[I/O 2025] 범용 AI 어시스턴트 구축을 위한 구글의 비전 구글 인사이트 by Miyeon. Jo 2026년 02월 02일 지난 10년간 구글은 현대 AI의 핵심 기반을 다져오기 위해 다양한 노력을 해왔습니다. 대규모 언어 모델의 기반이 된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 개척하고, 알파고(AlphaGo)와 알파제로(AlphaZero) 등 혁신적인 에이전트 시스템을 개발했습니다.또한 이러한 방식을 통해 양자 컴퓨팅, 수학, 생명 과학, 알고리즘을 이용한 발견 등 다양한 분야에서 의미 있는 성과를 이뤄냈습니다. 구글은 지금도 기반 연구의 폭과 깊이를 계속해서 넓혀가며, 범용 인공지능(artificial general intelligence, AGI) 구현에 필수적인 다음 단계의 혁신을 창출하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.이 같은 노력의 연장선상에서 구글은 최고의 멀티모달 기반 모델인 제미나이 2.5 프로를 인간의 뇌처럼 현실 세계의 여러 측면을 시뮬레이션하고, 계획을 세우며, 새로운 경험을 상상하는 능력을 갖춘 ‘월드 모델(world model)’로 확장하기 위해 노력하고 있습니다.바둑, 스타크래프트 등의 복잡한 게임을 마스터하는 에이전트 훈련과 같은 선구적인 연구부터, 단일 이미지 프롬프트만으로 상호 작용을 할 수 있는 3D 시뮬레이션 환경을 생성하는 지니 2(Genie 2)에 이르기까지, 구글은 AI의 잠재력을 현실화하기 위해 꾸준히 발전해 왔습니다.실제로 이미 여러 제품과 사례에서 이 같은 역량을 관찰할 수 있습니다. 제미나이는 세계 지식과 추론을 활용해 자연환경을 표현하고 시뮬레이션하며, 비오(Veo)는 직관적인 물리학을 깊이 이해하고, 제미나이 로보틱스(Gemini Robotics)는 로봇이 물체를 잡고 지침을 따르며, 즉석에서 상황에 따라 유연하게 조정할 수 있도록 학습합니다.제미나이를 월드 모델로 발전시키는 것은 새롭고, 더 보편적이며, 더 유용한 종류의 AI, 즉 범용 AI 어시스턴트 개발의 중요한 단계입니다. 범용 AI 어시스턴트란 지능적이며, 이용자의 현재 상황을 이해하고, 어떤 기기를 통해서든 요청에 따라 이용자를 대신해 행동을 수행할 수 있는 AI입니다. 프로젝트 아스트라(Project Astra)의 라이브 기능을 구글 제품에 도입 구글의 궁극적인 비전은 제미나이 앱을 일상 속 다양한 업무를 처리하고, 새로운 아이디어나 접근 방식을 제안하며, 생산성을 높이고 삶을 풍요롭게 하는 범용 AI 어시스턴트로 탈바꿈시키는 것입니다.이러한 구글의 비전은 음성 처리, 비디오 이해, 메모리 등 구글의 연구 프로토타입인 프로젝트 아스트라(Project Astra)에서 작년에 처음 연구했던 라이브 기능에서 시작됩니다.지난 한 해 동안 구글은 이러한 기능들을 모두가 경험할 수 있도록 제미나이 라이브에 통합하고 개선하는 동시에, 새로운 기능도 탐색해 왔습니다. 특히, 네이티브 오디오 출력을 통해 더욱 자연스러운 음성 출력을 구현하고, 메모리를 향상시키며, 컴퓨터 제어 기능을 추가했습니다.현재 구글은 신뢰할 수 있는 테스터들로부터 피드백을 수집하고 있으며, 이러한 기능들을 제미나이 라이브 및 구글 검색, 개발자용 라이브 API(Live API) 등 다른 제품뿐만 아니라, 안경과 같은 새로운 폼팩터에도 적용하기 위해 노력하고 있습니다.구글은 이 모든 과정에서 안전성과 책임감을 최우선 가치로 삼고 있습니다. 지금까지 진행한 가장 큰 규모의 윤리적 영향 예측 프로젝트를 통해, 첨단 AI 어시스턴트와 관련된 윤리적 문제들을 깊이 탐구했으며, 이러한 노력은 앞으로도 는 구글의 연구, 개발 및 배포 전반에 걸쳐 지속적으로 반영될 예정입니다. 이용자를 위해 멀티태스킹할 수 있는 AI 구축 구글은 또 다른 연구 프로토타입인 ‘프로젝트 마리너(Project Mariner)’를 통해, AI 에이전트 기술이 이용자의 멀티태스킹을 어떻게 도울 수 있는지에 대해 탐구하고 있습니다. 프로젝트 마리너는 브라우저를 시작으로 인간과 AI 에이전트 간 상호작용의 미래를 탐색하는 연구 프로토타입입니다.지난 12월 프로젝트 마리너 공개 이후, 구글은 신뢰할 수 있는 테스터 그룹과 긴밀히 협력해 피드백을 수집하고 실험적 기능을 개선해 왔습니다.현재 프로젝트 마리너에는 한 번에 최대 10가지의 작업을 동시에 처리할 수 있는 에이전트 시스템이 적용되어 있습니다. 이 에이전트들은 정보 검색, 예약, 구매, 연구 등 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.업데이트된 프로젝트 마리너는 미국 내 구글 AI 울트라(Google AI Ultra) 구독자 대상으로 제공되며, 올해 안으로 일부 기능을 더 많은 구글 제품에 적용할 계획입니다.구글 검색 및 제미나이 앱의 에이전트 기능에 대해 더 자세히 알아보세요.이러한 혁신과 노력을 통해 구글은 더욱 개인화되고, 능동적이며, 강력한 AI를 구축하고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 우리의 삶을 편리하게 만드는 데 그치지 않고, 과학 발전의 속도를 가속화하고, 새로운 발견과 경이로움의 시대를 여는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 출처 https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/gemini-universal-ai-assistant-kr/ 2026년 02월 02일
[다시보기] ‘95%기업이 놓친 생성형 AI: ROI를 극대화하는 핵심 성공 요인 웨비나’ 다시보기 by Miyeon. Jo 2026년 01월 26일 [다시보기] ‘95%기업이 놓친 생성형 AI: ROI를 극대화하는 핵심 성공 요인 웨비나’ 다시보기 세미나 영상 다시보기 및 발표 자료 다운로드 신청 시 바로 영상을 보실 수 있으며, 담당자 확인 후 기재해 주신 메일로 발표 자료를 전달해드립니다. 2026년 01월 26일
