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하나은행, '햇살론 이자 캐시백'으로 서민·취약계층 포용금융 확대 外
하나은행, '햇살론 이자 캐시백'으로 서민·취약계층 포용금융 확대 [이코노믹데일리] 하나은행은 서민·취약계층 금융부담 경감 지원을 위해 '햇살론 이자 캐시백' 프로그램을 시행한다고 29일 밝혔다. 이번 하나은행 '햇살론 이자 캐시백' 프로그램은 지난 8일 수원시 서민금융통합지원센터에서 열린 포용적 금융 대전환 제1차 회의에서 발표된 포용금융 확대 방안 중 하나로, 햇살론 특례보증과 일반보증 신규 손님 대상으로 신규일로부터 1년 동안 대출 잔액의 2% 수준을 월 환산하여 매월 현금으로 돌려주는 프로그램이다. 예를 들어, 햇살론 손님이 대출원금 1000만원, 대출금리 12.5%인 경우, 이자납부 후 다음 달 세 번째 영업일에 1만6667원(1000만원x2%÷12개월)을 1년 동안 매월 환급돼 1년간 총 20만원 상당액을 하나머니로 캐시백 받을 수 있다. 햇살론은 대표적인 서민금융상품으로서, 해당 금리는 서민금융진흥원 보증료율(최대 6.5%)과 은행의 이자율(6%)을 합해 결정된다. 이번 햇살론 이자 캐시백 프로그램시행을 통해 최근 서민금융진흥원의 보증료율 인하한 것에 더해 실질적으로 은행 이자율을 추가 감면함으로써 서민·취약계층의 금융부담 경감이 배가될 것으로 기대하고 있다. 하나은행 포용금융상품부 관계자는 "이번 이자 캐시백 프로그램을 시작으로 서민·취약계층이 제도권 금융에서 보다 낮은 비용으로 원활하게 자금을 이용할 수 있도록 지속적으로 포용금융 신사업을 발굴·추진하겠다"고 말했다. 케이뱅크, 은행권 최초 클라우드 기반 R&D망 구축 케이뱅크가 금융권의 망분리 환경을 넘어 클라우드 기반의 유연한 연구개발 환경을 조성했다. 케이뱅크는 은행권 최초로 클라우드 기반의 연구개발망을 구축했다고 29일 밝혔다. 연구개발망은 내부망과 분리된 독립적인 환경에서 새로운 기술과 서비스를 사전에 검증(PoC)하고 테스트하기 위한 개발 전용 인프라다. 클라우드 기반 연구개발망은 보안성을 유지하면서도 개발 자유도와 실험 속도를 대폭 높이고 비용 효율성까지 확보한 것이 특징이다. 기존에는 금융권 개발 환경이 내부망에 묶여 있어 높은 보안성을 확보하는 대신 외부 기술 활용이 크게 제한됐고 신기술 실험에도 제약이 있었다. 이번 연구개발망은 내부망과 분리된 클라우드 환경으로 구축돼 기존 금융권 개발 환경의 제약을 해소했다. 데이터 반입과 생성형 AI(인공지능) 기술 접근이 자유로워지면서 AI·빅데이터 기술 검증 속도가 크게 향상됐고, 신기술의 적용 가능성 평가부터 실제 서비스 전환까지의 기간도 대폭 단축됐다. 특히 제휴 비즈니스 서비스 개발 측면에서 개발 속도와 검증 효율이 크게 개선된다. 기존에는 제휴사 API(인터페이스) 연동을 위해 방화벽 설정, 보안 심의 등 복잡한 절차를 거쳐야 했지만, 연구개발망에서는 제휴사 API를 먼저 호출해 품질을 사전 검증하며 초기 개발단계부터 속도를 높일 수 있게 됐다. 보안 측면에서는 클라우드에 최적화된 보안 체계를 도입해 보안성을 높였다. 연구개발망에는 제로트러스트 보안 모델을 적용해 인증·권한 관리와 시스템 접근을 일원화하고, 악성코드 유입과 비인가 자료 반출 등 보안 사고 가능성을 원천적으로 차단한다. 또한 클라우드 기반으로 연구개발망을 구축하면서 온프레미스(자체 서버 구축) 환경 대비 설비·운영 비용을 약 70% 절감했다. 