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한국평가데이터(KODATA)의 AI 전환 로드맵: 전략부터 실행까지 완전 분석

리뷰 리포트 2025년 05월 17일
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리뷰 포인트

  • KODATA는 전사 차원의 ‘AI 대전환’을 선언하고, AI 기반 금융 플랫폼과 AI CB모형 출시를 통해 데이터 중심 신용평가 서비스를 고도화 중입니다. 이를 위해 성장잠재력 지수 발표와 글로벌 정보협력 체계 구축 등 구체적 로드맵을 제시했습니다.
  • 전담 임원 지명, 법인 신용평가 역량 확장, 고객 충성도를 높이기 위한 데이터 활용 전략 등 구체적 계획이 확인되며, 금융·정보 업계 벤치마크 사례와도 일치하는 전략적 방향성을 갖추고 있습니다.

1. AI 대전환 비전과 전략적 목표

  • 한국평가데이터(KODATA)는 20년의 역사를 가진 기업신용평가 전문기관으로, 최근 전사적 차원의 'AI 대전환'을 선언하였습니다. 이러한 전환의 목표는 단순한 데이터 제공에서 벗어나 고객 충성도를 높일 수 있는 고급 서비스를 개발하는 데 있습니다. 홍두선 KODATA 대표는 이 전환이 '생존 과제'라고 강조하며, AI 솔루션의 도입이 기업의 장기 성장 가능성을 지켜주는 핵심 요소라고 주장합니다.

  • AI 대전환과 관련하여 KODATA는 올해 내로 AI 기반 고도화 기업 신용평가 모델을 포함한 다수의 신규 제품을 출시할 계획입니다. 이를 통해 AI를 활용한 데이터 분석의 질을 향상시키고, 고객이 정보를 보다 직관적으로 이해하도록 돕는 서비스 개발을 목표로 하고 있습니다.

  • 특히 KODATA는 '성장 잠재력 지수'라는 혁신적인 지표를 개발하여, 재무적 요소뿐만 아니라 비재무적 요소(기술력, 고용 안정성, 특허, R&D, ESG 요소 등)를 종합적으로 평가하고 있습니다. 이 지수는 최근 3년 간의 평균 매출 증가율 상위 25%에 든 기업들을 대상으로 집계되어, 현재 약 1300만 개 이상의 기업 정보를 활용하고 있는 KODATA의 데이터베이스는 경쟁사 대비 강력한 비교 우위를 점하고 있습니다.

  • 또한, KODATA는 핀테크 기업과의 협업을 강화하고 있으며, 토스와 같은 플랫폼과의 제휴를 통해 확대된 개인 신용 평가 서비스도 기대하고 있습니다. 이러한 전략은 고객의 다양한 니즈를 충족시켜 줄 것으로 보이며, 금융 시장의 변화에 더욱 능동적으로 대응할 수 있게 해줄 것입니다.

  • KODATA의 AI 대전환 비전은 단순히 기술적인 혁신을 넘어, 기업의 생존과 성장을 지원하는 보편적인 해결책을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 빠르게 변화하는 글로벌 금융 환경 속에서 KODATA가 구축하고 있는 정보 인프라와 AI 데이터 기반 플랫폼은 기업의 경쟁력을 더욱 높이며, 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

2. AI 기반 금융 플랫폼 구축 현황

  • KODATA는 'AI 데이터 기반 금융 플랫폼' 비전 하에 여러 중요한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 올해 내로 AI 기반 고도화 기업 신용평가 모형을 출시할 계획이며, 이는 현재의 전통적인 평가 방식을 혁신적으로 변화시킬 것으로 기대됩니다. 이와 함께 '성장잠재력 지수'를 통한 기업 평가 시스템도 함께 운영될 예정입니다.

  • 성장잠재력 지수는 최근 3년 동안 평균 매출 증가율이 상위 25%에 해당하는 기업을 기준으로, 재무적 요소는 물론 기술력, 고용 안정성, 특허 및 R&D, ESG 정보와 같은 비재무적 요소를 종합적으로 평가하여 기업의 경쟁력을 수치화합니다. 이 지수를 구축하는 과정에서 KODATA는 현재 약 1300만 개 이상의 기업 정보를 활용하고 있으며, 이는 경쟁사 대비 비외감법인 기업에 대한 정보도 포함된다는 점에서 강력한 장점으로 평가됩니다.

