데이터에서 의사결정까지: LSEG가 신뢰할 수 있는 AI를 확장하는 방법

런던증권거래소그룹(LSEG)⁠(새 창에서 열기)은 글로벌 금융 시장의 중심에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 세계적인 금융시장 인프라 및 데이터 제공업체인 LSEG는 약 190개 시장에서 4만 개 이상의 고객과 40만 명이 넘는 최종 사용자를 지원하고 있습니다.

LSEG는 오랫동안 금융 모델과 분석 기능을 고도화하기 위해 AI와 머신 러닝에 적극적으로 투자해 왔습니다. 하지만 생성형 AI의 등장은 단순히 시스템을 개선하는 데 그치지 않고, 사람들이 데이터를 활용하고, 인사이트를 도출하며, 의사결정을 내리는 방식 자체를 바꿀 수 있는 새로운 가능성을 열었습니다.

과제는 분명했습니다. 첨단 인프라를 갖추고 있었지만 조직 전반의 지식 기반 업무는 여전히 수작업으로 정보를 종합하고, 분절된 워크플로를 오가며, 많은 시간이 드는 프로세스에 의존하고 있었습니다. 그 결과 인사이트 도출이 늦어지고 확장성에도 한계가 있었습니다.

바로 그 시점에 OpenAI는 자연스러운 파트너가 되었습니다. 강력한 모델과 직관적인 인터페이스는 물론, 이미 LSEG 고객들이 활용하고 있는 생태계를 갖추고 있었기 때문입니다.

LSEG는 생성형 AI를 도입하면서 ‘실제 문제 해결부터 시작해, 책임감 있게 확장한다’는 명확한 원칙을 세웠습니다.

LSEG는 모델 성능과 엔터프라이즈 환경에서의 활용 적합성, 그리고 고객의 요구에 얼마나 부합하는지를 종합적으로 고려해 OpenAI를 선택했습니다. 이미 많은 LSEG 고객이 ChatGPT를 사용하고 있었기 때문에, LSEG의 신뢰할 수 있는 데이터를 고객이 기존에 사용하던 업무 흐름에서 자연스럽게 활용할 수 있는 기반이 마련되었습니다.

“이것이 자연스러운 파트너십으로 이어졌습니다.”라고 LSEG AI 제품 그룹 디렉터인 맥스 그리고리예프는 말합니다. “내부 업무 방식을 개선하는 동시에, 고객이 이미 사용하고 있는 환경에서 LSEG 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 지원할 수 있었습니다.”

LSEG는 ChatGPT Enterprise와 OpenAI API를 조직 전반에 도입해 불과 몇 주 만에 전 세계 수천 명의 직원이 이를 활용할 수 있도록 했습니다. 제품, 엔지니어링, 리서치, 운영 등 다양한 부서에서는 AI를 활용해 보고서를 작성하고, 시장 데이터를 종합 분석하며, 제품 프로토타입을 제작하고, 내부 워크플로를 간소화하기 시작했습니다.

예를 들어 애널리스트들은 이제 ChatGPT를 활용해 방대한 금융 및 시장 정보를 빠르게 요약함으로써 초기 조사에 드는 시간을 줄이고 인사이트를 더 빠르게 도출하고 있습니다. 제품 팀은 AI를 활용해 새로운 기능의 프로토타입을 신속하게 제작하고, 비즈니스 팀은 고객 커뮤니케이션과 문서 작성 업무를 더욱 효율적으로 수행하고 있습니다.

동시에 LSEG는 도입 초기부터 거버넌스를 내재화했습니다. 여기에는 모델 평가 체계, 중요한 출력값에 대한 사람이 참여하는 검토 절차(Human-in-the-loop), 그리고 엄격한 데이터 개인정보 보호 및 보안 통제가 포함되었습니다.

“우리는 사람을 제한하는 데 초점을 맞추지 않습니다. 사람들이 더 많은 일을 해낼 수 있도록 지원하는 데 집중합니다.”라고 맥스는 설명합니다. “사람들이 더 빠르게 일할 수 있는 도구를 제공하는 동시에, 모든 것이 안전하고 규정을 준수하도록 하는 것이 중요합니다.”