기존 온프레미스 방식은 전산실 공간 확보 등 각종 설비 비용과 유지보수 부담이 컸지만 클라우드 환경으로 구축하면서 비용을 크게 줄였다. 우리銀, 공공기관 AX 전환 지원 나선다 우리은행은 서울 중구 본점에서 한국상용인공지능소프트웨어협회와 'AI(인공지능) 확산 및 금융·산업 협력 강화를 위한 업무협약'을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 공공 및 기관금융 분야에서 AI·SW 기술 활용을 확대하고 금융과 기술을 연계한 협력 체계를 구축해 디지털 전환과 인공지능 전환을 보다 효율적으로 추진하기 위해 마련됐다. 양 기관은 협약에 따라 △공공기관 대상 AI 기반 금융·행정 융합 서비스 공동 개발 △금융·행정 연계 디지털 전환 및 인공지능 전환 가속화 △데이터 분석·자동화·보안 등 핵심 기술 분야 협력을 추진할 계획이다. 이를 통해 공공·기관금융 전반의 업무 효율성과 서비스 품질을 높이는 AI 기반 운영 환경 구축을 목표로 한다. 한국상용인공지능소프트웨어협회는 AI·SW 기술 동향과 회원사 네트워크를 기반으로 기술 자문과 참여 기업 매칭을 지원하고, 우리은행은 기관금융 고객 네트워크와 금융 전문성을 활용해 AI 기반 금융 서비스 기획과 실무 협력을 담당한다. 양 기관은 향후 공공기관과 지방자치단체, 교육기관 등을 대상으로 한 다양한 공동 프로젝트에도 참여할 방침이다. 어윤호 한국상용인공지능소프트웨어협회 회장은 "이번 협약을 계기로 우리은행이 보유한 금융 및 기관 인프라를 AI·SW 기술 확산의 중요한 채널로 삼아, 공공·금융 분야에서 체감할 수 있는 AI 혁신 사례를 만들어 내겠다"고 말했다. 조세형 우리은행 기관그룹 부행장은 "국내 AI 소프트웨어 산업을 대표하는 협회와의 협업을 통해 공공·금융 분야 디지털 혁신을 한층 속도감 있게 추진할 수 있게 됐다"며 "우수한 AI·SW 기술력과 은행의 금융 인프라를 결합해 고객에게 편리하고 스마트한 금융 서비스를 제공해 나가겠다"고 말했다.
2026-01-29 09:09:24
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자동차 넘어 기술 기업으로…현대차그룹 '자율주행·로봇 실증' 본격화
[이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 올해를 기점으로 자동차 제조 중심의 사업 구조에서 기술 기반 산업군으로 영역을 확장한다. 완전자율주행이나 로봇 양산을 조기에 전면에 내세우기보다, 실제 차량과 제조 현장에서 기술을 검증하고 데이터를 축적하는 데 역량을 집중하는 전략이다. 자율주행 SDV 페이스카와 휴머노이드 로봇 실증은 현대차그룹이 그리고 있는 차세대 성장 곡선의 방향을 가늠할 분기점이 될 전망이다. ◆ SDV 페이스카로 방향 튼 자율주행 전략 현대차그룹은 자율주행 경쟁의 초점을 단순한 기술 시연에서 대규모 적용을 위한 '기반 구축'으로 옮기고 있다. 올해 하반기 투입을 예고한 SDV(소프트웨어 정의 차량) 페이스카는 판매를 전제로 한 신차가 아니라, 자율주행과 차량 소프트웨어 체계를 실제 도로 환경에서 검증하기 위한 실증 플랫폼에 가깝다. 외형이나 차급의 변화보다 차량이 구동하는 방식 자체를 혁신하는 데 초점이 맞췄다. SDV 페이스카는 고성능 차량용 컴퓨팅 시스템과 통합 전자·전기 아키텍처를 기반으로 설계된다. 기존처럼 기능별 제어기가 분산돼 작동하는 구조가 아니라, 차량 전반을 소프트웨어로 통합 관리하는 방식이다. 이 플랫폼 위에서 차로 유지와 고속도로 주행 보조, 차로 변경 보조 등 레벨 2+ 수준의 자율주행 기능이 구현된다. 