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◼ 게스트 : 탁정수 대표 / 인포시즈 (eoyy@infocz.co.kr) , 성윤호 파트너 / PwC컨설팅
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 온톨로지가 데이터를 더 많이 모으는 기술이 아니라, 데이터의 의미와 관계를 정리해 AI와 현업이 같은 기준으로 판단하게 만드는 구조라는 점을 짚는다.
특히 제조와 금융처럼 시스템이 많고, 관계가 복잡하고, 의사결정 정확도가 중요한 영역에서 왜 온톨로지가 실질적인 효과를 내는지 구체적인 사례로 풀어낸다.
1. 온톨로지의 핵심 가치는 데이터 추가가 아니라 의미와 관계의 정리다
온톨로지를 도입할 때 가장 먼저 달라지는 것은 데이터 양이 아니라 데이터 해석 방식이다. 기업 안에는 이미 수많은 데이터가 쌓여 있지만, 실제 현장에서는 같은 데이터를 놓고도 부서마다 의미를 다르게 해석하고, 시스템마다 연결 기준이 달라서 판단 속도가 느려진다. 온톨로지는 이 단절을 줄이는 역할을 한다. 사람, 설비, 문서, 공정, 고객, 공급업체처럼 흩어져 있는 개체들을 하나의 맥락으로 묶어 주기 때문에, AI도 데이터를 단편적으로 읽는 것이 아니라 관계 속에서 이해할 수 있게 된다.
이 구조가 중요한 이유는 기업 의사결정이 점점 더 “정답 찾기”보다 “맥락 연결”에 가까워지고 있기 때문이다. 어떤 수치 하나만 맞는다고 좋은 판단이 나오는 것이 아니라, 그 수치가 어떤 원인에서 나왔고 무엇과 연결되며 앞으로 어떤 영향을 줄지까지 봐야 한다. 온톨로지는 바로 이 연결 구조를 만드는 기술이다. 그래서 현업이 쓰는 언어와 AI가 이해하는 데이터 모델이 가까워지고, 결과적으로 AI를 참고용 도구가 아니라 실제 업무 판단을 보조하는 구조로 끌어올릴 수 있다.
2. 제조 분야에서 온톨로지가 강한 이유는 복잡한 객체와 원인을 한 번에 연결할 수 있기 때문이다
제조 현장은 온톨로지의 필요성이 가장 직관적으로 드러나는 분야다. SCM만 보더라도 고객 수요, 공급업체 리드타임, 생산 계획, 구매 일정, 재고 전략, 영업 판단이 모두 얽혀 있다. 재고가 늘었다는 현상 하나만 놓고도 원인은 수요 예측 실패일 수도 있고, 공급 차질일 수도 있고, 내부 전략 변경일 수도 있다. 이런 문제를 테이블 몇 개로 따로따로 보면 원인 파악이 늦어진다. 반면 온톨로지는 관련 객체와 관계를 함께 보기 때문에 어떤 변화가 어떤 결과를 만들었는지 추적하기가 쉬워진다.
설비 영역도 마찬가지다. 설비를 이해하려면 장비 정보만 보면 끝나는 것이 아니라 P&ID 도면, 운영 문서, 정비 이력, 외부 업체, 부품 관계까지 함께 봐야 한다. 그래야 맥락이 생기고 장애 원인도 읽힌다. 특히 반도체처럼 공정 위험과 설계 변경 영향이 큰 분야에서는 온톨로지의 가치가 더 커진다. 특정 설계를 바꿨을 때 어떤 위험 요소가 새로 생기고, 그 변화가 이후 공정과 품질에 어떤 영향을 미치는지를 빠르게 파악해야 하기 때문이다. 이런 구조가 잘 잡히면 단순 조회를 넘어 설계 변경 영향 시뮬레이션까지 가능해지고, 더 나아가 디지털 트윈으로 이어질 수 있는 기반이 된다.
3. 금융 분야에서 온톨로지가 중요한 이유는 규정 변화와 판단 정확도를 동시에 다뤄야 하기 때문이다
금융권은 제조와 다른 이유로 온톨로지가 중요하다. 은행, 증권, 카드, 보험 같은 영역은 규정 변화가 잦고, 외부 규제가 바뀌면 내부 시스템과 업무 기준도 빠르게 바뀌어야 한다. 문제는 이런 규정이 대부분 비정형 문서 형태로 들어오고, 실제 내부 시스템에는 여러 상품, 업무 프로세스, 심사 로직, 통제 기준이 얽혀 있다는 점이다. 이때 온톨로지는 규정과 내부 데이터, 업무 대상, 판단 기준의 관계를 연결해 준다. 그래서 외부 규정이 바뀌었을 때 어떤 시스템을 어떻게 수정해야 하는지 더 빠르게 파악할 수 있고, 변경 대응 속도도 높아진다.