제미나이 ‘퍼스널 인텔리전스’를 소개합니다 구글 인사이트 by Miyeon. Jo 2026년 01월 22일 최고의 어시스턴트는 단순히 세상에 대한 지식만 갖춘 것이 아닙니다. ‘나’라는 사람을 깊이 이해하고, 내가 일상을 더 잘 탐색할 수 있도록 돕는 존재여야 합니다. 오늘 구글은 많은 이용자가 요청해 주셨던 바로 그 기능을 소개합니다. 이제 탭 한 번으로 구글 앱들을 연결하여 제미나이를 진정한 나만의 맞춤형 어시스턴트로 만들 수 있습니다. 미국 내 베타 버전으로 먼저 선보이는 이번 기능은 제미나이가 더욱 개인화되고, 능동적이며, 강력해지기 위한 중요한 첫걸음입니다.‘퍼스널 인텔리전스(Personal Intelligence)’는 구글 지메일(Gmail), 구글 포토(Google Photos)와 같은 앱의 정보를 안전하게 연결해 제미나이가 이용자에게 꼭 필요한 도움을 줄 수 있도록 합니다. 해당 기능을 활성화하면 연결할 앱을 직접 선택할 수 있으며, 연결된 각 앱은 이용자의 경험을 더욱 풍성하게 만들어 줍니다. 지메일, 구글 포토, 유튜브, 구글 검색을 탭 한 번으로 연결하는 경험은 오직 제미나이에서만 가능하며, 이 모든 과정은 쉽고 안전하게 설계되었습니다. 실제 활용 사례 퍼스널 인텔리전스의 핵심 경쟁력은 두 가지입니다. 바로 복잡한 정보 속에서 맥락을 파악하고 생각하는 추론 능력과 더불어, 이메일이나 사진 등에서 특정 세부 정보를 찾아 내 질문에 답하는 능력입니다. 제미나이는 텍스트, 사진, 영상을 넘나들며 이 두 가지 강점을 결합해 이용자에게 딱 맞는 답변을 제시합니다.퍼스널 인텔리전스를 통해 앱 간 연결을 시작한 이후, 일상 업무와 생활이 한결 수월해질 수 있습니다.예를 들어, 2주 전 2019년형 혼다 미니밴의 타이어를 교체해야 하는 상황을 가정해 보겠습니다. 정비소에서 줄을 서 있는 동안 타이어 사이즈가 기억나지 않아 당황스럽더라도, 제미나이에게 물어보면 문제는 간단히 해결됩니다.요즘 웬만한 챗봇도 타이어 제원 정도는 찾을 수 있지만, 제미나이는 한 발 더 나아갔습니다. 구글 포토에 저장된 오클라호마 가족 여행 사진들을 스스로 참고하여 주행 환경을 추론하더니, 일상 주행용과 사계절용이라는 두 가지 맞춤형 옵션을 제안하고, 각 옵션의 평점과 가격까지 깔끔하게 정리해 주었습니다.접수 창구에서 차량 번호판 정보가 필요할 때도 마찬가지입니다. 주차장까지 다시 걸어갈 필요 없이 제미나이에게 물어보면 됩니다. 제미나이는 구글 포토 속 사진에서 7자리 번호를 인식해내고, 지메일 검색을 통해 차량의 세부 트림(trim) 정보까지 파악해 알려줍니다. 덕분에 아주 수월하게 접수를 마칠 수 있었습니다.뿐만 아니라 도서, 공연, 의류, 여행 계획에 대해서도 유용한 팁을 얻을 수 있습니다. 이번 주 다가오는 봄 방학 계획을 세울 때도, 제미나이는 지메일과 구글 포토에 담긴 가족의 관심사와 과거 여행 기록을 분석해 흔한 관광지 코스가 아닌, 우리 가족만을 위한 야간 열차 여행과 이동 중 즐길 수 있는 보드게임을 추천해 주었습니다. 작동 방식 및 개인정보 보호 원칙 구글은 개인정보 보호를 최우선 가치로 두고 퍼스널 인텔리전스를 설계했습니다. 앱 연결 기능은 기본적으로 비활성화(Off) 되어 있으며, 이용자가 직접 활성화 여부를 결정하고, 어떤 앱을 연결할지 선택하며, 언제든 이를 해제할 수 있습니다. 기능이 활성화되면 제미나이는 이용자의 특정 요청에 답하기 위해서만 데이터에 접근합니다. 또한 이 데이터는 이미 구글 내에 안전하게 보관돼 있어, 맞춤형 서비스를 받기 위해 민감한 데이터를 외부로 전송할 필요가 없습니다. 바로 이 점이 제미나이만의 독보적인 차별점입니다.제미나이는 답변의 근거가 된 출처를 최대한 명시하거나 연결된 앱의 정보를 어떻게 활용했는지 설명합니다. 덕분에 이용자는 답변의 근거를 쉽게 확인할 수 있으며, 설명이 부족하다면 추가 정보를 요청할 수도 있습니다. 만약 답변이 내 의도와 다르다면, 그 자리에서 바로 수정(예: “난 창가 자리를 선호한다는 걸 기억해 줘”)할 수도 있습니다. 특정 대화에서만 맞춤화 기능을 끄고 답변을 다시 생성하거나, 기록을 남기지 않는 ‘일시적 대화(temporary chats)’ 모드를 활용할 수도 있습니다.민감한 주제에 대해서는 엄격한 안전 장치를 마련했습니다. 제미나이는 이용자가 직접 묻지 않는 한, 건강과 같은 민감한 데이터에 대해 선제적으로 가정하거나 언급하지 않도록 설계되었습니다.구글은 데이터 보안과 제어 권한을 이용자에게 확실히 보장하는 동시에, 서비스 경험을 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다. 제미나이는 개인정보 보호를 염두에 두고 설계돼, 이용자의 지메일 수신함이나 구글 포토 라이브러리 자체를 직접 학습하지 않습니다. 기능 개선을 위해서는 제미나이에 입력된 특정 프롬프트와 모델의 응답과 같은 최소한의 정보만을 학습에 활용합니다. 연결된 데이터는 오직 이용자 한 분만을 위해 활용됩니다.앞서 언급한 미니밴 사례를 예로 들어보겠습니다. 가족 여행 사진, 번호판 사진, 지메일 내용은 모델 학습에 사용되지 않으며, 오직 그 순간 답변을 제공하기 위한 ‘참고 자료’로만 활용됩니다. 모델 학습에는 개인 데이터를 필터링하거나 비식별화 처리를 거친 후의 대화 내용(프롬프트 및 응답)만이 사용됩니다. 즉, 시스템이 이용자의 번호판 번호를 외우도록 학습시키는 것이 아니라, 이용자가 번호판을 물었을 때 이를 찾아내는 방법을 학습시키는 것입니다.개인정보 보호 방식에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다. 설정 변경, 앱 연결 해제, 대화 기록 삭제는 언제든 가능합니다. 서비스 개선을 위한 여정 구글은 퍼스널 인텔리전스 베타 버전의 오류를 최소화하기 위해 광범위한 테스트를 거쳤지만, 아직 완벽하지는 않습니다. 때로는 부정확한 답변이 나오거나, 관련 없는 주제를 무리하게 연결하는 ‘과도한 개인화(Over-personalization)’ 현상이 발생할 수 있습니다. 이 경우 ‘싫어요(Thumbs down)’ 아이콘을 클릭해 피드백을 보내주시기 바랍니다.또한 제미나이는 시간의 흐름이나 미묘한 뉘앙스를 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 이혼과 같은 관계의 변화나 이용자의 복합적인 관심사를 이해할 때 그렇습니다. 예를 들어, 골프장에서 찍은 사진이 수백 장 있으면 제미나이는 이용자를 골프 애호가라고 판단할 수 있습니다. 하지만 실제로는 본인이 아닌 아들을 위해 골프장에 방문했을 수도 있습니다. 만약 제미나이가 의도를 잘못 파악했다면, “나는 골프 좋아하지 않아”라고 바로잡아 주시면 됩니다.구글은 이러한 한계를 극복하기 위해 현재 활발히 연구와 개선을 지속하고 있습니다. 앱 연결을 통한 퍼스널 인텔리전스 이용 방법 오늘부터 미국 내 일부 AI 프로 및 AI 울트라 구독자를 대상으로 순차적으로 베타 버전이 제공됩니다. 