비록 운전자의 개입을 전제로 한 주행 보조 단계지만 핵심은 기능 그 자체보다 이를 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있는 '유연한 구조'를 갖추는 데 있다. 현대차그룹이 SDV 페이스카를 통해 확보하려는 것은 완성된 자율주행 결과물이 아니라 '대규모 실차 데이터'다. 다양한 도로 환경과 교통 상황에서 축적되는 주행 데이터는 자율주행 알고리즘 고도화와 차량 운영체계(OS) 안정성 검증의 핵심 자산이 된다. 이 같은 접근은 자율주행 경쟁의 패러다임이 변화하고 있다는 점과 맞닿아 있다. 과거에는 레벨 상향이나 특정 기능의 구현이 기술 경쟁의 핵심이었다면 최근에는 실제 주행 환경에서 얼마나 방대한 데이터를 안정적으로 축적하고 이를 반복 학습(Deep Learning)할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐기 때문이다. 그룹은 SDV 페이스카를 통한 실증을 거쳐 오는 2027년 말 이후 양산차를 중심으로 레벨 2+ 자율주행 기술 적용 범위를 단계적으로 확대한다는 구상이다. 특정 차급이나 일부 모델에 한정하기보다 플랫폼을 공유하는 차량 전반으로 기술을 확산하는 구조를 염두에 두고 있다. ◆ 로보틱스도 실증부터… 현장 적용 전 단계에 역량 집중 로보틱스 분야에서도 현대차그룹의 전략은 '실증'에 방점이 찍혀 있다. 그룹은 CES 2026 미디어데이에서 보스턴 다이내믹스의 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'의 실물을 공개하고 제조 현장 적용을 고려한 로봇 전략을 제시할 계획이다. 이는 단순한 기술 쇼케이스를 넘어 실제 생산 환경과 유사한 조건에서 로봇의 실질적인 활용 가능성을 검증하는 단계다. 현대차그룹은 로봇을 별도의 미래 사업으로 분리하기보다 제조 경쟁력을 끌어올리는 핵심 기술 요소로 접근하고 있다. 반복 작업 보조와 작업자 안전 강화, 공정 효율 개선 등 현실적인 역할부터 단계적으로 적용 가능성을 점검하는 방식이다. 이는 로봇이 단기간에 생산 주체를 완전히 대체할 것이라는 급진적인 접근과는 거리가 있다. 반면 로봇 전략은 '소프트웨어 정의 공장(SDF, Software Defined Factory)' 구상과도 긴밀히 맞물린다. SDF는 설비와 로봇, 물류, 인력을 하나의 운영 시스템으로 통합 관리하는 개념이다. 공정을 물리적 설비 중심이 아니라 소프트웨어 중심으로 재구성함으로써 생산량 조정이나 공정 변경의 유연성을 극대화하겠다는 구상이다. 로봇은 이 시스템 안에서 필요에 따라 투입되고 역할을 부여받는 핵심 구성 요소로 기능한다. 현재 현대모비스 등 주요 부품 계열사를 중심으로 액추에이터, 센서, 제어 기술 개발이 병행됨에 따른 것으로 풀이된다. 자율주행과 로보틱스를 관통하는 현대차그룹의 공통 전략은 신기술을 조기에 출시하기보다, 실제 현장에서의 작동 여부를 철저히 검증하고 이를 반복 적용할 수 있는 '표준화된 구조'를 만드는 데 투자 방향을 맞추고 있다. 이는 자동차 판매 중심의 전통적인 성장 모델에서 벗어나 소프트웨어와 데이터, 자동화 기술을 축으로 한 새로운 수익 구조를 준비하는 과정으로 해석된다. 현대차그룹 관계자는 "신뢰성을 최우선으로 하는 데이터 기반 생산 체계를 토대로 AI 로보틱스, 부품, 물류, 소프트웨어 등 밸류체인 전반을 통합 관리할 것"이라며 "로봇 개발부터 학습, 운영까지 아우르는 종합 솔루션 제공자(Total Solution Provider)로 자리매김할 계획"이라고 말했다.
