Post - NDS Cloud Tech Blog · 2026. 06. 24.
[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략
AI 엔지니어링 브리핑
금융 조직이 AI를 실제 업무에 안전하게 적용하려면 모델보다 먼저 신뢰할 수 있고 검증 가능하며 업무 맥락을 담은 데이터 기반을 마련해야 한다는 글입니다.
문제 & 배경
금융 데이터는 정확성, 감사 가능성, 업무 맥락과 거버넌스가 중요하지만, 단순히 데이터를 모아두는 것만으로는 AI 분석과 자동화에 활용하기 어려웠습니다.
기술 & 해결책
Finance Data Product를 데이터 품질·메타데이터·업무 의미·거버넌스를 설계 단계부터 함께 관리하는 실행 가능한 데이터 자산으로 만들고, Databricks의 Unity Catalog, Code Assistant, Genie 등을 활용해 관리와 활용을 개선했습니다.
교훈 & 주의점
AI 도입의 핵심은 모델 자체보다 데이터 준비도이며, Trust·Validity·Context를 갖춘 뒤 실제 금융 업무의 MVP로 효과를 검증하고 운영에 적용해야 합니다.
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