2025년 데이터 관리 API 주요 기능과 시장 동향 분석

1. 요약

• 2025년 12월 5일 기준, 데이터 관리 API 시장은 혁신적인 방향으로 진화하고 있습니다. 핵심 기능군은 문서 및 데이터 구조화, AI 모델 자동 라우팅, API 보안 및 인벤토리 관리, 협업 중심의 설계 플랫폼 등으로 크게 네 가지로 나뉘어 있다고 할 수 있습니다. 특히, 인터엑스의 '도큐먼트.AI API'는 비정형 문서인 수식 및 표, 차트를 정밀 분석하고 구조화하는 데 강점을 보이고 있으며, 이는 제조 및 공공 부문에서 주요 기술로 자리 잡고 있습니다. 인포뱅크가 제공하는 '인세븐' 플랫폼은 업무 별 최적의 AI 모델을 자동으로 라우팅하는 기능을 갖추고 있어, 기업들이 AI 기술을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕습니다.

• 특히, AI 모델 자동 라우팅 기술을 통해 기업들은 30%에서 60%까지 비용을 절감할 수 있는 기회를 잡을 수 있게 되었습니다. 이는 비용과 성능을 동시에 고려한 전략적 접근을 가능하게 하며, 여러 산업 내 AI 기술 전환을 촉진하고 있습니다. 아울러, 데이터 관리 API는 보안 측면에서도 중요성을 더하고 있습니다. 솔트 시큐리티의 보고서에 따르면, 2025년 하반기 기준으로 대부분의 조직이 API 인벤토리의 가시성을 확보하지 못하고 있으며, 이는 보안 관리의 심각한 장애 요소로 작용하고 있습니다. 이로 인해, 향후 API 보안의 다각화 및 쉐도우 API 관리가 더욱 필수적이 될 것입니다.

• 마지막으로, API 디자인 플랫폼 역시 새로운 경향을 보이고 있으며, 많은 기업들이 협업을 기반으로 한 설계 환경을 조성하여 개발 생산성을 최적화하고자 하고 있습니다. 협업형 플랫폼을 통해 개발 팀 간의 소통을 원활히 하고 문서화를 자동화함으로써, 복잡한 프로세스를 간소화하는 추세입니다. 이와 같은 변화는 데이터 관리 API의 전반적인 품질 향상과 시장 경쟁력 강화를 위한 중요한 기초가 되고 있습니다.

2. 문서 구조화 특화 Data Management API

• 2-1. 비정형 문서 전처리 기능

• 인터엑스가 최근 출시한 '도큐먼트.AI API'는 비정형 문서 처리 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 이 API는 제조 및 공공 부문 등 여러 산업에서 활용될 수 있도록 설계되었으며, 특히 수식, 중첩 표, 차트 등 다양한 형식의 데이터를 정밀하게 분석하고 구조화하는 기능을 가지고 있습니다. 비정형 문서라는 것은 일반적으로 구조가 일정하지 않고, 각기 다른 포맷(예: PDF, HWP, 스캔 이미지 등)으로 존재하는 문서들을 의미합니다. 이러한 문서들을 다루기 위해서는 단순한 텍스트 추출을 넘어, 문서 내의 정보가 제대로 해석되고 조직화될 수 있는 기능이 필요합니다. 인터엑스의 도큐먼트.AI API는 이러한 필요를 충족시키기 위해, 문서 내용의 의미를 최대한 보존하면서도 다양한 출력 포맷(JSON, HTML, 마크다운 등)으로 변환할 수 있도록 하고 있습니다.

• 2-2. 수식·표·차트 정밀 분석

• 이 API의 가장 두드러진 특징 중 하나는 수식, 표 및 차트를 포함한 정보의 정밀 분석 기능입니다. 예를 들어, 복잡하게 얽힌 기술 문서에서 표와 수식이 동시에 사용되는 경우, 이는 데이터의 이해를 어렵게 만듭니다. 인터엑스의 기술은 이러한 비정형 문서를 분석할 때, 텍스트뿐 아니라 표와 수식의 구조도 이해하여 이를 하나의 논리적인 흐름으로 재구성합니다. 예컨대, 멀티 페이지에 걸쳐 있는 표를 자동으로 하나의 표로 병합하는 기능은 사용자로 하여금 수동으로 데이터를 정리하는 시간을 대폭 절약하게 해 줍니다. 이로 인해, 엔지니어나 연구자는 반복적인 작업에서 벗어나 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다.

