데이터에서 의사결정까지: LSEG가 신뢰할 수 있는 AI를 확장하는 방법

세계에서 가장 복잡한 데이터 생태계에서 인사이트를 확장하는 방법

런던증권거래소그룹(LSEG)은 금융 시장의 핵심에 자리 잡고 있어요. 글로벌 금융 시장 인프라 및 데이터 분야의 선두 주자로서, 약 190개 시장에 걸쳐 4만 개 이상의 고객사와 40만 명의 최종 사용자를 지원하고 있죠.

수년간 LSEG는 금융 모델과 분석을 강화하기 위해 AI와 머신러닝에 막대한 투자를 해왔어요. 그런데 생성형 AI가 등장하면서 근본적으로 새로운 기회가 열렸답니다. 단순히 시스템을 개선하는 것을 넘어, 사람들이 데이터와 상호작용하고, 인사이트를 만들고, 의사결정을 내리는 방식을 완전히 바꿔버릴 수 있는 기회였던 거죠.

문제는 명확했어요. 아무리 인프라가 발전했어도, 조직 내 지식 작업은 여전히 수동적인 통합, 파편화된 워크플로우, 그리고 시간이 많이 드는 프로세스를 포함하고 있어서 인사이트 생성 속도를 늦추고 확장성을 제한했거든요.

“AI는 엄청난 변화를 가져다줘요. 하지만 진짜 혁신은 단순히 문제를 실행하는 방식을 넘어, 문제를 어떻게 해결할지 다시 생각할 때 찾아와요.” —에밀리 프린스, LSEG 엔터프라이즈 AI 그룹 책임자

바로 그 순간, OpenAI가 자연스러운 파트너가 되어줬어요. 강력한 모델, 직관적인 인터페이스, 그리고 이미 LSEG 고객들이 사용하고 있는 생태계를 제공하면서 말이죠.

배포 과정 들여다보기

LSEG는 생성형 AI에 신중한 전략으로 접근했어요. 실제 문제에서 시작하고, 책임감 있게 확장하는 것이었죠.

LSEG는 모델 품질, 기업용 준비도, 그리고 고객 수요와의 정렬을 바탕으로 OpenAI를 선택했어요. 많은 LSEG 고객들이 이미 ChatGPT를 사용하고 있었기 때문에, LSEG의 신뢰할 수 있는 데이터를 그 워크플로우에 직접 통합할 수 있는 자연스러운 기회가 생겼어요.

“그것이 자연스러운 파트너십으로 이어졌어요.” AI 제품 그룹 이사인 맥스 그리고리예프의 설명이에요. “우리가 내부 운영 방식을 개선하는 동시에, 고객들이 이미 일하고 있는 환경에서 우리 데이터를 활용할 수 있도록 도울 수 있었죠.”

LSEG는 ChatGPT Enterprise와 OpenAI API를 전사적으로 배포해서, 몇 주 만에 전 세계 수천 명의 직원이 AI를 사용할 수 있게 됐어요. 제품, 엔지니어링, 연구 및 운영팀은 AI를 활용해 보고서를 작성하고, 시장 데이터를 통합하고, 제품을 프로토타이핑하며, 내부 워크플로우를 간소화하기 시작했어요.

예를 들어, 애널리스트들은 이제 ChatGPT를 사용해서 방대한 양의 금융 및 시장 정보를 요약해요. 덕분에 초기 연구에 드는 시간을 줄이고 인사이트 생성 속도를 높이고 있어요. 제품 팀은 AI를 사용해 기능을 빠르게 프로토타이핑하고, 비즈니스 팀은 고객 커뮤니케이션과 문서를 더 효율적으로 만들고 있죠.

동시에 LSEG는 처음부터 거버넌스를 구축했어요. 여기에는 모델 평가 프레임워크, 중요한 결과물에 대한 Human-in-the-loop(사람이 개입하는) 검토, 그리고 엄격한 데이터 프라이버시 및 보안 통제가 포함되어 있어요.

“우리는 사람들을 제한하는 대신, 그들을 가능하게 하는 것에 대해 생각해요.” 맥스가 설명합니다. “사람들이 더 빨리 움직일 수 있는 도구를 제공하면서도, 모든 것이 안전하고 규정을 준수하도록 확실히 하는 거죠.”

AI 도입은 현장의 열정 덕분에 빠르게 확장되었어요. 초기 사용자들은 즉각적인 가치를 보여주면서, 여러 팀과 지역에 걸쳐 추진력을 만들어냈죠.

“예전에는 고객들이 프로젝트가 9개월 걸릴 거라고 예상했지만, 이제는 몇 주나 며칠 안에 결과를 기대해요. 이런 사고방식의 변화는 정말 엄청나요.” —맥스 그리고리예프, LSEG AI 그룹 이사

한눈에 보는 결과

직원들은 복잡한 작업에서 ChatGPT의 정확성에 대해 긍정적인 피드백을 제공했어요. 더 빠르고 고품질의 결과물, 그리고 수동 작업 감소 덕분에 명확한 시간 절약 효과를 얻었다고 합니다.