보험 분야에서는 지급 심사와 언더라이팅에서 강점이 뚜렷하다. 단순히 약관을 검색해 주는 수준이 아니라, 어떤 조건이 어떤 심사 판단과 연결되고 어떤 정보가 지급 판단에 영향을 주는지까지 구조화할 수 있기 때문이다. 증권사처럼 실시간 상담과 내부 통제가 중요한 환경에서도 마찬가지다. 상담 정확도, 응답 속도, 내부 통제의 일관성은 결국 데이터 관계를 얼마나 명확하게 잡고 있느냐에 달려 있다.
금융은 작은 오류도 큰 문제로 이어질 수 있기 때문에, 맥락 없는 생성형 응답보다 관계와 근거가 정리된 판단 구조가 훨씬 중요하다.
4. 온톨로지는 생성형 AI의 환각 문제를 줄이고 의사결정의 근거를 추적하게 만든다
기업이 생성형 AI를 실무 의사결정에 바로 쓰지 못하는 가장 큰 이유 중 하나는 “왜 이런 답이 나왔는지 설명하기 어렵다”는 점이다. 답이 그럴듯해 보여도 근거를 명확하게 백업하지 못하면, 실제 현업에서는 참고용 이상으로 쓰기 어렵다.
특히 숫자 하나만 틀려도 큰 손실로 이어지는 미션 크리티컬 업무에서는 더 그렇다. 수요 계산, 설계 검증, 리스크 평가, 지급 심사 같은 영역은 답변이 자연스러운가보다 답변의 근거가 추적 가능한가가 더 중요하다.
온톨로지는 이 지점에서 강한 대안이 된다. 개체와 관계, 원인과 결과, 판단 근거가 구조화돼 있기 때문에 왜 이런 결론이 나왔는지 설명하기 쉽다. 어떤 의사결정이 나왔을 때 그것이 어떤 데이터, 어떤 관계, 어떤 규칙, 어떤 문맥에 의해 도출됐는지를 뒤로 추적할 수 있다. 이 구조가 있으면 AI는 단순한 생성 도구가 아니라 근거 기반 판단 보조 도구로 바뀐다. 결국 온톨로지의 강점은 “정답률이 높다”보다 “틀리면 왜 틀렸는지, 맞다면 왜 맞는지 설명할 수 있다”는 데 있다. 기업 현장에서는 이 차이가 실제 도입 가능성을 갈라놓는다.
5. 최종 효과는 비용 절감을 넘어 의사결정 속도와 품질을 동시에 끌어올리는 데 있다
온톨로지의 효과는 처음에는 운영비 절감으로 가장 먼저 체감된다. 예를 들어 설계 검증이나 리뷰 같은 작업은 많은 기업에서 상당한 시간을 잡아먹는데, 관계와 맥락이 정리되면 조회와 확인 작업이 크게 줄어든다. 실제로 설계 검증 리뷰에 쓰던 시간 비중이 30% 수준이었는데, 온톨로지 구조가 잡히면 이 부분이 거의 제로에 가까워질 수 있다는 설명도 나왔다. 이런 관점에서 보면 초기 ROI는 반복 조회, 리뷰, 확인, 재검토를 줄이는 데서 바로 나온다.
하지만 더 큰 효과는 그 다음 단계에 있다. 기존 데이터가 재활용 가능해지고, 자동화 범위가 넓어지고, 매출과 직결되는 핵심 업무의 판단 체계가 더 빨라진다. 의사결정을 이틀에 한 번 하는 조직과 10분 단위로 할 수 있는 조직은 기회비용에서 큰 차이가 난다. 여기에 속도만 빨라지는 것이 아니라 품질까지 올라가면 경쟁력 차이는 더 커진다.
결국 온톨로지는 단순한 데이터 프로젝트가 아니라 기업의 대응 속도와 판단 품질을 함께 높이는 구조 변화에 가깝다. 비용 절감은 시작점이고, 진짜 가치는 더 빠르고 더 정확한 의사결정을 반복할 수 있게 만드는 데 있다.
6. 3줄 요약
– 온톨로지는 데이터를 더 쌓는 기술이 아니라 데이터의 의미와 관계를 정리해 AI와 현업이 같은 기준으로 일하게 만드는 구조다.
– 제조와 금융처럼 시스템이 많고 관계가 복잡하며 판단 정확도가 중요한 분야일수록 온톨로지의 효과가 크다.
– 핵심 효과는 운영비 절감에 그치지 않고, 생성형 AI의 한계를 보완하면서 의사결정 속도와 품질을 함께 끌어올리는 데 있다.
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