고위 경영진 83%가 데이터 인프라만 제대로 갖추면 AI 도입이 훨씬 빨라질 거라 믿는다. 이 숫자 새겨들어라. 83%. 오타 아니다. 미국 기업 현장에서 울려 퍼지는 사이렌 소리다. 인공지능의 기본이자 초라한 기반, 데이터 인프라 얘기다.
수년간 금융에서 AI 유니콘만 쫓아왔다. 컨퍼런스마다, 보도자료마다 눈부신 알고리즘, 예측 모델, 미래처럼 들리는 이야기뿐. 그런데 광택 나는 브로슈어가 잘 안 외치는 게 있다. 데이터가 술집 싸움 후 잭슨 폴락 그림처럼 엉망이면 아무 소용없다는 거다. 런던 Microsoft AI Tour에서 밝힌 바다. 특히 LSEG, 그러니까 런던증권거래소 그룹 얘기다. 이게 절대적 전제조건이다.
추상적인 소리가 아니다. LSEG는 데이터 변환 여정을 밟고 있다. ‘책임 있는 AI’에서 3단계 성숙도에 도달했다고 자랑하지만(솔직히 버즈워드 빙고다), 이게 자동으로 돈벌이로 이어지진 않는다. 데이터가 쓰레기면 AI도 쓰레기를 뱉는다. 그러면 재무 리스크, 규제 악몽, 비싼 인간들이 기계가 망친 걸 고치느라 바쁘다.
데이터 품질이 떨어지면 AI 결과가 부정확해져 재무·규제·운영 리스크가 생기고, 오류 수정 위해 인간 감독이 더 필요해진다.
누가 돈을 버나? 결국 데이터 인프라 도구 파는 쪽이다. Microsoft는 당연히 있고, Snowflake나 Databricks 같은 회사들. 이들이 ‘진실의 단일 원천’ 환상을 실현한다. LSEG는 데이터를 Microsoft 생태계로 옮기고 있다 – Foundry로 AI, Defender로 보안, Purview로 거버넌스, OneLake로 통합. LSEG의 Emily Prince가 말한 대로, 마당 창고나 바닥 아래 처박힌 “분리된 데이터 세트”를 깔끔한 대형 데이터 레이크로 모은다.
성과는? Prince에 따르면 “기하급수적”이다. 33페타바이트 이상의 ‘AI 준비된’ 금융 콘텐츠 접근이 열린다. 33페타바이트. 고양이 영상 천지… 아니, 핵심 금융 데이터다. 고품질 데이터를 엘리트 데이터 과학자들만이 아닌 모두에게 열어주면 혁신과 생산성이 폭발한다는 거다.
새로운 개념인가? 아니다. 미슐랭 셰프에게 신선한 재료 없인 별 셰프 요리 못 한다고 말하는 거랑 같다. AI 금융의 과대 광고 속에서 오븐과 칼만 신경 쓰다 식료품실이 비었는지 확인도 안 했다. LSEG의 솔직 고백은 신선한 공기, 적어도 덜 오염된 공기다. 엉망 현실을 인정하는 거다.
데이터 늪: 왜 이렇게 고치기 힘든가
이 데이터 늪이 왜 끈질길까? 레거시 기술 탓이다. 수십 년간 금융사는 패치하고 새 시스템 쌓아왔다. 데이터베이스 복제하고 복잡하게 얽힌 데이터 스택 만들었다. 상호운용성? 포기하라. 새 벤더마다 복잡도만 더해진다. 다른 도시 위에 도시 짓고 그 위에 고대 유적 쌓은 도시를 헤매는 디지털 버전이다. 발이 걸릴 수밖에.
“조직 전체 단일 데이터 레이크” 약속은 종이 위에선 멋지다. 진실의 단일 원천 누가 싫어하나? 하지만 수십 년 분리·더러운 데이터를 통합하는 건 거대한 일이다. 파일 옮기는 게 아니다. 정리·표준화·품질·권한 일관성 확보다. 대규모 데이터 배관 공사고, 솔직히 매력 없다. Wired 표지 장식은커녕(뉴스 완전 한가로워야 가능).
하지만 이 배관 없인 AI 마법은 갇혀 있다. 모든 금융 위기·시장 붕괴 역사 데이터가 있다. 스트레스 테스트·시나리오 분석에 금광이다. 뉴스·가격·참조 정보를 실시간으로 분석해 날카로운 결정을 내리는 AI 상상해라. 잠재력은 있지만 디지털 먼지와 무질서 아래 묻혀 있다.
AI 데이터 추진에서 진짜 돈 버는 쪽은?
헛소리 그만. 누가 제일 이득인가? 클라우드 제공자와 데이터 플랫폼 벤더다. 포괄적 제품군 가진 Microsoft가 딱이다. 방대한 데이터셋 관리·처리로 제국 세운 Snowflake·Databricks도 돈 번다. 금융사가 데이터 엉망 풀 해결책을 간절히 원한다.
금융사 입장에선 효율로 비용 절감과 더 나은 인사이트·제품 개발로 신규 수익이 약속이다. LSEG는 방대한 데이터로 AI 기반 인사이트를 고객에게 제공할 미래를 준비한다. 전략적 움직임이지만, 빛바랜 데이터 인프라에 막대한 선투자 필요하다.
PR 스토리는 AI 변혁·혁신·미래다. 하지만 밑바탕은 기초 배관 고치느라 거대·비싸고 지속적인 노력이다. 자사 고객 데이터조차 제대로 못 보는 회사는 알아둬라. 고급 AI는 말할 것도 없다. AI 혁명은 안 오는 게 아니다. 방 청소할 때까지 멈춰 있다.
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Frequently Asked Questions
What is LSEG’s data infrastructure strategy? LSEG는 분산된 데이터 저장소를 조직 전체 단일 데이터 레이크로 통합하며, Microsoft와 손잡고 AI 대응 생태계를 구축한다. 솔루션 전체에 데이터 권한을 내장하고, 33페타바이트 라이선스 받은 AI 준비 금융 콘텐츠 접근을 목표로 한다.
Why is data infrastructure so important for AI in finance? 고품질 접근 가능한 데이터가 AI의 정확한 결과에 필수다. 데이터 품질 낮으면 재무·규제·운영 리스크 생기고, AI 오류 수정에 막대한 인간 감독 필요하다. 튼튼한 데이터 인프라는 AI 도입 가속하고 효과 높인다.
Will AI replace jobs in finance due to better data infrastructure? 향상된 데이터 인프라는 자동화·효율 높여 특정 직무에 영향 줄 수 있지만, 직무 자체를 없애진 않는다. AI 인사이트 관리·해석·활용 역할로 초점 이동하며, 새로운 스킬 요구할 전망이다.