해당 기능이 활성화되면 웹, 안드로이드, iOS의 모든 제미나이 모델에서 자유롭게 사용할 수 있습니다. 구글은 우선 한정된 그룹을 대상으로 학습 기간을 거친 후, 대상을 더 많은 국가와 무료 버전 이용자로 확대할 예정입니다. 이 기능은 곧 ‘AI 모드 검색’에도 적용될 예정입니다. (※ 현재 이 베타 기능은 개인 구글 계정에서만 사용 가능하며, 워크스페이스 비즈니스 또는 교육용 계정은 지원되지 않습니다.)제미나이 홈 화면에서 체험 초대 메시지가 보이지 않는 경우, 아래 단계에 따라 설정에서 직접 활성화할 수 있습니다.제미나이 앱을 열고 설정을 탭합니다.퍼스널 인텔리전스(Personal Intelligence)를 탭합니다.연결된 앱(Connected Apps:지메일, 구글 포토 등)을 선택합니다. 출처https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/personal-intelligence-kr/ 2026년 01월 22일
AI 빅데이터 by Miyeon. Jo 2026년 01월 12일 복잡하게 흩어진 금융 데이터, AI가 가장 선명한 해답을 찾아냅니다 초개인화 서비스부터 실시간 리스크 관리까지, 금융 전용 AI·빅데이터 플랫폼으로 혁신의 속도를 높이세요. 금융 데이터 전문가와 지금 바로 상담하기 홈 » 다음에 대한 보관함 Miyeon. Jo » 페이지 7 Product Description 금융 AI 빅데이터 분석 솔루션은 금융권의 방대한 정형·비정형 데이터를 실시간으로 수집·가공하고, 최첨단 AI 모델을 통해 비즈니스 인사이트를 도출하는 금융 특화 빅데이터 분석 플랫폼입니다. 기존 데이터 웨어하우스의 한계를 넘어, 클라우드 네이티브 기반의 유연한 인프라와 강력한 보안 체계를 바탕으로 데이터 기반의 정밀한 의사결정 체계를 지원합니다. 📣 현재 이런 문제를 겪고 있다면 데이터 사일로 현상 발생 | 실시간 데이터 처리 한계 | 규제 및 컴플라이언스 대응 부담 | AI 운영 관리 복잡성 Key Advantages 01 금융 특화 거버넌스 준수 가이드라인을 준수하는 강력한 보안 아키텍처와 데이터 망 분리 환경 최적화 기술을 제공합니다. 02 저지연 실시간 데이터 처리 대규모 뱅킹 트랜잭션과 시장 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 빠른 의사 결정을 지원합니다. 03 강력한 확장성 운영 부담을 줄이고, 데이터·분석 환경을 유연하게 확장할 수 있도록 지원합니다. 04 End to End 데이터 파이프라인 데이터 수집, 정제, 모델 학습, 배포에 이르는 전 과정을 자동화하여 AI 비즈니스 실현 시간을 단축합니다. Features 실시간 데이터 통합 파이프라인 금융 특화 데이터 거버넌스 시스템 통합 비즈니스 분석 대시보드 성능 확장형 분석 플랫폼 실시간 데이터 통합 파이프라인 은행·카드사 등에 산재한 대량의 금융 데이터를 지연 없이 수집하고 분석 시스템으로 전송하여, 최신 데이터 기반의 비즈니스 인사이트 도출을 지원합니다. 핵심기능: 실시간 뱅킹 트랜잭션 수집 · 안정적인 데이터 분석 환경 지원 금융 특화 데이터 거버넌스 시스템 금융권의 엄격한 보안 요건을 충족할 수 있도록 데이터 활용의 전 과정을 관리하며, 보안 정책을 준수하면서도 데이터 분석의 효율성을 확보합니다. 핵심 기능: 데이터 접근 권한 관리 · 안정적인 데이터 관리 체계 통합 비즈니스 분석 대시보드 여러 시스템에 흩어진 데이터를 하나의 뷰(View)로 통합하여 실시간으로 모니터링하고, 데이터에 근거한 정밀한 리스크 관리와 전략 수립을 돕습니다. 핵심 기능: 실시간 리스크 지표 시각화 · 비즈니스 성과 모니터링 · 다각도 데이터 통계 제공 성능 확장형 분석 플랫폼 데이터의 양이 급증하는 상황에서도 중단 없는 분석 성능을 보장하며, 금융 모델의 설계부터 운영까지 효율적으로 관리할 수 있는 확장 가능한 인프라를 제공합니다. 핵심 기능: 대용량 트래픽 자동 대응, 분석 모델 통합 관리, 클라우드 기반 인프라 최적화 Benefits 연결성 내·외부 데이터를 실시간으로 연결하여, 즉시 찾아 활용할 수 있는 데이터 주도형 환경을 구축합니다. 정밀성 금융 특화 AI 알고리즘으로 고객 행동 예측 및 리스크 탐지의 정확도를 높입니다. 보안성 엄격한 금융 보안 규제를 준수하며, 분석의 자율성이 보장된 안전한 환경을 제공합니다. 효율성 클라우드 네이티브 자동화로 대규모 트래픽 처리와 운영 비용 절감을 실현합니다. Use Case 은행 초개인화 마케팅을 위한 실시간 데이터 엔진 구축 실시간 데이터 파이프라인을 구축하여 고객의 행동 로그와 자산 현황을 즉각적으로 결합 분석하는 통합 환경을 제공합니다. 거버넌스 범위 내에서 고도화된 데이터를 활용해 맞춤형 상품 제안 및 캠페인을 즉시 실행할 수 있으며, 이는 곧 데이터 주도형 초개인화 마케팅 실현으로 이어집니다. 보험/증권 자산 건전성 강화를 위한 지능형 리스크 경보 지원 외부 시장 데이터와 내부 자산 데이터를 실시간으로 통합하여 핵심 리스크 지표를 가시화합니다. AI 모델이 이상 징후를 조기에 발견하여 신속한 조기 경보를 실행함으로써 선제적인 자산 보호 체계를 구축하고, 데이터에 근거한 정밀한 리스크 관리 의사결정을 지원합니다. Customer Case 신한투자증권 금융권 최초 퍼블릭 클라우드 도입 Challenges: 엄격한 금융권 보안 규제 대응 필요 온프레미스 시스템의 확장성 한계 전사적 데이터 활용 및 의사결정 체계 요구 Solution: 금융권 최초 퍼블릭 클라우드 기반 하이브리드 환경 구축으로 규제 대응과 데이터 분석의 유연성을 동시에 확보 Results: 금융 보안 가이드라인 및 보안 심사 통과 클라우드 기반 전사 빅데이터 서비스 활성화 데이터 주도형 비즈니스 전환 성공 신용카드 기업 A사 데이터 역량 강화비즈니스 민첩성 극대화 Challenges: 시장 환경 대응을 위한 민첩성 강화 필요 데이터·사용자 증가에 따른 인프라 한계 데이터 융·복합 활용 요구 증대 Solution: 클라우드 네이티브 기반의 데이터 레이크와 사용자별 맞춤형 분석 포털 구축으로 빅데이터 활용 체계화 Results: 자체 데이터 사이언스 기술 내재화 비즈니스 민첩성 향상 비즈니스 가치 실현 및 AI 도입 유연성 확보 금융 보안은 견고하게, 비즈니스 혁신은 압도적으로- 가장 안전하고 지능적인 금융 AI 플랫폼을 지금 바로 경험하세요 솔루션 도입 상담하기 FAQ 금융권의 망 분리 규제 환경에서도 AI 도입이 가능한가요? 