AI 상담·사기탐지 성과낸 몽고DB, 한국 공공·금융 시장 정조준

[디지털데일리 이안나기자] 몽고DB가 한국 시장 공략을 본격화했다. 국내 대형 통신사와 금융사에 적용된 AI 사례를 공개하며 데이터베이스(DB) 현대화 효과를 입증했고, 공공·금융 진출을 위한 인증과 파트너십 전략까지 내놓으며 발판을 넓히고 있다.

몽고DB는 3일 서울 코엑스에서 열린 ‘몽고DB 닷로컬 서울 2025’ 연장선인 기자간담회에서 국내 전략을 구체화했다. 기조연설을 맡았던 톨스튼 발터(Thorsten Walter) 몽고DB CXO 자문 총괄 디렉터가 글로벌 비전을 설명하고 김규동 솔루션 아키텍트가 한국 시장 전략과 실제 고객 사례를 중심으로 발표를 이어갔다.

이날 소개된 사례 가운데 대표적인 것이 LG유플러스다. 월 350만 건 이상 고객 문의를 처리하는 대규모 고객센터를 운영하는 LG유플러스는 기존 시스템의 느린 응답 속도와 비효율적 검색을 개선하기 위해 몽고DB 아틀라스 벡터 서치를 도입했다.

LG유플러스는 불과 4개월 만에 실시간 ▲음성 인식 ▲자동 분류 ▲맥락 기반 요약 기능을 갖춘 상담 지원 시스템을 내놨다. 이를 통해 상담 효율은 30% 개선, 통화당 평균 처리 시간은 7% 단축됐다. 현재는 주당 100만 건 이상 문의를 처리하는 데 활용되고 있다.

메리츠화재는 금융 사기 탐지를 위한 이상거래탐지시스템(FDS)에 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드를 적용했다. 금융 환경 특성상 스키마 변경이 잦고 실시간 분석 요구가 큰데, 문서 모델과 분산 아키텍처를 통해 성능 저하 없이 운영·분석 워크로드를 통합 처리할 수 있었다. 그 결과 운영 비용을 약 50% 절감했고, 무손실 장애 조치와 실시간 알림으로 안정성도 확보했다. 향후 AI 기반 고객 분석과 음성 인식 기능까지 확장할 수 있는 기반도 마련했다.

그는 “몽고DB는 현재 국내 시장에서 제조, 이커머스, 하이테크 산업을 중심으로도 활발한 도입 사례를 확보하고 있다”고 강조했다. 특히 커넥티드카 등 차량 데이터를 다루는 분야와 비정형 데이터를 기반으로 한 개인화 추천 시스템, 제품 카탈로그 검색, CMS 등에서 높은 활용도를 보이고 있다는 것이다.

몽고DB는 올해 한국 시장에서 특히 공공과 금융 분야를 강조하고 있다. 김규동 아키텍트는 “공공 시장 진출을 위해 GS 인증 취득을 준비 중이고 나라장터 등록도 추진 중”이라고 말했다. 그는 이어 “KT, 업스테이지와 협력해 국내 고객 맞춤형 AI 서비스를 준비 중이며, 온프레미스 환경에서도 클라우드와 동일한 경험을 제공할 수 있도록 기술을 발전시키고 있다”고 설명했다.

개발자 생태계 강화 방안도 제시됐다. 김 아키텍트는 “국내 개발자들이 직접 체험하고 프로토타입 단계에서 공수를 줄일 수 있도록 분기별 핸즈온 세션을 운영하고 있다”며 교육·지원 활동을 소개했다.

발터 디렉터는 “노후화된 시스템에 발목이 잡힌 기업은 더 이상 혁신을 이어갈 수 없다”며 “오라클에서 포스트그레스로의 이전 등 관계형 데이터베이스 간 단순 전환은 현대화가 아니다. 아키텍처와 코드, 기술 스택 전반을 재고해야 한다”고 지적했다.

다만 국내 금융·공공 기관은 리스크를 줄이기 위해 단계적 이전을 선호하는 추세다. 이런 우려에 대해 발터 디렉터는 “현대화에는 한 가지 방식만 있는 것이 아니다. 급진적으로 접근하기 어려운 경우에는 사용자 여정을 쪼개 단계적으로 진행하는 것이 더 적합하다”며 “중요한 것은 이를 가속화하고 리스크를 완화할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것”이라고 말했다.

비용 문제에 대해 발터 디렉터는 “많은 현대화 프로젝트가 실패하는 이유는 시간과 예산 부족 때문”이라며 “자동화된 도구와 방법론을 활용하면 기간을 단축하고 리스크를 줄여 오히려 비용 절감 효과를 얻을 수 있다”고 설명했다. 많은 비용이 들어갈 수 있지만 궁극적으로 기업 투자 부담을 줄여 실질적인 성과로 이어질 수 있다는 설명이다.

최근 글로벌 시장에서 몽고DB는 실적 호조에 힘입어 주가가 급등하며 주목을 받고 있다. 한국에서도 같은 흐름을 이어가겠다는 의지를 내비쳤다. 김규동 아키텍트는 “올해 하반기에도 긍정적인 성과를 만들어갈 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

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