현장 구성원들의 자발적인 참여를 바탕으로 AI 활용은 빠르게 확산되었습니다. 초기 사용자들이 즉각적인 성과를 보여 주면서, 여러 팀과 지역 조직으로 도입이 빠르게 확산되는 계기가 되었습니다.

직원들은 복잡한 업무에서 ChatGPT의 정확도에 대해 긍정적인 평가를 내렸습니다. 또한 더 빠르고 품질 높은 출력값과 수작업 감소를 통해 업무 시간을 크게 절약할 수 있었다고 평가했습니다.

“ChatGPT를 도입하면서 가장 크게 달라진 점은 모범 사례를 훨씬 쉽게 확산하고, 업무를 더 빠르게 완료하면서도 우리가 중요하게 생각하는 기준과 전문성을 그대로 유지할 수 있게 되었다는 것입니다.”라고 LSEG 엔터프라이즈 AI 총괄인 에밀리 프린스는 말합니다. “이는 단순히 업무 효율성이 높아진 것을 넘어, 사람들이 문제를 더욱 창의적으로 해결하는 방식까지 바꾸는 획기적인 변화입니다.”

성과:

• 제품 출시 주기를 3~6개월에서 2주로 단축
• 불과 몇 주 만에 전 세계 수천 명의 직원이 AI를 활용할 수 있도록 지원
• 고객 요청부터 프로덕션 배포까지 걸리는 기간을 약 4주로 단축
• 더 빠른 조사와 정보 종합을 통해 애널리스트의 생산성 향상
• 부서 간 정보 공유를 가속화해 협업 효율 향상
• 아이디어를 단 몇 시간 만에 개념에서 프로토타입으로 구현하며 혁신 속도 향상

• 업무가 아니라 워크플로를 다시 설계하세요. 가장 큰 성과는 업무를 수행하는 방식을 새롭게 설계할 때 얻을 수 있습니다.
• 초기부터 폭넓게 활용할 수 있도록 지원하세요. 많은 팀에 AI를 제공할수록 학습과 도입이 더 빠르게 이루어집니다.
• 속도와 신뢰의 균형을 유지하세요. 탄탄한 거버넌스는 더 빠르고 안전한 혁신을 가능하게 합니다.
• 실험할 수 있는 환경을 조성하세요. 직원들이 자유롭게 탐색하고 시도할 수 있을 때 혁신이 탄생합니다.
• 극단적인 접근은 피하세요. AI를 가장 효과적으로 활용하는 방법은 신중하고 책임감 있게 도입하는 것입니다.

• 효과는 크고 위험은 낮은 활용 사례부터 시작하세요. LSEG는 AI를 안전하게 확장하기 위해 거버넌스가 무엇보다 중요하다고 강조합니다.
• 초기 사용자에게 권한을 부여하세요. LSEG에서는 AI의 가치가 즉시 입증되자 조직 전반으로 도입이 빠르게 확산되었습니다.
• 교육과 활용 지원에 투자하세요. 가장 뛰어난 활용 사례는 실제 사용자들이 만들어 내는 경우가 많습니다.
• 성과 기준을 명확히 설정하세요. 확장하기 전에 무엇이 성공인지 분명하게 정의해야 합니다.

LSEG는 이제 개인의 생산성 향상을 넘어, 워크플로 전반에 AI를 깊이 통합하는 단계로 확장하고 있습니다. 여기에는 리서치 프로세스와 제품 개발, 고객 대상 솔루션에 AI를 직접 통합하는 작업이 포함됩니다.

핵심 과제 중 하나는 Model Context Protocol과 같은 시스템을 통해 OpenAI 모델과 LSEG의 신뢰할 수 있는 데이터를 결합하는 것입니다. 이를 통해 고객은 AI 워크플로 안에서 정확하고 검증 가능한 정보를 직접 활용할 수 있습니다.

“고객은 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 인사이트를 신속하게 얻는 것을 가장 중요하게 생각합니다.”라고 맥스는 말합니다. “우리는 바로 그 목표를 실현하도록 돕고 있습니다.”

LSEG는 앞으로 가장 큰 기회가 확장에 있다고 보고 있습니다. 전 세계 직원과 고객이 생각하고, 만들고, 의사결정을 내리는 모든 과정에서 AI를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 것이 목표입니다.