네, 가능합니다. 금융권 클라우드 이용 가이드라인에 따라 온프레미스와 클라우드를 연계하는 하이브리드 구성을 지원하며 보안 심사 대응을 돕습니다. 기존에 사용 중인 레거시 시스템과 연동할 수 있나요? 네, 기존 시스템의 부하를 최소화하면서 분석 플랫폼으로 데이터를 실시간 전송·연동할 수 있습니다. 구축 방식은 어떻게 되나요? 고객사의 요구사항과 보안 정책에 따라 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 등 다양한 모델을 지원합니다. 대규모 데이터 처리 시 성능 보장은 어떻게 하나요? 클라우드 기반의 유연한 인프라 구조를 통해 대규모 데이터도 중단 없이 안정적으로 처리합니다. 데이터 보안 관리는 어떻게 이루어지나요? 금융 보안 가이드라인을 준수하는 아키텍처를 통해 데이터 보안성을 확보합니다. Explore More Insights 언론보도 클라우드 MSP 넘어 ‘AI MSP’로…베스핀, ‘헬프나우’로 금융 AX 승부[테크체인저] 자세히보기 언론보도 베스핀글로벌, AWS 주최 ‘KPPL 시상식’에서 FSI(금융) 부문 수상 자세히보기 뉴스레터 [글로벌 사례 분석] 금융 AI, 어디까지 왔나? 자세히보기 2026년 01월 12일
[Google Cloud Tech] 엔터프라이즈 레거시 현대화와 DevOps의 가속화: Gemini Code Assist 활용 전략 구글 인사이트 by Miyeon. Jo 2026년 01월 09일 오늘날 엔터프라이즈 개발 조직이 직면한 가장 큰 과제는 수십 년간 축적된 ‘레거시 코드’를 현대화하는 것과, 복잡해진 배포 환경 속에서 ‘DevOps 속도(DORA 지표)’를 높이는 것입니다. 단순한 코딩 보조를 넘어 기업의 전체 코드베이스를 이해하고 워크플로를 자동화하는 Gemini Code Assist Enterprise가 이 두 가지 난제를 어떻게 해결하는지 소개합니다. 1. ‘우리 회사 코드’를 이해하는 AI: 코드 커스터마이제이션 (Code Customization) 일반적인 AI 코딩 도구는 공개된 코드로만 학습되어 있어, 기업 고유의 내부 라이브러리나 복잡한 레거시 로직을 이해하지 못하는 경우가 많습니다.Gemini Code Assist Enterprise의 코드 커스터마이제이션(Code Customization) 기능은 이 문제를 근본적으로 해결합니다. 전체 리포지토리 문맥 인식: 현재 열려 있는 파일뿐만 아니라, GitHub, GitLab, Bitbucket 등에 호스팅 된 조직의 전체 프라이빗 리포지토리를 안전하게 인덱싱하여 검색합니다.레거시 코드 분석: “이 레거시 모듈이 사용하는 내부 인증 함수를 최신 표준으로 바꿔줘”라고 요청하면, AI가 인덱싱된 내부 코드를 참조(RAG)하여 기업의 최신 코딩 스타일과 컨벤션에 딱 맞는 코드를 제안합니다.지원 언어: Java, Python, Go, C++, JavaScript 등 주요 엔터프라이즈 언어를 모두 지원하여 다양한 레거시 환경에 대응할 수 있습니다. 2. 타협 없는 보안과 규정 준수 (Security & Compliance) 기업 도입의 핵심인 데이터 보안에 대해서도 구글 클라우드는 가장 높은 수준의 안전장치를 제공합니다.데이터 학습 금지: Gemini Code Assist에 입력되는 프롬프트와 코드는 구글의 모델 학습에 절대 사용되지 않으며, 모든 응답은 무상태(Stateless)로 처리됩니다.지적재산권 보호: 생성된 코드에 대해 IP 면책(Indemnification)을 제공하여 법적 리스크를 제거했습니다.정밀한 접근 통제: IAM 권한 관리는 물론, .aiexclude 파일을 통해 AI가 접근해서는 안 되는 민감한 리포지토리나 파일을 세밀하게 지정할 수 있습니다. 3. 레거시 현대화의 열쇠: 다중 파일 작업을 처리하는 ‘에이전트 모드(Agent Mode)’ 오래된 모놀리식(Monolithic) 아키텍처를 MSA(Microservices)로 분리하거나, 프레임워크를 마이그레이션 하는 작업은 단일 파일 수정으로 끝나지 않습니다. 수십 개의 파일에 얽힌 의존성을 파악하고 동시에 수정해야 하기에 개발자의 피로도가 극심한 작업입니다.새롭게 공개된 에이전트 모드(Agent Mode)는 이러한 복잡한 다단계 작업을 수행하는 데 최적화되어 있습니다. 스스로 계획하는 AI: “장바구니 로직의 MVC 패턴을 리팩토링해 줘”라고 목표만 제시하면, Gemini가 변경해야 할 파일 목록과 구체적인 실행 계획을 먼저 제안합니다.VS Code & IntelliJ 완벽 지원: VS Code에서는 전체 프로젝트 컨텍스트를 인식하여 여러 파일을 동시에 편집(Multi-file editing)할 수 있으며, IntelliJ에서는 변경 사항에 대한 세부 계획을 사전에 검토하고 승인할 수 있는 프로세스를 제공합니다. 4. DevOps의 자동화: GitHub Actions와 결합된 비동기 AI 팀원 인프라 운영과 배포 과정(DevOps)에서 반복되는 이슈 분류나 PR(Pull Request) 리뷰는 엔지니어의 시간을 뺏는 주범입니다.새로 출시된 Gemini CLI GitHub Actions는 여러분의 저장소(Repository)에서 활동하는 ‘보이지 않는 팀원’이 됩니다.지능형 이슈 분류(Intelligent Issue Triage): 새로운 이슈가 등록되면 백그라운드에서 비동기적으로 내용을 분석하고 적절한 라벨을 붙이거나 담당자를 제안합니다.가속화된 PR 리뷰: 코드 변경 사항을 자동으로 분석하여 잠재적인 버그를 지적하거나 개선안을 코멘트로 남겨, 리뷰 시간을 획기적으로 단축합니다.온디맨드 협업: 개발자가 코드를 푸시하고 퇴근해도, AI 에이전트가 밤새 코드 품질을 검토하고 리포트를 남겨두는 24시간 개발 체계가 가능해집니다. 마치며: 생산성의 퀀텀 점프를 준비하며 Gemini Code Assist의 이번 업데이트는 개발자가 반복적인 ‘코딩(Coding)’에서 벗어나, 창의적인 ‘설계(Architecting)’와 ‘문제 해결(Problem Solving)’에 집중할 수 있도록 돕습니다.지금 바로 VS Code나 IntelliJ에서 에이전트 모드를 켜고, 묵혀두었던 레거시 코드의 리팩토링을 지시해 보세요. 여러분의 옆자리에는 이미 가장 똑똑하고 지치지 않는 AI 동료가 앉아 있습니다. 출처 https://developers.googleblog.com/ko/new-in-gemini-code-assist/https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-code-assist-in-github-for-enterprises/?hl=enhttps://docs.cloud.google.com/gemini/docs/codeassist/code-customization-overviewhttps://docs.cloud.google.com/gemini/docs/codeassist/overview 2026년 01월 09일