2026-01-01 08:08:00
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상용화 문턱에 선 현대차 SDV 전략...'포티투닷' 차기 리더십 과제는
[이코노믹데일리] 현대자동차그룹의 SDV(소프트웨어 정의 차량) 전략을 총괄해온 AVP본부장과 포티투닷(42dot) 대표직이 동시에 공석인 상황 속 차기 후임 인선에 이목이 쏠리고 있다. SDV가 기술 개발 단계를 넘어 양산 적용 국면으로 진입하면서, 플랫폼 조직과 완성차 양산 체계 간 권한과 책임을 어떻게 재정비할지가 인선의 핵심 변수로 떠올랐다. 차기 리더십은 SDV 조직의 양산 영향력을 키우는 조직 개편과 레벨2+ 중심 SDV 전략의 글로벌 양산 안착을 동시에 추진해야 하는 만큼 어깨가 더 무거워졌다는 평가다. 19일 업계에 따르면 현대차그룹은 전날 정기 임원 인사를 통해 연구개발(R&D) 리더십을 재편하며 소프트웨어 중심 전환 기조를 재확인했다. 다만 SDV 전략의 실행 축이었던 AVP본부장과 포티투닷 대표직 후임은 발표되지 않았다. 이달 초 송창현 전 AVP본부장 겸 포티투닷 대표가 사퇴하면서 SDV 조직은 리더십 공백을 맞게 됐다. SDV 전략이 연구개발 중심 단계에서 벗어나 실제 양산과 책임을 수반하는 국면으로 넘어가는 시점과 맞물린 변화다. 그룹 차원에서 SDV 기술 개발 로드맵은 유지되고 있지만 기술 성과를 양산 체계에 어떻게 연결할지에 대한 구조 정비가 선행 과제로 부각되면서 인선 역시 신중하게 진행되는 흐름이다. SDV 상용화 단계에서 드러난 가장 큰 제약은 AVP본부와 포티투닷이 기술 개발을 주도했음에도, 양산 단계에서는 실질적인 결정 권한을 확보하지 못했다는 점이다. 두 조직은 SDV 아키텍처와 자율주행 소프트웨어, 차량용 운영체제 등 핵심 기술을 개발해왔지만, 실제 차량 적용 여부와 시점은 차종 개발·제조·품질 조직의 판단을 거쳤다. 완성차 개발 체계가 안전 규제와 품질 책임을 중심으로 작동하는 구조인 만큼 플랫폼 조직이 제시한 로드맵은 양산 단계에서 적용 범위와 시점이 조정될 수밖에 없었다. 포티투닷이 소프트웨어 기업 방식으로 개발 속도와 기술 축적에서는 성과를 냈지만 양산 단계에서는 설계 변경, 시험·검증, 서비스 대응, 리콜 가능성까지 함께 고려해야 하는 완성차 책임 구조가 작동했다. 이 과정에서 의사결정 방식은 그대로 유지되기 어려웠고, 기술 개발 주도권과 양산 확산 책임 간 간극이 반복적으로 드러났다. SDV 전략이 레벨2+에 머무르는 이유도 이와 직결된다. 자율주행 단계가 레벨3 이상으로 올라갈수록 사고 발생 시 제조사의 법적 책임이 확대되는 만큼, 글로벌 판매 비중이 높은 완성차 기업으로서는 국가별 규제 차이와 법적 책임 구조를 동시에 관리해야 한다. 레벨2+는 기능 고도화가 가능하면서도 기본적인 법적 책임이 운전자에게 남는 구조로, 글로벌 시장에 동일 기준으로 적용하기 용이하다. 이 때문에 SDV 적용 전략은 레벨2+ 중심으로 설계되고 기능 확장 역시 단계적으로 이뤄지고 있다. 자율주행과 OTA(무선 소프트웨어 업데이트)는 이러한 전략적 제약을 보여준다. OTA를 통해 기능을 빠르게 확장할 수 있지만, 결함 발생 시 책임과 리콜 리스크가 즉각적으로 발생한다. 레벨3 이상 자율주행의 전면 확대는 기술 완성도 외에도 법·규제·책임 체계를 동시에 충족해야 하며, 이는 단기간에 해결하기 어렵다. SDV 전략의 적용 속도가 기술 진척 속도와 차이를 보이는 이유다. 