 흩어진 정보를 잘게 쪼개 서로 비교할 수 있도록 연결한다는 의미를 담았다. 이 대표는 전략·컨설팅·딥테크 분야에서 20년 넘게 일했으며 S2W 최고전략책임자(CSO)·부대표를 거쳤다. 오랜 기간 전략 업무를 맡으며 체감한 정보와 의사결정 사이의 시간차가 창업으로 이어졌다.
 커넥셔너리가 개발한 구조화 인텔리전스 플랫폼 'AID'의 핵심은 '추론 전 구조화'다. 쉽게 말해 AI를 위한 색인카드를 미리 만들어두는 방식이다. 긴 보고서와 뉴스 등 정리되지 않은 문서를 문장과 수치·발언 같은 최소 정보 단위로 쪼갠 뒤 기업·계약·투자·연구개발(R&amp;D) 등의 관계를 연결한다. 새로운 정보가 들어오면 이전과 비교해 무엇이 달라졌는지도 추적한다.
 이렇게 정리된 정보는 서로 다른 산업을 같은 기준으로 비교하는 데 쓰인다. 예컨대 TSMC의 생산능력 확대와 스페이스X의 발사체 역량 확대는 산업도 대상도 다르지만 AID는 이를 모두 '역량 확대'라는 동일한 상태로 정리한다. 산업과 언어가 달라도 같은 기준으로 비교할 수 있게 만드는 것이다.
 이 대표는 "기존 구조화 기술이 사람이나 기업 같은 특정 개체를 찾는 데 집중했다면 우리는 어떤 분야의 정보가 들어와도 비교 가능한 형태로 묶는 데 초점을 맞춘다"고 설명했다.
 기존 검색증강생성(RAG)과의 차이도 여기에서 나온다. RAG는 질문할 때마다 관련 원문을 찾아 대규모언어모델(LLM)이 다시 읽기 때문에 질문이 많아질수록 토큰 비용이 커지고 답이 달라질 가능성도 생긴다. AID는 정보를 한 차례 구조화한 뒤 조건 연산으로 필요한 근거를 찾는다. 자체 실험에서는 기존 RAG 대비 토큰 사용량이 85% 줄었다. 복합조건에 맞는 금융상품 30개를 찾는 실험에서는 기존 방식이 30개 중 9개를 찾은 데 비해 AID는 30개를 모두 찾았다는 게 커넥셔너리의 설명이다.
 커넥셔너리는 이처럼 많은 정보를 반복해서 비교하면서도 정확한 근거가 필요한 시장부터 공략하고 있다. 금융상품 탐색과 사이버보안·규제 준수(컴플라이언스)·방산·공공정책·산업 분석 등이 대표적이다. 규제가 바뀌거나 기업의 투자와 재무정보가 새로 나오면 기존 정보와의 차이를 추적해 판단 근거를 업데이트한다. 기업 전략기획팀이나 최고경영진이 매번 수많은 자료를 처음부터 검토하지 않고도 시장 변화를 파악하도록 돕겠다는 것이다.
 보안이 중요한 금융·공공기관을 위해 폐쇄망 구축도 지원한다. 커넥셔너리 측은 AID를 소형 모델과 결합해 외부 응용프로그램 인터페이스(API)나 데이터 반출 없이 구동할 수 있도록 설계했다. 자체 시험에서는 맥 미니 M4 프로 한 대에서도 대규모 구조화 데이터를 구동했다고 밝혔다.
 사업 적용 사례도 늘리고 있다. 커넥셔너리는 설립 이후 공공·금융·언론 관계자 40명을 대상으로 AID 알파테스트를 진행했고 국가정책 수립기관과 웹서비스 계약도 맺었다. 금융 분야에서는 유료 기술검증(PoC)과 공동 연구개발을 진행하고 있다. 지난 7월에는 블루포인트파트너스로부터 프리시드 투자를 유치했다.
 커넥셔너리가 궁극적으로 만들려는 것은 또 하나의 기업용 챗봇이 아니다. 이 대표는 "기업이 보유한 내부 데이터와 외부 시장 데이터를 실시간으로 동기화해 복잡한 변수 속에서도 더 나은 전략을 도출하도록 돕고 싶다"며 "가장 신뢰받는 AI 기반 의사결정 인프라로 자리매김하는 것이 목표"라고 말했다.
 결국 커넥셔너리의 목표는 AI가 기업의 결정을 대신하는 것이 아니라 사람이 더 빠르고 일관되게 판단할 수 있도록 근거를 정리해주는 것이다. 시장과 규제가 하루가 다르게 바뀌는 상황에서 무엇이 달라졌고 그 변화가 어떤 선택에 영향을 주는지를 즉시 보여주는 '기업의 판단 기반'을 만들겠다는 구상이다. 
 [박성배 기자]
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