클로드(Claude)는 어떤 AI인가요

주목할 점은 하나를 고르지 않았다는 것입니다. 세 개를 동시에 열고, 직원이 업무 성격에 따라 스스로 고르게 했습니다. 멀티 플랫폼 전략이라고 부릅니다.

그냥 지른 것도 아닙니다. 약 2,500명을 대상으로 사전 검증을 거쳐 실무 효용을 확인한 뒤 세 모델을 최종 선정했습니다. 회사가 도구를 도입할 때 어떻게 하는지 보여주는 사례입니다.

사내 전용 플랫폼 H Chat Pro 를 만들어 그 안에서 외부 AI를 쓰게 했습니다. 보안이 걸린 회사가 택할 수 있는 현실적인 답입니다 — 모델을 직접 만들지도, 직원을 외부 사이트로 내보내지도 않습니다.

2026년 7월 기준 사용자가 3만 명을 넘었고, 이는 현대차·기아 일반직·연구직 임직원의 약 80%에 해당합니다. 회사는 이것으로 연간 52억 4,000만원의 비용 절감 효과를 봤다고 밝혔습니다.

쓰임새도 문서 작성과 정보 검색에서 시작해 데이터 분석·코드 개발까지 넓어졌습니다. 회사가 함께 공개한 수치로는 생산 중단 86% 감소, 충돌시험 분석 90% 단축 이 있습니다.

ChatGPT 엔터프라이즈 도입을 추진하며 AI를 새 경쟁력으로 내걸었습니다. 계열사인 SK AX가 OpenAI와 서비스 파트너 계약을 맺어 기반을 만들었습니다.

삼성에 이어 SK까지 움직이면서, 그동안 외부 AI를 제한적으로만 쓰던 주요 그룹으로 확산되는 흐름입니다.

KB금융그룹이 공동으로 만든 생성형 AI 플랫폼을 전 직원용으로 열었습니다. 수백억원대 투자가 들어간 것으로 전해집니다.

기능은 문서 작업, 콘텐츠 분석, 데이터 개발, 콘텐츠 생성 넷입니다. 행원이 업무 리포트를 쓸 때 필요한 자료를 검색·요약하고, 고객 상담 내용을 분석하는 데도 씁니다.

은행이라 망분리 환경에서 돌려야 한다는 제약이 있는데, 그 위에서 굴리는 구조를 짰다는 점이 이 사례의 핵심입니다. 임직원 대상 'AI 커넥트 2026' 프로그램으로 활용 사례를 전사에 퍼뜨리고 있습니다.

KB가 자체 플랫폼을 만든 쪽이라면, 신한은 외부 모델을 가져다 얹은 쪽입니다. 같은 문제에 서로 다른 답을 낸 셈이라 나란히 보면 유익합니다.

먼저 직원용 '생성형 AI 금융지식 질의응답' 서비스를 열었고, 여기서 더 나아가 기업금융의 핵심인 여신 심사에 붙였습니다.

여신심사지원 에이전트는 기업 재무정보와 산업 동향, 담보 가치, 거래 내역을 종합해 여신 의견서 작성에 필요한 정보를 정리해 줍니다. 판단을 대신하는 게 아니라 판단할 재료를 모아 주는 구조입니다.

LLM 기반 언더라이팅 시스템 AI-FIT 을 열었습니다. 상담부터 심사까지 전 과정에 생성형 AI를 전면 도입한 것은 국내 생명보험업계에서 처음입니다.

고객 건강 정보와 한국신용정보원(ICIS) 보험금 청구 이력을 실시간으로 분석해, 전 상품의 세부 보장에 대한 심사 결과를 즉시 냅니다. 사람이 며칠 걸리던 것을 그 자리에서 낸다는 뜻입니다.

그 전에 사내 전용 챗봇 'M:AI' 를 외부 인터넷과 분리된 온프레미스 방식으로 먼저 깔았습니다. 민감한 데이터를 다루는 곳이 밟는 순서입니다 — 먼저 가둬 놓고, 그다음에 붙입니다.

다른 곳들이 "AI를 열어 준다"에 가깝다면, SKT는 임직원이 자기 업무 방식을 AI에 가르치는 쪽입니다. 한 번 배운 방식은 반복해서 씁니다.

회사가 든 예가 알기 쉽습니다. 법무 담당자가 계약서 검토 기준을 한 번 입력해 두면, 이후 새 계약서가 들어올 때마다 AI가 같은 기준으로 검토 결과를 정리해 줍니다.

업무를 요청하면 스스로 실행 계획을 세우고 코드 작성과 결과 검증까지 합니다. 개발 지식 없이도 결과를 낼 수 있게 만든 구조입니다. 전사 과제는 'AXMS 1.5' 로 묶어 관리합니다.