차기 AVP본부장과 포티투닷 대표직은 이러한 전환 조건을 전제로 SDV 전략을 재정렬해야 한다. 플랫폼 조직이 어떤 차종과 시장에 SDV 기능을 적용할지, 적용 시점과 검증 기준을 어떻게 설정할지, 사고와 결함 발생 시 책임과 대응 체계를 어떻게 설계할지까지 함께 다뤄야 한다. 기술 개발 관리보다 양산 적용과 조정·운영의 비중이 커진 배경이다. 현대차그룹이 SDV를 통해 지향하는 목표는 개별 기능의 구현이 아니라, 글로벌 주요 시장에서 반복 적용 가능한 소프트웨어 기반 양산 플랫폼을 구축하는 데 있다. 이번 인사에서 포르쉐 출신 만프레드 하러가 연구개발(R&D) 수장으로 선임된 점은 연구개발 조직의 초점을 기술 선도보다 양산 완성도와 책임 관리에 두는 방향으로 재정렬하고 있음을 보여준다. SDV가 상용화 국면에 진입한 시점에서 기능 확대 속도보다 양산 적용과 책임 관리에 방점을 찍겠다는 인사 설계로 분석된다. 현대차그룹 관계자는 “AVP본부 송창현 전 사장의 후임을 빠른 시일 내 선임할 계획”이라며 “그의 주도로 구축해 온 SDV 개발 전략 수립과 차세대 인포테인먼트 시스템 등의 기술 내재화를 바탕으로 SDV 핵심기술의 양산 전개를 위해 차세대 개발 프로젝트를 예정대로 추진해 나갈 것”이라고 말했다.
2025-12-19 16:52:23
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오동욱 한국화이자제약 대표 "AI로 35일→2시간 단축...의료 패러다임 바꾼다"
[이코노믹데일리] 화이자가 AI활용으로 미래 의료 패러다임이 바뀔 것으로 전망했다. 기존 35일이 걸렸던 연구개발 소요 시간을 AI를 통해 2시간으로 단축으로 변화를 예고했다. 한국화이자제약은 3일 ‘빛으로 여는 내일, 빛나는 내일을 함께’를 주제로 한 오프라인 행사를 열고 제약·의료 분야의 혁신과 환자 중심의 미래 헬스케어의 방향을 다각도로 조명했다. 이날 행사는 오동욱 한국화이자제약 대표의 기조 발표로 문을 열었다. 오 대표는 ‘AI가 여는 환자 중심 의료 혁신’을 주제로 인공지능 기술이 의료 체계와 환자 경험을 어떻게 변화시키고 있는지 그리고 앞으로의 도입 방향에 대해 설명했다. 그는 “AI는 단순한 자동화를 넘어 R&D부터 제조, 마케팅, 환자별 맞춤 치료까지 구현할 수 있는 핵심 기술”이라며 “의료의 패러다임이 전환되는 변곡점에 서 있다”고 강조했다. 오대표는 특히 AI가 신약개발 과정을 크게 혁신하고 있다고 소개했다. 기존 신약개발에는 10년 이상의 기간과 막대한 비용이 필요하고 임상 데이터가 수백~수천만 건에 이르는 데다 데이터 클렌징·검증·분석·보고서 작성까지 대부분 사람이 수행해 시간이 오래 걸렸다. 그러나 AI 도입 후 데이터 클렌징 및 품질 생성 기간은 기존 25일에서 2.7일로 줄었고 데이터 검토·쿼리 자동화는 3200시간에서 하루 수준으로 단축됐다. 임상 보고서 작성 기간도 35일에서 2시간으로 대폭 줄어드는 등 신약 연구개발 전반에서 혁신이 이뤄지고 있다는 설명이다. AI의 영향은 제조·공급망에도 확대되고 있다. 오 대표는 “팬데믹 당시 급증한 수요 속에서도 AI 기반 제조 최적화를 통해 생산 사이클 타임을 67% 단축했고 품질 검사 기간도 30일에서 9일로 줄였다”며 “초저온(-70℃)이 필요한 백신 유통 과정 역시 실시간 모니터링으로 품질을 안정적으로 보장할 수 있었다”고 했다. 