데이터보안 썸네일형 리스트형 위협으로부터 데이터를 지키는 확실한 방법 최근 고도화된 AI와 빠르게 발전하는 양자컴퓨팅 때문에 기업이 보호해야 할 데이터 및 시스템의 범위도 크게 넓어지고 있다. 과거 보안이 암호화와 경계 방어에 초점을 맞췄다면, 현재는 알고리즘 신뢰, 모델 무결성, 합성 데이터 노출, 양자내성 암호까지 아우르는 문제로 확장됐다. 따라서 기존 보안 체계만으로는 이러한 변화에 충분히 대응하기 어렵다. 기업의 데이터 보안은 내부 시스템을 넘어 파트너와 고객, AI 에이전트가 연결되는 환경 전체의 무결성을 확보하는 문제로 확장되고 있다. 따라서 보안은 데이터와 AI 시스템을 안전하게 통제하고 검증할 수 있도록 재설계돼야 한다. 모델 학습부터 AI 에이전트의 의사결정, 외부 시스템과의 연계까지 데이터 생애주기 전반에 보안이 적용돼야 한다. 앞으로 기업의 보안 경쟁력.. 더보기 에이전틱 AI가 바꾸는 기업 IT 운영 생성형 AI는 이미 다양한 산업에서 활용되고 있다. 사용자 질문에 답하거나 데이터를 분석해 추천을 제공하는 AI ‘조언자’는 업무 효율성을 높이는 데 분명한 도움이 된다. 하지만 AI 기술 발전은 여기서 멈추지 않는다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 등장하면서 AI의 역할이 빠르게 확장되고 있다. 특히 기업의 IT 환경에서는 이러한 변화가 더욱 중요하다. 많은 조직이 AI를 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하고 있기 때문이다. 이 과정에서 기업이 요구하는 것은 단순한 자동화를 넘어 자율성, 신뢰할 수 있는 데이터, 강력한 거버넌스, 그리고 높은 시스템 회복력이다. 이러한 요구에 대응할 수 있는 기술이 바로 에이전틱 AI다. 에.. 더보기 속도보다 중요한 것, 금융권 AI 도입의 진짜 과제 인공지능(AI) 기술의 빠른 확산은 금융 산업의 혁신을 가속화하는 동시에 새로운 과제도 던져주고 있다. 방대한 데이터를 다루는 금융권에서 AI를 도입하기 위해서는 핵심 인프라 전반에 대한 보안, 데이터 품질, 시스템 안정성 등을 복합적으로 고려해야 한다. 그러나 많은 금융 기관들이 빠른 AI 도입에 비해 체계적인 준비는 아직 미흡한 상황이다. AI가 불러온 금융권 데이터 인프라 위기 전 세계 금융권 IT 및 비즈니스 리더 231명을 대상으로 조사한 히타치 밴타라의 2024 데이터 인프라 현황 보고서에 따르면, 응답자의 84%가 데이터 유실이 발생할 경우 그 피해가 치명적일 것이라 답했다. 그러나 AI 성능을 좌우하는 핵심 요소인 데이터 품질 관리는 상대적으로 소홀한 것으로 나타났다. 특히 보고서는 .. 더보기 이전 1 다음 What Inspires Sustainable Technology?