여신작성자동화 by Miyeon. Jo 2025년 12월 31일 금융 여신 업무의 디지털 전환을 가속화하는 - AI 기반 기업여신 신청서 작성 자동화 솔루션 반복적인 서류 확인과 데이터 입력 업무를 자동화하여 여신 심사의 정확성을 높이고, 처리 시간을 획기적으로 단축합니다. 여신 업무 자동화, 지금 바로 상담하기 Product Description AI 기반 기업여신 신청서 작성 자동화 솔루션은 금융권의 복잡한 대출 심사 과정을 효율화하기 위한 솔루션입니다. 여신 심사 시 발생하는 대량의 비정형 문서(재무제표, 등기부등본 등)를 AI 기술로 판독하고, 이를 정형 데이터로 변환하여 심사 시스템에 자동으로 입력합니다. 이를 통해 심사역의 수기 작업 부담을 줄이고, 데이터 기반의 신속한 의사결정 환경을 구축합니다. 📣 현재 이런 문제를 겪고 있다면 보방대한 서류 비효율적인 관리 | 수동 데이터 관리로 인한 휴먼 에러 리스크 | DR 신뢰도 부족 | 심사 처리 지연으로 업무 효율 저하 Key Advantages 01 문서 판독 기술 적용 다양한 서류의 내용을 정확하게 판독하여 데이터로 변환하는 기술력을 지원합니다. 02 프로세스 최적화 서류 접수부터 시스템 등록까지의 전 과정을 자동화하여 업무 흐름을 간소화합니다. 03 검증된 금융 경험 금융권의 복잡한 업무 프로세스에 대한 이해를 바탕으로 실질적인 솔루션을 제공합니다. 04 유연한 연동 체계 금융사 내부의 여신 심사 시스템과 안정적인 데이터 연동이 가능합니다. Features AI 기반 서류 자동 분류 및 정제 지능형 핵심 데이터 추출 데이터 정합성 자동 검증 및 비교 유연한 시스템 연동 AI 기반 서류 자동 분류 및 정제 팩스, 이메일, 모바일 등 다양한 채널로 접수된 서로 다른 형식의 서류를 인식하고, 심사에 적합하도록 최적화합니다. 핵심 기능: 다채널 접수 서류 자동 분류, 이미지 보정 및 가독성 개선 지능형 핵심 데이터 추출 소득 증빙 문서, 사업자 등록증 등 복잡한 여신 서류에서 심사 모델에 입력할 핵심 데이터를 자동으로 추출합니다. 핵심 기능: 주요 지표 자동 추출, 서류 내 핵심 텍스트 데이터화 데이터 정합성 자동 검증 및 비교 추출된 데이터가 원본과 일치하는지, 필수 항목이 누락되지 않았는지에 대해 AI가 일차적으로 검증하여 심사역의 업무를 서포트합니다. 핵심 기능: 원본 서류-추출 데이터 간 대조, 유효성 자동 검증 유연한 시스템 연동 판독 및 검증된 데이터를 여신 시스템의 해당 항목에 자동으로 입력 및 기존 내부 심사 시스템과 연동하여 끊김 없는 업무 흐름을 구현합니다. 핵심 기능: 기존 여신 심사 시스템 연동, 업무 워크플로우 최적화 Benefits 정확성 데이터 수기 입력 과정에서의 휴먼 에러를 방지하여 여신 데이터의 신뢰성을 확보하고, 심사 품질을 향상합니다. 효율성 단순 반복적인 서류 처리 업무를 자동화함으로써 인적 자원을 보다 전략적인 심사 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 신속성 전체적인 여신 심사 프로세스 시간을 단축하여 고객에게 보다 빠른 금융 서비스를 제공할 수 있습니다. Use Case 저축은행 여신 심사 프로세스 효율화를 위한 지능형 서류 판독 및 데이터 자동 등록 대출 신청 시 접수되는 방대한 양의 증빙 서류를 수기로 확인하고 심사 시스템에 입력하는 과정은 많은 시간과 인적 오류의 위험을 동반합니다.AI 기반 기업여신 신청서 작성 자동화 솔루션은 유입되는 다양한 여신 관련 서류를 자동으로 식별하고 심사에 필요한 핵심 데이터를 정확하게 추출하여 내부 시스템에 실시간으로 전송합니다. 이를 통해 수기 입력 단계의 병목 현상을 제거하고 데이터 정합성을 확보함으로써, 심사역이 판단 중심의 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경과 신속한 대출 승인 체계를 지원합니다. 캐피탈/ 카드 서비스 경쟁력 강화를 위한 할부/ 리스 금융 서류 처리 자동화 비대면 금융 서비스가 확대됨에 따라 여신 심사 소요 시간을 단축하는 것이 시장 경쟁력의 핵심입니다.자동차 금융이나 카드 발급 시 제출되는 신분증, 사업자등록증 등 필수 서류를 즉시 판독하여 유효성을 검증합니다. 추출된 데이터를 바탕으로 한도 조회 및 계약 등록 프로세스를 단절 없이 연결함으로써, 업무 처리 속도를 획기적으로 개선하고 고객에게 중단 없는 금융 경험을 제공하여 비즈니스 효율성을 극대화합니다. 복잡한 여신 업무도 베스핀글로벌의 여신 업무 자동화 솔루션으로 업무 효율을 극대화하여 금융 업무의 디지털 전환을 시작하세요. 솔루션 도입 상담하기 FAQ 서류 인식을 위해 어떤 기술이 사용되나요? 문서내 텍스트와 데이터를 판독하고, 분석하는 지능형 문서 처리 기술이 적용됩니다. 기존 시스템과 연동이 가능한가요? 네, 가능합니다. 금융사가 사용 중인 기존 여신 심사 시스템 및 내부 DB와 원활한 연동을 지원합니다. 보안 환경에서도 운영이 가능한가요? 금융권의 강화된 보안 규정에 맞춰 안전한 데이터 치리 및 접근 제어 환경을 제공합니다. 구축 후 관리는 어떻게 이루어지나요? 안정적인 운영을 위해 지속적인 기술 지원과 시스템 고도화를 지원합니다. 어떤 기대 효과가 있나요? 수기 작업 시간의 획기적 단축, 데이터 오류 감소, 그리고 전반적인 업무 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. Explore More Insights 아티클 클라우드 MSP 넘어 ‘AI MSP’로…베스핀, ‘헬프나우’로 금융 AX 승부[테크체인저] 자세히보기 아티클 베스핀글로벌, AWS 주최 ‘KPPL 시상식’에서 FSI(금융) 부문 수상 자세히보기 아티클 [글로벌 사례 분석] 금융 AI, 어디까지 왔나? 자세히보기 2025년 12월 31일