  • 특히 홍두선 대표는 KODATA의 AI 대전환이 단순히 기술적인 도입에 그치지 않고, 고객의 충성도를 높이는 방향으로 나아가야 한다고 강조하며, AI 알고리즘을 평가 모델에 접목해 데이터 조회와 분석 기능을 강화하는 계획을 세우고 있습니다. 이러한 변화는 고객의 정보 접근성을 증대시킬 뿐만 아니라, 비즈니스 결정 과정에 있어서의 혁신을 촉진할 것입니다.

  • KODATA는 또한 핀테크 기업과의 협업을 통해 개인 신용 평가 서비스를 확장하고 있으며, 토스와의 제휴를 통해 시장 점유율을 높일 계획입니다. 이 같은 전략은 다양한 고객의 요구를 충족시키는 데 큰 도움이 될 것으로 예상됩니다. KODATA는 AI를 활용한 데이터 플랫폼을 통해 기업 고객에게 더욱 직관적이고 효율적인 서비스 제공을 목표로 하고 있습니다.

  • 이러한 AI 기반 금융 플랫폼의 구축은 변화하는 금융 시장에서 KODATA가 신뢰받는 파트너로 자리매김하는 데 중요한 기초가 될 것입니다. AI와 데이터 기반의 혁신적인 서비스는 기업의 경쟁력 강화를 지원하는 동시에, 시장의 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 능력을 제공할 것입니다.

3. 산업 트렌드와 벤치마크 사례

  • 최근 많은 기업들이 AI 기반의 데이터 분석 도구인 생성형 BI 및 AI 챗봇을 도입하여 의사결정 과정을 혁신하고 있습니다. 그 중에서도 기업의 데이터 활용 방식이 크게 변모하고 있다는 점이 주목할 만합니다. 기업들이 데이터 기반 의사결정을 내릴 때까지 거치는 전통적인 절차는 복잡하고, 많은 인력을 필요로 했습니다. 예를 들어, 데이터를 수집하고 분석하는 데 보통 일주일이 소요되며, 이 과정에 소비되는 인력 인건비와 리소스가 상당하다는 보고가 있습니다. 그러나 생성형 BI는 사용자가 자연어로 질문하여 실시간으로 원하는 인사이트를 즉각적으로 얻을 수 있게 해줍니다. 이러한 변화는 기업의 경쟁력을 향상시키는 데 있어 매우 중요한 요소로 작용합니다.

  • AI 챗봇도 비슷한 방식으로 의사결정에 혁신을 가져오고 있습니다. 예를 들어, 특정 서비스에서 AI 챗봇을 활용하는 기업들은 데이터를 수집하고 답변하는 데 필요한 시간을 평균 75% 단축했습니다. 이는 팀워크와 협업의 성과를 높이고, 의사결정 속도를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 또한, AI 챗봇은 사용자 인터페이스를 직관적으로 만들어 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 하여, 데이터 독점 구조를 탈피하고 있습니다.

  • 이와 같은 데이터 기반 의사결정의 혁신은 단순히 기술적 측면에서 종합적인 변화가 아닌, 기업 문화 및 조직 체계의 근본적인 재편을 요구합니다. 많은 기업들이 이미 AI를 활용한 데이터 분석 도구를 직원들이 손쉽게 사용할 수 있도록 조직 전체의 데이터 활용 문화를 확산시켜가고 있습니다. 이는 고객의 요구와 시장 변화에 더욱 신속하고 능동적으로 대응할 수 있게 하며, 궁극적으로 기업 성과 향상에 기여하고 있습니다.

  • 이러한 AI 대전환의 성공적인 사례로는 '다비스' 챗봇과 생성형 BI 솔루션이 있습니다. 이들은 각기 다른 데이터를 통합하고 분석하는 과정에서 효율성을 높이고, 빠른 의사결정을 가능하게 합니다. 이제는 비전문가도 자연어 질의를 통해 정보를 얻을 수 있으며, 외부 컨설팅 없이도 독립적으로 데이터를 활용할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 이는 기업에게 필요한 모든 정보가 실시간으로 전달됨으로써 빠른 의사결정의 필요성을 충족시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 결론적으로, 생성형 BI와 AI 챗봇의 도입은 기업의 데이터 활용 방식을 근본적으로 변화시키며, 데이터 중심의 혁신을 통한 경쟁력 강화를 실현 가능하게 합니다. 특히, 산업 내 경쟁력을 향상시키기 위해서는 이러한 기술적 혁신을 지속적으로 추진하는 노력이 필요합니다. 이러한 사례들은 KODATA와 같은 기업들이 보다 효과적인 데이터 기반 의사결정을 내리기 위한 방향을 제시하며, 향후 AI 대전환의 중요한 벤치마크로 자리매김할 것입니다.