• 2-3. API 연동 및 활용 사례

• 도큐먼트.AI API는 다양한 시스템에 손쉽게 연동될 수 있도록 설계되었습니다. 기업들은 이 API를 통해 LLM(대규모 언어 모델) 기반 챗봇, 문서 검색 시스템, 사내 지식 포털 등을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 산업의 기술 보고서나 품질 관리 문서에 대한 자동화된 처리가 가능하므로, SI 기업이나 AI 스타트업이 자신들의 플랫폼에 이 API를 통합하여 고급 기능을 제공할 수 있습니다. 특히, 인터엑스는 이 API를 활용해 문서 구조화 전 과정에서 많은 시간을 절약하고, 인력을 효율적으로 투입할 수 있는 방법을 제시하고 있습니다. 이러한 기능을 통해 비정형 문서 처리의 병목 현상을 해결하고, 디지털 전환 과정을 더욱 원활하게 만들고 있는 것입니다.

3. AI 모델 자동 라우팅 기반 API

• 3-1. 업무 목적별 모델 선택

• 인포뱅크가 2025년 12월 4일 발표한 바에 따르면, 기업들이 직면한 AI 모델 선택의 어려움을 해소하기 위해 '인세븐(IN7)' 플랫폼에서 'AI 모델 자동 라우팅' 기능을 고도화했습니다. 이 기술은 다양한 AI 모델 중에서 업무의 목적에 맞는 최적의 모델을 자동으로 선택하는 것으로, 오픈AI, 앤트로픽, 구글, xAI 등에서 제공하는 20여 종의 모델 중에서 가장 효율적인 것을 분기합니다. 이는 기업이 AI 기술을 포괄적으로 활용할 수 있도록 하여, 비용과 성능의 최적화를 동시에 이루도록 돕습니다.

• 3-2. 비용·성능 최적화

• AI 모델 자동 라우팅 기술을 통해 기업은 모델별 가격과 성능에 따른 부담을 줄일 수 있습니다. 인포뱅크는 이 기술을 통해 AI 비용이 30%에서 60%까지 절감될 수 있다고 밝히며, 이는 기업들이 AI 모델의 성능을 활용하면서도 경비를 효율적으로 관리할 수 있는 기회를 제공합니다. 고비용 모델은 반드시 필요한 순간에만 호출되도록 설정되어 있어, AI의 성능을 극대화하면서도 경제적 부담을 줄여주는 이점이 있습니다.

• 3-3. 플랫폼 통합 현황

• 인포뱅크 '인세븐' 플랫폼은 기업의 AI 모델 실현을 위한 통합 생태계를 구축하고 있습니다. 각 산업별 요구에 맞춘 딥리서치 템플릿의 고도화, 멀티모델 조합 기술의 적용 등이 포함되어 있으며, 이는 중소 및 중견 기업이 보다 쉽게 AI 전환(AX)을 경험할 수 있도록 돕고 있습니다. '딥리서치' 기능은 여러 대형 AI 모델을 활용하여 복잡한 분석 작업을 자동으로 처리하게 하며, 정보를 종합해 최종 결과물을 생성합니다. 이를 통해 사용자들은 조사부터 요약에 이르는 전체 과정을 단 한번의 질문으로 해결할 수 있습니다.

4. API 보안 및 인벤토리 관리

• 4-1. API 인벤토리 가시성

• 2025년까지의 API 보안 관리에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 API 인벤토리의 가시성입니다. 클라우드 및 멀티클라우드 환경의 확산에 따라 API의 수가 폭발적으로 증가하였고, 이로 인해 조직은 API를 체계적으로 관리하고 모니터링하기 어려워졌습니다. 2025년 하반기 기준으로, 솔트 시큐리티의 보고서에 따르면, 응답한 조직 중 단 19%만이 API 인벤토리의 정확성에 대해 확신한다고 응답하였습니다. 즉, 대부분의 조직에서는 어떤 API가 존재하는지 명확히 알지 못하는 것이 현실입니다. 이는 보안팀이 API 관련 위험을 평가하고 관리하는 데 중대한 장애물이 되고 있습니다. 이러한 인벤토리 관리의 복잡성은 특히 비문서화된 섀도우 API(shadow API)가 자주 발생하면서 더욱 심각해졌습니다. 조직은 모든 API에 대한 가시성을 확보하기 위해 더욱 철저한 관리와 문서화가 필요합니다.