금융 AI 보안 by Miyeon. Jo 2025년 12월 31일 금융권을 위한 안전한 클라우드·AI 보안 아키텍처 금융 AI 솔루션 - ‘금융 AI 보안’ 규제 준수, 데이터 보호, 재해 복구까지 금융기관이 요구하는 가장 높은 수준의 안정성과 보안을 제공합니다. 금융 보안 전문가와 지금 바로 상담하기 Product Description Financial AI Security(금융 AI 보안)는 금융권이 요구하는 규제 준수와 데이터 보호 기준에 맞춰 설계된 금융 특화 통합 보안 플랫폼입니다. 암호화·망 분리·접근 제어 등 주요 금융 보안 요소를 표준화해 안정적인 운영과 규제 대응을 동시에 보장하며, 클라우드 DR(재해복구시스템)과 자동화된 보안 운영을 통해 설정 복잡성, 장애 복구 지연, AI 활용 시 보안 리스크를 최소화합니다. 📣 현재 이런 문제를 겪고 있다면 보안 정책 표준화 에 대한 어려움 | 가변성 높은 규제 대응 피로도 증가 | DR 신뢰도 부족 | AI 도입시 보안 리스크 Key Advantages 01 규제 준수형 보안 아키텍처 금융보안원·전자 금융 감독 규정에 맞춘 암호화, 망 분리, 접근 제어, 로그 체계를 아키텍처 단계에서 설계해 규제 대응을 자동화할 수 있습니다. 02 접근 제어 표준화 조직 단위 정책을 중앙에서 제어하여 사용자, 시스템, AI 워크로드까지 정밀하게 관리합니다. 03 멀티 AZ 고가용성 & 자동화 DR 구조 고가용성 구조와 자동화 DR 전환 체계를 제공하여 안정적인 서비스 연속성을 보장합니다. 04 AI 기반 보안·운영 분석 엔진 AI를 활용해 보안 정책 및 운영 분석을 자동화하여 보안 품질과 운영 효율성을 강화합니다. Features 보안 정책 자동화 및 일관 적용 실시간 보안 이벤트 모니터링 AI·RAG 서비스 보안 적용 클라우드 거버넌스 조직 단위 권한 모델 DR 테스트 및 전환 자동화 보안 정책 자동화 및 일관 적용 워크로드·계정·환경마다 달라지던 보안 규칙을 자동화해 모든 시스템에 일관되게 적용합니다. 규제 기준 충족, 정책 누락 방지, 환경 간 보안 격차 해소를 지원합니다. 핵심기능: 보안 컨트롤 자동 적용, IAM 정책•네트워크 규칙 자동화, CSPM 기반 정책 검증 및 규칙 일관성 유지 실시간 보안 이벤트 모니터링 WAF, IDS/IPS, 네트워크 트래픽, 감사 로그를 실시간으로 분석해 위협·오류·정책 위반을 즉시 탐지하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 핵심 기능: 실시간 이벤트 수집·분석 대시보드, 이상 징후 자동 알림 AI·RAG 서비스 보안 적용 AI 모델·RAG 기반 서비스에서 발생하는 데이터 사용·접근·추론 흐름을 보호하고, 민감 데이터가 모델·파이프라인에 노출되지 않도록 구조적으로 차단합니다. 핵심 기능: AI·RAG 안전성 아키텍처, 데이터 접근 이력 자동 추적, 민감정보 보호 규칙·필터링 자동 적용 클라우드 거버넌스 클라우드 환경에서 발생하는 모든 정책, 로그, 보안 기준을 하나의 통합된 체계로 관리합니다. 환경별로 분산된 보안 규칙을 자동 매핑하고 감사 로그를 중앙에서 수집하여 일관된 거버넌스를 확보합니다. 핵심기능: 클라우드 정책 통합, 환경별 보안 규칙, 매핑 자동화, 감사 로그•접근 로그 중앙 수집 조직 단위 권한 모델 조직 단위로 권한 모델을 세분화하여 제공해 접근 리스크를 줄입니다. 이를 통해 조직별 접근 권한을 정밀하게 관리하고, 승인 워크플로우를 통해 운영 리스크를 최소화합니다. 핵심 기능: 조직별 권한 관리 및 승인 워크플로우 DR 테스트 및 전환 자동화 DR 구조를 수동으로 운영하거나, 테스트가 어려운 금융 환경의 한계를 해소합니다. 복구 프로세스와 정기 테스트를 자동화하여 운영 안정성을 보장합니다. 핵심 기능: 자동화 DR 전환, 정기 DR 테스트 실행 & 리포트 생성 Benefits 규제 준수 금융보안원·금융위 기준에 맞춘 암호화·접근 제어·로그 관리로 서비스 전반에 일관된 규제 대응 체계를 제공합니다. 감사·점검 대응 시간을 줄이고 안정적인 운영을 보장합니다. 보안 강화 계층형 보안(WAF, IDS/IPS, 네트워크 분리)과 접근 통제로 민감 데이터 보호 수준을 높입니다. AI·데이터 활용 시 발생하는 보안 리스크까지 최소화합니다. 연속성 멀티 AZ 기반 고가용성 구조와 자동화된 DR 프로세스를 통해 장애에도 서비스가 중단되지 않는 운영 연속성을 확보합니다. 복구 시간을 단축해 대고객 서비스 안정성을 유지합니다. 운영 효율성 보안 정책·로그·이벤트를 자동화해 수동 작업을 줄이고 클라우드 환경에서 일관된 거버넌스를 유지합니다. 운영 비용 절감과 관리 편의성을 동시에 제공합니다. Use Case 은행 대출•계좌•거래 시스템을 위한 규제 준수형 보안 표준화 은행은 계좌, 대출, 송금 등 민감한 금융 데이터가 대규모로 오가는 만큼 접근 제어, 망 분리, 암호화 등 보안 규제 기준을 서비스별로 일관되게 적용해야합니다.금융 AI 보안은 이러한 핵심 보안 요소를 표준화하여 대고객 서비스, 인증 시스템, 내부 전산 환경까지 동일한 수준의 보안을 제공합니다. 또한 DR 자동화와 장애 대응 체계를 통해 은행 서비스의 연속성과 안전성을 보장합니다. 카드/ 결제 대규모 트랜잭션 보호를 위한 실시간 보안·복구 체계 구축 카드사·PG·결제 플랫폼은 실시간 트랜잭션이 폭증하거나 외부 공격(DDoS, 스캐닝 등)에 직면할 가능성이 높습니다.금융 AI 보안 WAF·IDS/IPS 기반의 실시간 보안 체계와 자동화된 이벤트 감지·알림을 통해 트랜잭션 보안을 강화합니다. 멀티 AZ 기반 DR 환경을 구축해 장애 발생 시 즉시 복구하며 결제 승인·정산·매입 프로세스의 안정성을 확보합니다. Customer Case 금융 신용평가 기업 K사 전자금융 규제 준수 및 분석 플랫폼 구축 Challenges: 전자금융감독규정과 금융 클라우드 가이드에 맞는 보안 체계 필요 계정·정책·환경이 분산되어 일관된 거버넌스 확보 어려움 금융사 재해복구시스템(DR) 규정 충족을 위한 클라우드 기반 복구 구조 부재 Solution: AWS Control Tower 기반 표준 클라우드 환경을 구축해 계정·보안 정책을 일원화하고, 금융권 필수 보안 서비스와 DR 규정을 충족하는 클라우드 DR 체계를 마련해 안정적인 분석·AI 서비스 기반을 확보했습니다. Results: 금융 규제 준수 및 표준 보안 체계 확립 중앙 집중형 거버넌스 확보 안정적인 클라우드 기반 분석/AI 서비스 제공 기반 마련 개인화 신용평가·컨설팅·추천 서비스 운영 능력 강화 신용카드 기업 L사 금융권 규제 대응 클라우드 표준 공통 플랫폼 구축 Challenges: 금융권 망분리 규제 완화에 따라 클라우드 표준 플랫폼 고도화 필요 계획된 워크로드 외 추가 