4. 변화관리와 데이터 인프라 준비

  • 조직의 AI 전환 과정에서 변화관리는 필수적인 요소입니다. 특히, AI 기술을 효과적으로 도입하기 위해서는 우선 조직 내 데이터 인프라를 정비하고, 이를 통해 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 기반을 마련해야 합니다. 예를 들어, 한 컨설팅 회사의 연구 결과에 따르면, AI 도입 초기 단계에서 데이터 인프라 정비 작업이 실패할 경우, 이후의 모든 AI 활용 전략이 무산될 위험이 높아집니다. 상당수의 기업들이 엑셀과 같은 비효율적인 시스템을 여전히 사용하고 있으며, 이러한 상황에서 AI를 도입할 경우 기대 효과를 얻기 매우 어려운 상황입니다. 실제로, 데이터 준비 상태가 미흡할 경우 AI의 성능은 크게 저하될 수 있습니다.

  • AI 전환에 있어 발생할 수 있는 주요 도전과제로는 변화에 대한 저항, 기술에 대한 이해 부족, 그리고 적절한 인재 확보 등이 있습니다. 특히, 많은 종업원이 AI에 대한 두려움이나 불신으로 인해 변화에 저항하는 경향이 있다는 보고가 있습니다. 예를 들어, 한 기업에서는 AI 도입 초기 6개월 동안 직원들의 42%가 AI 사용에 대한 불만을 제기하였습니다. 이로 인해 해당 프로젝트는 예정보다 늦어졌고, 최종적으로 목표했던 성과 향상은 절반에 불과했습니다.

  • 따라서, 효과적인 변화관리를 위해서는 명확한 비전과 목표 설정, 그리고 인재 양성을 위한 교육이 필수적입니다. 기업이 직원들에게 AI 활용의 필요성과 이점을 교육하고, 이에 대한 직무 적응을 지원해야 합니다. 이를 통해 직원들의 AI 수용성을 높이고, 실무 활용에 대한 자신감을 부여해야 합니다.

  • AI 전환을 위한 데이터 인프라도 매우 중요합니다. 기업이 AI를 제대로 운영하기 위해서는 방대하고 신뢰성 높은 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 한 기업의 경우, 데이터 통합 플랫폼을 구축한 결과, 데이터 정확도가 30% 향상되고, 분석 속도가 50% 빨라진 사례가 보고되었습니다. 이러한 개선 덕분에 기업은 보다 신속하고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

  • 결국, AI의 도입은 단순히 기술적 요소뿐만 아니라 조직 문화와 인재 관리 등 다각적인 접근이 요구됩니다. 변화관리에 성공하고 데이터 인프라를 체계적으로 구축할 경우, 기업이 AI를 통해 얻을 수 있는 성과는 매우 클 것입니다. 이러한 노력을 통해 KODATA는 향후 AI 기반 금융 플랫폼으로 경쟁력을 극대화할 수 있는 기회를 마련할 수 있습니다.

5. 미래 전망 및 핵심 과제

  • 한국은 AI 분야에서 2025년 AI 인덱스보고서에 따르면 세계 10위의 실행력을 갖추고 있는 것으로 평가받고 있지만, 지난 3년간 순위가 하락세를 보이고 있습니다. 특히, 미국, 중국 및 유럽연합(EU) 등의 선진국과 비교했을 때 기술 격차가 더욱 확대되고 있다는 경고가 있습니다. 이는 한국의 AI 기술 혁신이 과거의 추격형 모델에 의존했던 결과이고, 이로 인해 글로벌 경쟁에서의 실질적인 우위를 잃어가고 있음을 의미합니다. 예를 들어, 조사에 따르면 한국의 AI 산업과 관련한 투자 회수율이 낮아지는 추세이며, 2025년까지의 투자 대비 효과적인 성과는 아직 미미한 상황입니다.

  • AI 혁신을 시장에 적용하는 데 있어 한국은 명확한 실행 환경을 구축해야 하며, 기술적 리더십을 강화하는 것이 시급합니다. Current Affairs 푯말에 따르면, 2025년 국내에서 AI 전담 임원을 두고 있는 기업의 비율이 63%에 달하는 등, 많은 기업이 AI에 대한 전념을 보이고 있지만, 이러한 노력에도 불구하고 실행력이 부족하다는 점이 문제입니다. 실제로, 기업의 42%가 AI 도입 초기 6개월 내에 불만 사항을 제기하는 등 인력의 저항이 크게 나타났습니다.

