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[IT뉴스]"코스피 1만 점치는 이유, AI가 설명한다"…LG AI연구원·키움증권이 벌이는 일

온카뱅크관리자

2026-06-16 07:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zxdGhSSr5s">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bb252eab671c3d5b41c46971fb17322ec8d32f4548c8df39454040e37cf198ff" dmcf-pid="qMJHlvvmYm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="업스테이지의 AI가 리얼월드의 로봇을 고도화한다./사진=과기정통부" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/moneytoday/20260616070137424clkp.jpg" data-org-width="293" dmcf-mid="byQPK22uGb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/moneytoday/20260616070137424clkp.jpg" width="658"></p>
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            업스테이지의 AI가 리얼월드의 로봇을 고도화한다./사진=과기정통부
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f41d1476ca0d3810301329eb447437c71a3dd36200901ebad92e334b351889e0" dmcf-pid="BRiXSTTsYr" dmcf-ptype="general">국가대표 AI 기업들이 개발 중인 '독자 AI 파운데이션 모델'이 연구실을 넘어 금융, 로봇, 검색, 농업, 사법 등 실제 산업 현장에 빠르게 적용되고 있다. 단순히 한국형 거대언어모델(LLM)을 만드는 데 그치지 않고, 산업별 전문 데이터를 결합해 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 서비스로 발전하는 모습이다.</p>
          <p contents-hash="739ca36d255cc5088705a13b3646860b74f65137e6ae023e49efd55440055171" dmcf-pid="benZvyyOtw" dmcf-ptype="general">먼저 LG AI연구원은 키움증권과 손잡고 금융 특화 AI 에이전트 개발에 나섰다. LG AI연구원의 AI 모델 '엑사원 BI(Business Intelligence)'와 런던증권거래소그룹(LSEG)의 데이터를 활용해 투자 판단을 지원하는 서비스다. 단순히 특정 종목의 투자 점수를 예측하는 것이 아니라, 왜 그런 판단이 나왔는지 근거와 이유까지 설명하는 '설명 가능한 AI 투자'를 구현하는 것이 목표다. </p>
          <p contents-hash="cd97605ccfcae5714f65a85eb0a59d6b89cd065c3b6756e36b32ae3a755a0f6e" dmcf-pid="KdL5TWWIGD" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 분야에서도 협력이 진행되고 있다. 업스테이지는 독자 AI 모델 '솔라 오픈 VLM'을 로봇 AI 스타트업 리얼월드의 로봇 모델과 연계하는 방안을 추진 중이다. 리얼월드는 로봇이 세상을 보고 이해하고 행동할 수 있도록 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM) 'RLDX-1'을 선보였는데, 이를 업스테이지의 기술로 고도화하는 것이다. </p>
          <p contents-hash="dfb0a9fd9abea234a1607b857d428b149827494278d52b4a688c4500adaa111b" dmcf-pid="9Jo1yYYCZE" dmcf-ptype="general">검색 분야에서는 SK텔레콤과 AI 검색 서비스 기업 라이너가 협력하고 있다. SK텔레콤의 독자 AI 모델 'A.X K1'에 라이너의 고정밀 검색증강생성(RAG) 기술을 결합해 답변 정확도와 신뢰도를 높이는 것이 목표다. 양사는 한국어에 강한 AI 모델과 정교한 검색·검증 기술을 결합해 보다 신뢰할 수 있는 AI 검색 서비스를 구현하겠다는 계획이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8a980877535a8452369db936b116afa6b01e07f03ec011b2468abf5279c65c98" dmcf-pid="2igtWGGh1k" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/moneytoday/20260616070138718dwtd.jpg" data-org-width="288" dmcf-mid="707cnooMYO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/moneytoday/20260616070138718dwtd.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="dee915a6b567a4f3ab03f1196fd1969b8b335efcb9c6cae1efd69601c6447cd6" dmcf-pid="V8xTsIIk1c" dmcf-ptype="general">이밖에 모티프테크놀로지스는 딥서치와 금융사 내부망 환경에 최적화된 금융 특화 LLM을 공동 개발한다. 딥서치가 보유한 금융 데이터와 지식을 AI 모델에 접목해 기업 분석, 가치평가, 자산운용 포트폴리오 구성, 인수합병(M&amp;A) 대상 기업 분석 등 전문 금융 업무를 지원할 예정이다. </p>
          <p contents-hash="f0c69d31d9e941d601664443de9b9ead15a3d475c486e649149c044f943571e8" dmcf-pid="f6MyOCCE1A" dmcf-ptype="general">농업 분야에서는 네이버클라우드와 대동AI랩이 협력해 한국의 토양과 기후, 작물 데이터를 학습한 농업 특화 AI 에이전트를 개발한다. 농민들은 AI로 쉽게 영농일지 작성, 재배 관리, 농업 컨설팅 서비스를 받을 수 있고 향후 유통과 경영 관리까지 지원받을 수 있게 된다. </p>
          <p contents-hash="65377ef8a99041f8c5f2087c52ed686c5721ebfbf6bd98d6ef962e79bcfab9b8" dmcf-pid="4PRWIhhDGj" dmcf-ptype="general">공공 분야에서는 KT가 대법원과 함께 생성형 AI 기반 재판지원 AI 시스템을 구축하고 있다. 법령과 판례, 결정례, 실무 자료 등 방대한 법률 데이터를 기반으로 필요한 정보를 제공하고 관련 근거를 함께 제시하는 방식이다. </p>
          <p contents-hash="1d865e0f2afe6ece5dd45170297775af45f81637671d0892bd99251246553970" dmcf-pid="8QeYCllw1N" dmcf-ptype="general">김소연 기자 nicksy@mt.co.kr<br><a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&amp;utm_medium=article_text_ad&amp;utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a></p>
         </section> 
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