워크로드에도 대응 가능한 구조 필요 기존 CSPM과 중복되지 않는 보안 정책 정립이 과제 랜딩존 구성 시 전자금융감독규정 및 규제 준수 항목 적용 어려움 Solution: AWS Control Tower 기반 공통 플랫폼을 도입해 금융 규제에 맞춘 보안 Controls를 표준화하고, 기존 CSPM과 중복되지 않는 정책을 정비해 추가 워크로드까지 안정적으로 운영 가능한 구조를 구축했습니다. Results: 금융 규정 100% 부합하는 신규 클라우드 환경 확보 보안 정책 표준화로 운영 안정성 및 확장성 강화 AI 기반 소비 패턴 분석·맞춤 혜택 추천 서비스 지원 기반 확보 금융 신용평가 기업 T사 AI 신용평가 서비스 제공을 위한 안정적 클라우드 전환 Challenges: 개인 신용평가 및 보증 시스템을 안전하게 클라우드로 이전해야 함 워크로드 기반 서비스 환경 구성 필요 보안 규제 대응을 위한 필수 보안 서비스·솔루션 일관 적용 어려움 클라우드 환경에서 정교한 권한 분리와 접근 관리 과제 존재 Solution: 신용평가 시스템을 위한 클라우드 기반 서비스 환경을 구성하고, WorkSpaces VDI로 접근 단말을 분리해 보안을 강화했습니다. 또한 금융 규제에 맞춘 보안 서비스와 권한 모델을 적용해 운영 효율성과 보안 수준을 높였습니다. Results: 규제 대응과 보안 요건을 충족하는 클라우드 전환 완료 안전한 AI 기반 신용평가 서비스 운영 환경 확보 금융 이력 부족 고객도 안정적으로 서비스 이용 가능한 구조 마련 운영 효율성과 보안 수준 동시 향상 고객 사례 더보기 금융 규제 준수부터 AI 보안, 재해 복구까지 베스핀글로벌이 금융 비즈니스의 안전한 혁신을 함께합니다. 솔루션 도입 상담하기 FAQ 금융보안원(FSI)·전자금융감독규정 등 금융 규제를 모두 충족할 수 있나요? 네. 암호화, 망 분리, 접근 제어, 로그 보관 등 금융보안원이 요구하는 필수 보안 기준을 아키텍처 단계에서 일관되게 적용합니다. 규정 변경 시에도 정책 자동화와 표준화된 구조로 빠르게 대응할 수 있습니다. 재해복구(DR) 시스템 구축도 포함되나요? 네. 멀티 AZ 기반 DR 구성, 자동화된 DR 전환, 정기 DR 테스트까지 제공합니다. 장애 발생 시 서비스 중단을 최소화할 수 있는 안정적인 구조를 마련합니다. AI 모델이나 RAG 서비스 도입 시 필요한 보안 기준도 포함되나요? 포함됩니다. AI/RAG 서비스에 필요한 데이터 접근 통제, 민감정보 보호, 모델 학습 데이터 안전성, 감사 로그 기준을 적용해 AI 활용 시 발생할 수 있는 보안 리스크를 최소화합니다. 기존 CSPM이나 보안 솔루션과 충돌이 나지 않나요? 아니요. 기존 CSPM 정책과 중복되는 부분을 사전에 분석해 충돌 없이 통합 운영할 수 있도록 조정합니다. 필요한 보안 Controls만 추가·보완하여 규제 기준을 충족하면서도 중복 비용과 관리 부담을 줄입니다. 금융 민감 데이터에 대한 암호화 및 보호는 어떻게 적용되나요? 금융보안원 기준에 맞춰 데이터의 저장 및 전송 과정에서 암호화가 기본으로 적용됩니다. 또한 AI/RAG서비스 보호 항목을 통해 민감 데이터의 노출을 구조적으로 차단합니다. Explore More Insights 아티클 클라우드 MSP 넘어 ‘AI MSP’로…베스핀, ‘헬프나우’로 금융 AX 승부[테크체인저] 자세히보기 아티클 베스핀글로벌, AWS 주최 ‘KPPL 시상식’에서 FSI(금융) 부문 수상 자세히보기 아티클 점점 늘어나는 위협, 지금 필요한 AI 보안 리스크 대응 가이드 자세히보기 2025년 12월 31일
Google Cloud × Cohesity: 사이버 레질리언스·AI 통합 전략적 파트너십 확대 구글 인사이트 by Miyeon. Jo 2025년 12월 29일 AI 시대의 데이터 보안과 엔터프라이즈 인사이트 경쟁력 강화 구글 클라우드(Google Cloud)와 데이터 보안 기업 **코헤시티(Cohesity)**가 다년간 전략적 파트너십을 확대하는 내용을 골자로 한 기사가 2025년 12월 23일 국내외 언론에서 보도됐다. 이번 협력은 단순 기술 협력을 넘어 AI 기반 사이버 보안·데이터 보호 및 데이터 인사이트 생성을 하나의 통합 플랫폼 수준으로 제공하는 대규모 전략적 협력으로 평가되고 있다. 특히 AI 적용이 폭발적으로 확대되는 시기에 클라우드 기반 보안 및 데이터 활용 프레임워크의 진화를 보여주는 사례로 주목받고 있다.Cohesity는 기존에도 엔터프라이즈 고객을 위해 대규모 데이터 보호(Data Protection)와 사이버 복원력(Cyber Resilience) 솔루션을 제공하는 기업으로 알려져 있다. 이번 협력을 통해 구글 클라우드의 AI 역량, 특히 ‘제미나이(Gemini)’와 같은 최신 AI 모델을 Cohesity의 플랫폼에 보다 밀접하게 통합함으로써, 클라우드 및 온프레미스(온사이트 서버 환경)를 가리지 않고 데이터 기반 인사이트 생성 및 사이버 위협 대응을 강화하겠다는 목표를 제시했다.특히 양사가 추진하는 전략적 협력의 핵심은 크게 세 가지로 요약할 수 있다: 통합 사이버 복원력 및 규정 준수 플랫폼 구축기존 Cohesity의 데이터 보호 및 사이버 복원력 기능은 대기업과 공공기관 등에서 높은 신뢰를 받아왔다. 여기에 구글 클라우드의 인프라 및 AI 기술이 결합되면, 자동화된 위협 대응, 실시간 사이버 공격 예측·분석 기능 등이 강화된다. 이는 단순 백업 수준을 넘어 AI 기반 위협 대응 체계로의 전환을 의미한다.AI 기반 데이터 가치 추출 및 실무 활용성 확대Cohesity가 제공하는 ‘Cohesity Gaia’ 같은 엔터프라이즈 AI 어시스턴트는 자연어 기반 검색과 분석 기능을 제공해, 기업의 방대한 비정형 데이터를 빠르게 정리하고 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있다. 구글 제미나이 AI 모델 통합을 통해 이러한 기능은 더욱 정교해지고, 그 정확도와 응답 속도 역시 크게 개선될 전망이다.클라우드+온프레미스 하이브리드 환경 대응 강화기업 고객들은 여전히 온프레미스와 클라우드를 혼합한 환경을 유지하는 경우가 많다. 이번 파트너십은 단일 클라우드 중심이 아니라 하이브리드 환경에서도 일관된 데이터 보안과 분석 경험을 제공하기 위한 전략적 설계가 돋보인다. 이를 통해 기업들은 데이터 위치에 상관없이 보안·규제 준수·AI 분석 기능을 균일하게 적용할 수 있게 된다. 