  • 또한, AI 기술을 통한 산업 생태계 재편에 대한 전략도 필수적입니다. KODATA는 이미 AI 기반 신용평가 모델과 성장잠재력 지수를 도입하여 고객의 신뢰를 높이고 있으며, 다양한 데이터 기반 서비스를 제공하고 있습니다. 하지만, AI 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 자체적 기술 개발과 함께 글로벌 대기업과의 협력의 균형을 잡는 것이 중요합니다. KT와 같은 기업이 Microsoft와의 협력을 통해 AI 주권을 영향을 미치고 있으며, 경쟁력을 높일 수 있는 방안을 활용하는 것도 좋은 사례로 들 수 있습니다.

  • 마지막으로, 한국 기업들이 AI 혁신을 지속하기 위해서는 기술적 인재 양성과 사회적 책임을 동시에 고려한 AI 모델 설계가 필요합니다. AI는 단순히 기술의 향상을 넘어, 기업의 사회적 가치를 증대시키고 구조적 변화를 이끌어내는 중요한 주체로 자리잡고 있기 때문입니다. 이 과정에서 정부와 기업이 함께 협력하고 산업 생태계를 구축하여, AI 혁신의 진정한 가치를 실현해야 할 것입니다.

핵심 정리

  • AI 대전환의 필요성

  • KODATA는 고객 충성도를 높이기 위해 'AI 대전환'을 목표로 하며, 데이터 중심의 신용 평가 서비스를 강화하고 있습니다. AI 솔루션을 통한 서비스의 고도화는 생존에 필수적입니다.

  • 성장잠재력 지수의 활용

  • 회사는 비재무적 요소를 포함한 '성장잠재력 지수'를 개발하여, 기업의 경쟁력을 종합적으로 평가하는 새로운 지표를 활용하고 있습니다.

  • 데이터 인프라의 중요성

  • AI 전환의 성공을 위해 체계적이고 신뢰성 있는 데이터 인프라의 구축이 필요합니다. 데이터 관리의 효율성을 높이면 AI의 성능 또한 개선됩니다.

  • 조직 변화관리의 필요성

  • AI 도입과 관련하여 직원의 저항을 극복하기 위한 변화관리 전략이 필수적입니다. 명확한 비전과 교육 프로그램이 필요합니다.

  • 글로벌 AI 경쟁 우위 확보

  • 한국은 AI 분야에서의 기술 적격성을 높이기 위해 기업의 AI 기술 개발과 글로벌 협력을 통한 균형 잡힌 전략이 필수적입니다.

용어집

  • 🔍 AI 대전환: AI 대전환은 기업이 인공지능(AI) 기술을 활용하여 전반적인 운영 방식을 혁신하는 과정을 말합니다. 데이터 분석과 고객 서비스 개선을 통해 경쟁력을 강화하는 것이 목표입니다.

  • 🔍 KODATA: 한국평가데이터(KODATA)는 기업신용평가 분야에서 활동하는 전문기관으로, AI 기반의 신용평가 서비스 제공을 목표로 하고 있습니다.

  • 🔍 성장잠재력 지수: 성장잠재력 지수는 기업의 재무적 요소뿐만 아니라 비재무적 요소를 포함하여 그 성장을 종합적으로 평가하는 지표입니다. 기술력, 고용 안정성, 특허, R&D, ESG 요소 등이 반영됩니다.

  • 🔍 핀테크: 핀테크는 금융(Finance)과 기술(Technology)의 합성어로, 기술 혁신을 이용하여 금융 서비스를 개선하거나 새로운 서비스를 창출하는 산업을 말합니다.

  • 🔍 AI CB모형: AI CB모형은 AI 기반의 기업신용평가 모델로, 기업의 신용도를 평가하기 위해 데이터 분석 및 AI 알고리즘을 활용합니다.

  • 🔍 데이터 인프라: 데이터 인프라는 기업이 데이터를 수집, 저장 및 분석하기 위해 필요로 하는 시스템과 구조를 말합니다. 효율적인 데이터 관리는 AI를 활용하는 데 필수적입니다.

  • 🔍 Generative BI: Generative BI는 사용자가 자연어로 질문하면 실시간으로 원하는 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다.

  • 🔍 조직 변화관리: 조직 변화관리는 새로운 시스템이나 기술을 도입할 때 그에 따른 조직 내의 변화와 직원들의 적응을 관리하는 과정을 의미합니다. 성공적인 변화관리는 AI 도입의 핵심 요소입니다.

  • 🔍 ESG: ESG는 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)의 약자로, 기업의 사회적 책임과 지속 가능성을 평가하는 기준입니다.

  • 🔍 AI 알고리즘: AI 알고리즘은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하거나 결정을 내리는 컴퓨터 프로그램의 일종입니다. 이를 통해 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

출처 문서