“ChatGPT 덕분에 달라진 점은 우리가 모범 사례를 더 쉽게 확장하고, 작업을 더 빠르게 완료하면서도, 우리가 중요하게 생각하는 표준과 기술을 여전히 유지할 수 있다는 거예요.” LSEG AI 그룹 책임자인 에밀리 프린스가 말합니다. “이것은 효율성뿐만 아니라 사람들이 문제를 얼마나 창의적으로 해결할 수 있는지에 대한 엄청난 변화를 가져왔어요.”

주요 결과:

• 제품 출시 주기를 3~6개월에서 2주로 단축했어요.
• 몇 주 만에 전 세계 수천 명의 직원이 AI를 사용할 수 있게 됐어요.
• 고객 요청부터 제품 생산까지의 납기 기간을 약 4주로 단축했어요.
• 더 빠른 연구 및 통합으로 애널리스트 생산성을 높였어요.
• 기능 간 정보 흐름을 가속화하여 부서 간 협업을 개선했어요.
• 아이디어가 컨셉부터 프로토타입까지 몇 시간 안에 진행되면서 혁신 속도를 높였어요.

“과거에는 규제, 규정 준수, 법률, 사이버 보안 및 납품 요구 사항 때문에 제품을 시장에 출시하는 데 보통 3~6개월이 걸렸어요. 이제 AI 활용을 위해 적용 중인 많은 제품들이 2주 출시 주기로 진행되고 있죠.” —맥스 그리고리예프, LSEG AI 그룹 이사

리더십이 얻은 교훈

• 단순한 작업이 아닌 워크플로우를 재고하세요: 가장 큰 이점은 업무 수행 방식을 재설계할 때 얻을 수 있어요.
• 광범위하고 조기에 사용 가능하게 하세요: 대규모로 팀에 접근 권한을 부여하면 학습 및 도입 속도가 빨라져요.
• 속도와 신뢰의 균형을 맞추세요: 강력한 거버넌스는 더 빠르고 안전한 혁신을 가능하게 해요.
• 실험을 장려하세요: 직원들이 자유롭게 탐색하도록 신뢰할 때 혁신이 나타나요.
• 극단적인 접근은 피하세요: AI에 대한 가장 효과적인 접근 방식은 신중하고 책임감 있는 도입이에요.

“가장 영향력 있는 사람들은 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, 일하는 방식 자체에 도전하고 있어요.” —에밀리 프린스, LSEG 엔터프라이즈 AI 그룹 책임자

팁

• 영향은 크고 위험은 낮은 사용 사례부터 시작하세요: LSEG의 경우 안전하게 확장하기 위해 거버넌스가 매우 중요했어요.
• 얼리 어답터를 지원하세요: 가치가 즉시 눈에 보였을 때 LSEG의 AI 도입 속도가 빨라졌어요.
• 교육과 활성화에 투자하세요: 최고의 사용 사례는 종종 사용자들 자신에게서 나오거든요.
• 결과에 대해 엄격하게 요구하세요: 확장하기 전에 성공이 어떤 모습인지 명확히 해야 해요.

다음 단계는?

LSEG는 이제 개인 생산성 향상을 넘어, 워크플로우 수준에서 더 깊이 내재된 AI 애플리케이션으로 확장하고 있어요. 여기에는 AI를 연구 프로세스, 제품 개발, 그리고 고객 대면 솔루션에 직접 통합하는 것이 포함됩니다.

핵심 초점은 OpenAI 모델과 LSEG의 신뢰할 수 있는 데이터를 LSEG의 '모델 컨텍스트 프로토콜' 같은 시스템을 통해 결합하는 거예요. 이렇게 하면 고객들이 AI 워크플로우 내에서 정확하고 검증 가능한 정보에 직접 접근할 수 있게 된답니다.

“우리 고객들은 인사이트를 얻는 시간에 신경을 많이 써요. 즉, 더 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 거죠.” 맥스가 말합니다. “그것이 바로 우리가 가능하게 하는 부분이에요.”

앞으로 LSEG는 확장성에서 가장 큰 기회를 보고 있어요. 전 세계 직원들과 고객들이 생각하고, 만들고, 결정하는 방식에서 AI를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 거죠.

“27,000명의 직원들이 자신감을 가지고 AI에 기대는 집단적인 힘을 상상해 보면, 그 잠재력은 정말 엄청나요. 우리는 이미 강력한 결과를 보고 있고, 앞으로도 더 많은 것이 기대됩니다.” —에밀리 프린스, LSEG 엔터프라이즈 AI 그룹 책임자