• 4-2. 쉐도우 API 문제

• 쉐도우 API란 조직의 공식적인 승인 없이 생성 및 사용되는 API를 의미합니다. 이러한 API는 일반적으로 관리되지 않으며, 따라서 보안 동기화의 측면에서 위협 요소가 됩니다. 2025년 보고서에 따르면, 쉐도우 API의 수가 기하급수적으로 증가하면서, 많은 조직이 이로 인해 보안 관리의 어려움을 겪고 있습니다. 쉐도우 API는 일반적인 보안 프레임워크에서 무시되거나 간과되는 경우가 많아, 민감한 정보가 유출될 수도 있습니다. 또한 이러한 API는 종종 업데이트나 패치를 통해 장기적으로 그 위험성이 더욱 커질 수 있습니다. 따라서, 조직은 쉐도우 API 탐지 및 관리 메커니즘을 수립하여 비정상적인 호출 패턴을 모니터링하고, 이를 통해 보안 취약점을 사전에 차단할 필요가 있습니다.

• 4-3. 보안 위험 식별과 대응

• API 보안에서 위험을 식별하고 이에 대응하는 것은 매우 중요한 과정입니다. 솔트 시큐리티의 최신 보고서에 따르면, 조직은 API 인벤토리의 정밀도 부족으로 인해 PII(Personally Identifiable Information) 노출 위험을 인지하지 못하는 경우가 많습니다. 특히, 15%의 응답자는 자신들의 API 중 어떤 것이 민감정보를 노출하는지조차 인지하지 못하는 것으로 나타났습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 API 보안 관리에 있어 분석 계층의 도입이 필수적입니다. 이를 통해 보안 팀은 API 위험 요소를 신속하게 식별하고 우선순위에 맞춰 대응할 수 있습니다. 생성AI 기반의 솔루션인 '애스크 페퍼 AI'는 이러한 요구에 응답하며, 보안팀이 자연어 쿼리를 통해 모든 API의 위험 지표를 빠르게 확인하고 분석할 수 있게 합니다. 이는 보안 대응성을 높이고, API 보안의 복잡성을 경감하는 데 기여할 것입니다.

5. API 디자인·협업 플랫폼 동향

• 5-1. 협업 기반 API 설계

• 2025년 12월 5일 기준, 현대의 API 디자인은 더 이상 개인의 기술적 작업에 국한되지 않고, 팀의 협업을 기반으로 한 복합적인 과정으로 진화했습니다. 많은 개발 팀이 전통적인 API 개발에서 발생하는 산재한 지정서, 구식 문서, 독립적인 워크플로우로 인한 혼란을 해소하기 위해 협업 중심의 플랫폼을 도입하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 팀 구성원들이 하나의 진실 소스를 공유하면서 API를 설계하고, 검증하며, 반복 개발하는 환경을 조성하고 있습니다. 팀의 성공적인 API 프로젝트와 실패하는 프로젝트의 차이가 바로 이러한 협업의 효율성에 달려 있음을 인식한 기업들이 많아졌습니다.

• 5-2. 문서화 및 워크플로우 최적화

• 효율적인 API 설계를 위해서는 문서화 및 워크플로우의 최적화가 필요합니다. API 디자인 플랫폼들은 팀원 간의 실시간 협업 편집, 자동 문서 생성, 버전 관리 통합 등의 기능을 제공하여 이러한 과제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, Apidog과 같은 플랫폼은 전체 API 생애주기를 지원하며, 팀원들이 실제로 디자인을 작성할 때 자동으로 문서가 업데이트 되는 기능을 제공합니다. 이로 인해 팀은 문서의 편차나 혼란을 줄일 수 있습니다. 또한, 통합된 가상 서버를 통해 프론트엔드 개발이 즉시 가능해지며, 커뮤니케이션 부담이 줄어드는 효과가 있습니다.