이러한 협력 확장은 특히 다음과 같은 AI 시대의 기업 운영 환경 변화를 반영한다: AI 활용 확대에 따른 공격 표면 증가: AI 를 비즈니스 워크로드에 적용할수록 복잡성이 증가하고, 그에 따라 공격 표면(attack surface)도 넓어진다. 이에 따라 전통적인 보안은 더 이상 충분하지 않으며, AI 기반 분석을 통한 위협 탐지와 대응이 필수로 떠오른다.실시간·자동화된 대응 체계의 필요성: 데이터 보호는 이제 사후 복구가 아닌 사전 예방 및 자동 대응 측면까지 고려해야 한다. 양사의 협력은 이런 방향성을 동시에 만족시키기 위한 기술적 시도라는 평가를 받고 있다.데이터 기반 비즈니스 가치 창출 초점: 단순 데이터 저장·보호를 넘어, AI 시각에서 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 실시간으로 추출하는 것이 기업 경쟁력의 필수 요소로 자리 잡고 있다. 이번 보도를 통해 업계 전문가들은 “기업의 AI 도입과 데이터 분석 전략이 더욱 데이터 보호·규제 준수와 긴밀하게 결합해야 한다”는 점을 강조하고 있으며, “클라우드 서비스 제공자(CSP)와 보안/데이터 플랫폼 제공자의 **전략적 결합 모델이 점점 표준화될 것”이라는 전망도 나오고 있다.이번 협력은 특히 **구글 클라우드의 AI 퍼스트 전략(AI‑First Strategy)**을 사이버 보안·데이터 분석 분야로 확장하는 신호탄으로 해석될 수 있다. 그동안 Google Cloud는 다수의 CSP 경쟁자 대비 AI 통합 역량을 기반으로 시장 점유율을 확대 중이었으며, Cohesity 같은 보안 전문 기업과의 전략적 협력이 이를 더욱 가속화할 수 있을 것으로 관측된다. 출처 디지털투데이/전자신문 보도 – 코헤시티, 구글 클라우드와 다년간 전략적 파트너십 확대…사이버 레질리언스·엔터프라이즈 AI 통합 추진(2025.12.23) 네이트 뉴스 – 코헤시티-구글클라우드, 전략적 파트너십…’사이버 회복력’ 강화(2025.12.23) 2025년 12월 29일
구글의 ‘안티그래비티’, 바이브 코딩 넘는 에이전트 플랫폼의 등장 구글 인사이트 by Miyeon. Jo 2025년 12월 11일 AI 시대의 데이터 보안과 엔터프라이즈 인사이트 경쟁력 강화 구글이 단순한 코드 자동 생성 도구 수준을 넘어, 다중 에이전트를 활용해 개발 전 과정을 자동화하는 차세대 개발 플랫폼 ‘안티그래비티(Antigravity)’를 공개했다. 겉보기에는 VS 코드 기반의 커서(Cursor)와 유사한 통합개발환경(IDE)처럼 보이지만, 내부 구조와 작동 방식은 한층 진화한 ‘에이전트 중심(agent-first)’ 아키텍처를 기반으로 하고 있다는 점에서 주목된다.구글은 18일(현지시간) 제미나이(Gemini) 3 프로 발표와 함께 안티그래비티를 공개하며, 이를 “제미나이 3 프로를 비롯한 다양한 서드파티 AI 모델을 활용해 복잡한 개발 작업을 자동화하는 에이전트 기반 환경”이라고 소개했다.사용자는 데스크톱 애플리케이션 형태의 안티그래비티에 구글 계정으로 로그인, 에이전트 기반 코딩을 수행할 수 있다.안티그래비티의 핵심은 AI 에이전트가 코드 에디터, 터미널, 브라우저에 직접 접근해 실제 개발자처럼 작업을 수행하고, 여러 에이전트를 동시에 병렬 운영할 수 있다는 점이다. 구글은 이를 통해 기존의 ‘명령-응답’ 방식에서 벗어나, 에이전트가 더 자율적으로 문제를 해결하는 환경을 구축했다고 설명했다.가장 주목받는 기능은 에이전트가 스스로 작업 내역을 남기는 ‘아티팩트(Artifacts)’ 시스템이다. 아티팩트에는 작업 목록, 구현 계획, 스크린샷, 브라우저 탐색 기록 등이 자동으로 정리되며, 사용자는 이를 통해 에이전트의 작업을 손쉽게 검증할 수 있다.구글은 “모델의 행동 로그를 직접 분석하는 것보다 훨씬 효율적인 검증 방식”이라고 강조했다. 사용자는 특정 아티팩트에 의견을 남겨 후속 작업에 반영할 수도 있다.안티그래비티는 개발 방식에 따라 선택할 수 있는 세가지 주요 화면을 제공한다.우선 에디터 뷰(Editor View)는 커서나 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)과 유사한 전통적 IDE 환경으로 코드 작성과 수정에 최적화돼 있다.매니저 뷰(Manager View)는 여러 에이전트를 생성·조율·모니터링할 수 있는 대시보드 형태로, 기업이 코드 리뷰, 디버깅, 자료 수집 등 반복 업무를 병렬 자동화하는 데 유용하다.마지막으로 브라우저 통합 화면은 새로운 크롬 확장 프로그램을 활용해 개발 중인 웹 애플리케이션을 직접 실행하고 테스트할 수 있도록 설계됐다.공개 프리뷰 버전의 안티그래비티는 ‘제미나이 3 프로’뿐 아니라, 앤트로픽의 ‘클로드 소네트 4.5’, 오픈AI의 오픈 소스 ‘GPT-OSS’ 등 다양한 모델을 기반으로 에이전트를 구성할 수 있다. 또 맥OS·윈도우·리눅스 등 주요 개발 환경을 모두 지원한다.구글은 “제미나이 3 프로 사용량 제한을 5시간마다 초기화하며, 대부분의 사용자는 제한에 도달하지 않을 것”이라고 밝혔다.최근 AI 코드 생성의 증가로 기업 내 코드 리뷰 부담이 폭증하며, 이를 자동화하려는 비동기적 멀티 에이전트 수요가 커지고 있다. 구글은 안티그래비티가 이런 시장 요구를 해결하고 새로운 개발 패러다임을 제시할 것이라고 강조했다.안티그래비티는 오픈AI ‘코덱스(Codex)’, 앤트로픽 ‘클로드 코드(Claude Code)’, 커서 등과 본격적인 경쟁을 벌일 전망이다. 출처 AI타임스(https://www.aitimes.com)https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=204097 2025년 12월 11일
[베스픽 리포트] ‘AI가 바꾼 보안의 미래’ by Miyeon. Jo 2025년 12월 11일 BESPICK REPORT AI가 바꾼 보안의 미래 2025 AI 보안 인사이트 & 2026 전망 AI 보안의 흐름은 지금도 빠르게 바뀌고 있습니다.베스핀글로벌의 공식 뉴스레터 ‘베스픽’은 매주 글로벌 AI·데이터·클라우드·보안 트렌드를 실무 관점에서 분석하고, 기업이 지금 대응해야 할 방향을 소개합니다.이번 리포트는 ‘AI가 바꾼 보안의 미래’를 주제로, 2025년 한 해의 주요 AI 보안 인사이트와 2026년 보안 전망을 제시합니다. [목차]2025 보안 트렌드 3대 키워드 & 2026 시그널베스픽 2025 인사이트RSAC로 보는 보안 산업 동향AI로 진화하는 사이버 공격 트렌드AI 활용 방식별 보안 위협과 대응 전략AI 보안 위협 대응 가이드 지금, 그 변화를 가장 먼저 읽어보세요. 2025년 12월 11일