이어 “화이자는 AI 기반 감염 감시와 지역별 질병 패턴 분석을 통해 팬데믹 대응 역량을 강화해 2021~2022년 동안 전 세계 14억명에게 치료와 지원을 제공했다”며 “2027년까지 매년 10억명의 건강한 삶을 돕는 것이 목표”라고 말했다. 이어 정승희 한국화이자제약 실사용증거(RWE) 생성팀 이사는 ‘환자 중심 실사용증거’를 주제로 발표를 진행했다. 정 이사는 실제 진료 환경에서 생성되는 데이터를 활용한 연구가 환자 맞춤 치료 전략에 어떤 도움을 주는지 설명하며 RWE가 미래 의료의 중요한 기반이 될 것이라고 말했다. 정 이사는 “임상시험은 제한된 기간·인구집단·조건에서 수행되기 때문에 실제 진료현장과 차이가 크다”며 “소아·노인·임산부처럼 임상시험에서 배제된 환자군, 다양한 인종과 동반질환, 생활습관 차이로 인해 실제 효과와 안전성이 임상결과와 달라지는 경우가 많아 이런 격차를 좁히기 위해 실사용데이터(RWD)와 RWE가 중요하다”고 강조했다. RWE는 임상시험 외에서 생성되는 모든 건강 데이터(보험 청구, 병원 EMR, 환자 보고 데이터)인 RWD를 분석해 규제기관에 제출 가능한 수준의 임상적 근거로 제작된다. RWE는 환자 규모 파악, 임상시험 설계, 연구 지역 선정 등 R&D 의사결정 등 연구개발 초기 단계부터 활용되며 국내에서는 허가 2~3년 전부터 해당 질환의 미충족 수요 분석에 활용하고 있다. 최근 환자 중심 RWE도 빠르게 확산 중이다. 그는 “기존에는 ‘효과의 유무’가 중심 평가였다”며 “지금은 삶의 질·기능 회복·일상 복귀 가능성이 중요한 지표가 되면서 환자·보호자 참여가 연구 전 과정에 포함되고 있다”고 설명했다. 이어 “화이자 역시 전 세계 RWD 수집 전담 조직을 운영해 여성용으로 허가된 유방암 치료제의 남성 적용 확대, 프리베나 백신의 실제 효과 평가 등 다양한 RWE 기반 연구를 진행하고 있다”며 “RWE는 환자·의료진·규제기관·보험자 모두에게 더 나은 의사결정을 가능하게 하는 핵심 도구로 자리 잡았고 환자 중심 헬스케어의 실현을 위한 필수 요소가 됐다”고 강조했다. 마지막으로 이정훈 한국청년암협회 또봄 대표가 연단에 올라 ‘암, 낙인이 아닌 이름으로’를 주제로 발표했다. 그는 암 환자에 대한 사회적 인식을 바꾸기 위한 활동과 환자 경험 개선을 위한 다양한 목소리를 전했다. 특히 암에 대한 편견을 줄이고 환자들이 일상으로 복귀할 수 있도록 돕기 위한 지원의 중요성을 강조해 참석자들의 공감을 얻었다. 이 대표는 “젊은 암 환자들은 병 자체보다 ‘낙인’이 더 큰 고통이 된다”며 “암 경험을 공개하길 어려워하는 분위기 때문에 지원과 정보에서 더 멀어지는 악순환이 반복되고 있다”고 말했다. 그는 본인 역시 4기 림프종 진단을 받고 5개월 만에 치료를 마친 경험을 소개하며 “젊은 층은 병이 빠르게 진행되지만 회복 속도도 빠를 수 있다"며 "제때 진단과 치료를 받는 것이 중요하다”고 강조했다. 이 대표는 젊은 암 경험자들의 사회 복귀와 심리적 회복을 돕기 위해 ‘또봄’을 설립했다. 협회는 여행 프로그램, 편견 해소 캠페인, 커뮤니티 활동 등 다양한 프로젝트를 진행하며 암 경험자들이 일상으로 자연스럽게 복귀할 수 있는 환경 조성에 힘쓰고 있다. 그는 “암 경험자를 특별하게 대할 필요는 없이 평소처럼 대하는 것이 가장 큰 응원”이라며 “앞으로도 편견을 줄이고 목소리를 낼 수 있는 장을 확대해 나가겠다”고 말했다.
2025-12-03 21:55:29
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