• 5-3. 주요 디자인 플랫폼 비교

• 현재 시장에는 다양한 API 디자인 플랫폼이 존재하며, 각 플랫폼은 특정한 강점과 특화된 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어, Stoplight는 디자인 우선 접근 방식에 특화되어 있으며, 사용자 친화적인 시각적 편집 기능을 제공합니다. 반면, Postman은 테스트 생태계를 확장하여 API 디자인 기능도 통합하고 있습니다. SwaggerHub는 OpenAPI 사양의 관리에 뛰어난 성능을 발휘하며, 대규모 기업에서 유용하게 사용됩니다. 여러 플랫폼 중 비즈니스의 요구에 따라 최적의 선택을 하는 것이 중요합니다. 전반적으로 협업 기반 API 디자인 플랫폼의 도입은 개발 사이클을 단축하고 더 나은 API 품질을 보장하는 데 필수적인 요소로 자리잡았습니다.

결론

• 데이터 관리 API는 이제 단순한 CRUD 기능을 넘어 비정형 문서 구조화, AI 기반 모델 자동 라우팅, 전 주기 보안 및 인벤토리 관리, 그리고 협업 중심의 디자인 및 문서화 플랫폼으로 발전하게 되었습니다. 기업들은 이러한 핵심 기능을 통해 자신들의 데이터 활용 성과와 경쟁력을 극대화할 수 있는 기회를 잡고 있습니다. 특히 ▲문서 및 데이터 전처리 API의 도입을 통해 비정형 정보의 활용성을 높이고, ▲AI 모델 자동 라우팅 기술로 비용 대비 성능을 최적화함으로써, 경영 효율성을 극대화해야 합니다.

• 또한, API 보안의 체계적 관리와 인벤토리 가시성 확보는 필수적입니다. 기업들은 보안 프레임워크를 강화하여 리스크를 최소화하고 안전한 데이터 환경을 구축해야 합니다. 이와 함께 ▲협업형 API 디자인 플랫폼을 적극 활용하여 개발 생산성을 높이고, 기술 스택의 통합을 준비하는 것이 필요합니다. 향후 데이터 관리 API는 업계 표준화와 멀티클라우드 지원 강화, RAG, LLM 및 Agentic AI 에이전트의 통합과 같은 혁신적인 변화에 직면할 것이며, 이는 데이터 관리 API 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

용어집

• 데이터 관리 API: 데이터를 효과적으로 처리하고 관리하기 위한 인터페이스로, 문서 구조화, AI 모델 자동 라우팅, 보안 및 인벤토리 관리를 포함한 다양한 기능을 제공합니다. 2025년 12월 5일 기준으로 데이터 관리 API는 각종 산업에서 정보 활용을 극대화하는 데 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 정보 검색과 생성 모델의 통합을 통한 기술로, 특정 질문에 대한 답변을 제공하기 위해 외부 데이터를 동원하여 생성하는 방식입니다. RAG는 최신 AI 기술의 일환으로, 데이터 관리 API의 성능 개선에 기여하고 있습니다.

• LLM (대규모 언어 모델): 수많은 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 언어 처리 모델로, 질문 응답, 텍스트 생성 및 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 2025년 12월 5일 기준으로 LLM은 기업들이 API를 통해 생산성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• API 보안: 응용 프로그램 인터페이스의 안전성을 보장하기 위한 기술 및 프로세스입니다. 데이터 유출이나 불법 접근을 방지하기 위해 API 인벤토리를 관리하고 가시성을 확보하는 것이 중요합니다.

• 쉐도우 API (Shadow API): 조직의 공식적인 승인 없이 생성 및 사용되는 API로, 보안 및 관리가 되지 않아 데이터 유출 등의 위험을 초래할 수 있습니다. 2025년 기준으로 많은 조직들이 이러한 API에 대한 문제를 심각하게 인식하고 있습니다.

• 자동 라우팅: AI 모델 선택 과정에서 특정 업무의 요구에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 기능입니다. 기업들이 AI 기술을 효율적으로 활용할 수 있게 해주며, 비용 및 성능을 최적화하는 데 기여합니다.

출처 문서

• 인터엑스, 제조산업 특화 '도큐먼트.AI API' 출시…수식, 표, 차트까지 정밀 분석https://zdnet.co.kr/view/?no=20251203181126
• "AI 모델 고민 해결"…인포뱅크, 협업 플랫폼 '인세븐' 자동 라우팅 고도화https://zdnet.co.kr/view/?no=20251204160345
• API 폭증 시대, 질문 한 번으로 ‘치명적 API’ 찾는다https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=22982
• 7 Top API Design Platforms That Revolutionize Team Collaborationhttps://dev.to/roobia/7-top-api-design-platforms-that-revolutionize-team-collaboration-51j8